架构和远方

这让我想起一句话：在 AI 时代，真正稀缺的不是信息，而是注意力。上下文压缩就是在教 AI 如何分配注意力——什么该记住，什么可以忘记，什么需要随时能找回来。

对比 Gemini-cli、OpenManus 与 Manus 的上下文策略，可以看出不同系统在工程实现上的取舍哲学。Gemini-cli 采用实用主义的轻量分层设计，70/30 压缩策略既简单又高效

MetaGPT 里有个产品经理角色，负责协调其他工程师角色；AutoGen 支持 Manager-Worker 模式；Claude Code 更是明确采用了主循环引擎加子任务代理的设计。

看信息架构还是很多年前的事情了，大概是在 2010 年吧，有一本叫《Web 信息架构》的书，当时还在一线，想去做一个架构师，看到架构两个字就冲动买了下来。 有道是「买书一时爽，读书火葬场」 当然，这本

轻率地依赖技术是一种债务，而不是资产。是的，只有合理地使用技术，让这种技术服务于一个简单、清晰、连贯并且已经被深刻理解的概念时，技术才会成为加速发展的根本推动力。相反，当技术没有被合理使用，只是被当作

真正的高手不是掌握了多少技术，而是掌握了技术背后的原理。当你能够从第一性原理出发思考问题时，你就真正理解了技术的本质。 这条路可能不太好走，需要不断质疑、思考、验证。但相信我，这是成为技术专家的必经

当前不再是简单地“调教"模型说出正确的话，而是构建一个完整的信息系统，让 Agent 真正理解任务、掌握必要信息、做出正确决策。这种转变，预示着 AI Agent 正在从实验室的玩具，变成真正能够解决

人生很长，不必着急。但人生也很短，不能迷路。当我们学会站在终点看起点，很多困扰我们的问题都会迎刃而解。因为我们会发现，那些让我们焦虑的事情，在时间的长河里，不过是一朵小小的浪花。如当年韩寒

最近几天 Manus 的新闻不停的出现在我的信息流中，从 Manus 官方账号清空了微博、小红书上的所有内容，到裁员争议，据说将核心技术人员迁往了新加坡。一个从北京、武汉出发的纯正中国公司，最终选择了

在 GitHub 上搜索 "OPENAI KEY=sk-"，你能找到超过 2.5K 的代码记录。是的，是 2500+

毕竟， 空降兵最重要的不是会打仗， 而是先活下来。 而活下来的第一步， 就是搞清楚自己降落在哪里。

做 SaaS 产品这么多年，我发现权限控制是个特别有意思的话题。说它简单吧，很多团队都做得奇奇怪怪；说它复杂吧，掌握了核心原理后其实也就那么回事。 如果你是产品经理、技术负责人，或者正在做 B 端产品

代码是我们与机器对话的语言，但写代码的意义，永远是为了解决人的问题。无论工具如何进化，这一点不会变。 所以，继续写代码吧，带着思考去写，带着责任去写。让 AI 成为你的助手，而不是你的拐杖。

在我们和 AI 聊天中，AI Chat 都采用了一种「打字机」式效果的实时响应方式，AI 的回答逐字逐句地呈现在我们眼前。 在实现这个功能的技术方案选择上，不管是 DeepSeek ，还是腾讯元宝都在

我们过往会用代码行数或者功能交付速度等指标来衡量团队的生产力，当有 AI 编程后，这些传统指标会得到巨大的提升，一天生产几千行代码是常事了。管理者可能会为此感到满意，但实际上，系统内部的技术债务正在快

上周和 GZ 大佬在群里吹水，聊到 AI 编程，其中他所在的大厂已经全面推行 Cursor，他提到在 AI 时代下依赖 AI 会导致程序员失去思考力和代码能力。 虽然 GZ 的观点有些尖锐，但其核心表

对于前端开发者而言，图片占位生成器是一个不可或缺的工具。 在实际开发中，我们经常会碰到这样的场景：产品展示页面的布局已经完成，各个模块都已就位，唯独缺少产品图片。而此时设计团队反馈：「图片素材还在制作

真理，尤其是那些关乎存在本质、宇宙奥秘的终极真理，一旦试图用语言文字去精确描摹，便可能在言说的过程中被简化、被扭曲，甚至失去其本真。

无论是深夜被夺命连环 call，还是眼睁睁看着用户反馈铺天盖地而来，那种感觉，相信大家或多或少都体验过。 当我们不幸经历了一次「刻骨铭心」的线上故障。痛定思痛，除了常规的复盘，我们也许要从一个更系统、

技术人升维的三个关键因素 很多技术人工作几年后都会面临一个瓶颈：技术会了不少，系统也写了不少，但怎么感觉成长速度慢了，价值也越来越模糊了？ 这是因为，在技术从「执行层」往「决策层」和「影响力层」跃迁时