Loop Engineering（在新分頁開啟原站）
Loop Engineering 讓使用者不再直接提示 AI，而是設計系統讓 AI 自行執行迴圈任務。文章介紹了五個核心元件：自動化、工作樹、技能、外掛與子代理，並強調記憶與狀態管理的重要性。
Addy Osmani
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探討 AI 如何取代傳統 IDE 成為開發者的核心工具。隨著 Agent 技術的進步，開發流程正從單一的線性編輯轉向由多個並行 Agent 執行的協同工作模式。
Human judgment doesn't leave the software factory. It relocates.（在新分頁開啟原站）
探討了如何建立包含人類監督的軟體工廠。作者指出，雖然 AI 能寫出程式碼，但最終需要人類在產品意圖、系統設計與品質標準上做出判斷。
Software Factories, Light and Dark（在新分頁開啟原站）
探討軟體工廠的概念，指出軟體工廠的核心在於將「迴路」（Loop）堆疊起來並擴充套件至規模。作者強調，雖然迴路是基本單位，但真正的挑戰在於如何平衡自動化與人工判斷。
Brownfield Agentic Engineering（在新分頁開啟原站）
探討如何在舊有程式碼庫中運用 AI 代理進行工程化。作者強調必須先識別程式碼的「安全區」與「紅區」，並建立可持續的知識儲存機制，避免重複考古。文章提出將程式碼解耦為不同風險等級的區域，並透過自動化測試驗證行為後再進行修改。
Long-running Agents（在新分頁開啟原站）
探討了「長running AI 代理」的概念，即能夠持續運作數小時甚至數週的 AI 代理。與傳統短時對話不同，它具備跨沙盒、恢復失敗、留下結構化文件的能力。
14 More lessons from 14 years at Google（在新分頁開啟原站）
回顧了作者在 Google 的 14 年經驗，重點在於團隊協作、信任與系統設計。內容涵蓋如何選擇正確問題、避免模糊會議、建立明確的邊界、將可靠性視為產品功能、以及利用 AI 提升決策效率。
The Code Nobody Reads（在新分頁開啟原站）
探討 AI 輔助編寫程式後，「逐行閱讀程式碼」的過時趨勢。作者指出，雖然自動審查能大幅降低發現漏洞的成本，但確認真正可 exploits 的漏洞仍需人工介入。
The Agent Stack Bet（在新分頁開啟原站）
探討現代 Agent 架構面臨的治理與可靠性瓶頸，提出四項關鍵建築選擇：建立獨立的 Agent 身份而非共享憑證、提供跨系統的通用上下文、確保任務能跨越斷線與重啟持續執行，以及依賴開源基礎設施而非自研堆疊。
Own the Outer Loop（在新分頁開啟原站）
探討了 AI 工程中的「外圈」概念，即人類必須對由 AI 系統執行的決策負責。隨著大模型能力增強，責任轉移至人類，人類需透過「品質」、「判決」與「可解釋性」三項核心概念來建立邊界，確保 AI 行為的安全與可追溯。
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※ 摘要僅根據標題與說明
