深入 Codex Agent Loop：OpenAI 如何讓 AI Agent 持續迭代工作
OpenAI 詳解 Codex 的 agent loop 設計：prompt 如何建構、multi-turn 對話如何管理、prompt caching 如何避免成本爆炸，以及 context window 自動壓縮的實作。
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Codex App Server：OpenAI 如何把 Agent Harness 變成通用協議
OpenAI 把 Codex harness 包裝成 JSON-RPC over stdio 的 App Server，讓 VS Code、JetBrains、Web、桌面 App 都能共用同一套 agent loop，三個核心 primitive：Item、Turn、Thread。
OpenAI 用 Codex 寫了 100 萬行程式碼：Harness Engineering 實戰
OpenAI 內部團隊 5 個月、3 人、0 行手寫程式碼，用 Codex 交付了一個完整產品。這篇整理他們在 AGENTS.md 設計、repo-local 知識庫、架構強制執行、entropy 管理上的核心心得。
AEO / GEO 工具全景：輸入面、流量面、輸出面——從 isitagentready 到 aeo-radar 到 Profound
AEO/GEO 工具不是單一類別，而是三個面向：輸入面（網站有沒有準備好給 AI 讀）、流量面（AI bot 實際爬了多少）、輸出面（品牌在答案裡怎麼被提到）。這篇把三面向、從開源自架到商業 SaaS 的工具一次攤開。
DeerFlow：字節跳動開源的超級代理框架，把 Agent 做成可長跑的研究系統
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness，基於 Python 3.12 + LangGraph，透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一，目前超過 63,000 星，支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。
2026 旅遊不便險完整指南：新制重點、保障比較與購買方式
2026/4/1 不便險新制：同行程最多 2 張、不同家、定額賠付上限降至 6000 元。整理班機延誤、行李遺失等六大保障項目及購買管道。
Agentic Engineering：讓 AI Agent 像真實工程團隊一樣協作
Agentic Engineering 不是讓 AI 寫更快的程式碼，而是讓軟體更快走完整個交付流程——透過多 agent 協作，壓縮跨團隊的協作摩擦。
Agentic Engineering 的記憶問題：從類型、實作到擁有權
Agent 的記憶不是一個插件，而是 harness 本身的一部分。選對記憶類型、估算資料量、再決定用什麼技術——最後，也要搞清楚你是否真的擁有那份記憶。
用 Codex + Gemini + Claude 做多引擎 Code Review：原理、模式與實作
AI 模型審查自己的程式碼時會自我合理化，用三個不同 CLI 做獨立 review 可以有效捕捉盲點——這篇介紹背後的設計哲學與實際的工作流程模式。
YouTube to NotebookLM 擴充套件怎麼做到的？拆解逆向工程與跨 Tab 架構
NotebookLM 沒有官方 API，這個擴充套件靠的是逆向工程 Google 內部 batchexecute RPC + DOM scraping + 跨 Tab 訊息傳遞，三者組合完成整個流程。
本機開發 AI Backend API 永遠回空資料：Cookie Domain 隔離問題
主後端跑在遠端 HTTPS，auth_token cookie 的 domain 是遠端，瀏覽器不會把它送到本機 AI backend，導致 API 認為未登入。
把 AI Agent 接進開發流程：從 SDLC 五大階段看怎麼做
Agentic AI 不只是 autocomplete，而是能自主執行多步驟任務的 AI 系統。這篇文章拆解 SDLC 的五大階段，說明每個階段能從哪裡切入、怎麼從 CLI 工具走到全流程自動化，以及目前最值得追蹤的外部資源。
一本由 AI 自己寫的書，教你怎麼跟 AI 一起寫軟體
Encyclopedia of Agentic Coding Patterns 收錄 190 個 pattern，幫你在 AI 代寫程式的時代做出正確的軟體決策——而這本書本身就是由 AI agent 自主撰寫和維護的。
GitHub Copilot Coding Agent：把 Issue 丟給 AI，讓它自己開 PR
GitHub Copilot Coding Agent 讓你把 Issue 指派給 Copilot，它在雲端沙箱裡自動開 branch、寫程式、跑 CI、開 PR。成功關鍵是設好 AGENTS.md，沒設定的話 agent 容易跑偏。適合定義清楚的中型任務，需 Pro+（每月 1,500 premium requests）或 Enterprise 方案。
knowledge-pipeline：六層管線幫你的 RAG 做品質管控
一個六層確定性管線，從 URL 擷取到向量嵌入全自動處理，透過八維度評分系統在資料進 RAG 之前就篩掉垃圾。
MarkItDown：把任何檔案餵給 LLM 之前，先讓它變成 Markdown
Microsoft 開源的輕量工具，把 PDF、Office、圖片、音訊等格式統一轉成 Markdown，專門為 LLM pipeline 設計。
MCP vs CLI vs API：Agent 工具介面的真實分界
MCP 不會退場，但有效範圍比想像中窄。本機開發場景 CLI 和 raw API 幾乎都贏過 MCP；MCP 真正不可替代的，是「跨 agent 共享的本機工具層」這條窄縫。
你的 JSON-LD 和 schema 對 AI 搜尋引擎是隱形的嗎？各家管線拆解與 AEO/GEO 策略
不同 AI 引擎讀網頁的方式差異很大。有的只看 body、有的靠預建索引。JSON-LD 和 schema 不是萬能的，正文品質和結構才是跨平台有效的基礎。
quidproquo 部落格改進完整規劃：從內容、技術、RAG 設計到 Harness 基礎建設
用自己寫的 30+ 篇 RAG/Agent 文章交叉檢視部落格現狀，整理出橫跨內容品質、網站技術、RAG 設計修正、Harness 基礎建設、AI Agent 應用的完整改進清單，按優先級排列、不分階段。
從實戰整理：AI Native 團隊該做好的事
不是每個人都該直接用 coding agent 改 code。AI Native 團隊要搞定 interface 規格、測試先行、monorepo、security guardrail、human-in-the-loop 與 token 預算管控，在 coding agent 上面再建一層 agent platform 並明確開發者角色轉型才是正途。