2026.4 期

• Anthropic: Effective harnesses for long-running agents

• Anthropic: Effective context engineering for AI agents

4.30

• Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文

4.29

• 深入浅出Harness Engineerring之核心模式与理念

• 通用 AI Agent 驱动网关路由安全审计实践｜得物技术

4.28

• 你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践

• Harness Engineering实践心得：如何高效驾驭AI？

• Harness Engineering 来龙去脉

• 读完这篇，你就搞懂 DeepSeek v4 了

4.27

• 工作流的 Skill 怎么写？从 7 个顶级 Skill 中提炼的模式与最佳实践

• 淘天营销中后台生码工作流最佳实践

4.26

• wechat-cli 源码剖析

4.25

• 800行代码实现 Open Claw 的 Tool、消息总线、子Agent管理架构

4.24

• 深度解析 Hermes Agent 如何实现“自进化”及其 Prompt / Context / Harness 的设计实践

4.23

• 深入源码：Hermes Agent 如何实现 "Self-Improving"

• 从第一性原理思考 Agentic Engineering

4.22

• 万字干货！Harness Engineering如何工程化落地？

• AI实践｜基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent

4.21

• Harness Engineering：AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗？

• 从玩具到生产力：用真实项目讲透 AI Agent 的 Harness Engineering

4.20

• 深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践

4.18

• AI Skill 体系全解：企业级 AI 能力标准化、可插拔、可审计

4.17

• 一文讲透：Harness Engineering即控制论！

• 从Vibe Coding到Agentic Engineering：重构后台开发全流程

4.15

• Claude Code 源码拆解：从启动到多 Agent 扩展层

• 一文搞懂Hermes：新顶流Agent如何从经验中自我进化

• OpenClaw Agent与Skill架构详解

4.13

• 深度解析 OpenClaw 在 Prompt / Context / Harness 三个维度中的设计哲学与实践

• 详尽地带你从零开始设计实现一个AI Agent框架

4.10

• AI 答疑助手优化实践：从 RAG 到 LightRAG 的全链路升级

• 97.9%采纳率，胶水编程：业务需求出码最佳实践【天猫AI Coding实践系列】

4.8

• Claude Code：顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样

4.7

• 「纯干货」几万字都讲不明白的Memory架构与思考

4.6

• 从多智能体编排到AI自主决策：资损防控体系的架构演进

4.5

• Claude Code 源码架构解析：从启动、Prompt 到权限管道

• Claude Code 长任务为什么不容易跑偏：从压缩、记忆到续写的 Runtime 设计

4.2

• 2026 年 AI 编码的"渐进式 Spec"实战指南

• Claude Code源码泄露深度解析：51.2万行代码里，藏着怎样的AI编程系统

• Nanobot（OpenClaw 轻量实现）的底层原理解析

4.1

• 逆向深扒Claude Code源码，我发现了什么！？

• 一文讲透如何构建Harness——六大组件全解析

• Agent Skills：打通可复用专业领域知识的最后一公里