AI Agent 为什么会越用越懂你?从 OpenClaw 的“养龙虾”聊起

Posted on 三 01 4月 2026 in AI • Tagged with AI, agent, OpenClaw, memory, personalization, context-engineering

很多人觉得 OpenClaw 这类 AI Agent 用久了会“自我进化”。真相没那么玄:多数时候,不是模型偷偷变聪明了,而是记忆、偏好画像、工具调用、反馈回路和工作流沉淀一起把它越养越顺手。


Continue reading

从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering:AI 编程的四次进化

Posted on 六 28 3月 2026 in Tech • Tagged with harness-engineering, AI, prompt-engineering, context-engineering, Tauri, Rust, Claude Code

OpenAI 用 Codex 在五个月内生成了百万行代码,零行手写。背后的方法论叫 Harness Engineering——不是教 AI 怎么写代码,而是给 AI 搭一个"跑不偏"的环境。本文梳理从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering 的四次进化,并用一个实战案例演示:一个不会 Rust 的老程序员,如何靠 Harness Engineering 用 Tauri 写出一个桌面 Todo 应用。


Continue reading

AI Friendly:为什么你的架构、API 和 UI 也该为 AI 设计?

Posted on 五 13 3月 2026 in Tech • Tagged with AI, AI Friendly, 架构设计, API, Context Engineering, Human-AI Interaction, 跨越鸿沟, 程序员转型, 方法论

我们花了 30 年让软件对人友好(User Friendly),现在该花点时间让它对 AI 也友好了(AI Friendly)。AI 可以给人赋能,人也可以给 AI 赋能——你给 AI 的上下文质量,决定了 AI 能回馈给你的输出质量。API 是否结构化、文档是否机器可读、日志是否语义清晰、UI 是否有良好的无障碍标记——这些原本就是"好设计"的标准,只不过 AI 的到来让它们从"最佳实践"升级成了"生存必需"。


Continue reading

Prompt 工程已死,上下文工程当立

Posted on 五 16 1月 2026 in AI • Tagged with context-engineering, RAG, Personal Knowledge Base, LLM, AI-agent

你的 AI 回答总是不着边际?别再死磕 Prompt 了,多半是"上下文"没给对。本文深度解读"上下文工程",剖析它与 RAG 的本质区别,并通过一个"AI 面试官"的完整实例,手把手教你打造一个不弱智的 Agent。


Continue reading

Vibe 编程的新范式:在 AI 时代重新定义软件开发

Posted on 五 07 11月 2025 in AI • Tagged with journal, blog, vibe-coding, AI, prompt-engineering, LLM, context-engineering

探讨 AI 时代的编程新范式:从传统编码到 Vibe 编程,强调人在其中的关键作用——提问、判断、决策和创新能力的重要性


Continue reading