（来源：上观新闻）
Rya🎍n 一直🤦♀️在推动一件事🧸🎊：如果🧜♀️你不再围绕🐼👩👦👦人的使用习惯🏵🦊来优化代码😉🇩🇰库、工作流♥🆚和组织，🦝而是转向🧾🇵🇭围绕 agen🇹🇳t 的可读性来优🦸♂️化，最后会发🎹生什么？ 🏕在参与 🇳🇴🧜♀️Latent 🏯Space 和🆔 AI Engi🇸🇦neer 🥗🍸的播客🌕👆期间，详细分享🍮了 H👽🙃arness ✖🇫🇯Engine🦢🔚ering 这个🇩🇰⛏概念最初是怎么来🖖🍺的，以及推动🇦🇹整场实验启动🐐🇬🇭的那个核心🌍🇸🇳约束：R📵yan🤧🔟 一开始就刻意不❗自己写代码，👽🧘♂️逼着 agen☑🏠t 必须从头🔆到尾把事情做完⛵🛒。
哈佛商业评论的一🔮篇文章计算，AI🎲🚆在工作中🇻🇦🕛生产“工作垃圾⚜”的概🚆👨🍳率达到🐲41%，员工🕸每处理一💄🇬🇦次这些📃🔻“垃圾🤵”平均要花费😧🔧近2小时，产生🏌🇵🇰186美元的隐形🎇成本🇲🇨🚶♀️。Vibhu：你🛃们现在选的⚫🕶是 Line👄ar ↗作为问🌠🇮🇹题跟踪器（i🥴🔹ssue tra🐙cker），对吧⚡👨👧👦？ Ryan🧖♀️ Lopopol👩👦o：对，我们其实🀄🌓也大量使用 S🇬🇳lac😜6️⃣k🌎🇮🇶。
