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正常的数据结构，分层的抽象，实现一个功能往往是一个功能需要涉及到不同数据层的不同文件, 如图 1。合理的架构能够把不同业务抽象整合起来，让项目质量和需求迭代都有一个好的结果。
而 Vibe coding ，需要图二的结构。让一个 feature 的和另一个 feature 的文件少交互，这样 AI 能够更稳定，更高效。所以独立的小工具站，就很适合 Vibe。Vibe 的成本足够低，所以功能重复的文件无伤大雅，大不了文件夹删了充血。你要上手维护，就让 AI 给你再 💩⛰️ 里面找一下，然后再改。
而 Vibe coding ，需要图二的结构。让一个 feature 的和另一个 feature 的文件少交互，这样 AI 能够更稳定，更高效。所以独立的小工具站，就很适合 Vibe。Vibe 的成本足够低，所以功能重复的文件无伤大雅，大不了文件夹删了充血。你要上手维护，就让 AI 给你再 💩⛰️ 里面找一下，然后再改。
9 03
现在流行搞一堆原子化的 tool，让一个基础 LLM 在一个沙盒里面做强化学习。Open AI 刚刚出的 Codex-1 应该就是吧？ 那是不是 Browser-1、Computer-1 都在路上了。
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我有一个很简单的测试 Agent 能力的 case
Use the PokéAPI to create a Notion Database for me. It needs to:
Get basic Pokémon information
Get Pokémon abilities
Get Pokémon forms
Get game indices
Get Pokémon held items
Get Pokémon base stats and other data Then, each Pokémon should correspond to one record in the database.
Include Pokémon from number 1 to 386, and I want to ensure their images are visible in the Gallery view.And use tool calling, in this [Notion URL] page
首先 PokeAPI 是一个免登陆就可以获取数据的 API，然后这个任务，需要获取 386 条数据，如果是一般的 LLM 通过 tool calling 处理，实际上很容易出错、上下文超出。基本上没有办法做到。但是这又是一个现有模型理论上能达成的需求。几乎所有主流的大模型，都能正确判断需要怎么实现需求。
如果是一个会点编程的人，在 Cursor 这样的编程软件帮助下，很快就能完成。其实就是简单的 python 脚本就能做到。
然后主要考察的能力是能否完成这任务，处理上下文超出的情况，然后执行脚本或者 tool calling 的处理。
Use the PokéAPI to create a Notion Database for me. It needs to:
Get basic Pokémon information
Get Pokémon abilities
Get Pokémon forms
Get game indices
Get Pokémon held items
Get Pokémon base stats and other data Then, each Pokémon should correspond to one record in the database.
Include Pokémon from number 1 to 386, and I want to ensure their images are visible in the Gallery view.And use tool calling, in this [Notion URL] page
首先 PokeAPI 是一个免登陆就可以获取数据的 API，然后这个任务，需要获取 386 条数据，如果是一般的 LLM 通过 tool calling 处理，实际上很容易出错、上下文超出。基本上没有办法做到。但是这又是一个现有模型理论上能达成的需求。几乎所有主流的大模型，都能正确判断需要怎么实现需求。
如果是一个会点编程的人，在 Cursor 这样的编程软件帮助下，很快就能完成。其实就是简单的 python 脚本就能做到。
然后主要考察的能力是能否完成这任务，处理上下文超出的情况，然后执行脚本或者 tool calling 的处理。
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