森哥 Ideas

一个会说但不会做的助手你有没有遇到过这种情况：你问 AI 一个问题，它给你一段完美的回答，但你需要自己去执行每一步。 “帮我把这个 bug 修了。” 它会告诉你：打开某个文件，找到第 42 行，把 foo 改成 bar，然后运行 npm test 验证。 说得头头是道。但它自己不动手。 这就像你雇了一个顾问，他坐在旁边指点江山，但从来不碰键盘。你得自己打开编辑器、找到那一行、改完、跑测试、看结果、再回来告诉他”改完了，但测试还是挂了”。然后他再给你下一步建议。 来回折腾几次，你就会想：你能不能自己来？ 这就是为什么 Agent 需要”眼”和”手”——不只是语言能力，还需要感知世界的能力和改变世界的能力。 眼：让 Agent 看见世界一个没有感知能力的 Agent，就像一个蒙着眼睛的人。你得不停地口述周围的环境，它才能给出建议。效率极低，而且你描述的信息永远是有损的。 浏览器就是 Agent 的眼睛我最近的实践中，给 Agent 接入了一个浏览器工具。它能做什么呢？ 打开网页：直接访问 URL，看到页面内容 获取快照（Snapshot）：拿到页面的 accessibility t...

A Real ScenarioI’ve been using an AI Agent recently to help me with all sorts of tasks — building a blog, writing a component library, tweaking styles, deploying code. After a few days, I noticed something interesting: It remembers that I prefer pnpm, knows my GitHub username, remembers I said “get rid of the top banner,” and even knows my WeChat ID. But sometimes it makes rookie mistakes — like reverting a bug fix I’d already confirmed, or forgetting a preference I’d explicitly stated. This ...

一个真实的场景最近我一直在用一个 AI Agent 帮我干活——搭博客、写组件库、调样式、部署代码。几天下来，我发现一个有意思的现象： 它记得我喜欢用 pnpm，记得我的 GitHub 用户名，记得我说过”顶部大色块不要了”，甚至记得我微信号是什么。 但有时候它又会犯一些低级错误，比如把已经修过的 bug 再改回去，或者忘了我之前明确说过的偏好。 这让我开始认真思考一个问题：在大模型上下文窗口已经动辄几十万 token 的今天，Agent 的记忆管理到底应该怎么做？ 上下文窗口够大，就不需要记忆了吗？很多人有一个直觉：模型的上下文窗口越来越大，128K、200K、甚至 1M token，是不是把所有历史对话塞进去就完事了？ 答案是：远远不够。 原因有三个： 1. 成本问题是硬约束即使模型支持 1M token 的上下文，你真的要每次推理都把所有历史塞进去吗？按照目前的 API 定价，一次百万 token 的推理调用，成本可能就是几块钱。一个活跃的 Agent 一天可能要推理几百次。 算一笔账：如果每次都用满 1M 上下文，一天的 API 费用可能就要上千。 这对个人开发者来说完全...

実際のシナリオ最近、AI Agentに仕事を手伝ってもらっている——ブログ構築、コンポーネントライブラリ作成、スタイル調整、コードデプロイ。数日使って、面白い現象を発見した： pnpmが好きなことを覚えている、GitHub ユーザー名を覚えている、「トップの大きな色ブロックは不要」と言ったことを覚えている、私のWeChatIDまで覚えている。 しかし時々低レベルなミスをする。例えば、すでに修正したバグを元に戻したり、以前明確に言った好みを忘れたりする。 これにより、真剣に考え始めた：大規模モデルのコンテキストウィンドウが数十万トークンにもなる今日、Agentのメモリ管理はどうあるべきか？ コンテキストウィンドウが十分大きければ、メモリは不要か？多くの人が直感的に思う：モデルのコンテキストウィンドウがどんどん大きくなり、128K、200K、さらには1Mトークンになれば、全ての履歴会話を詰め込めば済むのでは？ 答え：全く不十分だ。 理由は3つある： 1. コストは厳しい制約モデルが1Mトークンのコンテキストをサポートしても、本当に毎回推論で全履歴を詰め込むのか？現在のAPI価格で、1...

Ideas Fade AwayHave you ever had this experience: you suddenly figured out a technical problem while taking a shower, or a brilliant product idea popped into your head during a walk, but by the time you sat down at your computer, it had already become as vague as a dream? I’ve had it too many times. The brain is for generating ideas, not for storing them. If you don’t write them down, those flashes of inspiration will disappear forever into the river of time. A blog is my external memory. Wri...

想法会消失你有没有过这样的经历：洗澡的时候突然想通了一个技术问题，或者散步时冒出了一个绝妙的产品 idea，但等你坐到电脑前，它已经模糊得像一场梦。 我有过太多次了。 大脑是用来产生想法的，不是用来存储想法的。如果不写下来，那些灵光一闪的瞬间就会永远消失在时间里。 博客就是我的外部记忆。 写作是最好的学习费曼说过，如果你不能用简单的语言解释一个概念，说明你还没有真正理解它。 写技术博客的过程就是费曼学习法的实践。当你试图把一个知识点写清楚的时候，你会发现自己以为懂了的地方其实还有漏洞。填补这些漏洞的过程，就是真正学会的过程。 写作不是学习的结果，写作本身就是学习。 留下痕迹互联网上的内容越来越多，但真正有价值的个人表达越来越少。社交媒体上的内容转瞬即逝，算法决定了什么被看到、什么被遗忘。 博客是属于自己的一片空间。不需要迎合算法，不需要追求流量，只需要诚实地记录。 十年后回头看，这些文字会告诉你，你曾经是怎样思考的，你走过了怎样的路。 这个博客会记录： 技术笔记 — 前端、工具链、架构设计 产品思考 — 用户体验、产品设计 工具效率 — 让工作更高效的方法 随想 — 生活中的...

アイデアは消えるこんな経験はありませんか？シャワーを浴びている時に突然技術的な問題が解けたり、散歩中に素晴らしいプロダクトのアイデアが浮かんだりしたのに、パソコンの前に座った頃には、それが夢のように曖昧になってしまう。 私は何度もそういう経験をしてきました。 脳はアイデアを生み出すためにあるのであって、アイデアを保存するためにあるのではありません。書き留めなければ、あの閃きの瞬間は時間の中に永遠に消えてしまいます。 ブログは私の外部記憶です。 執筆は最高の学習法ファインマンはかつてこう言いました：「もしあなたが簡単な言葉で概念を説明できないなら、それはまだ本当に理解していないということだ。」 技術ブログを書く過程は、まさにファインマン学習法の実践です。ある知識ポイントを明確に書こうとする時、自分が理解したと思っていた部分に実はまだ穴があることに気づきます。これらの穴を埋める過程こそが、本当に習得する過程なのです。 執筆は学習の結果ではなく、執筆そのものが学習なのです。 痕跡を残すインターネット上のコンテンツはますます増えていますが、本当に価値のある個人的な表現はますます少なくなっ...