说到 Anthropic，它就像是 AI 领域的康复新液⸺ 大家或多或少容易对它感到恶心，但效果确实摆在那里，捏着鼻子也得用。 更糟糕的是，A 社自己也清楚这一点，并由此养成了一个非常恶劣的习惯：喜欢当用户的爹。

奔驰最近很忙。 8 月 17 日晚，官方口中的「新一代 C 级车」完成全球首秀。几天后，奔驰首款国产大型豪华 SUV⸺全新长轴距 GLE，也将在成都车展登场。 一款负责稳住豪华中型轿车基本盘，另一款准备和 X5L 正面过招，两款车级别不同，升级方向倒是很一致：换上最新的星徽设计，接入 MB.OS，引入中国的 AI 大模型和 Momenta 辅助驾驶。奔驰对燃油车的改造，显然已经成体系了。

今年我很喜欢的一部科幻剧集《同乐者》里，一段来自太空的信号，把地球上大多数人连接进同一个意识网络。一个人的需求，很快就会变成整个网络的行动。 只看「一个节点提出需求，整个网络协同行动」这个设定，我会发现它与今天的 Agent 趋势意外地相似。 前 OpenAI 联创 Andrej Karpathy 认为每个人、每个组织都会拥有自己的 Agent，「我的 Agent 会和你的 Agent 沟通」。 如今，这个未来已经在走进现实：AI 开始离开聊天框，进入手机、汽车和眼镜，也融入各种服务系统。但每个 Agent…

从手机到电脑，AI 正在重新定义我们与设备交互的方式。 鸿蒙电脑发布一年多后，生态应用已经增长到超过 19000 款。更值得关注的是，越来越多应用开始围绕折叠屏、跨设备协同和系统级 AI，重新设计电脑上的工作流。 这一期，我们从日常办公、内容创作到专业软件实际体验了一遍鸿蒙电脑，看看一台诞生于 AI 和多设备全场景时代的电脑，究竟该是什么样。

TL;DR：[https://github.com/phodal/routa](https://github.com/phodal/routa)，Harness Monitor 在 `crates/harness-monitor` 目录下。

几个月前，当 Coding Agent 的 CLI

在时时使用多个 Codex/Copilot/Claude/Qoder 编写代码之后，我第一次明显感觉到，整个产品推进的节奏都被拉快了。

在 Thoughtworks（现 Inspire） 的最后一个月里，我一直在为“下一个项目”准备一套 AI Coding 的端到端方案。这个方案基于 Claude

我还没从 Thoughtworks 离职的时候（现在在 Qoder 团队），我就想写一篇文章，把一张图里 `Loop` 那一栏补完整。那张图其实很直白：不是让 AI 生成更多代码，而是让 AI 在工程体系中稳定完成交付。左边是 `Rules`，把团队经验和开发约束变成 AI 可执行的工作规则；中间是 `Spec`，把模糊需求收敛成可拆解、可验证、可追踪的交付目标；右边是 `Harness`，把 AI 行为纳入工程治理边界，确保结果可验证、可度量、可放行。

查看原文：注意力 Harness：多 Agent 时代如何守住人的注意力 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

查看原文：从复杂编辑器到 Agent 工作台：Office 的 Cursor 时刻 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

查看原文：长程验证：AI Agent 长任务的收敛机制 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

查看原文：验证工程：从 Vibe 硬件编程 Loop 到自迭代验证 - Blog | Phodal - A Growth Engineer

Piece 尝试把编码智能体的局部代码修改映射为片段级构建反馈，让文件内部的函数、组件、接口和 JSX 结构成为可追踪、可验证、可回退的反馈单位。

过去几年，我们讨论 AI 对软件研发的影响，最常使用的仍是个人生产力：一个功能要多久，一名开发者能同时推进多少任务，Coding Agent 能生成多少代码。AI 确实显著降低了执行成本，过去数天才能形成的初步实现，现在几个小时后就可能进入 Pull Request。

最近我重新整理 [Better Harness](https://github.com/QoderAI/better-harness) 的 `references`

把一项能力写进 `SKILL.md`，再封装成 Agent 插件，并不难。真正困难的是，当它被不同用户、不同项目和不同 Agent

最近，我们一直在尝试优化 Better Harness 的 **SKILL 自动沉淀**能力：从 Agent 的真实会话中识别重复出现的工作路径，再判断其中哪些经验值得进一步沉淀成可复用的 SKILL。真正做起来以后，我们发现这件事远比“把一段 Session 分析一遍”复杂得多。

最近，我重新看了 remio 在 PPT DSL 上的尝试，也注意到 OpenAI 的 **Artifact Tool**（产物工具）正逐渐演进成一套完整的专业文档运行时。