🔥51CTO热榜：2026-06-29

Harness Agent的核心只有两个字——控制，由于模型本身的不可控性，所以就间接导致智能体存在一个问题——在真实的应用场景中，智能体会变得不可信。

放到 AI Agent 时代，这个问题会更明显。Agent 能更快写代码，也能更快把临时处理、旧误解和模糊边界沉积到系统里。Loop Engineering 如果只被理解成“让 Agent 一直跑”，它未必在治理复杂度，反而可能把复杂度自动化。

Anthropic负责Claude Code的Boris Cherny也在公开场合说了一句让很多人重新审视自己工作方式的话："我已经不写prompt了。我跑的是循环。我的工作是写routine，这些routine负责去prompt agent。"

在实际使用中，个人开发项目可默认开启全部工具提升效率；企业 / 生产项目建议收紧 bash、edit 等高危工具权限，合理规划自定义工具命名避免冲突，搭配自动化格式化规范代码风格，兼顾效率与项目安全。

这篇文章的核心不是“把所有 string 都换掉”，而是提醒我们：领域规则应该尽量靠近领域概念。当邮箱、币种、金额、数量都只是基础类型时，系统只能依赖每个开发者都记得手动校验。当这些概念变成值对象时，模型本身开始承担防守职责。

LLM agent 的表现并非仅由基座模型决定，还取决于包裹在模型外面的那层“harness”——系统提示词、工具定义、运行时策略、失败恢复机制等一系列非参数化的执行协议。同一个基座模型在不同 harness 下表现可以大相径庭。

很多开发工作多年，只会死记「三类方法不支持AOP」，却不懂底层的代理机制、字节码限制、Java语法本质。

本文前面用大量篇幅铺垫了AI时代下代码掌控的核心能力。然后，以本次的redis set复刻为例，做一次详细的审查。

有人说PG功能强、并发稳；也有人坚持MySQL简单好运维、互联网生态成熟。不用人云亦云，咱们拿开发经常都要打交道的三件事：索引、分页、分库分表，做个对比参考。

随着公司推进代码辅助编程，运维团队与研发一同探索如何提升效率。从最初的运维脚本自动化编写，到后来的自动化工具构建、运维系统开发，现在都能用 AI辅助开发来提效。运维系统的部分核心模块的代码覆盖率已经接近 100%。

大家的出发点很朴素：别让 Agent 每次都从零认识项目。把构建命令、代码风格、目录约定、禁区、测试方式都写进去，它就能少问几句，少犯几次低级错。

如果你是 Claude Code 的日常用户，又对 AI Agent 开发感兴趣——装。adk-code + scaffold + eval 这三个 Skill 组合起来，能把你的 Claude Code 从「写代码的助手」变成「帮你搭 Agent 系统的搭档」。

所谓“最好”，取决于你的具体用途和硬件条件。当前值得重点关注的模型包括：适合代码和系统工程的 GLM-5，适合数学和推理的 DeepSeek-V3.2 Speciale，以及适合自主 Agent 工作流的 Kimi K2.5 或 MiMo-V2-Flash。

当你高强度用 Codex，尤其是长时间跑 Agent 的时候，~/.codex/logs_2.sqlite 可能会持续写盘。日志文件虽然看起来只是几百 MB，但实际上 SSD 的写入量已经被拉高很多很多。

提示词工程管你说什么，上下文工程管模型看到什么，框架工程管模型外面那套跑工具、记状态、处理错误的代码，循环工程管那个推着整件事奔向目标的自动周期。每一层都包着前一层。LangChain把它讲得很干脆：Agent等于模型加上框架，你要不是模型，那你就是那个框架。

AI全链路短剧生成平台不是那种“demo很酷，生产没法用”的项目。它从一开始就冲着企业级水平扩展、多租户隔离、断点续跑、智能重试这些硬指标去的。你现在拿它一天跑10部短剧，明天业务起来了，加几台机器就能一天跑100部，不用重构，不用求研发改代码。

如果过了那个测试,就从小开始建:一个Automation、一个Skill、一个状态文件、一个闸门。先让单次手动运行稳定,再沉淀成Skill,再用Loop包起来,最后才上调度。顺序很重要,跳步建出来的系统没人理解,最后是你买单。

Loop Engineering 是一种杠杆点的迁移，不是工作量的消失。Cherny 的原话的核心不是说工作变简单了——是说发力的地方移动了。设计好循环。但要像一个打算继续做工程师的人那样去设计它，不是像一个只需要按下启动键的人。

vLLM 让同一张 GPU 上能服务更多用户，速度更快，成本更低，而且答案质量分毫不变。模型还是那个模型，回答还是那些回答，vLLM 干的就是把浪费掉的显存和时间全都捡回来。

MCP 把 ClaudeCode 从只懂你本地代码，扩展成能直接对接外部世界的协作者：GitHub 的 issue、数据库的数据、浏览器的页面、监控平台的报错，连上之后它都能自己读写，不必你再当人肉搬运工。

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