EP89 · 循环工程冷思考、Agent 工具设计踩坑、Token 成本拆解 · 06-16 早报 - BestBlogs

精讲一：Codex 和 Claude Code 负责人都不写提示词了，AI 圈爆火的 Loop 到底是什么

来自 APPSO 「循环工程」最近被吹成新范式，但文章先把热闹拆开看：技术上不算新发明，过去的 Harness、Skill、Agent 工作流早就在做，真正变化的是模型终于能把循环连续跑下去——人从写提示词退到定规则：何时启动、工具边界、出错怎么判断、记录在哪、何时收手交回人。结合另一篇用 OKR 和古德哈特定律拆解循环工程的长文，它更像一套管理制度：值不值得搭，取决于任务是否真反复、Token 预算够不够，而非这个新名字。

精讲二：AI 智能体工具设计：有效与无效的模式 - MachineLearningMastery.com

来自 Hacker News - Newest: "AI Agent" 这篇文章把 AI Agent 翻车的锅，从「模型不够聪明」甩回「工具设计太糙」：单一职责工具优于万能 action 参数，用枚举和强约束 schema 堵住模型瞎猜，错误返回要带 recoverable 字段和下一步建议而不是甩一坑日志，写操作必须有幂等键，危险操作要拆成两步确认。核心判断很朴素——模型只能基于你给的接口推理，接口含糊，失败就是必然，不是偶然。

精讲三：一篇搞懂 AI Coding Agent 的 Token 成本控制

来自腾讯技术工程这篇文章把“Token 都烧在哪”讲透了：真正的账单大头不是你打的那几十个字，而是系统每轮自动带上的系统提示词、Skill、工具定义和会话历史——所谓“它记得”，本质是系统在一遍遍重复提醒模型。给出的优化路径也很朴素：一个 Session 只做一件事，长会话及时压缩，按任务给模型分档，把高频内容做成稳定前缀吃满 Prompt Cache。省钱的关键不是少问一句话，而是让系统别重复搬运同一批上下文。

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· Superpowers：给 Claude Code 装上“工程大脑” — 百度 Geek 说

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