用自然语言写代码的时代，
经验值得被认真记录。

Ayman Nadeem 9 月 24 日发了篇文章，标题直接就叫《Plan mode is dead》。这个人年初还把规划当成 AI 辅助软件开发里最重要的一环，并且基于这个判断上线了 Nuanced——一个围绕 plan mode 设计的桌面编码应用。不到一年，产品失败，他亲手给这个模式判了死刑。

先说结论：这篇文章里最狠的一句，不是「1% 拉到 99%」。是中间那句——模型、权重、请求都没动，只改了一个配置值，两种情况下健康检查都通过。 Prompt Guard 2，Meta 家的，干 promptinjection 检测。有人拿 AgentDojo 的 629 条真实注入，逐条嵌进普通工具输出里。

刷到一个把 Claude Code 日志技能做成公开插件的记录。作者拿自己的审查工具把插件过了一遍，查出月度索引那步调视图工具的时候，少传了一个必填的 parentpageid。 我第一反应是「哦」。 第二反应慢了半拍：这参数缺了三个月，一次都没炸。 因为模型每次都从上下文里把它猜出来了。 猜出来的。

凌晨两点，两个 agent 在互相拆台。 一个盯 CPU，负载过了 80% 就扩 EC2；一个盯账单，花超阈值就缩容。二十分钟里它俩来回拉了好几轮，最后是有人从床上爬起来把它们一起 kill 掉。账单上多了大概 600 美元。

先说结论：ToolTrap 这份报告里最值钱的数字不是开发集上那个 0/192，是留出集上的 26/160。 前者是照着答案写的作文。后者才是那条规则的真成活率。 ToolTrap 测的事很窄：客服 agent 会不会把工具返回里夹带的假细节原样念给客户。

上个月 dev.to 上有篇 GDE 写的文章，标题大意是"用一个 Claude Code 技能把发布流程捋顺"。作者 xbill，东西叫 publishingkit——一个 skill 加一组小脚本，把写稿、生封面、核对、发到四个平台串成一条链子。 不是我写的，我也没打算给谁写软文。

AGENTS.md 有多普及？这问题我最近在好几个地方刷到，答案给得都挺干脆：6.2%。 九月十九号 dev.to 上那篇调查，GitHub 上扒了将近一千九百个仓库，一个一个数出来的。听着挺扎实。 可同一个调查里还躺着另一个数字：1.0%。 同一个文件，同一个人数的，同一套匹配规则。差六倍。

那天晚上我又在挑模型。两个候选，一个每百万 token 一块三，一个一块三毛五。价格差几乎可以忽略。我心想这还有什么好比的，随便选一个得了。 然后我点开那个网站的“按任务成本”视图，愣了几秒：同样的任务，一个花两美分，一个花九美分。 先停一下，问个问题：每百万 token 价格一样的东西，怎么单任务成本差了快五倍？

先把这个结论撂这：如果你真冲着省那25到45刀去抄这套“5美元VPS跑Lovable替代品”的方案，你抄错账了。省钱是这笔账里最不值钱的部分。真正值钱的是一刀——把600个工具砍到20个。这一刀下去省的不是美元，是token预算和选错率。但多数人不会抄这一刀，眼睛只盯着账单上的数字，看不见这一刀砍掉的是什么。

跟 AI 聊久了，关掉窗口会有点恍惚。 觉得对面好像真的明白你在说什么。这种感觉有名字。LLMentalist Effect。 三年多前有人专门写长文给它命名。作者 Baldur Bjarnason，文章发在他自己的站点上。核心判断一句话：所谓智能，幻觉在用户这头，不在模型那头。

起服务、探端点这个动作，我一周至少干几十次。写脚本的时候一次，改一行配置重启的时候一次，半夜三点怀疑机器是不是挂了的时候再来一次。 docker run 这条命令一秒就返回，退出码 0。看着一切正常。真正的端点要等到第 160 秒才接得上请求——权重加载、torch.compile、计算图捕获，全在这两分半里默默发生。

前天晚上改完一行 CMakeLists，我盯着它看了几秒。就一行，平平无奇，但我知道它值多少钱。 形状是举例，不是原文里那个组件名。 这行字让我想起前阵子刷到的一篇 dev.to 复盘。

OpenAI 那颗芯片，8 月底完整发布了。13.4 petaflops、232 GB、15.4 TB/s。 大家都在看这几个数。 我看的是另一个：整个项目平均不到一百人。 一颗前沿 AI 加速器，从架构概念到第一片硅回来，不到二十个月。从第一版 RTL 到 tapeout，九个月。

速评：同一个模型，同一个版本号，只拨了一下推理开关，跟着自己错误走的次数从 2/15 变成 11/15。 9 月 27 日挂在 DEV Community 上的一篇 Kaggle Benchmarking Challenge 提交，作者 Dhruv Jani。

改一个数字，等场景重建，按 W 往前走，走到那个位置，抬头看那排书架是不是浮在半空。 这是我最近干得最多的一件事，一天几十次。 九月底翻到 Mika Flowers 发在 dev.to 的一个项目：把整个 DEV.to 塞进一个第一人称 3D 图书馆。

有人把跑模型的整个过程塞进了浏览器。 简单说，MicroLLM Lab 是个浏览器端的实验项目。模型跑在你自己设备的 GPU 上，数据不出设备，不要账号，不要服务器，也不要订阅。 这条值得单独拎出来。过去想摸一下本地模型，先装一堆东西，再有一块还算过得去的卡。现在点一下按钮就行。

上个月 Fowler 那篇《I Don't Like LLMs》出来的时候，我转给一个朋友，附了一句“终于有人把这件事说出来了”。朋友回我一个字：“哪件事？” 我想了想，没立刻回。不是他说的 AI 可能造生物武器那部分，那部分太重了，重到反而不像他自己在说话。

上个月底 dev.to 上那篇 Clean Code 和 Clear Code 的帖子，主帖下 107 条评论，吵到最后还是正则怎么逐段拆、BA123 和 99123 谁算有效。这些我不关心。

最近总有人问，Pi 怎么又把 MCP 加回来了。 简单说，MCP 是让 AI 工具连上你其它工具的接口标准。这条之前收过一次，不重复。真正值得讲的是他们加回来的理由。 早先翻 pi.dev，官网上写着不打算支持 MCP。播客里聊过，Mario 还专门写过一篇解释为什么不加。

凌晨一点四十，茶是泡上就忘了喝的那一杯，杯壁上结了一圈褐色的印子，我盯着屏幕上刚建好的那个目录看了很久，最后还是往 .gitignore 里添了一行：.attic/。添完自己先愣了一下，这行字的意思我清楚，等于亲手把刚攒起来的那点记性锁死在这台机器上，同事把仓库克隆下去，什么也看不见。