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过去这一周 过得太充实了😂
0. 退掉了深圳的租房，搬回了南沙，回归自由职业
1. 去重庆感受了一把 8D 城市的魔幻
2. 把 OpenClaw 托管服务全量迁移到了 fastclaw，成本省了四千刀
3. 重新活跃社交媒体，发了几条 Twitter，加起来 20w 阅读
4. 梳理了 Agent 的存算分离架构，引来了云服务和 sandbox 厂商交流合作
5. 跟我担任顾问的 Agent 团队开了次会，答疑出方案，又聊了两个新的顾问意向
6. 跟风变科技沟通了合作意向，准备开 AI 产品实战课
7. 预告了 ShipAny Next 的发布，有一些老用户购买了早鸟版
8. 重构了 ShipAny 官网，下周上线
9. 新做了 ShipAny Tanstack，作为后续的主推版本，性能拉满了
10. 参观了家门口的 OPC 社区，也许会入驻进去，尝试 AI 漫剧赛道😂
---
我的主要业务集中在 Agent Infra、Agent SaaS、开发框架、云服务平台、技术顾问、编程培训几大块，虽然杂，但还能兼顾得过来。
做产品最重要的是开心，自由万岁。✌️
0. 退掉了深圳的租房，搬回了南沙，回归自由职业
1. 去重庆感受了一把 8D 城市的魔幻
2. 把 OpenClaw 托管服务全量迁移到了 fastclaw，成本省了四千刀
3. 重新活跃社交媒体，发了几条 Twitter，加起来 20w 阅读
4. 梳理了 Agent 的存算分离架构，引来了云服务和 sandbox 厂商交流合作
5. 跟我担任顾问的 Agent 团队开了次会，答疑出方案，又聊了两个新的顾问意向
6. 跟风变科技沟通了合作意向，准备开 AI 产品实战课
7. 预告了 ShipAny Next 的发布，有一些老用户购买了早鸟版
8. 重构了 ShipAny 官网，下周上线
9. 新做了 ShipAny Tanstack，作为后续的主推版本，性能拉满了
10. 参观了家门口的 OPC 社区，也许会入驻进去，尝试 AI 漫剧赛道😂
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我的主要业务集中在 Agent Infra、Agent SaaS、开发框架、云服务平台、技术顾问、编程培训几大块，虽然杂，但还能兼顾得过来。
做产品最重要的是开心，自由万岁。✌️
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ShipAny 用户反馈，ShipAny Next 的性能非常强，在 Cloudflare Worker 运行速度比前两代 ShipAny 快十几倍。🥲
三代 ShipAny 在 Cloudflare 部署使用了不同的适配器👇
1. ShipAny One 用的是 next-on-pages
2. ShipAny Two 用的是 open-next
3. ShipAny Next 用的是 vinext
vinext 是 Cloudflare 官方推出的最新部署适配器，使用了 vite 来构建，部署产物更轻量，在 Cloudflare Worker 运行更快
ShipAny Next 是为 Agent Coding 而设计的 Agent-Native 开发框架，内测了一段时间，用过的都说好👍
等下周 ShipAny 官网重构上线后，再正式发布 ShipAny Next，免费给到 ShipAny Premium 用户
想提前尝试的朋友可以在这里获取：
shipany.ai
会员价 1.99 刀。
下周再来展开讲讲 ShipAny Next 的设计思路和实践技巧。✌️
三代 ShipAny 在 Cloudflare 部署使用了不同的适配器👇
1. ShipAny One 用的是 next-on-pages
2. ShipAny Two 用的是 open-next
3. ShipAny Next 用的是 vinext
vinext 是 Cloudflare 官方推出的最新部署适配器，使用了 vite 来构建，部署产物更轻量，在 Cloudflare Worker 运行更快
ShipAny Next 是为 Agent Coding 而设计的 Agent-Native 开发框架，内测了一段时间，用过的都说好👍
等下周 ShipAny 官网重构上线后，再正式发布 ShipAny Next，免费给到 ShipAny Premium 用户
想提前尝试的朋友可以在这里获取：
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会员价 1.99 刀。
下周再来展开讲讲 ShipAny Next 的设计思路和实践技巧。✌️
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昨天发的帖引来了 Hermes Agent 联创的评论，我没看懂他是认可还是不认可我对 Agent 预装 skills 的看法🤔
btw：Twitter 的自动翻译功能挺好的，以前写一大段中文很难吸引到英文博主，现在他们看起来方便了，互动多了，我涨粉也容易了🤣
btw：Twitter 的自动翻译功能挺好的，以前写一大段中文很难吸引到英文博主，现在他们看起来方便了，互动多了，我涨粉也容易了🤣
13 10
skills as a service = skillsaas = agent apps
