09:53shao__meng@shao__meng精选72°开发者 @mvanhorn 分享了三个月内从零到 GitHub 27K stars 的 Agentic Engineering 实战经验,核心方法论为 Research → Plan → Work 循环,强调规划先行、语音输入、多 session 并行。他总结了 22 条 hack,涵盖规划层、执行与并行、输入方式、远程可达、产出扩展等,并推荐了 Compound Engineering、Codex、Monologue 等工具栈。这套方法让 AI agent 承担 80% 编码工作,人负责方向与品味,显著提升开发效率。适合想用 AI 加速软件开发的工程师参考。AI产品Agentic EngineeringAI 编程开发效率工具栈实战经验推荐理由:三个月从零到 27K stars 的实战经验,做 AI 编程的开发者可以直接抄作业——22 条 hack 和完整工具栈,看完就能上手。原文