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Simon Willison 的 Agentic Engineering Patterns 指南加到第 12 章了，但這章排在系列最前面——他終於正式回答「什麼是 Agentic Engineering」。答案意外地簡潔：讓會跑 code 的 agent 幫你開發軟體。但真正有趣的是他花了 11 章實戰經驗後才敢下這個定義。

Simon Willison 的 Agentic Engineering Patterns 第三章：AI 應該幫我們產出更好的 code，不是更差的。技術債的成本被 coding agent 壓到趨近零，你再也沒有藉口不 refactor。加上 agent 能平行跑 prototype，選架構不再是賭博。

Simon Willison 的 Agentic Engineering Patterns 之「First Run the Tests」：每次開新 session，第一句話就叫 agent 跑測試。四個字，三層效果——agent 會知道怎麼跑 test、知道 codebase 多大、而且自動進入「我要維護測試」的心態。

Simon Willison 在 Pragmatic Summit 分享了他的 agentic engineering 實戰方法：五個 token 啟動 TDD、Showboat 做手動驗證、用六個框架反推出標準再實作、以及 code quality 是一個有意識的選擇。

一篇整理 Codex 使用最佳實踐的指南。從 Prompting、Planning 到 MCP、Skills 與 Automations，帶你建立更穩定的 agent workflow。

Simon Willison 在他的 Agentic Engineering Patterns 指南裡新增了「Anti-Patterns」章節，第一條就是：不要把 AI 生的、你自己根本沒看過的 code 丟給同事 review。你省了時間，但你的 reviewer 付出了代價——而他們大可以自己叫 AI 生。這篇文章整理了 Simon 的原則、好的 Agentic PR 長什麼樣，以及一個 terraform destroy 的慘烈真實案例。

Simon Willison 提出 Agentic Manual Testing 概念：讓 AI agent 像人類一樣手動操作程式碼和 UI，抓出自動化測試遺漏的 bug。搭配 Playwright、Rodney、Showboat 等工具，把「測試通過但其實壞了」的窘境變成歷史。

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。

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。

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。

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。

OpenAI 官方釋出 long-running agent 的三大 primitive：Skills（可重用的 SKILL.md 指令包）、Shell（hosted container 執行環境）、Compaction（自動 context 壓縮）。附 10 條實戰 tips 跟 Glean 的 production 數據。

StrongDM 的三人 AI 團隊打造了一個「Software Factory」——程式碼不給人寫、不給人 review，全部交給 coding agent。他們用 Digital Twin Universe 克隆了 Okta、Jira、Slack 等服務來跑大規模測試。Simon Willison 說這是他見過最激進的 AI 開發模式。但每個工程師每天 $1,000 的 token 費...你確定？