爱折腾的工程师

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DeepSeek Harness 源码深度解析：一切皆插件的 Agent 运行时如何组装

从 Cordis 插件树、事件溯源会话日志到 fail-closed 沙箱的实现解剖

引言：一个"没有内核"的 Agent 框架如果让我用一个词概括 DeepSeek Harness（dsh），我会选可组合性。它是 DeepSeek AI 开源的 agent harne

Posted by 爱折腾的工程师 on Thursday, August 13, 2026

Pi Agent Harness 源码深度技术解析：一个可自扩展编码 Agent 的架构全貌

从统一多厂商 LLM 抽象、Agent 运行时到差分渲染 TUI 与扩展生态的实现解剖

一、引言：为什么值得读 Pi 的源码 Pi 是 earendil-works（作者 Mario Zechner，即知名开源人 badlogic）出品的编码 Agent Harnes

Posted by 爱折腾的工程师 on Tuesday, August 11, 2026

Prime Agent 源码深度解析：会自我改进的 RLM 编程智能体是如何构建的

从 RLM 编程模型、跨语言 host 桥到 Continual Harness 的 Prime Agent 实现原理解剖

一、引言：一个"把智能体当编程范式"的项目如果你用过 ChatGPT Code Interpreter 或 Claude Code，可能已经习惯了"模型在沙箱里跑 Pyth

Posted by 爱折腾的工程师 on Tuesday, August 11, 2026

GPT-5.6 提示词最佳实践解读：提示词不是越详细越好

官方 5 条 Prompting Best Practices 的机制拆解 + 3 个反常识判断 + 一份可直接照抄的迁移清单

基于 OpenAI 官方 Model guidance 文档中 GPT-5.6 Prompting Best Practices 章节的中文深度解读。文章拆解精简提示词、自主性与审批边界、响应长度与风格、Pro 模式、编程工具调用五条实践的核心机制与官方数据，给出三个反常识判断（更精简反而更好、最高推理强度并非最优、缓存写入要付 1.25 倍价），并落地为一份从 GPT-5.5/5.4 迁移的六项检查清单。核心判断：GPT-5.6 时代的提示词优化方向，是从'写得更细'转向'删得更准'。

Posted by iceyao on Sunday, August 9, 2026

在动手之前先把想法跑起来：Claude Design 作者的 10 条工作方法

Claude Design 的作者 Nate Parrott 写下 10 条工作方法，但真正值得抄的是那条被藏起来的分工线

拆解 Anthropic 产品设计师 Nate Parrott 关于 Claude Design 的自述：它如何从一个失败的截图实验变成正式产品，10 条工作方法按「人出力 / 模型出力」重排后长什么样，原型成本坍塌之后设计流程发生了什么变化，以及这套方法对写代码、写文档的人同样成立的六条原则。

Posted by iceyao on Saturday, August 8, 2026