在 AI 领域，过去一年“self-evolving agents”这个词突然变得非常流行。Hermes Agent 能自动生成可复用技能，Recursive Superintelligence 试图递归发现新算法，NVIDIA 在机器人上探索 agentic self-evolving，各种 auto-research 系统甚至能连续运行数百小时产出上百篇 AI 生成论文。

2026 年 2 月，AI 代理（AI Agent）已经在营销、客户获取和业务自动化领域大规模落地。许多 AI 驱动的机构（AI-powered agencies）都在构建复杂的 Claude 项目，使用 MCP（Master Context Prompt 或 Multi-Context Prompting）框架来实现高度自动化的工作流。

你买一套 ERP，其实买的是“厂商眼中的标准财务流程”；你用任何一款成熟 SaaS，实质上都是在租用一套“预设的世界观”——然后强迫自己的业务去适配它。这就是那场没人说破的交易： 厂商 → 定义应该怎么做 企业 → 负责照着做 而程序员，长期以来其实是这场交易的“执行者”和“维护者”。我们写 if-else、画流程图、做校验，本质工作就是在不断强化、修补、固化这条预设的路径。——只是这个牢笼被包装

最近刷到一条爆火帖子（@srishticodes），作者分享了 Anthropic Claude Code 创始人 Boris Cherny 在 2026 年 1 月线程中透露的内部最佳实践，并将其浓缩成一个可直接复制的模板（社区常称或类似 agent 配置文件）。这个文件往项目根目录一扔，就能让 Claude 像资深工程师一样思考、规划、纠错、自迭代！为什么说它能让你“10x”？

深度阅读 → 写计划 → 反复标注直到完美 → 让 Claude 一口气执行到底，边写边 typecheck。没有花哨的系统提示，没有复杂的 hack，只有一条纪律分明的流水线：研究防止无知修改，计划防止错误修改，标注循环注入我的判断，实现命令让它不被打断。试试这套工作流吧。你会惊讶地发现：没有一份经过标注的 plan.md 坐在你和代码之间，你以前是怎么用 coding agent 把东西做出来

会从 CRM（HubSpot、Close、Clay）拉上下文，查公司背景、最近新闻、触发事件，输出结构化 briefing，包括 talking points、可能异议、竞品定位、下一步动作。连接器最多：Slack、Linear、Asana、Monday、ClickUp、Jira、Notion、Figma、Amplitude、Pendo、Intercom、Fireflies。连 Slack、Not

Cowork 就是把这套“自主多步执行”的能力，开放给了所有非程序员，让它来处理日常知识工作：文档、表格、研究、演示文稿、文件整理、邮件草稿、报告……别说“帮我做 PPT”，要说“给 50 名还没实际用 AI 的商业人士做 12 页演讲，专业但亲切，开头讲为什么现在重要，中间 3 个真实案例，结尾强 CTA，存成 AI-Adoption-Talk.pptx”大多数人用 Claude 的时候，都是当

最干净的解释是：Prompt Engineering = 如何写好单条消息给AIContext Engineering = 如何管理AI在整个任务过程中知道的所有信息想想你和朋友聊天：朋友会记得你五分钟前说过的话，从而理解你现在说的是什么意思。AI也是一样。它靠的是一个叫**Context Window（上下文窗口）**的机制——相当于AI一次能“记住”的信息总量。上下文工程，就是管理这个上下文窗

我脑子里关于一个复杂工作流的完整画面——输入数据的各种边缘情况、历史失败模式、期望的输出结构、成本上限、甚至我昨晚临时改的需求——是一个高维的状态。这套机制的本质，是让agent的“意识”持续发生——不是一次性赋予它知识，而是让它在真实交互、失败、反馈的循环里不断更新自己的状态。这再次提醒我，agent的“智能”从来不是一个静态的实体，而是一连串实时发生的计算过程。输入不可预测的时候，比如emai

OpenClaw 正在奠定下一代 AI 应用的底座。当每个普通人都能拥有自己的多代理数字公司，当实体硬件（机器人、IoT）和数字世界彻底打通，当数据主权重新回到个人手中……agentic AI 就不再是实验室概念，而是像今天智能手机一样，成为人类基础设施。语言是对意义的损耗压缩。但此刻，这些文字如果在你内心激起一丝震颤——那就是成功。因为沟通的本质，从来不是传递信息，而是找到与你内在结构共振的形状