自进化AI

摘要：用 AI 做大范围结构调整时，对话顺、diff 干净，很容易一路合并下去。真正麻烦的是：错误不会在当下报错，只会在几周后的需求里结账。我在 skillLite 里踩过一次完整的「加抽象层 → R

我的质疑文章不会大家发现，毕竟个人开发者也干不过资本和团队，就当是一个角落无声的质疑吧。而是一份基于公开仓库时间线、实现细节与方向可发现性的来源追问。

摘要：大模型写 Rust 时常见 unwrap/expect 走捷径、忽略 crate 分层边界、以及「单测绿了但业务契约漂移」的局部最优。本文以开源项目 SkillLite（全仓 .rs 约 7.5

AI Agent 沙箱选型指南：五种隔离架构，你的场景该选哪个？ 一、选型的核心矛盾：安全深度 vs 运行开销 沙箱选型本质上是一个二维权衡： 没有"最好"的方案，只有最匹配你场景的方案。选型的关键在

当 Agent 拥有了"自我进化"能力 AI Agent 框架百花齐放，特别是agent skills协议被广泛使用，以及OpenClaw的项目的出圈—— 调用工具、执行代码、完成复杂任务成为刚需

持续维护SkillLite快3个月，开源也将近2个月时间，最近看了一下项目的rust的代码量已经接近5w行，这个量级对于Rust项目来说是一个需要重点Review和历史代码债务清理的时间。

最近在做 SkillLite，一个用 Rust 写的自进化 Agent 引擎。做到规划系统这块时，我意识到一件事： 让 Agent 显式地改计划，比让它偷偷改主意，更适合做一个真正能进化的工程系统。

本文分享 [skillLite](https://github.com/EXboys/skilllite) 项目在 AI Agent 工具调用场景中，对长文本处理的设计思考与实践。日常踩坑记录，希望对