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#Sato# 在一次次洗盘中，共识反而越来越强了好多之前低价割肉的大佬，现在又高价接回来了。 听说有些交易所也在这次洗盘里吸了不少筹码。 我估计现在很多人心里想的都是：再跌一次我就抄底！ 不过市场往往是反人性的…… 纯个人小仓记录和观察，meme波动极大，DYOR，风险自担。 #Sato#

大多数人用 Claude 的方式是这样的： 一个对话框，什么都往里塞——写代码、查资料、改文案、回客服。 然后抱怨它"不够聪明"。 问题不是模型，是架构。 一个万能 Claude，不如七个各司其职的 Sub-Agent。 Garry Tan 的团队是这么拆的： · 研究 Agent：扫描信息源，提炼关键信号 · 写作 Agent：只管内容生产，不管别的 · 代码 Agent：专注实现，有自己的工具链 · 营销 Agent：定位、文案、渠道策略 · 客服 Agent：处理用户反馈，分类上报 · 协调 Agent：任务分发，状态追踪 · 审查 Agent：只读权限，专门找问题 每个 Agent 只做一件事，做好一件事。 他还说了一句让我记住的话： 运行框架（harness）要瘦，技能要胖，数据要胖。 模型只是引擎。 引擎可以换，可以升级，可以被竞争对手复制。 但你围绕它建的系统——任务分工、工具链、积累的数据和经验—— 这才是真正的竞争壁垒。 从"一个 Claude 干所有事"升级到"一套 Agent 系统各司其职"，

会用 Claude 聊天，不等于会做 LLM 工程。 这两件事之间的距离，比大多数人想象的远。 2026 年，"会用 AI"已经是基本门槛，不是护城河。 真正的护城河是：能设计、部署、监控一个生产级 AI 系统。 这需要的不只是会写 prompt。 从聊天到生产，你需要补上这几段距离： 提示工程 → 上下文工程 不是写更好的 prompt，是设计信息如何进入模型、以什么格式、在什么时机。 本地跑通 → 生产部署 延迟、并发、成本控制、降级策略——这些在 demo 里不存在，在生产里全是问题。 单次调用 → 可观测系统 你不知道模型在哪个请求上出了问题，就没办法系统性地改进它。 RAG 原型 → 检索工程 向量搜索只是起点。重排序、混合检索、上下文压缩，每一层都影响最终质量。 单 Agent → 多 Agent 协作 任务分解、状态管理、错误恢复——这是分布式系统问题，不是 prompt 问题。 "能设计 AI 系统"的人，永远比"会用 AI 工具"的人稀缺。 稀缺才有溢价。

Codex 早已不仅是写代码的工具，其他日常办公过程中也能完美提效。 且看 Codex 的首位产品营销经理是怎么用的： 1. 每小时扫描 Slack/Gmail/Notion/Figma/Drive，把待处理信息分类：紧急回复、本周优先事项、利益相关者请求、值得知晓的信息。不再需要打开五个工具回想自己该关注什么。 2. 直接读 GitHub/Linear/Notion，知道改了什么、为什么改、哪里还没想清楚。 3. 把 Slack 话题串、会议记录、Notion 页面整理成协调文档，5 分钟出初稿。