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#Agent
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#Agent
共 5 篇文章
2026年7月2日
多数人不判断 agent，只是在吸收它的结论
判断力不是天赋，是可练的肌肉，练法就是“预测—对账”。派活前先写下你赌 agent 会怎么做、会在哪翻车；等它交活，先盖住描述自己猜，再对账。赌错那个点，正是最该盯住的地方。多数人只吸收 agent 的结论、不押预测，于是跑偏一年后才发现。
2026年6月29日
给 agent 做 CLI：你随手写的报错，是它的下一步指令
给 agent 做 CLI，报错不是日志，是接口。拆完飞书 lark-cli 的 35 万行源码，它只要求贡献者内化一条规则：你写的每条错误信息，都会被 AI 解析以决定下一步动作。typed error、stdout/stderr 分流、_notice 递话、lint 护栏，四个能直接抄的设计。
2026年6月25日
skill 越写越长，agent 反而越用越偏
Agent 的 skill 不是说明书，是文件夹。我把 agent 生成的 SKILL.md 从 312 行删回 40 行，它才第一次用对：判断标准留在入口，正反例和模板分家，description 写成触发词。附收下一个 skill 前要过的三个问题。
2026年6月22日
从"能聊"到"能办"：AI 旅行助手卡在哪里
AI 旅行助手卡住的不是"写攻略"，而是落地那一步。把旅行拆成去哪、何时、怎么到、能否去、玩什么、行中调整六段，每段有工具，却没人对整趟负责。能聊靠模型，能办靠实时数据、交易库存、规则校验、出错兜底。背后是一张能力网络，缺一块就停在"推荐"。
2026年3月16日
工具的进化论：当 MCP 遇见 CLI，一场关于"上下文"的温柔革命
MCP 协议的"上下文爆炸"问题催生了 Skill+CLI 这条更轻量的路线：不把所有工具定义塞进提示词，而是用 CLI 按需调用，以 OpenClaw 为代表的社区实践正在证明这种方式的价值，MCP 与 CLI 未来会混合共存、各司其职。
