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最近在开始弃用一些非常优秀的 Agent 工具，这边就不说名称了，核心原因是我发现目前这些 Agent 工具限制太多。虽然做了很多优化和调优，但它们还是限制了我使用和定义 Agent 的流程。 现在我把所有的东西都转成了基于 Markdown 的形式，然后让 Claude Code 和 CodeX 来调用基于 Skill 的方式。只要你把这个系统搭起来，是真的能够形成完整的、系统化的架构，而那些 Agent 的 SaaS 工具不行。 另一个关键点是成本： 1. LLM 成本：200美金订阅，成本基本上是无限覆盖的。但那些工具调用 Opus 4.7 + GPT5.5 模型的收费非常高。 2. 生成成本：其实生图、生视频的话，基于 API 的方式和即梦的 CLI 方式，成本还挺可控的。 整体而言，不管是成本还是流程的可控性，现在全部迁移到基于 Claude Code 和 CodeX 的本地方案，对我来说是最合适的。 这个方案也不是没有缺点。其核心逻辑和昨天大家讨论的 HTML 与 Markdown 类似。目前这个方案如果想要很好的视觉呈现，还是不及现有的那些 Agent 工具，但这就是一个取舍问题。

AI Agent 的维护成本即将从‘人工调优’降到‘零成本自进化’。Agnost AI 正在把用户每一个原始意图（Raw Intent）变成 Agent 的训练数据，一旦 Agent 做错了，系统会自动捕获偏差并完成自主迭代。 这意味着你不再需要盯着日志去修 Bug，Agent 会在用户的使用过程中自己学会正确路径。但问题在于，如果用户输入的指令本身就是错误的，这种‘自主学习’会不会让 Agent 走向集体性的逻辑崩坏？

Huashu-Design 正在把 AI Agent 的设计边界从“生成图片”推向“自动化工作流”。它把原本需要人工补位的构图与审美调优环节，直接封装成了可即插即用的技能模块。 现在的核心变量在于：它能否通过降低长任务的中断率，实现上下文的默认复用。

清理电脑时，找到了一个七八年前写的项目，为了将淘宝生态能力开放给 ISV，让 ISV 可以参与进来帮助商家把淘宝店铺体验做好，魔改了 VS Code 的源码，技术上做了非常多的定制化。 为了方便调试 Weex DSL 的端容器代码，把 Chrome DevTools 直接给集成了进来，修改了部分 CDP 协议，也实现了一个适配 Weex 语法的 LSP；还劫持了插件市场，允许自定义插件跑在 IDE 上，自定义插件会暴露更多 VS Code 的能力，比官方的插件 API 要丰富很多；登录体系也替换掉了，改成了淘宝登录。 AI Coding 火起来之后，看到了很多基于 VS Code 魔改的项目，例如 Cursor、Trae、Kiro、Windsurf 等等，最近在搞这方面研究的时候，发现之前写的好多文章，仍有很大的参考价值： 1、《VSCode 是怎么运行起来的？》， 2、《让 VSCode 在本地 Run 起来》， 3、《带你开发和调试 VS Code 源码》， 4、《解密 VS Code 断点调试的原理》， 5、《NodeJS的代码调试和性能调优》， 6、《VSCode 调试中 launch.json 配置不完全指南》， 当年改 IDE，是为了让人更高效；如今改 IDE，是为了让 IDE 更懂人。不过今天庆幸的是，你可能不需要学习这些知识也能把项目玩转起来，AI 对代码的理解力已经越来越强了，😄

LLM 出来之后，在应用层的折腾从未停歇。从 Prompt 调优到 Workflow 配置，再到 Agent 构建，最终目的都是一样的：让 LLM 更好地为人类干活，把机器的性能压榨到极致。 对 LLM 的压榨，可以分为两个维度。一是帮助它找到最优算法，让推理少走弯路。 为此我们几乎把能想到的路子都走了一遍，让 LLM 学会反思（reflection、self-consistency、self-critics），学会推理和规划（reasoning、planning、chain-of-thought、tree-of-thought）；学会记忆（short-term memory、long-term memory），不至于对话一长就失忆；学会找知识（RAG、knowledge graph），在外部世界里补充事实；学会构建上下文（context building），在有限 token 里塞下更多有效信息；学会用工具（tool-use，function calling，MCP），把事情交给外部程序去跑，而不是光靠自己生成；等等。 这些东西，说到底都是技巧和机制，本质目的是让 LLM 更快理解人类要干啥，围绕目标（goal-oriented）尽可能找到一条代价最小的路，跑到最优解上去。 第二个维度，是对时间的压榨，让 LLM 可以做到 7×24 小时不停歇。当我们对 LLM 有了更深入的理解之后，很容易想到把它打造成属于自己或组织的“数字员工”，它不知疲惫、不会抱怨，可以持续运转、不断学习。 大部分人今天用 AI 的方式，还停留在查资料、总结内容、写周报月报这些单点场景上，如果要真正构建一名“不停歇的 AI 数字员工”，光靠这些还不够。我们需要先规划出属于自己的 AI 数字工厂 ——想清楚要造出来的“产品”是什么，是沉淀知识的系统，是自动化的业务流程，还是一个可以长期迭代的服务。 在这座工厂里，AI 是生产线上的执行者，它负责具体的加工与产出；而人类的角色发生了转变，从“亲自干活的工人”变成“监工与管理者”。 人类不再亲手完成每一步，而是要设计流水线，设定规则，制定指标，监控质量，并在需要时调度资源。换句话说，AI 的价值不在于替我们“干一点活”，而在于帮把整条流水线跑起来，而人类更像是“数字工厂的管理者”。 当这两个维度结合起来时，真正的拐点就出现了。LLM 不再只是一个冷冰冰的工具，而是逐渐变成了可以长期协作的伙伴。它既能承担重复性劳动，也能在复杂问题上提供洞见。它不仅仅是“帮你做事”，更是“和你一起做事”。 未来的差距，不在于谁能写出更漂亮的 Prompt，而在于谁能把 LLM 真正融入到自己的时间和组织里，形成稳定的生产方式。 因此，会不会用、用到什么深度、能否持续优化，这些才是长期的竞争力来源。谁能把 AI 运行成“工厂”，让自己从执行者转为监工和管理者，谁就能在未来的日常工作和业务中，获得真正可复用、可累积的优势。

《优先级判断维度》 RICE 模型（Reach, Impact, Confidence, Effort） - Reach 能触达多少用户？ - Impact 对单个用户的影响有多大？ - Confidence 我们对上述判断有多大把握？ - Effort 实现需要多少投入？ RICE 模型是比较公认的一种判断优先级的方法，但是有两个问题，一个是创新的功能优先级比较难排上面去。另外一个是有一些不得不做的安全合规的需求也排不到前面，于是我发展了下面的 4H 优先级判断法： 4H - 高感知 大部分用户高频使用，产品使用主路径，预期渗透率在 5% or 10% or 20% 以上的功能。关注广度 —— 覆盖大多数用户，主路径，高频。 - 高价值 部分用户/客户非常需要，重度使用，甚至愿意付费让我们做的功能。关注深度 —— 小部分人，但强烈刚需，付费意愿强。 - 高创新 直接竞争对手没有，我们可以有的创新（人无我有且对方不可能有>人无我有>人有我优>人优我廉=人优我精）。关注 差异化 —— 形成竞争壁垒和市场区隔。 - 高风险 不做对我们风险非常大的功能，legal 合规、安全等等基础性功能。关注底线 —— 不做就会出事，必须兜底。