Spec-Driven Development 如果把任务的颗粒度拆得过细，且没有控制好任务边界和不做什么的声明，在调度多 agents干活时，特别容易出现过度设计问题。 over engineering 更让人头疼，下面是一个很高频的 case。 原始目标只是：给后台系统增加一个文件上传能力。 结果因为没有明确约束： * 一个 subagent 引入 repository pattern * 一个 subagent 开始设计 storage provider abstraction * 一个 subagent 顺手兼容 S3 / OSS / GCS * 另一个开始补异步队列和事件系统 * 最后甚至拆出了 upload-sdk 硬生生干出了一套半成品云存储框架🥹，可真实需求只是：单机部署，上传到本地磁盘。 从局部看，哪哪儿都没毛病，还写的挺好，全都是最佳实践，但离原始目标已经十万八千里了。 最头疼的是，你的同事给你提了这样的代码 PR，你合还是不合？

今天看到了一些关于 File driven 和 DB driven 的讨论。 OpenAlice 是 File-Driven 的急先锋，description 里写着呢。 Alice 最早用 file 代替 DB 的原因有两个，一是配置难度低，二是更新太快了，DB 迁移不方便。 后面做的时候发现直接存 json 对 AI 用 grep/glob 显式查内容也很方便，这个是意外之喜，不是最初的设计动机。这个理念甚至后面进一步启发了 Alice Workspace 的设计，因为发现聊天本质也是文件。 说到底，为什么会用 DB？其实还是为了性能和规模化。自己跑自己的 Agent，牺牲点性能无所谓；如果一个产品同时服务几千几万个用户，全存 json 就要命了，这种时候 DB 是必要的。 OpenAlice 的部署场景里就没多租户这个情况。自己跑自己的 Trading Agent 怎么可能给一堆人用啊。 从早期加快开发速度的角度来说，我觉得 file driven 有无与伦比的优势。无关哲学或者美学，单纯就是实用主义的讨论。 Theo 2023 年做的 t3 stack 里面给 nextjs 配的 ORM 甚至是 prisma，现在早就是 drizzle 一统江湖了。作为开发者什么好用就用什么，何苦上升到本本主义的高度。

最近CT和朋友圈主要围绕着黄金白银等贵金属的暴跌和Moltbook的趣味互动，不过随着AI-driven HFT占比逐渐提高，也就是所谓的程序化交易，后果就是单日或者短期暴跌的现象，姑且称为金融市场的“肥尾效应”； 好处是在牛市的时候，这种交易因为自动执行，会推进牛市的进程，在熊市的时候也是一样，很多害怕泡沫风险的订单会在这种时候一瞬间被点燃，从本来的对冲行为，变成了大量做空； 其实这个周期也能反应出来以往量化套利的收益在下降，除了波动率降低之外一个很大的原因是参与方也变多了，而且基本是程序化交易为主，反之是在AI时代，留给普通人套利的机会也在不断变少，最近跟 @cryptoxiao 聊的反馈就是现在的叙事 大家赚钱就是一个消息出来，然后以最快的速度反应下单，其他时间都在枯坐，所以他们一直在优化这套从信息-下单的工作流，目前用户反馈也很不错； 假设未来普通人的投资决策很大的一部分参考都让度给自己的AI之后，AI的投资审美是什么，会建立怎样新的共识，如果趋近于同质化的买或者卖，那收益来源又在哪里？

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。

AI焦虑的本质是中老年焦虑。 一个精力无限、有好奇心的年轻人，开着3个claude code，使用goal driven一次跑100小时，同时开着ChatGPT、claude，零散时间刷刷推特，每天上手两三个新工具， 一个彻底失去欲望、没有精力、睡眠不足、学习能力为0、油盐不进的滚刀肉中老年人，已经几乎被AI斩杀了， 中老年人既不接触任何AI工具，也没办法高强度使用AI Agent，没办法摸清能力边界，没办法每天高强度学习新的Agent或者diffusion model新工具， 中老年人唯一能看懂的，就是抖音、youtube、公众号、小红书上无穷无尽的AI焦虑大水逼文章，挨个自己往里套， 跟每天上百度百科搜癌症高血压糖尿病的老年人一样，越看越焦虑，越看越觉得自己马上要死了。 AI工具的爆发，本质上是个人学习能力的最大平权， 无论你是清华在职EMBA，压榨学生吃红利的院士长江学者，还是吃资源人脉红利的地方律所合伙人，还是常年吃政企关系饭接微信小程序和php外包的小包工头，还是民办三本、英国澳洲商科水硕进外企管培生一路吃市场经济红利， 在AI平权时代，一切不学习、不懂技术、不学计算机、不看源代码、不摸技术能力边界、不思考产品、不关注行业的人，一律会被公平斩杀淘汰。

