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Oaktree Capital 共同創辦人 Howard Marks 三個月前寫了一份備忘錄問「AI 是不是泡沫？」。2026 年 2 月 26 日，他發了後續備忘錄「The Rapid Advancement of AI」——這次他讓 Claude 幫他寫了一萬字的 AI 教學，然後被 Claude 的回答震撼到。Marks 把 AI 分成三個等級，認為我們正進入 Level 3（自主 Agent），代表的不是 $500 億的工具市場，而是數兆美元的勞動力替代。他的投資建議：不要 all-in，也不要完全不碰——因為這不是普通的科技革命。

Karpathy 分享了 Cursor 的數據圖表，揭示了 AI 輔助開發從 Tab 補全到 Agent 代理的演進。太保守會錯失槓桿效應，太激進則會放大混亂。他建議開發者應該用 80/20 法則來平衡效率與探索新工具。

大家都在追最強 Model，但真正決定 Agent 好不好用的其實是 Harness。本文拆解 Claude Code、Cursor、Manus、SWE-Agent 的共通架構。重點是：Progressive disclosure 才是 production 成敗分水嶺。

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。

Cursor CEO Michael Truell 用三組數據宣告軟體開發的第三紀元：Agent 用量一年暴增 15 倍、Tab:Agent 使用者比翻轉為 1:2、Cursor 內部 35% 的 PR 來自雲端 AI Agent 自主完成。開發者的角色正在從「寫 code」變成「設計工廠」(╯°□°)╯

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。

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。

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。

Karpathy 直言 CLI 是 AI Agent 最自然的操作介面——因為它是「legacy」技術，Agent 天生就會用。以 Polymarket CLI 為例，Claude 花 3 分鐘就用 terminal 建出即時預測市場 dashboard。他呼籲：2026 年了，所有產品都該思考——Agent 能用你的東西嗎？CLI、MCP、markdown docs，Build. For. Agents.

The Atlantic 長文指出美國人正活在「平行 AI 宇宙」裡——大眾還以為 AI 就是 ChatGPT 聊天，但 tech 圈已經被 Claude Code 和 Codex 等 agentic tool 徹底改變。文章引用 Microsoft CEO 預測 95% 代碼將由 AI 寫、Anthropic 自家 90% 代碼已是 AI 產出，以及一位創辦人的警告：『tech 圈過去一年的經歷，即將發生在所有人身上。』

Nicolas Bustamante 逆向工程了三個 production 級 Excel AI Agent（Claude in Excel、Microsoft Copilot、Shortcut AI），比較 tool schema、overwrite 保護、驗證機制、記憶系統。結論：model 不重要，tool 架構才是一切。Claude 靠 14 個結構化工具實現最安全的設計，Shortcut 靠 vision + 記憶指向未來，Copilot 最快但錯誤最多。最後用同一道 DCF 題測試三個 Agent，結果天差地別。

Karpathy 在 SF AI Startup School 發表刷屏演講：軟體正進入 3.0 時代（英語 = 程式語言），LLM 就是新 OS 但我們還在 1960 年代。他提出「自主滑桿」和「鋼鐵人戰衣」比喻，警告 Agent 是十年的事不是一年。

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。

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。

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。

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。

Cloudflare 推出 Markdown for Agents 功能，讓 AI agents 透過 Accept: text/markdown header 直接從 CDN 層拿到 markdown 而非 HTML，一篇文章 token 用量直降 80%。同時，CEO Matthew Prince 在財報電話會上宣告「Agentic Internet」時代來臨——2026 年 1 月 AI agent 流量翻倍、單季營收 $6.14 億創新高、最大合約年值 $4,250 萬，股價單日飆漲 13%。網際網路的「第一語言」正從 HTML 變成 Markdown。

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。

Canva CTO Brendan Humphreys 揭露了一個讓人重新思考「工程師是什麼」的工作模式：工程師下班前寫好詳細指令，AI Agent 整夜執行，早上起來成果已經準備好了。Senior Engineer 的日常變成了「大部分在做 Review」。Anthropic CEO Dario Amodei 把這叫做軟體工程的「Centaur Phase」。但 Accenture 的調查顯示，不到 10% 的組織真正重新設計了工作來配合 AI。另一間 6 人新創 Cora 用 Agent 產出了過去需要 20-30 人才能完成的 code 量。AI 在以指數速度進步，而你不是。

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。