Practical notes on AI engineering

Building with AI.One note at a time.

Practical notes on coding agents, small models, and workflows — what worked, what failed, and why.

Notes

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用第一性原理解释两种多 Agent 机制、热度回落与实际采用边界

Claude Code Agent Teams 的机制、市场信号、风评、真实项目证据与采用边界

从 Prompt Engineering 到 Harness Engineering：如何驾驭 AI 编程 Agent

自定义 Claude Code 底部状态栏，实时显示 token 用量、费用、Git 状态和上下文窗口占比

Claude Code Dynamic Workflows 的机制、市场信号、风评、真实项目证据与采用边界

拆解 Coding Agent 使用中的常见误区：上下文与 session 管理、Rules 和 Skills 堆砌、模糊需求、验收证据、插件与模型选型。

Lark CLI Progressive Skill 把飞书能力收成一个入口，任务来了再加载对应领域指南

小参数量模型能力够用,但缺少约束时稳定性不足。本文从 DeepSeek-V4-Flash 的一次排障误判案例出发,复盘工作流约束、skill 调用、证据验证等最佳实践。