Matt Van Horn (@mvanhorn) 这篇长文总结了 2026 年 6 月为止他在 Agentic Engineering 中积累的全部技巧——共 22 条，覆盖了从单次任务规划到多 Agent 并行构建的完整实践栈。
核心洞察
plan.md 是最强杠杆。 不是提示词，不是模型选择，是任务开始前写下的结构化计划。它让 Agent 的每一步都有锚点，而不是在上下文窗口里漫无目的地搜索。
双引擎构建。 用两个 Claude Code 实例并行工作——一个写代码，一个跑测试。这不是简单的分工，而是把反馈循环从串行压到近零。代价是 token 翻倍，但时间节省远大于成本增加。
CLAUDE.md 作为持续编译的知识。 每个项目的 CLAUDE.md 不只是"给 AI 看的 README"，它是你和 Agent 之间的运行契约。每次发现新的陷阱就追加，每次踩坑就更新。它越厚，Agent 的准确率越高。
sub-agent 并发 > 串行单 agent。 把大任务拆成 5 个独立子任务并发派发，比一个 agent 串行做 5 步快 3-5 倍。关键是子任务之间不能有隐性依赖。
权限最小化。 给 Agent 的权限越少，它的行为越可预测。需要写文件时才给写权限，需要跑命令时才给执行权限。默认拒绝 > 默认允许。
为什么这篇文章值得读
这不是另一篇"10 个提示词让你效率翻倍"的列表文章。Van Horn 的每一条技巧都来自真实的生产环境踩坑——包括那些他不说你不会知道的失败案例。尤其是关于 multi-agent 编排的"静默失败"问题：Agent 不会报错，它只是悄无声息地产出一个看起来合理但完全错误的结果。
完整 22 条技巧的交互式解析（含代码示例和决策树）：
行动建议
- 今天就开始写 plan.md——哪怕只有 3 行
- 把你 CLAUDE.md 里过时的规则清掉，过时信息比没有信息更危险
- 试着用两个 Claude Code 实例并行做同一个 feature 的前后端，体验一下双引擎的速度感