📚 ShroomDog Picks

Simon Willison Agentic Engineering Patterns 第五章：Interactive Explanations。核心主張：與其硬啃 AI 生成的 code，不如直接叫 agent 做一個互動動畫來解釋演算法運作方式。用「看得見」的方式還認知負債。

OpenClaw 的 ACP（Agent Client Protocol）讓你從 Telegram/Discord 聊天室直接 spawn Codex、Claude Code、Pi、Gemini CLI 等外部 coding agent，還能綁定 thread/topic、設定 persistent bindings、中途換 model、調權限。本質上就是把你的聊天室變成一個 multi-agent 指揮中心。（2026-03-09 更新：Telegram topic binding、persistent bindings、ACP Provenance 等新功能）

Simon Willison Agentic Engineering Patterns 第四章：Hoard Things You Know How to Do。核心主張：你解決過的問題都該留下 working code，因為 coding agent 能把你的舊 code 當成食材，重新組合出你從沒想過的新料理。

Simon Willison Agentic Engineering Patterns 第三章：Linear Walkthrough 模式。用這個技巧，即使是 vibe-coded 的玩具專案也能變成有價值的學習資料。核心技巧：叫 agent 用 sed/grep/cat 自己抓 code 片段，防止幻覺。

Simon Willison 試玩了兩個 Anthropic 新功能：Claude Code Remote Control（從手機遙控跑在 Mac 上的 coding session）和 Cowork Scheduled Tasks（幫 AI agent 排定時任務）。兩個功能都有同一個致命限制：電腦必須一直開著。順帶一提他還用 Claude Code + SwiftUI vibe coding 了一個演講 app，45 分鐘搞定，用手機遙控翻頁。

Karpathy 說 coding agents 在 2025 年 12 月突然 work 了——不是漸進式進步，是斷裂式轉變。他花 30 分鐘用一句英文建好 DGX Spark 視訊分析 dashboard，三個月前那是整個週末的工作量。Programming 正在變得面目全非：你不再打字寫 code，你在用英文指揮 AI agents。最高 leverage = agentic engineering。

Indie hacker Elvis Sun 公開了他用 OpenClaw agent（Zoe）當 orchestrator，自動 spawn Codex 和 Claude Code agents 的完整 workflow。一天平均 50 commits、30 分鐘 7 個 PR、三層 AI code review、Zoe 會主動掃 Sentry 修 bug。成本每月 190 美元。附完整 8 步驟設定教學。

Anthropic 分析了 9,830 個 Claude.ai 對話，定義了 11 個可觀察的 AI 素養行為。結論：會迭代的人素養是不迭代的 2 倍。但當 AI 產出漂亮的 artifact 時，使用者反而更少質疑它的推理。越好看的輸出越危險。

Indie hacker Ramya 的 OpenClaw agent 一直忘事。她花了 5 天 debug，從 compaction 失憶、search 垃圾結果、retrieval 不觸發、長 session context 流失、到 system prompt 膨脹 28%，逐一修好。最後整理出 10 條 OpenClaw 記憶系統的血淚教訓。

投資研究機構 Citrini Research 花了 100 小時寫了一份虛構的 2028 年 Macro Memo：AI 太強 → 白領失業 → 消費崩盤 → 房貸危機 → S&P 暴跌 38%。不是預測，是情境推演。但每一步的邏輯都讓人背脊發涼。9,400+ likes，全網爆紅。

Simon Willison 開了新系列 Agentic Engineering Patterns，教你怎麼跟 Claude Code、Codex 這類 coding agent 好好協作。第一課：寫 code 變便宜了，但寫『好的 code』還是很貴。第二課：紅燈綠燈 TDD 是跟 agent 協作的最強咒語。

Sully.ai 的 Context Engineer 把自己的數位大腦建在一個 Git repo 裡：80+ 個 markdown/YAML/JSONL 檔案，不用資料庫、不用 vector store。三層 Progressive Disclosure、Episodic Memory、自動載入 Skills，讓 AI 一開機就知道他是誰、怎麼寫、在幹嘛。

一個投研 KOL 把全部業務流程 Agent 化，日常工作從 6 小時降到 2 小時，月成本 $500 替代 5 人團隊。從知識庫、決策框架到自動化執行，完整拆解個人 Agent 系統怎麼建。

升級 OpenClaw 經常搞掛整組 agent？這位老兄的解法是：再開一個獨立 Gateway 當「家庭醫生」，專門負責修復主 Gateway 的 agent 群。跑了好幾輪升級，穩到不行。

Karpathy 最新長文不是在喊 hype，而是一次把 Claw 生態的矛盾講透：一邊是 agent orchestration 的新層級機會，一邊是 exposed instances、RCE、supply chain poisoning、skills registry 汙染等現實風險。這篇重點在於：未來不只比功能，還要比誰先把安全與可審計性做成預設。

Mike Chong 用『知識的詛咒』解釋為什麼資深工程師常低估好產品：看穿技術機制很容易，但看見使用者摩擦很難。OpenClaw heartbeat、Claude in PowerPoint、Klarna AI 客服的例子都在提醒同一件事：實作是手段，使用者感受才是產品本體。

Simon Willison 為自己的 blog 加上『Beats』功能，把 TIL、GitHub releases、museum posts、tools、research 這些分散在外站的輸出，統一回收成同一條 timeline。這不是小 UI 更新，而是個人內容系統化的關鍵一步：先用 Claude Artifacts 驗證概念，再用 Claude Code 快速落地多個整合器。

Anthropic 的 Claude Code 工程師 Thariq 分享了他們從實戰中學到的 prompt caching 教訓：system prompt 排列順序決定一切、tools 不能加不能刪、model 不能中途換、compaction 要共享 prefix。他們甚至會對 cache hit rate 發 SEV。如果你正在做 agentic 產品，這篇是教科書等級的實戰經驗。

Simon Willison 再次公開表態：CLI 工具在幾乎所有場景都比 MCP 更好。省 token、零額外依賴、LLM 天生就會呼叫 --help。Anthropic 自己也提出了 code-execution-with-MCP 的「第三條路」，承認 MCP 的 token 浪費問題。本文拆解 MCP vs CLI 的完整 trade-off，並附上 ShroomDog 團隊的真實案例。

Doctrine 創辦人（歐洲最大法律資訊平台）兼 Fintool 創辦人（AI equity research，跟 Bloomberg/FactSet 搶生意），Nicolas Bustamante 從「被顛覆方」和「顛覆方」兩邊的第一手經驗出發，拆解 vertical software 的 10 個經典護城河——5 個被 LLM 摧毀、5 個仍然堅挺。附帶三問風險評估框架，幫你判斷手上的 SaaS 股票該跑還是該留。