琦玉老师 (@KakaluoteW45042)
@KakaluoteW45042
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AI 写码快 5 倍，最自然的反应是接 5 倍的活，然后现场开始乱。
因为瓶颈从来不在生成侧。
生成提速之后，稀缺的是验收。规格、约束、通过判据动手前没写清，绿灯再多也只是作文。
分界线不在用不用 agent，在验收权归谁。
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越来越觉得，agent 时代模型之间的差距没有想象中大，harness 的差距才是真的：上下文怎么喂、工具怎么设计、失败怎么兜底，直接决定同一个模型能干出多少活。一切 infra 都值得为 agent 重新写一遍，不是段子，是刚需。
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给 agent 加记忆，第一反应都是挂个向量库存历史对话，检索 top-5。用下来发现这基本是抽奖：检索回来的多半是闲聊碎片。后来我把该记的都写成文档：项目约定、踩过的坑、接口怪癖。上下文要的是确定性，不是相似度。
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折腾 agent 半年的体会：todo list 是 harness 里最先烂掉的组件。列计划是 one-shot，维护状态是 loop，模型只擅长前者。我自己也踩过：todo 还卡在第一项，代码早 ship 了。真要管状态就写进文件/DB 当 source of truth 🤷
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