06月
02
周二
思想随笔2026
为什么扫描结果不能全信
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
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思考不是主动来到
而是靠着被动激发
Think, therefore I am
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