Agentsmd介绍
是项目给 Codex 的一份“工作说明书”。 它通常放在仓库根目录或某个子目录中，用来明确说明这个范围内代码的协作规则、实现约束、常见操作方式，以及在执行任务时应优先遵守的工程约定。 在多人协作项目中，人类成员会通过开发规范、目录约定、评审标准来降低沟通成本；而在引入 Codex 后， 的作用就是把这些隐性经验显式化，让 Codex…
文章
AGENTS.md实践
针对上下文工程中的 AGENTS.md 实践，核心原则是保持文件简洁且不超过 200 行。文章构建了组织级、项目级与模块级三级管理框架，明确编码、架构及安全规范，并通过具体示例界定适用范围与修改约束。最终强调在实施完成后必须执行测试与校验，并同步更新任务状态，以保障 AI 开发流程的严谨性。
AI-Agent 工程体系演进路线
AI-Agent工程体系演进路线包含Prompt、Context、Harness、Loop及Graph Engineering五个阶段，分别解决指令设计、知识注入、工作系统构建、自动反馈闭环及执行流编排问题。通过分析各阶段核心局限与本质，指出真正的竞争点在于构建由Context、Harness、Graph、Loop共同驱动的可持续软件工程系统。
ai-agent-graph-engineering
AI Agent Graph Engineering 旨在解决复杂多智能体系统的控制流显式化问题，通过将系统建模为包含节点、边和共享上下文的状态图，实现分支、回环与持久化。核心在于利用显式状态机替代简单链式结构，构建包含状态模式、节点边设计及运行时的工程骨架。该模式适用于多阶段、需人工干预或高合规要求的场景，能构建可运行、可追踪、可治理的整体流程。
ai-agent-loop-engineering
不是“把提示词写得更好”，而是把模型放进一个可重复执行、可观测、可终止、可纠错的运行闭环中。 核心对象不再是单次回答，而是整条执行轨迹： 读取当前状态 选择下一步动作 调用工具或执行操作 获取外部反馈 判断是否继续、回退、反思或停止 因此，真正决定 agent 上限的，往往不是模型本身，而是环路外面的工程脚手架：目标定义、工具接口、验证器、上下文管理、记忆系统、预算控制与安全边界。 Prompt…