北京时间今天凌晨 1 点，谷歌 I/O 2026 在 Shoreline 圆形剧场落幕。整场 keynote 大约 1 小时 51 分钟，涉及十几款产品、三代模型、一个新 IDE、一个新 Agent、一套新搜索范式
你是否想过，Skill 其实也可以像神经元参数一样被训练。你总想着授它以鱼，像个训斥孩子的妈妈，一遍一遍对着它苦口婆心地说教——你给我记住！你不许这样！这样不对！但好的教育难道不应该试着授它渔，给他一本书、一个目标，让他自己实践、碰壁、改错么？于是，我做了一个 skill 自己训练自己——自己迭代，自己评测，自己回归，最后选出一个最棒的 checkpoint 给你。是不是还有点意思？
业务系统复杂性一直是令开发者头痛的问题。复杂的不是增加一个需求需要耗费多少时间，而是在增加一个需求后带来的蝴蝶效应：其它功能会不会受到影响、要如何去找到这些影响，最终如何实现系统正常运行......功能之间隐秘增加的耦合、不可避免的代码腐化在导致业务复杂性增加。大家都在说的软件开发提效到底在提什么？程序员日常工作中应该如何提升开发效率？敏捷开发、瀑布流式开发孰是孰非？欢迎阅读。
你有没有这样的经历——给 AI 写了一大堆规则，越写越长，它反而越来越不听话？这篇文章讲的是：我如何从"写提示词"走向"造执行环境"，让 Agent 从一个不可控的对话机器人，变成一个精确、可恢复、可审计的工程化组件。
两个月 5.2 万 Star，Hermes Agent 用一个"LLM 审判官"机制实现了 Agent 的自我进化——不改模型权重，只改"怎么用模型"的策略。我逐行读完源码后发现：所谓的"自动学习"，本质是 Prompt Engineering + 文件持久化的一次精妙工程化实践。本文从源码层面拆解它的三大核心机制，并与 OpenClaw 做一次硬核对比。
当 Harness Engineering 成为 2026 年最热门的 AI 工程话题，业界争论焦点集中在"该用多大的模型"还是"该搭多复杂的工作流"时，我们团队在落地实践中发现了一个被低估的事实——构建 Harness 工作流不是最终目的，私域和团队知识的沉淀才是真正的技术护城河。本文分享我们在 AI Team 工程交付编排系统中，如何设计知识分层架构、如何让团队知识库共建共享、如何让工作流成为知识沉淀的载体、如何突破人机交互瓶颈实现随时随地的工作流流转，以及我们的落地经验和思考。
