AI Agent 工程师的核心能力：从模型调用到可靠系统
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如何成为一名优秀的 AI Agent 工程师？本文系统拆解 Agent 工程师需要掌握的软件工程、模型原理、Context Engineering、RAG、Tool Calling、State、Memory、Harness Engineering、评估、安全、成本和产品判断，并提供从 RAG 到真实用户的实践路线。
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用 Orca 拆开 ChatGPT Computer Use：从 node_repl 到 macOS 原生服务
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本文记录一次由 Orca 完成的 ChatGPT Computer Use 插件逆向分析：拆解 @oai/sky 的平台路由、策略包装、动作编码、服务拉起和遥测，再沿 8 MiB 长度前缀 JSON-RPC 追到 macOS 原生服务、Accessibility Tree、截图与权限边界。
任务明明做完了，Orca 为什么还是判失败？
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本文复盘 Orca v0.2.21 的一次真实生产事故：长任务已完成并提交，但 DeepSeek 最终没有产生可见 content 或 tool call，导致 Goal 被判失败。文章涵盖日志取证、语义恢复、会话历史保护、usage 统计、失败持久化、预算治理、回归测试和正式发布。
把 @ 文件搜索推到百万路径：Orca 的一次流式重构
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本文复盘 Orca 的 @ 文件搜索重构：从同步 git ls-files/ignore 索引和 10 万文件上限，迁移到基于 Rust、ignore 和 Nucleo 的流式搜索会话。文章涵盖 Claude Code 与 Codex 的实现对比、latest-wins 查询、三层过期结果防护、目录浏览、warm catalog、线程所有权、symlink 安全和百万路径性能验收。
Orca 聊久了开始卡，我把 TUI 的滚动重做了一遍
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本文复盘 Orca 基于 Rust 和 ratatui 的 TUI 滚动性能重构，涵盖事件循环饥饿、Markdown 渲染缓存、消息 revision、视口虚拟化、超长会话滚动、PTY 探针和真实 DeepSeek API 验证。
Orca 又一轮 DeepSeek V4 适配复盘：重新理解 Agent Harness
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本文从 Orca 一次真实 DeepSeek V4 适配出发，解释 DeepSeek-native Coding Agent 为什么需要沿着 provider 行为、tool calling 语义和 agent runtime 一起调整。文章复盘 update_plan 布尔状态归一化、reasoning_content 工具回放、DeepSeek strict mode、update_goal、glob anyOf schema、max_tokens、空响应重试、工具数量上限、系统提示瘦身和 real API 探针。
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