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YettaS
@YettaSing
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@primitivecrypto
- Asia edge, Macro lens, Stablecoin nerd - PKU & Cal Alumni, PhD in Economics
加入 February 2024
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YettaS
@YettaSing
2026.04.07 09:42
Agent 正在批量制造不会思考的人。以前不思考是有痛感的,你会写不出来、做不下去。现在 Agent 把所有卡住的环节都跳过了,给你一个面面俱到的结果。痛感消失了,思考也一起消失了。 到处下载别人的 Skill、问AI建议、让 AI 直接给结论。看上去很勤奋,其实全程没有动过脑子。 我看 Dovey 写 skill 才知道差距在哪。她定义的是:每一步的判断标准是什么,什么不做,优先级怎么排,输出锚定在哪。这些全是她自己的判断,换个人用同一个 Agent 写不出来。 Agent 是放大器。有判断的人用它放大判断,没判断的人用它放大无知。
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Dovey "Rug The CNY" Wan🪐
@DoveyWanCN
2026.03.30 02:47
看不同人train agent, 差异巨大, 可能总结下来是 系统思维 vs 任务思维的差异. 系统思维的人会定义问题, 有架构的能力, 先架 (scaffolding) 后构 (interaction): 这件事的边界是X,最佳输入是Y,预期输出是Z,失败条件是W, 测试置信区间是I. 任务思维就是很单项的I/O“帮我做这个事, 我来验收” 所以还停留在把LLM当作更好的搜索引擎和对话框的水平
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