写在前面：颓废的表面，和底下的高密度 六月我从老挝回到了深圳。 如果只看状态，这是一个颓废的月份。具体是什么样子呢——天黑了才有点精神，每天熬到凌晨两三点，靠一部接一部的短剧短片把自己哄睡；白天醒来，窗外是深圳灰白的天，连出门的力气都凑不齐，想着是不是跟天气有关，但其实自己心里清楚不全是。每天都在心里跟自己谈判：明天一定早起、一定自律、一定开始干活——然后第二天又输给那个赖在床上的自己。身体是虚的，那种虚不是累，是一种被抽空之后的空转。烦恼很多，但说不出具体是哪一件。 ...
写在前面：一个没有 flomo 的五月 整个五月，我一次 flomo 都没记。朋友圈也发得极少。 这不是懒，是一个有意识的决定。四月三十号那天，我就准备终止它了。原因很简单：我觉得没有必要再用了。或者更准确地说——它会不会有更好的形态？我想用我自己的产品。虽然我的产品还没做得特别好，但我想把我理想中的那个东西真正构思出来、真正上线。现在也快了，步骤已经很少了，可能最近一段时间就能上。 ...
2026年4月思考笔记 AI 知识时效性：从 RAG 到元认知的解决思路 2026 年 04 月 30 日 - 14:46:26 有些工具现在用的是时效性的方法 比如说是通过一些 API 或者 RAG 系统挂在最新的文档 或者是 web search 最新的数据源 元认知层，让模型知道自己不知道，这是更难的问题 显式标注知识截止日期 训练模型在时效敏感问题上主动表达不确定性 系统提示里注入当前日期，让模型对比自身知识边界 时间戳溯源，每一条知识附带获取时间，超时自动触发重新验证 越旧的信息置信度越低，触发 fallback 到搜索 对高频变动领域（金融、法律、医疗）设置强制校验节点 一个模型生成答案，另一个专门质疑时效性 #格物/ai ...
2026 年 3 月思考笔记 本月共 468 条笔记 | 记录时间：2026 年 3 月 1 日 — 3 月 31 日 月度主题：吴哥窟 · AI Agent · 自我叙事 核心话题：格物/ai (约 53 条)、格物/柬埔寨 (约 38 条)、格物/吴哥窟 (约 23 条)、格物/印度教 (约 15 条)、观我 (约 14 条)、格物/越南 (约 11 条) ...
写在前面：这篇文章写于拉萨的某一个夜晚。海拔三千多米，空气稀薄，星星非常近。有一晚我站在院子里，一个人，看了很久天上的月亮。那个月亮不因为 AI 的存在而减少一分光。 ...
一个 48 小时工程任务里，我记下了一句话： “任务到现在，其实花了一半的时间去设计，调研，理解需求，判断边界，扩展训练自己的审美、直觉。没有开始写代码。” ...
8 月 9 日深夜，第二天就要去新的公司。偏偏在这个时候，搭子给我发来了消息。 搭子平常很少主动说自己的焦虑和痛苦。这一次，我却从那些话里看见，搭子或许比我痛苦得多。搭子担心我，也仍在问自己：是不是影响了我的人生，是不是当初的选择错了，是不是有一天会后悔。 ...
系统 A 有十二个 Agent、长期记忆、云端电脑、事件日志和自动恢复。 系统 B 只做一次 document → structured candidate，把结果放进表单，等人核对原件后再保存。 ...
凌晨两点，Agent 准备给一个 GitHub issue 添加“修复已完成”的标签。 ActionEvent 已经写进日志。GitHub API 也返回了 200。就在 SDK 把结果包装成 ObservationEvent 之前，进程崩溃。 重启以后，历史里只剩一条没有 observation 的 action。 ...
法庭里坐着九位证人。 四位负责市场、情绪、新闻与基本面；两位分别坚持看多和看空；三位从激进、中性与保守的风险偏好发言。最后还有研究经理、交易员和组合经理逐层裁决。 ...
渲染命令退出码是 0。 MP4 文件存在，容器可被 ffprobe 读取，render_report 也符合 JSON Schema。流水线甚至可能给出 pass，建议把成片交给用户。 ...
下面是一段完全合法的模型输出： { "merchant": "ACME", "total": "129.90", "currencyCode": "EUR", "issuedAt": "2026-07-03", "items": [] } 字段齐全，没有多余属性，金额能转成分，日期也能解析。 但原票据写的是 12.99 EUR，日期是 2026-07-08。 Schema 没有失败。模型没有报错。provider fallback 不会发生。缓存还会让这份结果下次继续出现。 ...
假设同一家公司有两个 Telegram bot：一个服务欧洲客户，一个服务美国客户。两个 bot 都把消息交给同一个 support agent，session 隔离策略写成了 per-channel-peer。 某个平台用户 ID 恰好同时出现在两个账号里。 ...
前一篇 n8n 入门 已经从 Manual Trigger → Edit Fields → IF 开始，讲过 Growth OS、受限 Agent、人工审批、operation ledger、结果回流和 alternatives。 ...
聊天产品最容易展示的完成标志，是最后一条 assistant message。 任务产品最危险的完成标志，也是最后一条 assistant message。 因为“已完成”可能只表示 Agent 停止运行。用户真正要验收的，也许是一份引用可靠的报告、一张字段齐全的数据表、一个能打开的网站、一段可以维护的代码，或一个下周仍在运行的 bot。只要价值单位从 reply 变成 work product，完成状态就必须离开聊天气泡，落到 artifact 和外部世界。 ...
