这个ai视频的质量，在web互联网的时候完全可以叫垃圾站。但排球，篮球，乒乓球全面溃败的热点，是全民的

以前web互联网，是靠热点Seo赚广告。后来微博还可以热点立人设，现在ai还是热点能力

平台，媒介，技术一直在换。“热点能力”的本质一直没变

逻辑其实没变，月光博客和卡兹克，没区别，都是媒体。一个是web，一个是公众号。一个内容是it，一个内容是ai。it在07年也是先锋科技内容

weixin.qq.com

你说为啥这一波ai C端不容易赚到钱？pc互联网，移动互联网，游戏，这些早期C端非常容易赚到钱。随便做个媒体站点，app，游戏，就有自然流量的钱。但目前除了出海擦边陪伴，还没有被知道的ai在c端容易赚钱的一批人

以前互联网产品是人的外在，消费，看，听，买，用，玩。之后ai可能是内在，行为共生

结构能，贝叶斯，做功，与结构推进

• 人在回路之中（in the loop）：agent 暂停，等待人类决定后才能继续。比如审批闸门、规定的复核，或对拟议行为的签字放行。

• 人在回路之上（on the loop）：agent 持续运转，人类在旁边监视它在做什么，并在需要时介入。

• 人在回路边缘（at the edge）：agent 自主处理常规情形，异常、离群情况或敏感事件则升级给人类。

• 人在回路之前（before the loop）：人类设立目标、政策、示例、护栏与升级标准，塑造 agent 的行为方式。

• 人在回路之后（after the loop）：人们审计 agent 的成果，寻找失败或机会的模式，并随时间改进 agent 的运作。

一个上市公司财报也就100万token，那还用mineru转markdown，然后在用模型loop markdown做成倒排索引，然后在rag干啥？ 直接财报丢astra里拿结果

做了一晚上，13个小时的需求澄清验收，然后用worktree一把出

以前的数据结构：
数组，二叉树，MySQL table；

现在的数据结构：
系统提示词，工具集，任务划分记忆依赖。

Loop engineering 就是 Less structure, more intelligence 换个说法

loop engineering，24年4月我也提出过这种Agent harness与k8s的类似之处。

context，feedback loop，verify，eval，诸如此类，应该说抽象的都是共通的

准备写一篇《AI时代，需求工程将替代软件工程》

一些工作方式会像以前一样形成固定模式么。以前架构，框架，prd，这些确定了，一些程序员只需要“搬砖”，进而面向stackoverflow，github，Google编程就可以了。 现在模型，harness，ai工作流，这些确定了，一些程序员只需要写spec，而写spec面向什么编程就可以了？