09:09shao__meng@shao__meng精选72°Simon Willison 自 2026 年 2 月起撰写《Agentic Engineering Patterns》指南,每周新增 1-2 章,目前仍在演进。指南核心是教专业工程师如何用好 Claude Code、Codex 等 coding agent,获得可靠、可维护的代码。它区分了 Agentic Engineering(专业实践)与 Vibe Coding(原型玩法),强调人的角色上移至定义问题、验证结果、积累经验。全书最重要的判断是:写代码变便宜了,但写好代码并没有。指南包含五大原则层和实操层,涵盖 Git 使用、Subagent 分工、测试三层防线、理解代码等具体方法。AI产品Agentic EngineeringCoding AgentClaude CodeCodex工程实践推荐理由:Simon Willison 把 coding agent 的工程实践系统化了,做 AI 编程的专业开发者可以直接拿来用,避免陷入 Vibe Coding 的坑。看完你会重新理解「写好代码」在新成本结构下的意义。原文
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
09:28elvis@omarsar0Omar 宣布推出 Agentic Engineering 系列动手实验室,旨在通过构建智能体来学习 AI。首个主题是 Agent Skills,后续将涵盖规划、上下文工程、多智能体系统、长时间运行智能体等内容。该系列强调实践学习,鼓励开发者直接动手构建。这对于希望掌握 AI 智能体开发的人来说是一个实用的学习路径。AI产品智能体Agentic Engineering动手实验室学习路径开发者推荐理由:想学 AI 智能体开发的开发者有了系统化的动手路径——从 Agent Skills 开始,后续还有规划、多智能体等进阶内容,建议直接跟着实验室一步步构建。原文