06月
13
周六
思想随笔2026
多Agent审稿为什么独立worker更容易发现重复版式
（字数统计：约3200字）
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思考不是主动来到
而是靠着被动激发
Think, therefore I am
（字数统计：约3200字）
我们面对的不是一个抽象的扫描问题，而是一个真实工作流问题。对话很多，执行很多，文章候选很多，多台电脑都有记录，博客和公众号又分别有状态。这个时候，如果扫描结果被当成结论，后面所有动作都会被带偏。 所以这篇文章真正要讲的，不是“扫描工具不可靠”。真正要讲的是，扫描只能负责发现，不能负责判断。AI 同事要做的，也不是把扫描结果直接写成文章，而是帮助我们拆堵点、清方向、定边界、留证据。 这件事听起来像内
这几天，我们一直在做一件看起来很具体的事：把大量对话、文章候选、博客发布、公众号草稿、配图流程和多台电脑协作，整理成一个可以持续运转的内容系统。表面看，这是“把对话写成文章”。但真正做下来，我越来越明确，重点不是让 AI 同事替我写几篇文章。 重点是我和 AI 同事在互动中，把一个个堵点拆开，把方向重新理顺，再把能重复执行的流程固定下来。真正值得记录的，不是一个虚构故事，而是一套真实发生的工作方式
这几天，我们一直在把对话写文章这件事往系统里收。候选池、deepdive tick、cluster 报告、博客发布、公众号草稿、Codex 配图，都已经不是单独动作，而是在进入一条更完整的流程。 这里面有一个堵点很重要：工具到底应该做到哪一步。如果边界不清，系统很快会乱。一个工具本来只该采集候选，却顺手写了文章；一个入口本来只该接受主题，却自动触发发布；一个配图流程本来只该生成 prompt，却在
这几天我一直在做一件很容易被低估的事，把大量对话、任务、复盘和工具修改，重新整理成可以持续写文章的系统。 刚开始看起来很简单。我们每天有很多对话，里面有很多想法。把这些想法扫出来，放进一个候选池，再从里面挑几篇写成文章，好像就够了。 但真正做下去，我发现这里面有一个关键误区，候选池不是待办清单。 如果把候选池当成待办清单，就会自然地问，现在有多少篇？哪些还没写？今天新增了几篇？接下来执行哪几篇？
AI 时代，剑飞做的不是多用几个工具 我最近重新看了一遍自己在 AI 时代做的这些事，越来越觉得，它们表面上很分散，底层其实是一条线。 有博客，有语写，有时间记录，有阅读，有 App，有发布系统，有 Agent，有 skills，有 gbrain，有不同 AI 工具之间的协作。单独看，每一件都像一个项目。 但如果把它们放在一起看，会发现它们不是简单堆起来的工具箱。 它们都在服务同一个目标：把一个人
一开始，我以为 Agent 对话只是工作记录 最近我一直在处理一件看起来很小、但越想越重要的事：把 Agent 对话写成文章。 这个想法不是突然冒出来的。过去我们和 AI 协作时，产生了大量对话。里面有项目判断，有排错过程，有产品思路，有发布流程，也有很多临时决定。 这些对话在当时很有用。因为它帮助我们把事情做完。 但做完以后，它们很容易消失在聊天窗口里。 这就有点可惜。 很多 Agent 对话里
我以前以为，多装几个 Agent 就是效率提升 这段时间我越来越强烈地感觉到，AI Agent 多起来以后，真正的问题不是能力不够，而是组织方式跟不上。 电脑里可以同时有很多 Agent。有的擅长写代码，有的擅长整理资料，有的擅长写文章，有的擅长查项目，有的擅长控制浏览器，有的擅长做长期记忆。看起来像一下子多了很多同事。 但如果每次开工都要重新解释一遍背景，重新告诉它公司有哪些项目，重新说谁负责什
我看了一圈最近的AI状态，反而更确定一件事，AI并没有让人更轻松，但它一定让人更向往轻松。 这句话听起来有点拧巴。因为过去几年我们听到最多的说法，是AI会提高效率，会节省时间，会帮人处理重复劳动。说实话，这些都对。写一段代码更快了，整理一份资料更快了，做一张图更快了，写一封邮件也更快了。 但如果你真的在用AI，会发现另一个更真实的感受，事情没有变少，反而变多了。 以前一个人做不了的事，现在看起来都
能力要在具体项目里长出来 前两天我又遇到一个挺典型的场景。 有人说，现在 AI 越来越强了，语写这种能力到底还能帮我们做什么。 这个问题乍一听很正常，但我听完以后，脑子里冒出来的不是一个工具答案，而是另一个更根本的问题。 <span style='color: d93025; fontweight: bold;'最重要的不是我们有哪些能力，而是我们有没有把已经有的能力用到极致。</span 很多时
最近这段时间，我越来越清楚一件事， 多机器工作流里，真正重要的不是「我有几台机器」，而是「每台机器到底承担什么责任」。 你想想看，一开始很容易被数量迷惑。 多一台机器，好像就多一份算力。多一个入口，好像就多一种灵活性。多一个环境，好像就能在任何地方继续工作。 但真正开始用起来以后，你会发现，机器多了以后，效率不一定自然提高，混乱倒是很容易提高。 因为每台机器都能写，每台机器都能改，每台机器都能生成