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共 22 篇文章
一個由 agent 寫出來、拿來管 agent 的開源 IDE。19,000 個 commit、979 次 release 背後，最值得看的數字是 2,525 個放了一個月還沒人處理的 PR。
2026年10月20日 · Waiting7777 · 7 分鐘閱讀
這是 post-mortem，不是 case study。做對的三件事、做錯的三件事、以及為什麼這套東西接下來要抽成 `claude-qa-pipeline` OSS。
2026年10月20日 · Waiting7777 · 6 分鐘閱讀
這不是 proof of concept，是跑在 macOS launchd 上的真實系統：每天兩班、spec-driven、自己開 Linear issue、自己發 PR、自己從過去的 fix 裡學新的 pattern。
2026年10月20日 · Waiting7777 · 5 分鐘閱讀
讓 LLM 修 test 只會讓錯的 test 變得更漂亮。我的 QA pipeline 把 spec 當唯一 SSOT，過去兩週追蹤的 53 個 bug 裡有 5 個直接被分類成「spec 本身不清楚、agent 不碰」— 這個設計是整套系統沒出大事的原因。
單次修一個 bug 沒價值。這個 bug 是一個 pattern、會出現在其他地方 — 這才是 multi-agent 系統的槓桿。兩週 9 條 learned pattern、22 次自動套用、4 條畢業成永久 skill。
大家都在討論 agent 要上雲、要 container、要 orchestrator。我的跑在 MacBook Pro 上，launchd 排兩個班次，不用 cloud 不用 K8s 不用 orchestrator，過去兩週自己發了 17 個 PR。Infra 要簡單，agent 才能複雜。
多數 agent 系統自己造 queue：Redis、SQS、JSON 檔。我的 pipeline 把 Linear 當 queue — 人類 PM 可視化、agent 可操作、有完整 audit trail。兩週 60 張 issue、17 個 PR 全部在 Linear 裡跑、沒一個用自建 queue。
從實際使用對比切入，聊 Codex 跟 Claude 各自的強項和弱點，給工程師一個選工具的參考框架，不要只講功能，要講什麼時候選哪個。
2026年8月25日 · Waiting7777 · 8 分鐘閱讀
拆解 OpenChamber 的設計邏輯：為什麼 agent 需要專屬的開發環境、跟直接在 terminal 跑 Claude Code 有什麼本質差異，以及這個方向的商業潛力在哪。
2026年8月11日 · Waiting7777 · 8 分鐘閱讀
從 Dianne Penn 的視角切入「在 AI 實驗室當第一個 Technical PM 是什麼體驗」，重點放在 jagged edge 這個概念——AI 在某些地方超強、某些地方爛透了，產品人要怎麼跟這個現實共處。
2026年7月27日 · Waiting7777 · 8 分鐘閱讀
