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cd ../88 页论文，3 页就能讲明白——读 DeepSeek 的 Cordis 时空可组合性论文
DeepSeek 相关团队的 Cordis 预印本很长，但核心可用时空可组合性两维讲清：可回滚副作用与反应式依赖。本文先指出篇幅与术语门槛，再用工程师语言说明机制、合流性与验证边界。
AI Harness 作为复合函数：冻结 M(x) 之后的系统编排
从复合函数第一性原理抽象 AI Harness：冻结基础函数 M(x)，编排外层链路 H；单轮是严格多层复合，多轮是复合函数与状态机的融合。优化对象从改权重转向改 H。
定制 OpenSpec：用 Custom Schema 把 Superpowers 接进规格工作流
按 OpenSpec 官方三层定制说明，说明何时用 config、何时 fork/新建 schema；以 community schema superpowers-bridge 展示如何把 brainstorming、writing-plans、worktree、subagent TDD 等能力编入 Artifact DAG，并给出入口门禁与反模式。
Claude Code Skills 九型分类：从个人提示词到组织级 Agent 能力
Anthropic 内部数百个 skills 的实践表明：skill 不是 Markdown 提示词，而是可探索的能力包——验证类 skill 应优先于代码生成类。
Claude Code 与 Codex 官方最佳实践对照
两家官方指南收敛于同一操作模型：Context 先行、高歧义时先 Plan、用可运行检查验证、持久化指导、控制权限、可靠后再扩展。
Coding Agent 市场与 Benchmark 解读（2026-06）
Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 组合 DeepSWE、Terminal-Bench 与 SWE-Atlas-QnA——高 Index 不等于 fit your workflow，需按任务类型解读。
Harness Engineering：驾驭 Agent 的系统方法论
Harness 不是提示词技巧，而是 Guides 与 Sensors 组成的控制系统：让 Agent 更可能一次做对，并在交付前自我纠错。
AI4SD 开源工具地图：从 SDD 到 Outer Loop
AI 软件交付开源生态按六层组织：SDD 规格、Harness/Skills、Context 编排、任务分解、Agent 平台、Outer Loop CI/CD——选型先看主控制对象。
LLM 成本与部署基础：模型给你能力，工作流决定账单
大模型账单 = 模型单价 × Token 计量 × 工作流放大系数——同一 Review 功能，单轮 Chat 几分钱，Agent Loop 可能几块钱。
浏览器自动化 + MCP：Agent 如何"看见"前端
Playwright + MCP Server 让 Coding Agent 能够真正"看到"和"操作"浏览器——这是 AI4SE 工具链中最被低估的能力。
MCP 协议：Agent 工具链的标准化接口
Model Context Protocol 正在成为连接 Agent 与真实世界的标准。理解 MCP 的设计哲学，才能用好它——而不只是安装几个 MCP Server。