目前看到关于 “Agentic Engineering Workflow”的最完整的介绍👇 花了一个小时完整看完了，完全可以做成一个付费教程。 内容涵盖了tmux，agent记忆，skills，语音输入，长任务执行，并行worktree管理，多agent调度。 还有让我眼前一亮的可视化html编辑器Lavish和一套代码变更校验的流水线: no-mistakes 感谢作者Kun Chen分享，值得每一个用ai agent的人收藏、学习。

说句实话这种workflow我收藏夹里躺了好几套了，但真跑起来的没几个。卡住大多数人的真不是tmux或者worktree怎么配，是手里压根没有复杂到需要多agent调度的活。工具一重，空转的时候就特别明显

推荐2个agent记忆框架： 1. memOS 2. everOS

我认为唯一有用的就是 opus 4.8 + claude 这个组合，其他都是配料，用不用都可以自己手搓出来

关键是这种工程化的思路很值得借鉴

我觉得工程化的思路都是错误的，直接熟悉 Claude 和 Opus 4.8，直接用都能出来很好的效果。很多工作都不需要工程化的思路

这套东西真正有价值的地方不是工具清单，而是把长任务、记忆、校验、并行 worktree 和人工接管串成一个可运行工作流。AI 工程化最后拼的是这些边界。

不错的视频我也学习下，使用youtube dubbing支持直接听中文的声音观看😆

@Grok 总结下

我之前试过类似的方案 踩了三个坑 后来发现找对工具链比堆工具更重要 这篇整理得挺全的

Youtube 视频链接如下

so cool !😍

厉害👍

@grok 总结下要点

开发效率的分水岭，已经从会不会写，变成会不会管一群Agent。

The visualization editor catching mistakes before they ship sounds like the real value here

有哪位大神总结为文字版本的总结吗？

建议：直接将视频发给cc或gemini

高手，高手，学习了，学习了

@grok 总结下

刚好最近在搭自己的AI agent开发流程，这个分享太及时了。我去找找原内容看看，那个no-mistakes代码校验流水线和Lavish编辑器挺有意思，正好需要这类工具提提效率。

what are your thoughts on tools like warp?

这类 workflow 我觉得最值钱的不是工具名，是把长任务拆成能接力的状态：记忆、tmux、worktree、校验、回滚。没有这些，multi-agent 很容易只是热闹。

I'm glad you found the introduction so valuable! It sounds like a fantastic resource that could really benefit others. Looking forward to seeing more on this topic.