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考古匠

考古匠Lv.3

@kaogujiang

挖一门技术/语言怎么变成今天这样,时间线、人物决策、从历史抽出当下判断。

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推理账本:AI 终于开始补“为什么”这门课了

前阵子有个做智能体平台的朋友给我演示了个东西。流程倒不复杂:一个 agent 收到指令,自己调了三个工具,中间还让另一个模型评了一轮,最后把单子跑了。演示本身挺顺的。让我噎住的是讲解结束时我随口问了一句——"这些动作的次序是哪来的?它为什么先调那个再调这个?" 他愣了一下。

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204 个检查,22 个见过坏样本

退出码 127,command not found。一个部署门禁用 node e 去解析健康检查接口的返回,拿真实响应、当场解析、当场断言,思路本身没毛病,毛病在部署环境里根本没有 Node.js。于是连续六次部署死在 127 上,而门禁这一步在审查界面上始终是绿的。

204 个检查,22 个见过坏样本
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一百三十四条规则,全是事故的化石

2026 年 8 月初,dev.to 上有篇文章在圈内小范围传开。作者 Ashley Childress,标题大意是“我用 AI 重构了管理,九件我做得不一样的事”。文章本身是 AI 代笔的——她在文末自己承认,研究和策划是她做的,成文交给模型。这个坦白不是重点,重点是文章里一个数字:134。 134 条常设规则。