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核心结论: Agent Loop 解决的是“一个节点内如何迭代”,Graph Engineer 解决的是“节点之间如何流转”。生产级 Agent 的稳定性不取决...
核心结论: WorkBuddy 的工程本质不是“调模型”,而是用 Harness 工程把无状态的 LLM 变成有状态、有边界、可验证的 Agent。从入门到精通...
核心结论: WorkBuddy 的工程价值不在于“又一个 Agent 产品”,而在于它用五层架构和 Harness 工程把 Agent 从“能跑”推向了“可控”...
上位机系统(Host Computer System)是工业自动化的中枢——下接PLC、运动控制卡、传感器,上承MES、ERP与操作人员。它不只是"画个界面连设...
业务流架构师不是画流程图的岗位,而是把业务规则、组织协作、系统调用与异常补偿统一为可执行架构的人。只懂 BPMN 不懂工程,流程无法上线;只懂代码不懂业务,编排...
AI 产品创造的最大误区,是先造技术再找场景。专业做法恰恰相反:先锁定一个高频、可量化、愿付费的痛点,再用最小技术栈把"输入→生成→交付→计费"跑通。本文以一个...
2026 年的 Codex 早已不是 2021 年那个代码补全模型。它是一个具备沙盒执行、多文件项目读写、测试迭代与 PR 提交能力的端到端软件工程智能体,构建...
2026 年的 AI 编程工具已不再是一个“补全插件”那么简单。头部工具分化为四个生态位:IDE 原生(Cursor/Windsurf)、CLI Agent(C...
AI 业务流不是“把提示词串起来”,而是把 LLM、工具调用、规则引擎、人工审核、状态持久化编排成可重试、可观测、可审计的生产流程。传统 BPM 处理的是确定性...
一人公司的核心约束不是技术,而是时间、资金与注意力。因此,AI 产品不应从训练模型开始,而应从垂直场景 + API 编排 + 用量计费开始。你要做的不是“另一个...
在移动端交付中,启动速度、内存占用和包体积直接影响用户体验。Harness 作为软件交付平台,提供 CI/CD、制品管理、审批流与持续验证;Hermes 则是 ...
AI 项目有一个高频现象:POC 阶段效果惊艳,上线后一地鸡毛。原因不是模型退化,而是 POC 和生产面对的是两套完全不同的约束。
"技术为商业变现赋能"这句话,最容易被理解成"技术越强,变现越快"。但真实项目里,因果关系往往相反:技术选型越激进,落地风险越高;商业价值越明确,技术方案越应该...
跨境电商投放 Facebook 广告,最容易被低估的不是"怎么建广告",而是商品数据链路。目录里价格和库存不对,动态广告就会展示错误商品;事件回传缺失,算法就学...
"AI 工具全栈"常被理解成"前端调模型 + 后端转发请求"。但真正落地时,开发者要面对的是另一组问题:工具如何注册与发现、调用链路如何可观测、多个模型如何路由...
市面上的"AI 短剧生成软件"大多停留在"输入主题,输出一段拼接视频"。但从工程视角看,一个能真正用于生产短剧/漫剧的系统,需要解决四个核心问题:剧本结构化、角...
我们给一家电商做商品文案生成服务,第一版用 Flask + 同步 requests 调 LLM API,压测 47 QPS,P99 延迟 4.8s。高峰期用户排...
去年我们线上出过一次事故:后端把 dueAt 从 string 改成 Date,OpenAPI 没更新,前端仍按字符串渲染,结果任务列表在 iOS Safari...
我们给一家 SaaS 做企业知识助手,第一版纯向量检索(text-embedding-3-large + pgvector),上线两周后数据很难看:引用命中率 ...
AI 漫剧不是“输入一句话生成一部剧”,而是一条工程流水线:选题、剧本、分镜、角色设定、画面生成、动态化、配音、字幕、合成、审核、复盘。专业视角下,核心是结构化...
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