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AI 与 Agent

  • 模型优先

    在构建 AI Agent 之前,先理解并验证 Model 的能力边界。本文探讨从基础模型调用到智能体架构的渐进式开发路径,强调模型优先原则对系统可靠性的重要性。

  • LLM 推理的 Prefill 和 Decode

    LLM 推理分为 Prefill 和 Decode 两个阶段,它们的计算特征完全不同。理解这个区别,是理解所有推理优化技术的起点。

  • 智能体时代人的位置

    智能体改变了软件开发的方式,人的判断从未离开循环。工作抽象层变了:从写代码到排序优先级,从修 bug 到转化反馈。核心工作集中在设计环境、构建反馈循环、建立控制系统。

工程实践

  • 给博客换了统一的皮肤

    这个博客 UI 改造的完整过程,从参考设计到具体实现,包括模板重构、样式统一、主题切换等关键改动。

  • 效率悖论

    AI 让半天完成以前两天的工作成为可能。但效率越高,期望越高,任务量同步膨胀。这不是个人的时间管理问题,而是效率本身的结构性陷阱。

  • 让博客对 Agent 友好

    对博客进行了 agent 友好改造:新增 llms.txt、Markdown 端点和结构化内容 API。记录改造的动机、具体实现,以及我对 agent 时代的理解。

  • 从如何做到做什么

    通过飞书机器人操控 pi 工具的实践,以及对 AI 辅助开发的观察,意识到开发的思路需要转变:不再是具体如何实现,而是要实现什么。

  • 简单需求自建

    对于简单的个人需求,使用编程代理生成轻量级代码,比部署功能臃肿的开源项目更高效。代码清晰易懂,维护成本低,完全掌控实现逻辑。

随笔

  • 职业规划已经没有意义,我不再做职业规划

    所有能被明确描述的工作都会被智能体取代,职业这个概念正在消失。不再为某个职业奋斗,只问自己想做什么,然后去做。

  • 为什么我删除了技术文章

    深度拥抱 AI 编程后,删除了大部分技术文章和书籍。技术细节可以用 AI 解决,更关心的是方案权衡、选择思路这些来自经验和思考的内容。

  • 借景式庭园和第三方依赖

    借景式庭园将园外风光纳入园内,这种设计依赖于外部景物。软件开发中的第三方依赖同样不稳定,政策变化随时可能影响服务可用性。

  • 周昉画画与快速迭代

    周昉画壁画时躲在屋后偷听观众意见,晚上偷偷修改,持续一个月直到精妙。这个过程像极了产品开发中的快速迭代。

DeepSeek

  • DeepSeek 的两条战线

    V4 正式版将至,新一代更大规模模型已在研发。DeepSeek 从挑战闭源转向与开源同行正面交锋。

  • AI吵架时代的到来

    当技术变成可以被复制的东西,行业就从狂飙进入厮杀

其他

  • Babel Fish 和 Babel

    前端构建工具 Babel 的名称来源,与《银河系漫游指南》中那条能帮助人类理解任何语言的 Babel Fish 虫子同名。