引言
记忆力不好、琐事缠身、跨平台切换头大……这大概是每个开发者/工程师的日常。这两天，我经历了一场从“拼命划火柴”到“看它自动烧成篝火”的神奇旅程。我发现，与其提前为 AI 准备无数个功能，不如建立一套机制，让它在解决问题的过程中“自我进化”。
1. 痛点：被困在繁琐的“胶水逻辑”里
我们每天的工作不仅仅是写代码，更多的是在不同的软件间“横跳”：
- 在 Obsidian 记笔记。
- 在 Excel/Word 算数据、写报告。
- 在 AutoCAD 绘图。
- 在 Git 提交代码。
- 在 微信/QQ 汇报进度。
我最初的想法是：我得给 AI 写好每一个 Skill，教它怎么操作这些软件。于是，我前两天拼命地创建智能体、写脚本、填文档。
2. 架构：给 AI 一套“基因”而不是“指令”
在折腾的过程中，我无意中建立了一套 “智能体 + 技能 (Agent + Skill)” 的架构。
- .trae/agents: 存放底层控制脚本（物理层）。
- .trae/skills: 存放 Markdown 格式的技能说明（认知层）。
- agent_registry.json: 一个中心化的“身份证”索引。
这个架构最精妙的地方在于：它不是死板的程序，而是一套进化规范。
3. 转折点：当 AI 开始“在线修路”
今天发生的一幕让我意识到：我之前的“辛苦活”其实是在给系统做“基因初始化”。
当我提出一个复杂的跨平台需求时：
“帮我搜索最新的公路设计规范，生成摘要，画个对比图插入 Word，最后提交 Git 并发给经理。”
AI 发现它现有的 Skill 库里没有“Word 插入图片”的能力。换做以前，我得停下来去写代码。但现在，它竟然自动分析缺口，修改了自己的底层控制器，并补齐了 Skill 文档，然后一气呵成完成了任务。
这种“即时技能进化 (Just-in-Time Skill Evolution)”让我震惊： 系统不再是被动地执行我教它的东西，而是根据我的需求，自动在解决问题的路径上“修路”。
4. 核心思考：不要过度设计，要驱动进化
通过这次实践，我总结了三点经验：
- 不要预设所有功能：你永远不知道明天会有什么新需求。
- 建立标准模板：只要地基打得好（规范的目录结构、清晰的注册机制），AI 就能在框架内自我施工。
- 需求就是养料：每一个“新难题”都是系统进化的契机。
5. 结语
人脑的记忆力确实有限，但我们可以把“解决问题的逻辑”沉淀成系统的“肌肉记忆”。
这两天我拼命创建智能体，并不是在做无用功，而是在点火。现在，火已经烧起来了，我只需要负责“想”，它负责“学”和“做”。
作者：[您的名字/掘金 ID] 写于 2026年1月23日，与我的 AI 搭档共同完成。
