在有限 token 预算下，通过 context engineering 设计原则和工具使用高级特性，系统性地优化 AI agent 的上下文配置

Anthropic 发布三项工具使用增强特性，通过动态工具搜索、编程调用和使用示例大幅降低 token 消耗并提升准确率

从 context engineering 到 harness 架构，Anthropic 三篇工程博客拼出一幅完整图景：如何让 AI Agent 在有限 token、跨 session、自我评估三个维度上真正跑稳

从生成-评估反馈循环到三层全栈编码架构，Anthropic 分享如何突破 AI 编程的瓶颈

跨越多个上下文窗口维持 Agent 连贯性的架构模式：初始化 Agent 建立基础，编码 Agent 增量推进，通过结构化进度追踪和端到端测试实现稳定的自主工作流。

Anthropic 工程博客：在 LLM 推理中优化 token 资源配置，通过系统提示、工具设计、样例选择和长时任务策略提升 agent 性能

完整记录从树莓派硬件排查、网络链路分析、纯 TCP 隔离测试到公网测速交叉验证，最终锁定 Realtek RTL8832AU WiFi 网卡上传缺陷的全过程

从 Prompt Engineering 到 Context Engineering 再到 Harness Engineering，讲清楚让 Agent 持续稳定交付的完整工程框架及六层核心组件

从 Claude Code 源码视角，解析多 Agent 的工具隔离、上下文隔离、父子通信（消息队列+XML）、Fork 缓存复用和 Coordinator 并行协调五大机制。

从泄漏的 51 万行 Claude Code 源码出发,拆解四层架构、Tool-Use Loop、System Prompt、记忆系统与上下文压缩等核心 Harness Engineering 实践。