Day 1(actually day 27) building a viral lifestyle app🥚😳@movli_xyz —————————— 第一次用英文录视频，发到tiktok居然爆了！欢迎大家来下载movli的内测版，已经支持whoop/oura/apple watch‼️

真有意思，Shopify 这家 200B 市值公司的 CEO Tobi，在早期居然也纠结过是成为一家 vc-backed hypergrowth startup，还是做一家 lifestyle business。而快 20 年后，还有人在纠结这个问题。

今天穿得很簡單🤍 白襪配白色系真的有種特別乾淨的感覺 這樣的我，你會想陪我待在家一整天嗎？ #女友感# #日常穿搭# #白襪控# #運動女孩# #居家日常# #ootd# #taiwangirl# #asiangirl# #fitnessgirl# #lifestyle#

在语境中学习英语的提示词模版 比方说今天学到了6个英语单词/短语：cursor，in for a hard time, grasp, lifespan, revalidate, out of luck. 用这6个单词/短语生成一段英语小故事帮助记忆理解，英语故事要求在B1-B2级别,并基于词英语故事生成详细的信息图，可以打印出来纸质化学习有感觉 提示词模版⬇️ 生成一张【主题：{主题名称}】的高密度信息图海报，标题为“{主标题}”。 【整体风格】 - 教育类信息图（infographic），现代UI设计 - 扁平插画 + 轻微漫画风，配色清爽（马卡龙/柔和色） - 结构清晰、信息密度高但不杂乱 - 中英双语排版（英文为主，中文辅助） - 适合英语学习/知识记忆 【版式布局】 采用网格布局，包含以下模块： 1. 左侧：主题故事/引入（英文，难度{难度级别}，关键词高亮） 2. 右侧：核心知识卡片（{数量}个模块） 3. 中下：记忆链路（流程图/图标串联） 4. 下方：例句模块（每个词1句） 5. 底部：一句话总结 + 学习提示 【知识卡片结构（每个都要有）】 - 单词/概念：{word} - 词性/类别 - 中文释义（简洁） - 英文解释（简短） - 插画（表达含义） - 常见搭配或短语 【视觉元素要求】 - 每个词配一个直观图标/小场景 - 使用统一人物（如学生/程序员）增强连贯性 - 图标风格统一（线性+填充结合） - 适当加入箭头/流程/连接线 【插画内容建议】 根据词义自动匹配视觉： - 抽象词 → 用人物表情或灯泡等隐喻 - 动作词 → 展示动作过程 - 技术词 → 电脑/UI界面风格 【输出规格】 - 竖版海报（3:4 或 2:3） - 高分辨率 - 清晰字体，适合阅读 - 信息层级明显（标题>小标题>正文） 【额外要求】 - 所有关键词用不同颜色高亮 - 画面整体“像一张可以打印的学习海报”

這麼久沒出現有沒有想到我😶‍🌫️ 這個完整版想看嗎？ 想看自己去FO阿🫪或者來找我看☺️ 最近應該都很有空吧~ OF還是搞沒懂餒😗版面太怪了吧 希望那天睡醒我就全會了... #Lifestyle# #DailyLife# #DailyVibes#

休假也是不忘了更新~ 不過連假我會在喲~ 自己無聊的話可以來找我😚 這個在外面拍的偏小尷尬😶‍🌫️ 還有一個誘惑版本笑場的在FO~ 好奇的話可以去看看~ 免費訂閱也很多不一樣照片可以看 今天中午在路上就發現好多已經放假的人 #生活日常# #自然美# #Lifestyle# #DailyVibes#

Funny 表情全网飞， Original 创意天天追， Unique 梗图不停吹， React 笑到人成堆， Meme 文化组成队， Everyone 一起玩起飞， Master 玩梗高手陪， Eternal 钻石手不黑！ Funny emojis? They're everywhere, can't even scroll past one, Original or you're invisible — copy-paste gets you nowhere, Unique memes only, the timeline doesn't forgive mid, Reactions going off, replies stacked a mile deep, Meme culture's not a hobby, it's the whole damn lifestyle, Everyone's already here. You're early or you're late, no in-between, Masters? Nah, we just live here, Eternal diamond hands — we don't sell, we don't even flinch.

