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Context Engineering 关注模型在每次推理时应该获得哪些信息，以及这些信息如何被选择、组织和维护。模型只能依据当前上下文决策；上下文容量和注意力有限，因此关键不是堆积信息，而是在正确时机提供与决策相关的内容。

Matt Pocock Skills v1.2 将控制从 skill 之间的主流程深入到每一步：用 frontier 管理可推进的工作，保护阶段边界上的上下文，并让规则按需进入 agent 的上下文。

Matt Pocock 的 AI 编码 skill 通过原语、人工编排、中间产物和共享状态，让 AI 编码流程变得可预测。

agentmemory 借用了认知科学的 working、episodic、semantic、procedural 四个词，但它不是把人类记忆搬进代码，而是按 agent 的工作流重新切了边界——保存经历、沉淀知识、组织行动，再把经验用回下一次行动。

如果服务只发布语义化 manifest 与 API，由浏览器结合用户偏好动态生成界面，前端、无障碍与个性化软件体验会发生什么变化？

工程化思维不是「想出来的」，而是每次做决策时刻意结构化思考练出来的。这篇文章记录了我从「会用工具」到「会设计工程」的探索过程，以及在这条路上发现的真正卡点——问题建模能力。

编程正在从"终点能力"变成"前提能力"——你依然需要懂代码，因为不懂就无法审查 AI 的产出；但光会写代码已经不够了。真正拉开差距的是四件事：定义问题、评估方案、识别失控点、在高速度中保持判断力。

Why I chose to start from an existing open-source personal site instead of designing everything from scratch.

A short introduction to this site and what chenmi plans to publish here.