4 篇文章带有标签 “Agentic Engineering”

这四个术语是当前大模型应用开发的核心范式，从指令设计、信息管理、生成式编程到自主智能体构建，层层递进，共同构成了 AI 应用开发的技术栈。

以下是通俗易懂的拆解：

这是最基础的技能，重点在于指令的质量。 如果把 AI 比作一个极其博学但有时听不懂人话的实习生，Prompt Engineering 就是学习如何写出完美的“任务说明书”。

• 核心逻辑：通过调整输入的文字（提示词），引导模型输出更高质量的结果。
• 常用技巧：给 AI 设定角色（“你是一个资深翻译”）、提供示例（Few-shot）、要求逻辑推演（Chain of Thought）。
• 比喻：就像是在搜索引擎里输入更精准的关键词，或者给厨师下达非常具体的菜谱要求。

随着模型处理能力增强，大家发现“怎么说”固然重要，但 “给它看什么资料” 更重要。这就是上下文工程。

• 核心逻辑：管理和优化输入给模型的信息流。AI 的记忆（上下文窗口）是有限的，你需要精准地挑选出最相关的背景知识喂给它。
• 典型应用：RAG (检索增强生成)。当你问关于公司手册的问题时，系统先去数据库里搜出相关的几段话，塞进对话框里，AI 才能据此回答。
• 比喻：开卷考试。Prompt 是考题，Context 就是那本允许你带进考场的、划满了重点的参考书。

这是一个比较新兴且带点感性色彩的词。它描述的是一种 “通过描述意图而非编写代码” 来创作的模式。

我称之为“氛围编程”（vibe coding）——这是一种全新的编程方式：你完全沉浸在感觉中，拥抱指数级的效率提升，甚至忘掉代码本身的存在。

这之所以成为可能，是因为大语言模型（比如配合 Sonnet 使用的 Cursor Composer）正变得过于强大。而且，我直接通过 SuperWhisper 和 Composer 语音对话，几乎连键盘都不碰。我会提一些极度偷懒的要求，比如“把侧边栏的间距缩减一半”，因为我根本懒得去代码里找位置。我永远点“全部接受”（Accept All），再也不看代码比对（diffs）了。遇到报错信息，我直接原样粘贴回去，一句话都不解释，通常这样就能修好。

代码库的增长速度超出了我以往的理解能力，如果真要搞懂，我得花好长一段时间去通读。有时大模型修不好某个 Bug，我就绕过去，或者要求进行随机改动，直到 Bug 消失。对于那些周末折腾的练手项目来说，这种方式还算凑合，但也确实挺离谱的。

我正在开发一个项目或 Web 应用，但这感觉并不像在编程——我只是观察、动嘴、运行、粘贴，然后它居然大部分时间都能跑通。

很多人转发这条推文，以此纪念“氛围编程”（vibe coding）诞生一周年。简单回顾一下：

我用 Twitter 已经 17 年了（天呐），但我基本上还是完全无法预判推文的互动量。

Peter Steinberger (OpenClaw 的创造者) 分享了核心主张 “拒绝套路，直接对话”。他认为当前的 AI 智能体（尤其是 GPT-5-Codex）已足够强大，无需过度依赖 RAG、复杂的子智能体或繁琐的规格文档等“炒作”手段。

最近我在这里变得安静了许多，因为我正埋头于最新的项目。Agent 智能体工程（Agentic engineering）已经变得如此强大，以至于现在它几乎包揽了我 100% 的代码编写。然而，我看到仍有许多人在解决问题时，还在搞那些华而不实的复杂套路，而不是专注于把活干完（Getting sh*t done）。

这篇文章的灵感部分来自昨晚在伦敦参加的 Claude Code Anonymous 交流会，部分原因是从我上次更新工作流以来已经过了“AI 领域的一年”（实际才几个月，但变化巨大）。是时候同步一下进度了。

所有的基本理念仍然适用，所以我不会再提上下文管理等简单的事情。你可以阅读我的 《AI 开发最佳工作流》 作为入门。

我独立工作，当前项目是一个约 30 万行代码（LOC）的 TypeScript React 应用，包含 Chrome 扩展、CLI、基于 Tauri 的客户端以及基于 Expo 的移动端。我使用 Vercel 托管，一个 PR（拉取请求）大约在 2 分钟内就能交付新版本网页进行测试。其他部分（App 等）尚未自动化。

Peter Steinberger (OpenClaw 的创造者) 分享了他在使用 AI 智能体构建软件方面的最新经验，特别是关于如何以推理速度交付代码，以及他对模型（如 GPT 5.2 和 Opus）的看法。

“氛围编程”（Vibe Coding）在今年取得的进步令人不可思议。大约在五月份时，我对某些提示词（prompts）能直接生成可运行的代码感到惊讶，而现在，这已经成了我的预期。我现在的代码交付速度快到不真实。从那时起，我消耗了大量的Token。是时候更新一下心得录了。

这些智能体（Agents）的工作方式很有趣。几周前有人争论说，为了感受糟糕的架构，人必须亲手写代码，使用智能体会导致脱节——我完全不同意这种观点。当你花足够多的时间与智能体合作，你就会准确地知道某件事应该花多少时间。当 codex 回来时如果未能一次性解决问题，我立刻就会产生怀疑。

我能创建的软件数量，现在主要 受限于推理时间 和 硬核思考。坦率地说——大多数软件并不需要硬核思考。大多数应用只是把数据从一个表单搬运到另一个表单，也许存进某个地方，然后以某种形式展示给用户。最简单的形式是文本，所以默认情况下，无论我想构建什么，它都始于 CLI（命令行界面）。智能体可以直接调用它（CLI）并验证输出——从而闭环。

真正解锁像工厂一样构建软件能力的，是 GPT 5。