OpenAI 工程博客展示了一个 self-improving tax agent 的闭环：从生产 traces 中发现失败模式，由税务专家纠正，再让 Codex 生成 scoped task、修改 agent 逻辑和 eval，最后用评测验证是否提升。对研发团队来说，重点不是税务场景，而是把 Agent 迭代变成可审计、可回归的工程流水线。

Anthropic 的 cwc-workshops 今日出现在 GitHub Trending，其中 eval-driven-agent-development 展示了一个更工程化的 Agent 迭代方式：先为 Claude Managed Agent 建立任务集、渲染结果、结构化指标和 LLM 评审，再用分数驱动提示词与能力改动。

OpenAI 官方工程文章披露了内部数据 Agent 的设计：服务 3.5k+ 内部用户、覆盖 600PB 数据和 70k 数据集。核心不是让模型直接写 SQL，而是用表使用历史、人类标注、Codex 代码理解、运行时查询和权限透传来减少错误。

Anthropic Engineering 提出将 MCP 工具暴露为代码 API，让 Agent 在执行环境中发现工具、过滤大结果、处理控制流和保存状态。本文从研发视角拆解这种模式如何降低 token、减少上下文污染，并带来新的 sandbox 与审计要求。

Anthropic Engineering 将 context engineering 定义为管理模型推理时所有上下文 token 的工程实践。本文从研发视角拆解系统提示词、工具结果、按需检索、compaction、结构化笔记和子 Agent 架构。

Anthropic Engineering 让 16 个 Claude Code Agent 并行构建 Rust 版 C 编译器，近 2000 个会话最终产出约 10 万行代码。本文从研发视角拆解任务锁、测试 oracle、上下文污染控制和多角色分工。

Anthropic Engineering 让 16 个 Claude Code Agent 并行构建 Rust 版 C 编译器，近 2000 个会话最终产出约 10 万行代码。本文从研发视角拆解任务锁、测试 oracle、上下文污染控制和多角色分工。

Anthropic Engineering 复盘 claude.ai、Claude Code 与 Claude Cowork 的 Agent containment 架构。本文从研发视角拆解环境边界、模型层防护、外部内容过滤、egress 控制和持久记忆污染等关键设计。

Anthropic Engineering 复盘 claude.ai、Claude Code 与 Claude Cowork 的 Agent containment 架构。本文从研发视角拆解环境边界、模型层防护、外部内容过滤、egress 控制和持久记忆污染等关键设计。

JavaScript模块化经历了从无模块化到原生ESM的演变过程。早期通过IIFE和全局变量解决命名污染问题，随后出现了CommonJS（同步加载）、AMD（异步加载）等方案。ES6引入的原生ES Modules（ESM）解决了标准化问题，具有静态结构、严格模式等特性，支持浏览器和Node.js环境。相比传统模块系统，ESM支持静态分析、完美tree shaking，并采用异步延迟执行机制。目前生