Governance

今天关注 AI-native 软件工程从“Agent 能写代码”走向“机器速度下可治理、可验证”的两个方向：GitLab 把 agentic workflow、上下文、供应链安全、成本与证据链整合成 governed software factory；Wiz 则展示了如何用 harness、持续 benchmark 和稳定 finding lifecycle，把非确定性的 AI 代码分析变成可运营的工程系统。

今天关注 AI-native 工程里两个越来越关键的接口层问题：Prasenjit Paul 用 54 次受控实验说明，Agent tool 的命名、schema、返回值与成本提示会直接改变上下文消耗和行动路径；NVIDIA 则从安全工程角度强调，生产 Agent 的身份、权限、网络边界、审计和验证必须由模型之外的 runtime 与平台层强制执行。

今天关注 AI-native 软件工程从单个 Agent 走向平台化运行的两个方向：OpenAI 把 Codex harness 作为托管 Agents API 开放，直接提供长会话、context compaction、tool search 和 subagent orchestration；Atlassian 则把 shared context、organizational standards、always-on agent loops 和效果度量组合成 governed AI-native SDLC。

今天关注 AI-native 软件工程的两个控制面：Microsoft 用 living specification 保存业务意图并重构 SDLC；Oracle 则把 production agent harness 明确为身份、权限、状态和独立验证的运行时边界。

今天两篇分别看 AI-native 软件工程的两个关键层：GitLab 讨论代码生成趋于廉价后，软件平台的稀缺资源如何从 implementation 转向 context、verification、governance 和 evidence；Google Research 的 WikiSkill 则把 Agent 经验拆成 raw traces、persistent wiki 和 executable skills，让失败经验也能持续沉淀并推动 skill evolution。

今天关注 agent harness 的两层工程问题：同样能力的工具，接口架构本身就会改变 coding agent 的稳定性、探索方式和成本；而当 agent 系统进入生产环境后，prompt、tool、model、skill、workflow 也需要像软件配置一样被版本化、审计和治理。