RPI / CRISPY Workflow
RPI 是 Research → Plan → Implement 的 AI coding 工作流；Dex Horthy 在後續演講中承認，這套三段式太粗，容易讓人過度依賴大計畫與過長 prompt。新的修正版把流程改成 CRISPY：Questions → Research → Design → Structure Outline → Plan → Worktree → Implement → Pull Request。aihao-blog 的整理把重點講得很清楚：真正該讀的是程式碼，不是千行計畫。
核心變化
- 讀程式碼優先：AI 可以幫忙探索，但正式程式碼還是要人工看。
- 計畫縮短：長計畫文件不一定比 code 更有效，設計與大綱才是可控的中間層。
- 拆小 prompt：把任務拆成多個小步驟，而不是一口氣塞進單一巨 prompt。
- 用 Worktree 隔離：讓實作階段可重現、可回復，也更適合 agent 並行處理。
這個 workflow 和 loop-engineering、dynamic-agent-workflows、harness-engineering-for-ai-coding 屬於同一條線：不是追求單次回答，而是設計可驗證、可重播、可修正的 coding loop。
對 AI Ark 的意義
對 aiark-loop-engineering 來說，CRISPY 的價值在於提醒流程不要只停在文字規格：
- 先把問題說清楚
- 再做有限研究
- 早點落到設計與結構
- 最後才讓 agent 寫與改
這也呼應 ponytail-loop-review-gate：先跑通最小閉環，再決定要不要加更多自動化。