今天和 Claude 讨论一个问题时，突然冒出一个新想法
然后我意识到，这样的想法每天都有
但大部分聊完就散了
所以顺手搭了个小系统：「奇妙实验室」
规则很简单：
一个想法，一张卡片
写清楚它从哪来、为什么值得做、还有哪些没想明白
再标一个状态：
刚冒出来、思考中、在做、搁置、转正
数据全是本地 Markdown
用 git 管理，配一个网页来看
以前的想法是
把“突然的灵感”放在一个无限画布里
现在的结论是还是用html的方式比较合适
本地跑一个轻量服务使用，最主要是可以和agent交互
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学完 DeepSeek Harness 之后
我的 Agent 学习路线：
把主流 Agent 各手写一个 mini 版
DeepSeek Harness
Pi
Claude Code
Codex
Grok Bot
最后做一个多 Agent 并行，mini 版 Conductor
开源的照着代码复刻
没开源的照着公开的原理和行为复刻
只保留最核心的设计
我的代码也会开源，文章同步更新
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今晚美股半导体是彻底崩了
明天的A股
那连续2日涨停的半导体设备ETF还能好吗？
早点睡觉吧，梦里啥都有😰
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江城子·费半夜记梦
两天连板两茫茫
不思量，自猖狂
万亿算力，一夜绿汪汪
纵使开盘应不识
屏满绿，鬓如霜
夜来幽梦忽满仓
小K线，正疯涨
多空相顾，惟有泪千行
料得年年肠断处
费半夜，短线冈
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解释一下
为什么我可以快速学会一个新Agent
因为Agent+harness这套都是后端的原理知识
我在腾讯做了好多年后台开发
用户量过亿、千万DAU、各种创新小项目我都经历过
所以这块我也算经验颇多吧
另外，3月份 🦞openclaw爆火的时候
我就写了一个多任务编排的Agent练手小项目
然后就发现这东西太简单了
所以，我之所以学的快，主要就是经验多和Agent足够简单
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@antiAIvo 大佬请问你是怎么学东西学的这么快的，感觉你从开始学 DSH 到现在也就一周时间，我之前也看过几天，哪怕是借助 AI 也还是看的一知半解，最近学其他东西也是总感觉跟着 AI 学完了还是云里雾里，想请教下一般是怎么通过 AI 学习一个新东西的，AI 讲完会自己手动写代码去理解实现核心逻辑吗
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用1000行代码，把 DeepSeek Harness 的骨架复刻了一遍
迷你版 DSH，加 11 个插件搭出的网页端 Agent
GitHub：
在线看可视化，配 7 篇拆解文章：
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没有 AI 的时候，我一直有个想法：
怎么才能最快看懂一个项目？
我想要的是一个可视化界面：
从发起一个请求开始
能一步一步看到它经过了哪些模块
数据怎么流转，最后怎么返回
就像那道经典面试题：
在浏览器里输入一个网址，按下回车，背后发生了什么？
以前这只能靠自己一行行读代码、在脑子里拼
现在有了 AI，我把这个想法做出来了
第一个拿来试的，是 DeepSeek Harness
左边是整个项目的架构图
请求走到哪一步，对应的模块就亮起来
连线上能看到数据往哪儿流
右边同步显示这一步的真实代码，精确到具体哪几行
一边看流程，一边看代码，整条链路一下子就清楚了
先放一段录屏预览，完整版做好后再再发出来
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我把 DeepSeek Harness
拆成了一个一千行左右的迷你版，在Github开源了
DeepSeek Harness（DSH）有一百多万行代码
但它的骨架只有一个想法：一切皆插件
模型、工具、会话、提示词，连 Agent 循环本身
都是插在同一块「主板」上的插件
这块主板叫 Cordis
DSH 里有 519 个文件 import 了它
读懂 Cordis，就读懂了 DSH 的骨架
但真 Cordis 有两千多行，第一次读源码很容易陷在细节里
所以我做了 NamiDSH：
迷你版 Cordis，大约 680 行 TypeScript
文件结构、API 名字和真 Cordis 一一对应
迷你版 DSH，11 个包，名字和写法都照着 DSH 来
最后用这些插件搭出一个网页端 Agent
npm start 打开浏览器就能对话
可以接 DeepSeek，没有 Key 也能离线跑
迷你，但不是玩具，14 个测试场景
同一份测试分别跑在迷你版和真 Cordis 上，两边输出逐行一致
配套 7 篇文章，从插件、Fiber、依赖注入、事件总线
一直讲到一次提问怎么在插件之间流转
还有一张可交互的架构图方便学习
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以前觉得Claude Opus5.5 根本用不完
原来是没做可视化网页
