工程师的日常

强烈需要一款 Agent 产品和技术领域的热点 Timeline。一忙起来，就会追丢很多信息。

找了一圈，没找到特别合适的，这两天索性就手撸了一个：barretlee.github.io

它聚合了几百个高可信信息源，从模型能力与研究、Agent 与软件重构、产品与商业验证、资本与公司演化等多个维度，对分散的信息进行强收敛，帮助快速了解行业全貌、关键变化和阶段性趋势。

目前做了几轮抽样验证，信息呈现整体比较准确，关键判断都有对应信源和证据链支撑，置信度还不错。😄

兜兜转转研究一圈，想轻松印钞最后的答案还是海外ai+web 3双修，这两领域真是一体两面，互相成就，太适合opc了。

收到了一位 Reddit 网友的私信，他过去几个月花了大量时间在 agentank 上，训练出了他的最强坦克，他还写了一篇万字长文，仔细阐述他的策略和思考，以及如何和 Agent 更好的协作

他提到因为注意到很多玩家是中国的，所以他特意翻译了中文版本

在他那篇万字长文的致谢里，他感谢了很多和他有过精彩对战的坦克，然后，他另起一行，专门给我写了一行致谢

有点不好意思，我看到的时候眼眶发热，这真的是一个创作者所能感受到的最大的情绪价值

这一年多看到太多 Agent 公司渴望天降神秘力量的故事，见过不下 10 个创始人在寻找 Peak 这样的核心成员

但绝大多数 Agent 公司还没到这种要拼创始人人品、资本攒局和运气的地步吧，它们需要的哪是 Peak， 他们首先缺一个潘潘那样的极客：

·什么都能做，什么都想学，不会的东西很快就能学会
·有 taste，有工程追求
·有技术愿景，有魅力，能吸引到各式各样的研发人才
·能在 60 分的品类上限里做到同类最好，然后还能把 80 分的想法做到接近满分

与潘潘素未谋面，听过很多人讲起他，有机会一定要认识下。

腾讯云送了我几个月workbuddy企业旗舰版，用起来之后发现挺好用的，忍不住想买腾讯股票。我是不是被套路了？😂

2026 半年提交的代码，快超过过去两年。AI Coding 容易让人陷入疯狂。

最近也在思考一个问题。AI Coding 时，人到底是一个需求口喷角色，还是系统架构设计角色？也在反问自己，我对我的系统是越来越了解了，还是越来越生疏了？

我的答案是，想做的事情越来越明确了，但对做出来的那堆东西，却越来越生疏了。

对着 Coding Agent 发号施令已经成为常态。那种建应用的感觉就像，刚开始在建大坝，日日赶工，雏形也越修越好；等到真的大雨降临时，却发现东边有窟窿，西边墙面也不稳。于是，整日的工作，又变成了修修补补，拆东墙补西墙。

大多数人在开始 AI Coding 的第一天，就忽视了一个点。

软件工程里，除了支撑业务需求的代码，更多的是支撑稳定性、性能、质量、成本、安全的代码。要把系统建好，分配给后者的 AI 注意力，随着时间推移，占比通常会越来越高；当达到某一个临界点后，系统就需要面临一次重构。完成重构之后，重心才能重新回到前者。

从真实的实践来看，AI Coding 会把软件工程，从白盒精细化治理，逐步推向黑盒管理。人没有那么多精力去 Review AI 写的每一行代码，因此搭需求积木的职责，会逐步从人转移到 AI，人也会逐渐丧失对系统运行细节的理解。

如果黑盒会成为常态，那如何治理黑盒，就会成为一个新的命题。

AI 写代码时，也要关注质量工程、关注架构设计、关注领域模型抽象、关注无效代码下线、关注性能和稳定……如何让 AI 持续做好这些事情，如何在黑盒模式下继续保持代码收敛，以及系统的可持续运转，我觉得会成为未来软件工程新的挑战。

和同事讨论项目
他：准备出差去国外项目，几个小目标的项目
我：大项目做多了，小于 10 个感觉都没啥意思

如何搭建一个分布式算力资源网络

从 OpenAI 宣布将 Altas、ChatGPT、Codex 三合一的消息出来，我开始关注在三个复杂产品概念合并的过程，其中还要不停地加入新的、调整特性，如此强大的工程管理能力，对外只有轻飘飘的“滚动发布”几个字

事到如今还是好好做产品吧😭