Harness Engineering: How to Build a Software Factory — Dru Knox, Tessl
Dru Knox 解釋軟體工廠概念，透過自主性、自動化與品質三指標，說明如何建立內、外與元迴圈來提升 AI 代理效能。內容涵蓋建立控制平面與技術堆疊，並介紹 Tessl 相關工具協助逐步實現。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Baruch Sadogursky on Building an AI Software Factory
Baruch Sadogursky 分享如何將平台工程與內部開發者門戶轉化為 AI 軟體工廠，讓團隊能自主生產軟體工廠。透過實際案例說明為何客製化 AI 工廠對多數公司重要，並介紹 Tessl 工具協助逐步建立流程。
410次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
The $600 PR: Where Software Factory ROI Really Comes From
Rob Willoughby 分享 Tessl 內部軟體工廠如何透過最佳化上下文、驗證與回饋迴圈，而非依賴更聰明的 AI 代理，來實現真正的投資回報率。
1,276次觀看Liz Fong-Jones: 2x the PRs, 1.5x the Incidents
Honeycomb 技術顧問 Liz Fong-Jones 分享自動化程式碼審查如何讓 PR 量翻倍卻導致事故增加，強調擁有感與設計審查的重要性。她說明如何利用 Jev 模型篩選安全合併的請求，並指出可觀測性工程正與平台工程融合。
1,767次觀看Your Coding Agent Deletes Its Memory After 30 Days
探討程式碼代理在會話結束後記憶遺失的問題，指出僅靠 AGENTS.md 等檔案無法解決根本。觀眾可學習如何建立共享知識庫與記錄決策原因，讓代理避免重複錯誤並節省成本。
950次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Meta's VR Codebase Nobody Wanted to Touch — Until This
探討如何處理十年以上的舊程式碼庫，透過逆向工程與代理系統將複雜的 VR 系統轉化為可維護的模組。觀眾能學習如何將遺傳程式視為運作中的城市，並掌握將單一機器轉化為平行代理佇列的具體策略。
385次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
The Hidden 50% Drop in AI Agents Following Your Rules
Baz 創辦人 Guy Eisenkot 分享資料顯示，AI 程式碼代理對 AGENTS.md 與 CLAUDE.md 指令檔案的遵循度幾乎一夜間下降 50%。影片探討了為何此現象被忽視，並分析結構化規則集為何比單純的指令檔案更能持久有效。
850次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
AWS's Marc Brooker: Specs, Not Code, Are the Hard Part
AWS 資深工程師 Marc Brooker 分享透過閱讀數千份事故報告，發現規格定義比程式碼更重要。他介紹 AWS 開源框架 Strands 如何簡化代理開發，並探討在 AI 原生環境下，如何透過自然語言設定政策來管理代理行為，同時強調…
2,904次觀看The New Dev Skill: Multi-Monitoring 10 Agents
Ran Aroussi 探討在 AI 代理編碼時代，開發者如何從多工切換轉向監控多個代理，並重新定義初級工程師與資深架構師的角色。
GitHub Next & Tessl on the Self-Merging Repo
四位講者在 AI DevCon 倫敦分享從寫程式到設計自動寫程式系統的轉變。內容涵蓋連續 AI 作為 CI/CD 第三支柱、自動合併 PR 的五道閘門機制、以及修復產生程式碼的系統而非程式碼本身的思維。
850 PRs a Week: How Tessl Runs a Software Factory
探討 Tessl 如何透過「技能庫」與「迴圈機制」建立軟體工廠，實現每週 850 個程式變更請求的自動化。內容涵蓋從定義正確程式碼標準開始，逐步演進至自動化迴圈，並強調情境工程與驗證機制對品質與一致性的關鍵作用。
Cisco & Stanford on Why Skills Are the New Code
探討技能工程如何取代模型選擇，成為決定 AI 代理效能的關鍵。透過實測資料揭示技能濫用、版本滯後及無視性問題，並展示中階模型搭配精準上下文即可達成高價值。
Anthropic, OpenAI & Thoughtworks on Context Engineering
探討在 AI 開發中，情境工程（Context Engineering）如何比模型本身更能提升效能。講者從 Anthropic、OpenAI 與 Thoughtworks 分享，說明情境工程如何乘數模型智慧，並分析剩餘的三大限制（人類時間…
1,169次觀看The Background Check You Can't Run on an AI Agent
探討 AI 代理因非確定性帶來的安全風險，指出身份驗證已不足以應對，需引入「任務身份」與跨應用認證協議。觀眾可學習如何建立代理的意圖邊界，並了解如 Keycard、MCP 等工具在解決代理身份問題上的應用與挑戰。
3,182次觀看We Scored a Real Snyk Skill Against Anthropic's Rules
Simon Maple 與 Snyk 產品負責人共同示範如何將一個 AI 技能評分從 87% 提升至 90%。影片展示使用 Tessl 工具自動審查技能，並透過 Snyk 的 Agent Scan 工具檢測潛在安全漏洞，如提示注入。
Agents Write 95% of Our Code. Here's the Catch
Amy Heineike 探討 AI 代理已寫成 95% 程式碼，但錯誤率上升的原因。她指出傳統程式審查無法跟上速度，並提出「工具工程師」新職能，強調系統思維、資料分析與風險管理的重要性。
2,245次觀看We Scored Oracle's Database Skill Live: 95% Isn't Enough
展示 Oracle 開發者 advocate Anders Swanson 如何透過 Tessl 平台審查並最佳化其資料庫技能。該技能能自動修正 SQL 錯誤，將成功率從 95% 提升至 100%，並減少幻覺與安全漏洞。
194次觀看Inside the Dark Factory: AI That Ships Code Solo
Tessl AI 工程負責人 Rob Willoughby 分享內部「黑暗工廠」如何讓 65-70% 的程式碼自動合併，無需人工介入。
