本文探讨了AI Agent开发中的上下文工程与Harness架构的长期价值，结合《AI Agent Book》第二章的核心观点与作者实践经验展开分析。文章首先反驳了"大模型能力提升将使Harness淘汰"的观点，指出上下文质量、物理成本和信息利用效率三大因素决定了其持久必要性。随后深入讲解了KV Cache机制对工程实践的影响，列举了动态改写系统提示等四个常见反模式，并提出冻结静态前缀与追加动态信

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前面这些问题想多了以后，我和 ChatGPT 一起把它整理成了一个 Agent Skill。GitHub 地址在这里。它的定位很明确，在 Claude Code、Codex 这类 Coding Agent 开始写代码之前，先做一次工程预检。它不负责实现任何功能，只负责把“什么叫做正确地完成这件事”说清楚。主要流程大概是这样的。判断这次值不值得 Preflight↓读取现有仓库↓按风险决定是否做 G

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MemCoach是一款AI驱动的技术面试训练平台，通过三大核心功能帮助求职者提升面试能力：1) GitHub项目分析，自动解析代码生成针对性问题；2) AI面试Agent模拟真实面试流程，采用五阶段递进式评估；3) 画像记忆系统持续追踪薄弱点。平台融合SM-2间隔重复算法和三层上下文出题策略，实现个性化训练闭环。技术栈采用FastAPI+React+LangGraph，支持Docker一键部署。该

很多人理解的Agent开发，就是学一堆LLM、MCP、RAG等技术名词，再搭配一些YY出来的业务场景和解决方案，就觉得自己行了。再进一步就是去深挖各种原理——这还是传统的技术导向思维。技术是最不值钱的东西（这句话他在几年前就说过）。技术只是入场券。AI是一场盛大的、集齐全社会目光、决定全人类共同命运的大秀场。只买票入局的人，永远站不到舞台中央，吃不到真正的行业红利。Agent开发的本质：利用AI通

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