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Zephyrion
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⚓ 深耕Web SaaS出海
- 前外企算法工程师（AI/ML）
- 现带娃奶爸、Indie Hacker/一人公司
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Zephyrion
1年前
🪶 和大家分享一下自去年7月份离职以来，我在Web独立开发这条路上的进展。
🪶 同时，在这里我也准备给新的一年定个小目标：争取在未来365天内，实现（至少一次）单月累计收入超过2000美金。
🪶 接下来我会每天在即刻更新工作日报，并尽力保证每周投入20小时以上的工作时间，持续至少一年。欢迎大家监督！
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Zephyrion
1天前
mark，agent角色定义全家桶
檀奕623: 发现一个很适合 AI 编程玩家收藏的仓库：agency-agents。 它不是 App 而是一套“AI 专家团队角色库”，里面把前端、后端、产品、设计、测试、安全、营销、客服等岗位都写成了可调用的 Agent。 重点是它支持 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、Copilot 等工具。 以前你是让 AI 泛泛地“写代码”，现在可以让不同专家分工：产品定需求、设计定风格、前端写页面、测试查问题、安全做审查。https://github.com/msitarzewski/agency-agents
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Zephyrion
1天前
mark
小金鱼-箱子: 这是讲cc的教学网站，由吴老师推荐的 https://ccunpacked.dev/
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Zephyrion
1天前
工作日志（337/365）
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Zephyrion
2天前
好东西，mark
PlayWithAI: 周末玩了好东西：https://www.designmd.supply/ 提供网站链接即可蒸馏 DESIGN.md，适合被蓝靛紫困扰的 vibe coder，下面是 raft.build 的复刻案例
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Zephyrion
3天前
工作日志（336/365）
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Zephyrion
4天前
工作日志（335/365）
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Zephyrion
4天前
mark ，学习一下
Bruce-拐子: 最近，我们开始公测了matrix，在海内外都收到了特别特别多的反馈，在这里分享下，我们是如何构建当下领先的 Agent 产品架构的？ Matrix 不是一个 Agent，而是一套能长期运行的 Agent 公司架构。 这张图就是 我们最领先的 Agent harness 的底层架构。 Matrix 不是把所有文件、工具、权限都塞给一个巨大的 Agent，然后祈祷它别跑偏。 它是一套 Agent 公司 OS。 一个工作区，先变成公司的大脑： 代码、文档、文件、目标、规则、审批、历史任务、优秀样例、品味，都会进入同一个组织上下文。 在大脑之上，是 Matrix 的运行指挥层： 唤醒、定时任务、部门消息、OKR 状态、权限、模型路由、证据账本、记忆更新，都由它调度。 再往下，工作不再是一个聊天窗口里的随机对话，而是被拆成长期运行的部门： 创始人战略、产品工程、增长市场、运营支持、研究实验台。 每个部门都有自己的身份、记忆、技能、任务历史和独立上下文。 部门主导 Agent 负责读目标、分派任务、选择最合适的执行席位。 有些任务适合 Codex。 有些适合 Claude Code。 有些适合 Matrix 原生 worker。 有些必须交给浏览器和电脑自动化。 重点不是“一个模型做所有事”。 重点是： 正确的 Agent，拿到正确的上下文，待在正确的边界里，用正确的工具，最后用证据证明它真的完成了。 这也是为什么 Matrix 里最重要的不是聊天，而是闭环： 工作区大脑 → 部门主导 Agent → 执行 Agent → 产物 → 证据 → check-in → 记忆更新。 每跑完一轮，公司都会多一点记忆、多一点经验、多一点可复用的工作方法。 这才是我们理解的自进化 Agent。不是一个 Agent 只在虚空里改自己的 prompt，而是一个组织通过真实产物和证据不断复利。Matrix 要做的不是“更聪明的聊天机器人”。而是让每个人都能拥有自己的第一家 Agent 公司。
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Zephyrion
4天前
mark，学习一下
usky: 看着Agent24小时写代码,做产品方案真的很棒,我想让大家也尝试下,所以将LoopAny开源了. 核心思路就一句话: 如果AI会用一个软件,那大概率他也能从0到1设计开发它. 项目地址 : https://github.com/ssochi/LoopAny (期待你的star) 接下来我会详细介绍他是怎么工作的: 要跑起来很容易. 你只需要先在AGENTS.md中定义好项目目标和项目边界, 接着输入 python codex_loop.py 就可以离开电脑,等24小时或更久来验收结果. 他是这样工作的: 1. 像人一样,真实去使用产品,然后给出下一步的迭代方向. 2. 创意性的工作通过借鉴已有成熟方法论和产品实现,而非拍脑袋想. 3. 使用文档来驱动迭代,里程碑管理大目标,计划文件管理小目标. 4. 用测试用例,黑盒测试来确保项目质量. 5. 将经常重复的事情记入sop文档,自己总结规范流程. 6. 任何规则都运行自迭代,不仅迭代项目,也让自身持续进化. 当然我也用它跑了一个真实的项目: 这是一个融合了《炉石传说》与《杀戮尖塔2》设计理念的 Roguelike 卡牌游戏。作为 loopAny 框架的原型项目，它完全由 AI 在 30+ 小时 的自动迭代中构建完成。 你可以通过以下 AI 生成的体验报告了解游戏详情： AI深度游玩体验: https://github.com/ssochi/card/blob/codex/ts-monorepo-migration/docs/reports/playtest/2026-03-15-cli-manual-playtest-seed42-ash-walker-story-inference.md AI剧情体验报告: https://github.com/ssochi/card/blob/codex/ts-monorepo-migration/docs/reports/playtest/2026-03-15-cli-manual-playtest-seed42-ash-walker-full-clear-story-report.md
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Zephyrion
5天前
工作日志（334/365）
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Zephyrion
6天前
工作日志（333/365）
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