豆包最忠实的用户，永远是农村人， 因为他们不懂LLM，不懂agentically解决问题，不懂各种web fetcher/searcher、container这些function calling，不懂goal（我发明的goal driven，dual agent）这些技术， 他只知道，他年轻时最深爱的春晚和综艺大观主持人倪萍，现在正在豆包里为他送上最衷心的祝福。

Codex 在 0.128.0 引入了 /goal，一个不达目的不罢休的 Agent 设计，轻轻松松跑七八个小时，烧 Token 也很猛。 它跟 Spec-Driven Development 不太一样，实现上比较直接，约等于把社区流行的 Ralph loop 内置到了 TUI 里：while :; do cat PROMPT.md | codex; done。 /goal 既不做任务规划，也不做流程编排，它只提供约束和目标。只要目标没达成，它就让模型持续干活。 那它是如何不忘记任务的呢？其实也很简单，它把目标写进了数据库🥲，默认放在 ~/.codex/state_5.sqlite，每次 loop 都会读一遍数据库。当前的设计里，一个 session 只支持一个 goal，无论是进程重启还是 ctrl+c 中断都会自动恢复目标任务。 在任务的恢复机制上倒是做了一些优化，为了避免跟用户抢控制权，/goal 会严格检查当前线程是否处于空闲状态，然后再自动注入一个 continuation prompt 推进下一个 turn，prompt 拼接的内容大概做了这么几件事情：1）把目标转成可验证交付物；2）构建 checklist；3）检查真实产物（文件、输出、测试）。 在 prompt 里还做了比较强硬的检测声明：不接受看起来完成，不要因为 token 预算焦虑就提前完成，不要相信之前的记忆，只要有不确定性就继续干。 这种设计最大的问题就是巨量的 token 消耗，/goal 没有采用对话追加模式，每轮都会发送完整的对话历史，这会导致 token 消耗随轮次 n² 增长，而烧钱的问题完全靠服务器端的 prompt cache 机制来缓解。cache 也不是完全免费，只是成本更低而已，Claude Code 的 cache-hit 价格是 1 折左右，估计 Codex 的价格会更低。 可以这么理解，/goal = 目标驱动（objective）+ 状态感知（budget/time）+ 验收机制（audit）。每一步要做什么，完全交给模型自己来判断，相当于把模型当成一个负责交付结果的工程师。

我在 Solana 中文名活动中获得了奖金，我会按照承诺将奖金赠送给中国朋友们。 Thrilled about projects like @trendsdotfun launching a drive to give a chinese name for @solana China's crypto scene is a powerhouse, huge market, unbeatable community vibes. As an open and inclusive blockchain, solana's got that perfect synergy with them, so a tailored chinese name just makes sense Drawing inspo from solana foundation president @calilyliu 's post, my crew and I whipped up 索拉拉 (suolala), a fierce, long-haired builder chick channeling her energy. She's the embodiment of everyone hustling on solana, turning it into this boundless hub of innovation The solana ecosystem's on fire now: defi, payfi, socialfi, RWAs, perps, ICM, infofi, memecoins, nfts. You name it, build it. Organic growth, killer infra, endless potentia Shout out to all the solana builders like 索拉拉(suolala) Increase Bandwidth, Reduce Latency

飞到 Denver 参加 Laracon，落地睡了一觉起来 9pm 周围的饭店都关门了... 叫个 Uber Eats 换了 5 个 driver 迟迟不来，打电话过去说有人 pick up 了，大概是第一个 driver 偷了 order 🤡

办公室里最浪费人的，不是写方案。 是那些每天重复到想吐的小动作： 找文件、查邮件、建日历、改表格、复制文档、整理共享盘。 Google Workspace CLI 这个工具，就是把 Gmail、Drive、Calendar、Sheets、Docs 这些东西都接到一个命令行里。 说人话：你可以把一堆办公动作变成固定脚本。 比如： 1️⃣ 每天自动拉取某个文件夹的新文件 2️⃣ 把客户邮件整理成表格 3️⃣ 批量创建日历提醒 4️⃣ 搜索 Drive 里的合同和报价单 5️⃣ 让 AI 读取结构化结果，再帮你写日报 这东西不适合所有人，但特别适合做运营、行政、销售助理、项目管理、交付外包的人。 客户不会为“你很辛苦”付钱。 客户只会为“你把混乱的东西整理清楚”付钱。 GitHub：