AI 与智能体
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AI Agent CLI 工程第 1 篇：把 Codex、Claude Code 这类终端 Agent 拆成可调度的进程合同，并用真实 Codex exec 验证工作目录、权限、JSONL、Schema、退出码、超时与输出产物。
AI Agent 工程进阶第 11 篇：用 Observe、Protect、Improve 串起生产信号、降级策略、Canary 发布与事故回归评估，并通过零依赖 Production Loop Lab 验证 9 个运行窗口。
AI Agent 工程进阶第 10 篇：用动作分级、Sandbox、Approval Envelope、IAM 与可恢复状态机建立 Human Control，并通过零依赖 Security Lab 验证拒绝、过期、参数漂移和重复恢复等边界。
AI Agent 工程进阶第 8 篇：区分 Context、Checkpoint、Session、长期 Memory 与业务事实源，用 Write Gate、命名空间、来源、有效期和删除规则管理 Agent 记忆，并通过零依赖 Memory Lab 验证 8 个边界案例。
AI Agent 工程进阶第 7 篇：从一次只有 tool call failed 的故障出发，讲清 Trace、Span、父子关系、版本证据与脱敏，并用零依赖 Trace Lab 检查错误上下文、安全重试、跨 Worker 恢复和敏感信息泄漏。
固定 agent-browser 与 Playwright CLI 版本，在动态 ID、DOM 重排和双视口 fixture 上比较语义快照、元素引用、命令输出与本机运行边界。
用一个可运行的 Skill 收藏页贯穿 Superpowers 的安装、触发、设计、计划、TDD、调试、Review 与验收，并从固定源码拆解 14 个 Skill、经典 Prompt 的翻译与行为机制，以及设计自己 Skill 的方法。
AI Agent 工程进阶第 6 篇：从检查点、稳定动作 ID 和错误分类讲到结果未知、回执对账、持久取消、租约与 fencing token，并在同一个 GitHub 工程中用 9 个故障案例验证 Agent Loop 能否安全恢复。
AI Agent 工程进阶第 4 篇：区分 Agent loop、Harness、RunState、对话 Session、Sandbox 与 Verifier，并在同一个 GitHub 工程中实现可替换模型接口、审批暂停与恢复、工具超时、步数上限、检查点和事件追踪。
AI Agent 工程进阶第 5 篇：从名称、描述和 JSON Schema 讲到权限、审批、预演、幂等、结构化错误、分页与工具加载，并在同一个 GitHub 工程中用 11 个边界案例比较宽工具和类型化 Tool Registry。
AI Agent 工程进阶第 3 篇：区分 Prompt、当前上下文、Session 与 Memory，设计带来源、新鲜度、权限、预算和缺失证据的 Context Packet，并用可运行实验比较“全部塞入”与受控组装。
AI Agent 工程进阶第 2 篇：在同一个 Agent Reliability Lab 中建立 20 个任务、重复 Trial、五类确定性 Grader、失败台账和发布门禁，用实际代码比较 baseline-v1 与 candidate-v2，而不是凭感觉判断新版本更聪明。
AI Agent 工程进阶第 1 篇：用一个可运行的知识库工程，把模糊的 Agent 需求拆成 Job、Input、Done、Boundary、Failure、Evidence 与 Baseline，并通过坏契约和阈值实验验证它是否真的需要 Agent。
AI Agent 工程进阶系列导读：围绕 GitHub 项目 ai-agent-learn 的企业知识库 Agent，用任务契约、评测、Context、Harness、Tool、Durable Loop、Trace、Memory、Graph、安全与 Production Loop，建立一条从 Demo 到可靠系统的 11 篇实战路线。
结合 2026 年三项 AGENTS.md 研究与 Codex 官方加载机制，解释仓库级说明为什么有时提高效率、有时增加成本，并提供规则路由表、15 分钟审计法和可复现的三条件对照实验。
用一个博客后台 Bug 示例贯穿 Context、Harness、Loop 与 Graph Engineering：解释模型看见什么、如何获得工具与边界、怎样反复行动并验证，以及何时才需要把多个局部循环组织成工作图。
AI Agent 工程进阶第 9 篇：判断何时应从 Durable Loop 升级为 Graph，设计真实依赖、隔离状态、独立验证器和预算门禁，并通过零依赖 Graph Lab 验证六个边界案例。
Codex 系列第 16 篇：把个人 Prompt 升级为团队可维护的 AGENTS.md、Skills、确定性检查、权限策略和责任矩阵，并用一个 PR 就绪流程演示如何验证、评审、试点与回滚。
Codex 系列第 12 篇：从一个已经能用的 SKILL.md 出发，按真实维护压力逐步加入 references、scripts、evals 和版本记录，并分清目录、脚本、Agent 行为与人工验收各自能证明什么。
Codex 系列第 10 篇：用一个完整 GitHub 任务串起 issue 拆解、本地分支、draft PR、CI、Codex Review、反馈修复、Cloud task 和最终合并，并提供可直接复用的 issue、PR 与检查清单。
Codex 系列第 6 篇：把反复出现的项目规则从 Prompt 里拿出来，写成可维护的 AGENTS.md，并给出博客、前端、后端项目模板和自检清单。
一篇面向真实项目的 Codex 实用教程，整理入口选择、权限边界、Git 工作流、AGENTS.md、Skill/MCP、六步交付法和可复制的 Prompt 模板。