Replit 介绍 Replit Agent 的决策时引导方法，提升长轨迹可靠性
Replit 发布博文，介绍其为 Replit Agent 设计的决策时引导（decision-time guidance）机制，用轻量多标签分类器在关键决策点注入简短情境化指令，替代静态系统提示词，将可控引导从 4–5 条静态提醒扩展到数百条。
推荐理由：Replit 自述其 Agent 的决策时引导机制，包含注入位置对比实验和缓存成本数据，方法对同类 Agent 工程有可迁移性。
教程实践
全部主题拿来就能用的实操内容：提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
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第 141–143 条 · 共 143 条Replit Blog精选AI 评分6363
Factory 研究 / 产品精选AI 评分6868 Factory 讲解如何用 Linter 约束 Agent 代码生成
Factory 发布实践文章，主张把架构、边界和规范编码为 lint 规则，让 LLM Agent 在代码生成循环中获得自动反馈并自我修正，将“lint green”作为完成标准。文章给出可检索性、代码组织、架构边界、安全、测试、可观测性等规则类别，介绍 lint 驱动的大规模迁移方法，并说明 AGENTS.md 负责“为什么”，linting 提供机器可执行的保证。
推荐理由：文章给出把架构规范编码为 lint 规则的完整类别清单和落地流程，可直接迁移到自己团队的 Agent 开发工作流。
Factory 研究 / 产品精选AI 评分7070 Factory 提出 Agent-Native Development 智能体开发方法论
Factory 发布 Agent-Native Development 指南，讲解如何让智能体运行完整的开发内循环：收集上下文、规划、实现、验证并提交可审查的变更。
推荐理由：Factory 提出 Agent-Native Development 方法论，给出精确规格、环境配置和任务失败时的恢复策略，可直接迁移到日常智能体编码工作流。