今天随便搞了几下，就token燃尽了😯
没有 AI 的时候，我一直有个想法：
怎么才能最快看懂一个项目？
我想要的是一个可视化界面：
从发起一个请求开始
能一步一步看到它经过了哪些模块
数据怎么流转，最后怎么返回
就像那道经典面试题：
在浏览器里输入一个网址，按下回车，背后发生了什么？
以前这只能靠自己一行行读代码、在脑子里拼
现在有了 AI，我把这个想法做出来了
第一个拿来试的，是 DeepSeek Harness
左边是整个项目的架构图
请求走到哪一步，对应的模块就亮起来
连线上能看到数据往哪儿流
右边同步显示这一步的真实代码，精确到具体哪几行
一边看流程，一边看代码，整条链路一下子就清楚了
先放一段录屏预览，完整版做好后再再发出来
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民主党拿下两院后
第一件事就要暂停先进AI开发、加强监管，还要禁超级智能
结果昨晚美股半导体集体大跌
今天韩股直接崩了触发熔断，三星海力士暴跌
原来是这个原因
而今天A股半导体设备国产替代还在涨
如果真的暂缓开发了，咱们国产模型
这次，岂不是 经典的那句话：Do nothing，win？
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It’s a Brave New World
Dan Koe @thedankoe 最出名的那篇文章是：
《How to fix your entire life in 1 day》：
如何在一天内修复/重启你的人生
说实话，我之前看过他不少文章
一直觉得很空，标题夸张，情绪饱满
读完像喝了一碗鸡汤，第二天什么都没变
我一度的判断是：这类东西对我没用
因为我对自己有个很清楚的认知
只要目标定下来，我不需要任何人督促
当年为了进大厂，可以没日没夜刷题
为了练身材，可以连续几个月一天两练
但后来我意识到，我可能把这篇文章归错了类
他的核心逻辑大概是：
很多人改变不了，不是因为不够努力
而是从来没想清楚自己在逃离什么
又想成为什么样的人
回头看我那些“自律”的经历，有一个共同点：
目标是清晰的，评分标准是现成的，反馈是即时的
所以我现在的看法是：
这类文章对缺执行力的人有用的部分，对我确实没用
但它对缺方向感的人有用的部分，我以前可能低估了
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正在用Agent的方法做一个“股票交易纪律”平台
我把它叫做Trading Discipline Harness
最近半导体波动很大，一天涨停一天大跌
人很容易冲动误操作
为什么要单独做一个平台？
因为交易软件就在手机上，看盘、下单都在一个地方
行情一跳，脑子一热，手指会比理智快
纪律需要一个和交易隔开的地方
下单之前先来这里
看看自己定过的规则，翻翻过去犯过的错
这个纪律平台会用Agent的方式运转
输入“想买什么、为什么买”的提示词
它自动翻出相关的复盘，逐条对照我的规则
功能会随着我的交易思考，持续迭代更新 🤔
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如何从零手写一个Agent？整了一套 Agent 教程，共18 篇
Claude Code、Codex 这些编码 Agent
内核其实就是一个循环：
模型请求工具，代码执行，结果放回对话，直到模型不再请求
这套教程从100 行代码开始
用 Python 一层一层往上加：
工具、权限、上下文管理、Skills、
接入聊天软件、定时任务、MCP、子 Agent、计划、记忆。
每一课都有能直接跑的代码
每一课末尾都对照主流 Agent 在这一块是怎么做的
最后 7 篇，拿亲手写过的这 11 个零件当尺子
逐个拆解 Claude Code、Codex、Pi、Grok Bot、
DeepSeek Harness、OpenClaw 与 Hermes
看它们各自做了什么取舍
整理完最大的感受是：
主流产品的分歧，大多集中在一个问题上：
安全这一层，交给提示词，还是交给代码
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如果这次由AI带起的半导体狂热真的崩盘了，进入熊市
那么𝕏的所有财经kol该发什么东西呢？
创作素材就此枯竭了.....
AI sucks... completely helpless when it comes to the physical world.
Transformer 这套架构
在结构上就不支持真正理解物理世界
它只是在预测下一个词
而不是预测下一步会发生什么
杨立昆对此有一个非常直白的比喻：
LLM 其实并不知道“玻璃杯从桌上推下去会摔碎”
它只是知道“玻璃杯”和“摔碎”这两个词
在训练文本里经常同时出现
这是一种共现记忆，不是因果理解
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由于我一毕业就年薪几十w了
入职4年就升到T10，加股票就年薪百万了
再加上校招进腾讯
我甚至都没走正式流程
只是电话面试，连人都没见
当时总监只问了我一道巨简单的DP算法
假设你正在爬楼梯
需要爬 n 阶台阶才能到达楼顶
每次你可以爬 1 个台阶 或者 2 个台阶
问一共有多少种不同的方法可以爬到楼顶
人生一切都太顺利了
炒股是我遇到最大的挫折。
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