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淘宝主播 Agent 的 Harness 工程实战
本文介绍淘宝直播主播 Agent 的 Harness 工程实战，通过六元组定义、分层架构与八项落地实践，将概率性模型能力转化为高风险直播场景中可用、可控、可演化的工业级产品。- 2
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Agent 治理：用 Hook 堵住 LLM 的偷懒、越权与失忆
本文通过 Agent 框架的 Hook 机制、读写离线离载以及 HITL 与上下文闭环，系统性地防止 LLM 在处理长文本时的偷懒、越权与失忆问题。- 2
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驾驭 AI Coding：一份面向团队的 Harness Engineering 落地规范
本文系统阐述 Harness Engineering 理念，结合腾讯内部实践，提供从理念到落地的团队级 AI Coding 规范，涵盖 6 大支柱架构、工具链映射与分阶段实施路线，帮助团队在约束下高效交付高质量代码。- 0
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从 Prompt 到 Harness：企业级 Agent 工程的完整演进之路
本文系统回顾了企业级 AI Agent 平台从 Prompt 工程到 Harness 工程的完整演进，提出四层上下文防线、三层记忆架构和赋能范式设计哲学。- 0
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AI 代码生成率 94%：我们用一个 Skill 跑通需求开发全流程
本文详细介绍了腾讯企业微信团队如何通过一个名为 Skill 的 AI 辅助编码流水线，将需求开发流程拆解为 8 个阶段，实现 94%的代码生成率，并重点阐述了五步定位法、代码知识库和需求语义翻译等关键设计。- 0
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AI Coding 的下一站，不是更会写代码，而是更懂团队
本文详述腾讯 QQ 浏览器团队如何通过主题分组、Review/Dedup/Merge 三层治理链路，将 AI Coding 会话中的零散经验沉淀为可复用的团队知识系统。- 0
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百亿补贴 C 端 AI Coding 实战：端到端 CodingAgent 设计与实践
本文介绍了大淘宝技术团队自研的 AI CodingAgent，通过规范驱动与知识增强的自反思架构，结合垂直领域知识库和自动化同步机制，实现从需求描述到可交付工程代码的端到端自动化闭环，并在实际场景中验证了技术价值。- 0
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相关性 ≠ 因果性：因果推断在 AI 评测归因中的方法与实践
本文深入探讨了如何利用因果推断与博弈论方法，通过组件级归因、扰动实验及因果 A/B 测试，精准定位复杂 AI Agent 系统（如 LLM、工具调用、规划能力等）的性能瓶 瓶颈。- 0
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2 万字全文| 马斯克《经济学人》访谈：奇点临近 - AI“富足时代”与文明终局
马斯克在《经济学人》访谈中预测 AI 将在 5 年内超越人类智能总和，10 年内带来物质极大充裕的“富足时代”，届时金钱将失去意义，工作成为可选活动，但 AI 也存在 10%-20%的毁灭风险。- 0
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Qwen3.8-Max：编程与办公，全面跃升
通义千问发布 Qwen3.8-Max 旗舰模型，凭借 2.4 万亿参数与百万上下文，在长程自主编程、科研复现及复杂商业经营等领域实现端到端交付能力的突破。- 0
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Andrej Karpathy 谈软件 3.0：AI 时代的软件
本文综合了 Andrej Karpathy 最近在 YC AI Startup School 关于软件 3.0 的演讲观点，由作者根据可获得的推文和笔记整理而成。它更新了软件 2.0 的概念，提出软件 3.0（其中提示词是使用 LLM 的程序）正在显著影响和取代早期的范式。文章探讨了 LLM 的类比（实用程序、算力工厂、操作系统），并深入研究了它们涌现出的“心理学”，重点介绍了诸如“锯齿状智能”和…- 0
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