ClaudeCode 工程师亲述：为什么你的 AI Agent 总是"智障"？问题可能出在工具设计上
Anthropic 提出让 Claude 参与工具设计优化，内部 Slack 与 Asana 工具经优化后表现更佳；文章总结五个工具设计原则，包括少而精、语义化返回与 Token 效率控制。
我们被骗了多久？LLM 推理'确定性'的真相大白
即使 temperature=0 采用贪婪采样，GPU 并行浮点运算的微小误差仍会导致 LLM 输出不稳定；文章据此给出多次采样投票、CPU 推理、结果后处理等应对策略。
你的 Claude Code 很强，但也经常放飞自我，教你一招搞定
TDD Guard 通过 Hook 机制在 Claude Code 执行文件修改前拦截验证，强制先写测试、防止过度实现；作者坚持 TDD 以应对 AI 生成的代码缺乏测试和过度自信的问题。
为什么你的 Claude Code 越用越蠢？怎么办，不知道？所以写出来的代码稀烂
上下文污染会让 Claude Code 复用错误行为模式，如误部署、引用无关字段；给出明确任务边界、结构化标记、定期清理等解毒技巧。
做了两年 AI Agent，我发现 99% 的 AI Agent 项目都死在了 Message Flow 设计上
作者基于两年企业级 Agent 开发经验，指出 Message Flow 设计是项目成败关键；对比了 AutoGPT、LangChain、LangGraph、CrewAI 等主流框架的设计哲学，并给出三层记忆架构等实践方案。