少教 AI 做事，多向 AI 学习

智能存在于 Loop 循环本身，而不在 Agent 之中。正如人类的智慧源于永不停歇的神经电活动，而非一具静止的大脑尸体。

发现做 harness 是极度考验技术品味。
要刚刚好帮 agent 解决那个最痛苦的问题，同时又不能增加太多负担，否则反而限制了模型的能力。
而且还需要很强的技术前瞻性。因为随着模型进步，今天看起来必要的设计，很容易变成明天的负担。

之前搞的 agent 营销 cli 工具集，不完全列表，需要的自取😄 github.com

DeepSeek V4 之后，不应该再基于 tokens 消耗数量来判断 agent native 程度，应该具体有多少个真正 24x7 全天候执行的 agent 数量

真的哭死！现在流量多贵呀，竟然还有top级的公众号愿意免费提到我的过去作品Chatbox。女生的故事也让人感动。希望Chatbox现在的团队能越做越好吧。

DeepSeek，我心中又一次的国运时刻！

有哪些普罗大众的需求，只是缺少廉价便捷的大规模供给，所以现在才显得天方夜谭？如果这个供给在AI发展的影响范围呢？

最好的状态可能是：低欲望，低预期，高追求，在行动

给 Claude Code 加了个 /speak 的命令，朗读回答消息，缓解眼睛疲劳👀

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