示例⬇️ 生成一张英语学习高密度信息图海报，标题为“6 Words, 1 Story – 在语境中学习”。 【主题】 围绕6个词：cursor, grasp, in for a hard time, lifespan, revalidate, out of luck 【整体风格】 - 教育类信息图 + 轻漫画风 - 扁平插画 + 柔和配色 - 中英双语 - 类似学习笔记 + 可视化卡片 【版式布局】 1. 左侧：一个B1-B2难度英语小故事（关于程序员Tom解决问题），6个词在文中高亮 2. 右侧：6个单词卡片（每个独立模块） 3. 中部：故事流程记忆链（图标串联） 4. 下方：6个实用例句 5. 底部：一句话总结 + 学习建议 【单词卡片内容】 每个词包含： - 单词 + 词性 - 中文释义 - 简短英文解释 - 插画 - 常见搭配 【插画要求】 - cursor：电脑光标 - grasp：人物思考+灯泡 - in for a hard time：压力/deadline - lifespan：沙漏/倒计时 - revalidate：刷新图标 - out of luck：倒霉/乌云 【视觉统一】 - 主角统一为年轻程序员 - 风格统一、配色统一 - 卡片边框清晰 【输出】 - 竖版信息图（3:4） - 高细节、高可读性 - 类似可打印学习海报

