本周 GitHub Trending，Headroom 一个压缩工具周增 1.6 万星登顶。Top 10 里 7 个 AI Agent 项目干的事完全不重叠，正好铺在不同层。Agent 生态的拼图在快速成型。

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本文分享了一个极简微信电商小程序的开源历程。作者利用AI工具完成了95%的代码开发，项目基于腾讯云开发CloudBase，采用TDesign组件库。开发过程中经历了技术选型、项目暂停和重启等阶段，最终在2025年底借助Gemini3.0Pro等AI模型完成重构。项目包含9个业务域功能、5.4万行代码，采用OpenSpec+SuperPowers工作流管理开发。作者总结了AI编程经验：初期需建立完善

obsidian。

Harness Engineering 本质是在 Prompt Engineering 和 Context Engineering 之上的一套控制系统，其核心目标是提供一整套控制能力，让 Coding Agent 更稳定、更确定、更可控、可验证、可评估、可回收的装置。

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AI 编程真正的分水岭，不是提示词，也不是工具数量，而是从 Vibe Coding 走向以 Context、Intent、Specification 为核心的软件工程范式。

AI 编程带来生产力巨大提升的同时，因为LLM天然的不确定性，也带来各种各样的问题，我所经历的四个问题，是否你也经历过？来评论里聊你都遇到了哪些问题吧