如何设计出优秀的 AI Agent：从架构原则到实战模式
本文系统梳理优秀 AI agent 系统的核心设计框架，包括 Spec-Driven Development、三层架构、Resolver、Latent 与 Deterministic 分界、Diarization 以及可自我进化的学习闭环，帮助工程师从补全工具思维转向 AI 增强软件工程。
EngineeringPractice
AI Coding Agent 时代的核心技能：如何写好 Software Spec
本文结合 2025-2026 年 AI coding agent 与 Spec-Driven Development 的最新实践，系统解释 Software Spec 的定义、价值、核心组成、工作流与常见陷阱，并给出一份适用于 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等工具的实战模板。
Agent-Native 文档工程：AI Coding Agent 驱动开发的文档体系设计指南
本文从 AI coding agent 的执行机制出发，系统解释 agent-native 文档为什么已经从“参考资料”变成“基础设施”，并给出 AGENTS.md、PRD、Architecture、Spec、Plan 等文档层级的职责划分与组织原则。文章也结合 Context Engineering 与 Spec-Driven Development 的实践，说明怎样设计一套既节省 context、又能稳定驱动 agent 行动的文档体系。
如何为 AI Coding Agent 写文档
本文系统梳理了 OpenAI、Anthropic、HumanLayer 等团队在 AI coding agent 项目文档上的一线经验，解释为什么入口文件、分层知识库、状态追踪文件和局部文档会直接影响 agent 表现。文章也给出了从最小可行文档体系到持续维护机制的可落地实践路径。
Spec-Driven Development 详解：从 Prompt and Pray 到 Spec and Steer
本文系统解释 Spec-Driven Development 的核心概念、四阶段工作流以及它与 vibe coding 的本质差异。结合当前工具生态与实践分层，说明为什么在 AI Coding Agent 时代，先写 spec 再实现能显著降低歧义和返工成本。