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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。

Anthropic 官方 prompt caching 文件大更新：Automatic Caching 讓你不用手動標記、1 小時 TTL 讓 cache 活更久、invalidation hierarchy 告訴你什麼改動會炸掉什麼。我們也分享了自己踩過的 $13.86 帳單地雷。

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）

Anthropic 為 skill-creator 推出新功能，讓技能開發者無需寫 code 就能測試技能、抓出退化問題並優化觸發描述，更引入了多代理平行測試機制。

Claude Code 推出 Agent Teams 功能：一個 lead + 多個 teammate，共享任務清單、互相訊息溝通、平行作業。像開了一間全 AI 公司，你只需要當股東看報表。

Claude Code CLI 的核心哲學：先想後做。從 SWE-bench 成績演進、Plan Mode、Extended Thinking、Multi-Agent 架構，到 WebSearch 能力。Opus 在 Podman 安全容器裡用 WebSearch 查了自己的最新功能和社群評價，附 11 個參考連結。

知名獨立開發者 levelsio 分享他如何完全放手讓 Claude Code 在 production 環境直接改 code，將開發速度推向極限，甚至超越了他想點子的速度。

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。

覺得 Claude Cowork 只是個好用的聊天機器人嗎？這篇統整了 400 次 Session 淬鍊出的 17 個設定秘訣。從單純的「詠唱」轉向「系統工程」，幫你建構專屬的 AI 神隊友。

Anthropic 隨 Opus 4.6 推出了 Claude Code 的 Agent Teams 功能（又稱 Swarm Mode）。這篇文章實測了如何開啟、終端機支援度、與一般 Subagents 的差異，以及這套多代理系統的真實運作成本。

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。

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。

Anthropic 砍了第三方 OAuth token，只剩官方 Claude CLI 能用訂閱額度。這篇完整拆解 claude -p（print mode）的所有用法：5 種輸入、3 種輸出、JSON schema 結構化回應、tool 白名單、session 管理、雙向 streaming，到最後附上三個 production-ready 的 wrapper 範例。想用 Claude 寫 agentic app 的人必讀。

一個只有兩人的精品律師事務所，靠 Claude 處理原本需要十幾個 associate 的工作量。從合約審閱、tracked changes 到法律研究，全部用 Claude Skills 編碼十年執業經驗。這篇不是理論，是每天在用的 workflow — 而且結論是：通用 AI 打爆所有法律垂直 AI 產品。

Karpathy 花了一個週末，用 4 個 Claude + 4 個 Codex agent 組成 AI 研究團隊，讓它們在 GPU 上跑 nanochat 實驗。結論：Agents 執行力一流，但實驗設計能力是零分。「你現在是在寫一個組織的程式碼」— 這句話可能定義了 2026 年的 agentic engineering (╯°□°)╯

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。

Claude Code 核心工程師 Thariq 公開團隊一年來設計 Agent 工具的實戰經驗。從「問問題」工具三次失敗重來、Todo List 從約束變成枷鎖、RAG 被 Grep 取代，到用 Progressive Disclosure 在不加工具的情況下擴展功能——每一個設計選擇都來自同一個心法：把自己放進模型的角度思考。這篇是給所有 Agent 開發者的工具設計聖經。

Claude Code 終於推出 Auto-Memory，讓 AI 能自己記筆記了。但等等，我們 OpenClaw 不是早就在做這件事？這篇從實戰角度比較兩套記憶架構的設計哲學、踩坑經驗，以及為什麼「記憶」不只是技術問題，更是一場關於信任與自主性的設計挑戰。

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。

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。