Berryxia.AI@berryxia · X61
AI 摘要
开发者整理出一套Agentic Engineering Workflow，覆盖任务拆解、工具调用、记忆管理到错误恢复全流程，让AI像工程师一样自主规划、写代码、调试和交付，而非仅聊天写文案。该工作流包含tmux、agent记忆、skills、语音输入、长任务执行、并行worktree管理、多agent调度，以及可视化HTML编辑器Lavish和代码变更校验流水线no-mistakes。所有步骤均已在真实项目中跑通，强调工程方法比模型能力更重要。
卧槽！真是免费也有好东西啊！ 2026年，整个AI行业都在谈一个问题：怎么让AI自己干活。
不是聊天，不是写文案。
是让它像一个真正的工程师一样，自己规划、自己写代码、自己调试、自己交付。
有人把这个过程整理成了一套完整的工作流，叫Agentic Engineering Workflow。
没有论文，没有官方文档。
是一个开发者花了一个小时，把散落在各处的实践经验拼成了一张完整的图。
它覆盖了从任务拆解、工具调用、记忆管理到错误恢复的全部环节。
每一步都不是理论，而是已经在真实项目里跑通的路径。
大部分AI开发者还在手动写prompt。
这套工作流已经在教机器怎么自己写prompt了。
差距不在模型能力。在工程方法上啊！
目前看到关于 "Agentic Engineering Workflow"的最完整的介绍👇 花了一个小时完整看完了,完全可以做成一个付费教程。 内容涵盖了tmux,agent记忆,skills,语音输入,长任务执行,并行worktree管理,多agent调度。 还有让我眼前一亮的可视化html编辑器Lavish和一套...