Anthropic 4D：AI 研发不只是写代码
Anthropic 介绍的 4D AI Fluency Framework，提供了一套理解这些问题的协作框架。
AI 与 Agent 工程
从人机分工与研发闭环开始，再看项目指令、长任务上下文、子 Agent 协作和推理强度。把工具配置放回具体任务，用结果和验证判断效果。
建议阅读顺序
五张图看懂 Loop Engineering
用五张图梳理从 Prompt 到 Loop 的演进、Loop 的 5+1 基础件，以及研发场景中的 Agent 闭环。
GPT-6 Astra来了，升级AGENTS.md和Skills
GPT-6 Astra 发布后，参考官方模型指南审计 AGENTS.md、SKILL.md 与 references，并提供可直接复制的优化提示词。
GPT-6 Astra 开启新版上下文，替代传统压缩
GPT-6 Astra 用工作笔记与历史检索接续长任务，保留官方配置、实验状态与验证边界。
GPT-6 Astra Token 不够用？试试分模型
Codex 子 Agent 按职责、模型和推理强度分工，把明确执行与独立复核交给合适的角色，并合算完整任务用量。
GPT-6 Astra：先试低或中等推理强度
Tibo 建议从 Astra 低或中等推理强度开始；保留比较前提，用熟悉任务一起观察质量、耗时、用量与返工。