Glean 拾遗
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2026-07-08 · 周三 3 条
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06:00

构建 Agent 框架的 14 步路线图:从单代理到自我改进系统

Agent harness engineering with Claude: 14-step roadmap from one agent to a self-improving system

本文详细介绍了如何使用 Claude 构建 Agent 运行环境(Harness)的 14 个步骤,从基本的运行时配置到可自我改进的系统。作者强调 Harness 是 Agent 的基础,定义了模型、工具、权限和初始上下文,而循环(Loop)只是在此之上的定时器。文章提供了具体的目录结构(.claude/)、CLAUDE.md 编写规范、settings.json 权限模板、子代理(Subagent)用于隔离脏活、技能(Skills)复用流程、钩子(Hooks)强制执行不可协商的规则、以及记忆(Memory)实现跨会话积累。最终,一个良好的 Harness 能让循环输出有用结果,并在每次运行中不断优化。适合正在使用或计划使用 Claude Code 构建多 Agent 系统的工程师。

06:00

Claude Fable 使用心得:如何系统性地发现未知盲区

A Field Guide to Fable: Finding Your Unknowns

作者分享使用 Claude Fable 进行 agentic coding 的经验,核心观点是“地图不等于疆域”——提示词与现实代码之间存在未知。他将未知分为四类(已知已知、已知未知、未知已知、未知未知),并提出一系列实用技巧来系统化地发现和减少未知:盲点扫描、头脑风暴与原型、面试式提问、参考代码、实施计划、实施笔记、推销文与测验。并以编辑 Fable 发布视频为例说明全过程。适合所有使用 AI 辅助编码的工程师。

06:00

人机协作工作流:从审批疲劳到计划级干预的设计

Human-in-the-Loop Workflow Design: From Approval Fatigue to Planned Review

本文基于Anthropic对40万次Claude Code会话的分析,揭示当前“Human-in-the-Loop”实践中的核心问题:用户93%的审批率导致“审批疲劳”,人类名义上在场但实际失去判断力。作者提出应将工作流重新设计为三个层:输入层(任务描述、约束、示例)、引导层(计划级审批而非逐步骤批准)、输出审查层(定义质量标准并自我评估)。实验显示,仅添加输出审查检查点即可将生成质量提升8-10%。文章给出具体操作步骤,并指出真正的差距不是模型能力,而是工作流架构设计。适合AI工程、Agent开发及所有使用AI辅助工作的一线工程师。