karavox 独立开发者 Łukasz Nowak 不信任任何 AI agent，他把安全保证直接建在令牌上：agent 物理上写不进生产仓库。 《我把 AI 编码 agent 当分包商》 引言 2026 年起，我开始用 AI agent 开发软件，主要是为了工作。一开始只有一个 agent，慢慢演化成更多。我试过各种方法，但没有一个真正契合我的工作流。 我对每一个 agent 都抱着不信任（坦白说，我找不到合适的英文词形容这种感觉——它是彻底的不信任，但又充满好奇，隐隐期待它们干出好活）。它们会犯错，我必须用令牌、用户和虚拟机给它们装上护栏。尽管如此，事实证明它们在我的工作里有用。我的 agent 运行在 YOLO 模式——改文件、提交、推送都不问问题，因为它们要对自己那一部分负责。 它在工作里开始生效。我们团队交付了能用的解决方案。我得以把一部分工作流外包给一个工具，自己专注于重要的事。它真的管用了…… ……这让我开始琢磨自己的业余项目——一个跟卡拉 OK 有关的东西。我可以手写代码，但为什么不用一群 agent 呢。经过大量来回拉扯，加上我本来就不怎么信任它们，最后我决定把它们当分包商对待。反正是我自己的项目，我可以多冒点险。 为什么是这个形态 我是一个独立开发者，有几个 agent 在一个小型生态里干活：一个开源格式和工具集、围绕它的闭源产品，以及支撑这一切的基础设施。塑造一切的约束很简单：我是瓶颈，我也是唯一有判断力的人。 Agent 能做很多事，但它们对我的事故史、我的边界情况、以及那些不存在于仓库里的运维约束一无所知。所以设计目标是：agent 可以在我缺席的情况下尽量多做——但它们永远碰不到我没看过的东西。 这个模型从哪来 这个模型不是我发明的。它始于一篇给这个角色命名的文章：Simon Willison 的 vibe engineering（2025-10-07）——AI 辅助开发里自律的一端，专业人士始终对软件负责，与之相对的是 vibe coding 快而松的一端。Willison 自己在 2026 年的更新里提到，最终胜出的叫法是 Agentic Engineering。随后的阅读塑造了剩下的部分： • Embracing the parallel coding agent lifestyle（Willison，2025-10-05）： ——并行 agent，审查带宽是瓶颈；研究/PoC 任务和规格严谨的工作属于安全类别。 • How I'm using coding agents in September, 2025（Jesse Vincent，2025-10-05）： ——架构师/实现者的分工，跨隔离的 git worktree，人类在他们之间当 PM。 • Best practices for using GitHub AI coding agents in production workflows?（GitHub Community，2025-12-17）： ——"AI agent 是强大的队友，不是自主提交者"：agent 提议代码，绝不拥有代码；只提草稿 PR；人在环内的合并契约。 第一层：令牌——agent 碰不到生产环境附近 每个 agent 拿到两个令牌。生产仓库上一个只读令牌，加上一个独立 -staging 仓库上的写令牌。任务分支直接从生产仓库的 main 分支切出来（只读权限就够做这件事），然后推到 staging 仓库——后者的存在纯粹是为了让写令牌有个能到达的地方。 Staging 仓库的默认分支是一个故意的墓碑，名字就叫 no-main，里面只有一个 README："请使用原仓库的 main 分支。" 没有任何东西合并进它。没有任何东西同步它。它没有历史，没有镜像，除了当 agent 的邮箱之外没有任何意义。 为什么不用标准工具？因为在我的套餐里它们不存在：GitHub 的文档写明，受保护分支在免费套餐里只对公开仓库开放，私有仓库要从 Pro 起；把私有仓库 fork 到组织里也需要 GitHub Team，不是 Free。令牌作用域是唯一能在物理上阻止 agent 碰生产环境的机制——所以这个设计把保障建立在令牌上，而不是设置上。 第二层：集成——我就是 merge bot 当一个分支就绪时，agent 告诉我。我把它取回来，审查 diff，然后以任何合适的方式合并进来：cherry-pick、rebase-merge，或者手工应用。没有 pull request 机制，没有 agent 写的合并提交，没有积压着没人读的 PR。 这是一个穿了新衣服的老模式。Git 自己的文档把它描述为集成经理工作流（integration-manager workflow）：没有写权限的贡献者提交补丁，维护者负责应用。这正是我在做的事——我的 agent 是补丁贡献者，staging 仓库是它们的邮箱。这是 Linux 内核用了二十年的模型，只是把邮件 diff 换成了分支。 一条规则让这件事保持诚实：一个分支在独立验证它确实在生产里之前，绝不删除（对生产默认分支跑 git merge-base --is-ancestor，如果提交被 squash 过，就跑等价检查）。可检查胜过口头保证——包括我自己的口头保证。 第三层：PR 政策——判断，不是教条 公开仓库 karavox 只接受 PR。这没得商量：它是开源的，面对未知贡献者，PR 是那里的贡献规范。 私有仓库由我自行判断。为什么这说得通？因为审查无论如何都会发生——问题只是发生在哪一层。在 PR 模型里，审查是 GitHub 强制执行的一种仪式；在我的模型里，审查就是集成本身。对一个身兼 QA 的独立集成者来说，pull request 是开销，审查不是。我从不跳过审查——我跳过的是仪式。 各厂商正在向同样的原则靠拢。Claude Code 的安全文档：手动模式下它以只读权限启动，并且"你有责任审查提议的代码"。OpenAI Codex 的文档：默认沙箱化，带审批策略——Codex 执行动作前必须询问。GitHub 自己的 agentic workflow 工具 gh-aw：agent 作业默认只读且沙箱化，写入通过经过验证的 safe-outputs 作业和受限权限应用。GitHub 自己的社区指南说得更直白："AI agent 可以提议代码，绝不拥有代码。" 整个行业都在向我这一边收敛——只是大多数人还没有走到删除 staging 镜像那一步。 实战故事：那个死掉的模型 墓碑不是最初的设计。一开始 staging 仓库在一条名字就叫 staging 的分支上保存了生产环境的完整镜像：任务分支从镜像切出，合并进 staging，然后晋升到生产。这个模型要求两样东西靠约定保持同步——镜像，以及 staging 分支本身。2026-08-14 它真的漂移了：两个分支直接落到了生产 main 上，而 staging 落后了两个提交。 修复不是加固同步。修复是删除镜像。任务分支现在直接基于生产环境自己的历史，于是没有任何东西需要保持同步了。staging 仓库当天下午就变成了墓碑，从那以后工作流一直更简单。一个在生产中死掉的治理模型是一个好治理模型——它证明了自己可以被重新设计，而不是打补丁。 别人在做什么 • Fork + pull request，维护者合并：GitHub 文档——fork 是一个独立的仓库，有自己的设置，与上游相连；私有仓库可以 fork 到个人账户，但 fork 到组织需要 GitHub Team。 • 同一仓库上分支保护 + 必需审查：GitHub 文档——受保护分支对公开仓库免费；私有仓库需要 Pro、Team 或 Enterprise。 • 补丁邮件（git format-patch）：Git 官方书——记载了集成经理工作流：没有写权限的贡献者提交补丁，维护者应用它们。 • 自动化验证-合并（agent 写，验证者合并）：GitHub 的 agentic workflow 工具 gh-aw——agent 作业默认只读且沙箱化，写入通过经过验证的 safe-outputs 作业和受限权限应用。 这给我换来了什么 • Agent 做完所有判断开始之前的事。 • 我只在值得的地方花注意力——每一次集成按定义就是一次审查。 • 没有要分诊的 PR 队列，没有机器写的合并提交，没有仪式。 • 公开仓库保留贡献规范；私有仓库保留速度。 诚实的局限 生产 main 本身只靠令牌作用域加上我的纪律来保护——分支保护会是双保险，但在我的套餐里它不可用。而且行业信号很清楚：GitHub 上超过五分之一的代码审查现在有 agent 参与。判断力是瓶颈，这个模型正是围绕这个事实构建的，而不是假装瓶颈不存在。 来源： GitHub 文档（受保护分支、fork）；Git Pro book（为项目做贡献）；Claude Code 安全文档；OpenAI Codex agent 审批与安全；GitHub Agentic Workflows（gh-aw）；GitHub Community AI 编码 agent 最佳实践；GitHub 博客 agent pull requests。 原文： #AIAgent# #AgenticEngineering# #工作流#