第二个界面，往往才是一次 Agent 架构审查的开始。 只有 CLI 时，输入框可以直接调用 loop，命令结果可以直接刷进终端，审批状态也可以藏在某个局部变量里。等 IDE 侧栏、桌面端、自动化脚本和第三方客户端陆续出现，同一份内部状态会被复制成四套近似实现：它们对“当前任务是否结束”“这次 patch 属于哪个 turn”“批准以后还受不受 sandbox 限制”给出不同答案。 ...
Pi 默认只把四个工具交给模型：read、bash、edit、write。 它没有内置 Plan Mode、Todo、MCP、subagent、permission popup 或 background bash。读到这里，很容易把 Pi 写成一篇极简主义赞歌：四个工具足够，复杂框架都可以删掉。 ...
把“永远不要修改 .env”写进 CLAUDE.md，这条要求会进入 Claude 的上下文。它会影响模型的选择，却没有在文件系统前竖起一道墙。 同一句话若进入 PreToolUse Hook、permission deny rule 或 sandbox 文件规则，语义已经变了：它开始决定一次工具调用能否发生，或者一个 Bash 子进程实际能碰到什么。 ...
先别连接邮箱、CRM 或社媒账号。打开一张空白的 n8n 画布，只放三个节点： Manual Trigger → Edit Fields → IF 在 Edit Fields 里写入一条假的内容信号，让 IF 根据证据数量把它送进 True 或 False 分支。先把 evidence_count 设为 3 执行一次，再改成 1 执行一次。两条路线都跑对以后，你已经碰到了工作流自动化最重要的五件事：触发、结构化数据、规则、分支和执行记录。 ...
如果把 Claude Tag 只理解为 Slack 机器人，会错过它最重要的产品变化。它把频道变成了一个可授权、可记忆、可持续运行的 Agent 空间：团队共享同一个执行者，任务在 Anthropic 托管的线程级沙箱中异步完成，外部凭证由 Agent Proxy 在边界注入，结果回到公开线程并留下可追溯记录。Claude Tag 官方文档 已经把这些机制写得相当具体。 ...
2026 年初，我的 GitHub 贡献图 曾连续数周接近空白；几个月后，同一张图上出现了单周数百次 contributions。到了七月，博客发布了 55 篇中文文章 ，GitHub 的 contribution calendar 记录了 733 次 contributions。 ...
一次交流里，我卡在一句看似简单的话上：“我知道 Agent 的体感边界，但是不知道 Agent 具体的定义怎么样说。” 我能判断一个固定路径的 workflow 不太像 Agent，也能看出一个会根据工具结果改计划、必要时暂停或移交的系统更像 Agent。可当对方等我给出一句没有漏洞的定义时，我发现脑中的东西不是一句话。它更像许多正例、反例、相邻概念和行动后果叠出来的判别器。 ...
如果蒙田也有一个 AI，会发生什么？ 我是在每天使用 DayPage、看着个人 vault 里积累到约 250 天 Markdown 以后，才真正问出这个问题。过去越来越不容易丢失：AI 可以找回旧句、并排不同年份的判断、指出我忘记的矛盾。与此同时，“这些记录说明我是怎样的人”也越来越容易被它抢先回答。 ...
“常识就是本质吗？”我最近连续拿几个行业做推演时，最先卡在了这个问题上。看完 22 家前沿 AI 团队、70 余位公开人物的作品链后，我反复遇到几种动作：围绕一个长期命题积累，先写清怎样才算合格，让论文、代码和产品连续留下作品，再把生产失败送回下一轮。可这些动作仍没有回答：面对传统行业，我从哪里开始判断，才能避免拿着新技术寻找伪需求？ ...
七月大部分时间，我在深圳，也在广东其他城市短暂停了几天。 电脑里的工作很密：博客上线了 55 篇中文文章，GitHub 的七月 contribution calendar 记下 733 次 contributions。账单的另一边也很密：AI 订阅每月三千多元，再加服务器、云服务和其他工具费用。前一组数字很适合被截出来，证明一个独立开发者在 AI 的帮助下可以多高产；后一组数字才说明，这套生活为什么正在给我真实的压力。 ...
我原本只是让第二大脑整理一位朋友的思考。 它把零散记录按时间、主题和因果重新排好，试着解释她怎样看待工作、金钱与自由。几千字以后，我盯着那份人物模型，忽然发现它最清楚地照见的并不是她。 ...
本文是一场思想实验式模拟访谈。受访者由田野人类学与纪录片实践视角组合而成，不代表任何真实人物的原话。 我做 AI，却总被 AI 之外的生活打动。 老挝溶洞里的黑，摩托摔倒后伤口的刺痛，湄公河边的风，一个陌生姐姐从眼睛里读出故事，四千美岛走路代替骑车后被拉长的时间——这些经验没有模型效率，也无法一键复现。 ...
本文是一场思想实验式模拟访谈。受访者由认知神经科学与 AI 记忆系统工程视角组合而成，不代表任何真实专家的原话。 2026 年 3 月，我在一条笔记里写：AI 时代，也许忘记比记忆更重要。 ...
本文是一场思想实验式模拟访谈。受访者由认知科学、档案学和产品设计视角组合而成，不代表任何真实专家的原话。 2026 年 5 月，我停用了 flomo。 那一个月没有每日提醒，没有“今天还没记”的轻微欠债感，也没有把每个念头迅速变成一条卡片。奇怪的是，生活没有因此变薄。相反，老挝的城市、溶洞、摔伤、陌生人和酒吧在月末汇成了一次比碎片更完整的自我读取。 ...
这是「与现实对账」选集的第六篇。上一篇把快反馈与慢结果分开；这一篇讨论技术进步之后更容易被忽略的问题：旧瓶颈消失时，新的瓶颈会在哪里出现？ 每一种新工具刚出现时，人们最容易想象它消灭了什么。 ...
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The Quiet Collector / 静默收藏者
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