Hardcore Agentic Engineering for builders who ship 亲手从零搭建一套智能体工具链，从头到尾自己动手，学完就能清楚讲出目标、把控运行过程，还能自信地在自己的代码仓库里做验证。
大家都担心人工智能会让工程师的能力下降。但经过两年完全使用智能体进行开发后，我们发现情况恰恰相反：一种高上限的技能正在形成：驱动智能体生成工作，然后设计证明来验证其正确性。
分歧不在于谁在使用人工智能；实际上，每个人都在使用。分歧在于如何构建你的思维模式、流程并充分利用人工智能，还是放任代理商交付粗制滥造的产品。以目标而非差异为审查单元的智能工程是一种全新的实践。
你将学到什么
从头到尾亲身实践，构建一个智能体框架，并能够自信地阐述目标、指导实施，并在自己的代码库中进行验证。
设计一个简报，代理可以通过目标在无人值守的情况下运行。
- 在编写任何代码之前，先设定一个有上限的目标 + 有界限的附加条件，并进行命名检查，这样“完成”就变成了一个通过或失败的检查，而不是一种感觉。
- 将简单的英语“完成”编译成可运行的检查，检查马具每次转弯时运行的情况，并与模型裁判进行比较。
- 构建并复用自定义代理技能，使目标工程成为一个可重复使用的命令，并判断何时完整的目标+附加条件会显得过于复杂。
用校准后的怀疑态度，核实代理人无法内部评估的内容。
- 从运行二进制文件中未写入的内容（即实际退出代码、实际字节）重新推导出代理的“通过”状态。
- 设立一道单独的闸门，上面藏着特工无法解读的秘密，然后看着它拒绝伪造的“已接受”标记。
- 引导代理在只读、零编辑的回合中查找真正的错误，以便在信任修复方案之前判断其推理过程。
掌控全局：做运营者，而不是只会堆砌垃圾的代币的操纵者。
- 与其调试已经走过的路径，不如用一个确凿的事实在第一次错误操作中就扼杀错误的运行。
- 重定向卡住的代理，方法是将其指向可运行的代码和完整的 SHA 范围，而不是用文字重新解释。
- 从会话历史记录中读取中断率，在损失数百个代币之前，就应该意识到失控的苗头。
设计你的下一个独立代理（或团队代理）运行的环境。
- 编写一个交接文档，无状态代理会从每个声明中发送该声明，该声明固定到文件:行或可重新运行的命令。
- 将 20 份阅读调查报告发送给一个只返回摘要的辅助代理，使你的主窗口不至于落入 40% 的“愚蠢区域”。
- 每个子系统都保留一个 AS-BUILT 映射，并将持久状态保存在文件中，而不是聊天记录中，这样即使崩溃或打开新的上下文窗口也不会丢失任何内容。
学习如何协调代理人以实现特定目标。
- 培养判断力，区分 Claude 或 Codex 最擅长什么，应该投入多少精力，何时使用目标、工作流程或代理团队。
- 在 Git 工作树中以只可查看不可触碰的方式展开，这些通道不会发生冲突，并且知道并行代理何时添加意图和认知债务。
- 应用语义变基。删除混乱的分支，并从干净的基分支重新生成一个分支，保留所有经验教训，而不是修补混乱的分支。
格 式：MP4
分 辨 率：高清1832×982
语言字幕：英语，无字幕
大 小：4.05 GB，5个视频
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