李继刚: skill 的下一代形态可能是什么？ 技能包📦应该如何封装，才能既方便传播，又可商业化？ plugin？ 浏览器的扩展机制是不是可能的答案？
11 00
1. 造积木。APIs, tools, skills
2. 搭积木。Agents, SaaS
2. 搭积木。Agents, SaaS
李继刚: 以 llm 基础，看到有两条发展路径： 一条是往下走，原子化，把一个人的能力给拆成一个个针对具体任务的技能包，供用户调用。 一个是往上走，组件化，把一个场景的最佳实践（workflow 、节点优化、技能包）给封装起来，供需求方调用。
10 00
看到一篇文章，有用户吐槽 Harmes Agent 预装了 100 多个 skills，出发点是为了开箱即用，但是注册太多 skills 污染了上下文，影响了工具调用命中率（即使使用了渐进式披露的形式）
FastClaw 预装的 skills 只有三个：
1. camoufox-cli
2. find-skills
3. skill-creator
设计思路很简单，我认为一个能自主决策，自我进化的 Agent，应该可以发现自身的不足，根据任务类型动态补充技能，并通过自我迭代，把技能沉淀下来，不断适应各类复杂的任务。
有一个观点叫做：模型之外都是 Harnes。给 Agent 预装 skills 属于 Harnes 工程的一种，目的是为了让模型的输出通过工具调用收敛到一个更符合预期的结果。
模型是马，Harnes 是马具，给千里马和给普通马，装的马具应该是不一样的，Harnes 工程需要适应模型的进步。秉持少即是多的原则，我给 FastClaw 只预装了三个 skills👇
1. find-skills 让 Agent 在不能直接处理任务请求时，自动搜索并安装可用的 skills，这里对接的 skills 市场是 skills.sh，主要考量是这个市场有做安全审计和下载量统计，可以通过排行来查找高质量的 skills
2. skill-creator 让 Agent 在通过 find-skills 没有找到合适的 skills 时，能自己创建一个 skills 来处理任务请求。使用完后沉淀到用户的 skills 目录，可以在后续的任务复用
3. camoufox-cli 是为 Camoufox 这一 Agent 浏览器而制作的命令行工具，由 @benn 开发与维护，适用于各类浏览器操作场景，比如爬取网页内容、截图之类
在这三个 skills 的配合下，Agent 在部分常见任务下的工作表现良好，交付质量高。
---
当然，预装常用 skills 也有其合理性。毕竟 Agent 对 skills 的自动发现、安装、创造，非常依赖模型的智能程度，意图识别很关键，能找到或创建合适的 skills 来处理任务，有一定的抽卡概率。而系统内置，由管理员提前做了筛选和配置，模型只要能选对就可以了。
大道至简，FastClaw 选择内置最少的必要技能，其余的交给模型自由发挥，在 deepseek-v4-flash 跑了一段时间，效果还可以。
还有哪些你觉得必须要内置的 skills？
FastClaw 预装的 skills 只有三个：
1. camoufox-cli
2. find-skills
3. skill-creator
设计思路很简单，我认为一个能自主决策，自我进化的 Agent，应该可以发现自身的不足，根据任务类型动态补充技能，并通过自我迭代，把技能沉淀下来，不断适应各类复杂的任务。
有一个观点叫做：模型之外都是 Harnes。给 Agent 预装 skills 属于 Harnes 工程的一种，目的是为了让模型的输出通过工具调用收敛到一个更符合预期的结果。
模型是马，Harnes 是马具，给千里马和给普通马，装的马具应该是不一样的，Harnes 工程需要适应模型的进步。秉持少即是多的原则，我给 FastClaw 只预装了三个 skills👇
1. find-skills 让 Agent 在不能直接处理任务请求时，自动搜索并安装可用的 skills，这里对接的 skills 市场是 skills.sh，主要考量是这个市场有做安全审计和下载量统计，可以通过排行来查找高质量的 skills
2. skill-creator 让 Agent 在通过 find-skills 没有找到合适的 skills 时，能自己创建一个 skills 来处理任务请求。使用完后沉淀到用户的 skills 目录，可以在后续的任务复用
3. camoufox-cli 是为 Camoufox 这一 Agent 浏览器而制作的命令行工具，由 @benn 开发与维护，适用于各类浏览器操作场景，比如爬取网页内容、截图之类
在这三个 skills 的配合下，Agent 在部分常见任务下的工作表现良好，交付质量高。
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当然，预装常用 skills 也有其合理性。毕竟 Agent 对 skills 的自动发现、安装、创造，非常依赖模型的智能程度，意图识别很关键，能找到或创建合适的 skills 来处理任务，有一定的抽卡概率。而系统内置，由管理员提前做了筛选和配置，模型只要能选对就可以了。
大道至简，FastClaw 选择内置最少的必要技能，其余的交给模型自由发挥，在 deepseek-v4-flash 跑了一段时间，效果还可以。
还有哪些你觉得必须要内置的 skills？
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