3,672次觀看Why Your Coding Agents Need a Harness, Not a Prompt
由 Tessl 產品負責人 Dru Knox 演講，介紹「Harness Engineering」如何透過建立檢查、審查與維護迴圈，將團隊轉化為軟體工廠。
Simon Obstbaum & Rob Willoughby - Why evals are hard and how we're solving it - AI Native DevCon Jun
演講者 Simon Obstbaum 與 Rob Willoughby 探討如何評估 AI 代理的實際行為，區分僅看輸出結果與追蹤完整執行軌跡（trajectory evals）的差異。
Tammuz Dubnov - When Our PM Started Writing Code: What Merge Rate Taught Us About AI Adoption - AI N
Tammuz Dubnov 探討當產品經理開始寫程式時，團隊如何轉型成為 AI 原生組織。他定義 AI 原生為決策者能立即執行，並透過「合併率」衡量適應度，指出盲目增加 AI 預算無效，關鍵在於建立能防止重複錯誤的「Harness」與合理…
Dave Farley - Vibe Coding - Is this really the best we can do? - AI Native DevCon June 2026
Dave Farley 在演講中探討「Vibe Coding」的侷限，指出自然語言無法提供程式語言所需的精確性、一致性與可驗證性。
1,730次觀看Oleg Šelajev - You're absolutely right, it was your home directory! - AI Native DevCon June 2026
Oleg Šelajev 分享 Docker Sandbox 技術，解決 AI 代理在本地執行時可能造成的系統風險與安全漏洞。
BONUS: Snyk Found Malware Inside AI Agent Skills
揭露 Snyk 內部發生開發者將生產環境憑證注入 AI 代理的實戰事故，並分享其 ToxicSkills 研究發現的 76 個惡意技能。
BONUS EPISODE: 76 Malicious AI Skills Were Hiding in Plain Sight
探討 AI 代理（Agent）安全挑戰，揭露 76 個隱藏惡意技能案例，並說明開發者如何透過 Tessl 與 Snyk 整合掃描技能風險。看完能學到如何建立安全預設的代理環境，避免憑直覺安裝技能導致生產憑證洩漏。
Simon Martinelli - Lessons from Spec-driven Development - AI Native DevCon June 2026
Simon Martinelli 分享 Spec-driven Development 如何讓程式碼與規格文件保持一致，減少長期專案中的風險。
※ 摘要僅根據標題與說明
Tessl Skills Clinic - Nnenna Ndukwe from Qodo
展示 Qodo 開發者關係負責人 Nnenna Ndukwe 使用 Tessl 工具對其 PR Resolver 技能進行自動化審查與最佳化。
May Walter - From Blind Spots to Merged PRs: Runtime Intelligence for Continuous Agentic Performance
May Walter 分享 Hud 公司如何利用執行時智慧解決程式碼效能問題，透過自動偵測與優先排序，讓開發者無需深入調查即可快速修復高回報的效能瓶頸。
427次觀看James Moss - Using skills to pay the bills: graduating from solo hacks to a team workflow - DevCon26
James Moss 分享團隊環境下技能管理的挑戰，包括技能重疊、版本漂移與無視性問題。他提出將軟體開發流程應用於技能管理，強調版本控制、自動化審查與統一登錄檔的重要性，幫助團隊建立可擴展的協作框架。
805次觀看Why Agents Are Forcing Enterprises to Finally Fix Their Dev Process
探討企業如何應對 AI 代理（Agents）帶來的開發流程挑戰，強調因成本可見性而必須重視軟體開發週期。透過與 DevOps 專家及 AI 公司創始人的對話，分享建立平台團隊、風險分級與自動化測試策略，並提出以合併率（merge rate…
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※ 摘要僅根據標題與說明
SDD 規格驅動開發
探討在大型專案中如何克服 Vibe Coding 的風險，提出「規格驅動開發（SDD）」方法論。透過先定義清晰的需求與設計，確保人類與 AI 對目標的理解一致，並介紹 Kiro、Spec Kit 等相關工具與實踐策略。
The New Dev Skill: Multi-Monitoring 10 Agents
Ran Aroussi 探討在 AI 代理編碼時代，開發者如何從多工切換轉向監控多個代理，並重新定義初級工程師與資深架構師的角色。
Spec-Driven Development(SDD) 的美好願景與殘酷現實
探討 Spec-Driven Development (SDD) 的願景與現實落差，分析 GitHub Spec-Kit、AWS Kiro 等工具在實際專案中的痛點，如脈絡盲區、檔案冗長與審查翻倍。
Simon Martinelli - Lessons from Spec-driven Development - AI Native DevCon June 2026
Simon Martinelli 分享 Spec-driven Development 如何讓程式碼與規格文件保持一致，減少長期專案中的風險。
※ 摘要僅根據標題與說明
Liz Fong-Jones: 2x the PRs, 1.5x the Incidents
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1,276次觀看850 PRs a Week: How Tessl Runs a Software Factory
探討 Tessl 如何透過「技能庫」與「迴圈機制」建立軟體工廠，實現每週 850 個程式變更請求的自動化。內容涵蓋從定義正確程式碼標準開始，逐步演進至自動化迴圈，並強調情境工程與驗證機制對品質與一致性的關鍵作用。
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2,904次觀看BONUS: Snyk Found Malware Inside AI Agent Skills
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