斯坦福 CS146S 公开 AI 原生工程课纲：让开源维护者审学生代码
Latent Space · rss · 2026-11-09
Latent Space 专访 Mihail Eric（斯坦福 CS146S 授课者、Monaco AI 负责人），庆祝 AI Engineer 频道订阅破 100 万，并完整公开课程与团队实践。
斯坦福 CS146S 课程设计
- 核心问题：当 coding agent 一个 prompt 就能完成去年的作业，该教什么？
- 本季新增做法：邀请开源维护者进课堂，学生要读懂陌生 repo、提出变更，并向可能 merge 该 patch 的维护者当面解释。
- 十周课纲覆盖 coding agent 内部的 loop、工具与 harness、大型代码库的 context engineering、读懂 diff 的技能等。
Monaco 团队的 agent 工程实践
- 为每个 agent 搭建专属 workspace；code review 工具选择外购，agent workspace 自建——原则是「buy to learn, build to keep」。
- 给 on-call agent 开放 Datadog 与 GitHub 权限，打通值班闭环。
- 让 repo 变得 agent-ready，并在代码生成速度超过 review 能力时识别 review 成为瓶颈。
其他亮点
- 拆解了 Claude Code 的真实 agent harness（文章 Demystifying Claude Code）。
- 讨论了 Stripe 的后台 coding agents（Minions）、MCP 与基础设施收敛趋势。
- 结尾探讨「开发者还剩什么工作」以及从个人采用到团队自主的路径。
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