Skills

今天关注 AI-native 系统的两个基础问题：Microsoft 把 context engineering 从 prompt 技巧提升为持续优化 knowledge、tools、skills 与 memory 的系统工程；Intuit 则展示了生产级 Agent 如何在灾备场景中把模型决策与确定性执行严格分离。

今天关注 AI-native 工程基础设施的两个方向：Sonar 用代码依赖图减少 coding agent 的 context tax；AWS 则把 agents、tools、skills 做成可发现、可审批、可追踪的组织级 Registry。

今天两篇都在谈 AI software factory 的单位经济学：Uber 已经把 70%+ PR、3,600+ skills 和 30K+ daily skill executions 推到生产规模，并把 agent 成本拆成可优化的工程指标；一篇新 arXiv 研究则量化了 task specification 对 coding-agent token spend 的影响，说明更完整、更具体的任务说明往往能直接减少 Agent 自己的搜索与推理成本。

今天关注 AI-native 软件工程的两个现实问题：如何把多 Agent 从一次性编码任务推进到持续维护整个软件生态，以及 coding agent 的个性化 skills 是否真的比通用工程经验更有效。