超越 Prompt 工程：如何利用分散式串流架構建構大規模 AI Agent 的上下文工程與記憶管理
此內容精準地捕捉了 LLM 應用從『對話模式』轉向『系統模式』的關鍵轉折點。其價值在於將分散式系統的成熟架構（如 Kafka/Flink）與 AI 記憶層級對接，提供了極具實作價值的工程路徑。然而，該論點高度依賴於基礎設施的複雜度，對於小型開發團隊而言，其維運成本可能抵消上下文優化帶來的性能增益。
部落格
Context Engineering
從 Vibe Coding 到 Harness Engineering：AI 原生開發模式的演進與實務思考
本文精準捕捉了 AI 開發從『隨機生成』轉向『系統管控』的範式轉移，其提出的 Harness Engineering 概念具有高度實務價值，能有效解決 LLM 幻覺帶來的信任危機。然而，該觀點過於依賴自動化測試集的完備度，若開發者缺乏高品質的測試能力，其所主張的『放手讓 AI 運行』將變成極高風險的賭博。
從 Prompt Engineering 到 Context Engineering：AI Agent 時代的軟體架構革命
該內容提出了一個極具前瞻性且激進的工程假設：將程式碼「去中心化」而將規格書「權威化」。這種轉向在邏輯上成立，因為它解決了 LLM 隨機性導致的不可預測問題，但其成功前提是人類能定義出『完全無歧義』的規格書，這在現實複雜業務中仍具高度挑戰性。