AI
Harness Engineering
同一个模型换套 harness，跑分能差一倍。Addy Osmani 把围绕模型的 prompt、hooks、sandbox、recovery path 统称为 harness，核心工程纪律叫"棘轮"：agent 每犯一次错就把修复写死在 AGENTS.md，每行规则都追溯到一次真实事故。模型升级时删过时约束、补新约束，harness 不消失，只挪位置。
Claude Code /goal 的工作原理与使用方式
/goal 是 Claude Code 的自动循环机制：你写一个完成条件，Haiku 每轮读 transcript 判定是否达成，没达成就自动再跑一轮。目标必须是 transcript 里能观测到的终态，比如"所有测试通过且 lint 干净"，模糊的条件只会让 Claude 空转烧 token。配合 CLAUDE.md 和 auto mode，200 文件的重构可以无人值守跑完。
构建 Agent 的 12 个原则
12-Factor Agents - Principles for building reliable LLM applications
Dex 试遍框架、跟大量 YC 团队交流后发现，真正跑在生产环境的 Agent 主体都是确定性代码，LLM 只在关键节点介入。他把 tools 重定义为 structured outputs：LLM 只输出决策，执行交给外部代码，整个 agent 就是一个 stateless reducer。框架适合原型，生产环境你得自己掌控 prompt 和控制流。
你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
调试 agent 行为，优先检查工具描述。Tw93 把团队实战和开源代码过了一遍后得出这个判断：多数工具调用错误出在 description 写得不准确，换更贵的模型带来的提升没想象中大。还有一个更隐蔽的坑，评测系统自身的 bug 往往比 agent 的 bug 更难发现。
前端
Bun 花了 10 天从 Zig 迁移到了 Rust
Bun 团队用 10 天把底层从 Zig 迁到 Rust，代码已合并。据称这次迁移用上了 Claude Code 的 Dynamic Workflow。类似案例里三万行 Go 项目到 Rust 也只花了 4 周，语言迁移正在从人肉重写变成 agent 流水线作业。
拓展阅读：Hacker News 讨论