Thinking out loud about
AI and what comes next

同样用 Claude，为什么 YC CEO 的 AI 比你好用 10 倍？ Y Combinator 的 CEO Gary Tan，最近把自己用 AI 的方式完全开源了。 不是那种「我用 ChatGPT 写邮件」的分享，而是一整套结构化的 AI Skill。他让 AI 像一个真正的技术合伙人一样帮他 Review 代码方案。 我认真拆解了其中最核心的一个：Founder CEO Review。 普通人 vs. Gary：从第一步就不一样 普通人用 AI：「这个代码怎么写？」 Gary 用 AI：先回答三个问题 ① 这是正确的问题吗？换个框架会不会更简单？ ② 什么都不做会怎样？这是真痛点还是假设的？ ③ 12 个月后的理想状态是什么？这个方案是最直接的路径吗？ 光这一步，就已经超过 90% 的人用 AI 的水平了。大多数人拿到需求就开干，Gary 的 AI 第一件事是质疑需求本身。 三种模式，像换挡一样切换 📈 EXPANSION 模式 「10 倍野心、2 倍投入的版本是什么？世界上最好的工程师会怎么做？」 ⚖️ HOLD 模式 「最少改动达到目标？超过 8 个文件或 2 个新类 = 警报」 ...

Core Idea AI 正在重塑工程师的杠杆结构。当一个 IC 可以通过 Agent 集群完成原来一个团队的工作时，EM 作为"人力杠杆中间层"的价值正在下降。我选择在这个转折点离开传统职场，用 AI 重新定义自己的生产方式。 GPT 5.4 又发布了。说实话，最近半年大模型更新的速度快到让人有点麻木——每次刚适应完一个版本，下一个就来了。 但对我来说，真正改变一切的其实不是某个具体模型。是 2025 年底那段时间，我突然意识到：AI 已经不只是"好用的工具"了，它在重构我整个工作方式。 趁这个话题还热乎，聊聊我这半年的一些思考——为什么我从一个程序员，一路晋升到管理层，最后又选择了裸辞跑路。 一、Tipping Point：2025 这一年发生了什么 如果让我选一个分水岭，那就是 2025 年。但这个变化不是一夜之间发生的，而是一整年的量变，最终在年底完成了质变。 早期：AI 只是顺手帮你加个速 2025 年上半年，我们开始用 Cursor 之类的工具来辅助编码。但说实话，那时候的 Cursor 充其量就是 Copilot 的一个优化版——你忘了某个语法糖或者某个 API 的写法，它帮你用 Tab 自动补全一下。本质上事情还是你在做，它只是顺手帮你加点速，人的控制权非常足。 后来有了 Claude Code，大家开始尝试把一些小段代码交给它来写。但很快就发现问题：前端代码它确实写得不错，但后端代码的逻辑能力和上下文理解就差很多。那时候的工具有的用 LSP 来做代码索引，有的直接用 grep 之类的纯文本搜索来找上下文关系。虽然能感觉到在进步，但还是经常出错，每一个小功能点都需要人来把关。 那个阶段，我们只敢让它做一天以内的任务。对于一两个星期的长任务？想都不要想——必须手动拆成一小块一小块的 PR，按照我们的规范一步步来。 转折：12 月的量变到质变 到了 11 月底和 12 月，事情开始不一样了。11 月 24 日 Anthropic 发布了 Claude Opus 4.5，12 月 18 日 OpenAI 发布了 GPT-5.2-Codex。 ...

背景：Discord 大面积无响应 某天早晨，多个 Discord 频道突然停止响应。日志显示 DiscordMessageListener 处理时间严重超标： [ [ [ [ [ [ 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 3 : : : : : : 1 1 2 4 5 1 1 6 7 7 2 9 ] ] ] ] ] ] 3 9 再 再 5 1 2 1 次 次 4 3 . . 重 重 3 2 8 5 启 启 . . 6 8 s s e e s s c c e e o o c c n n o o d d n n s s d d s s （ → 9 分 h 钟 e ！ a ） l t h - m o n i t o r 自 动 重 启 一个上午触发了 5 次以上 gateway 重启，用户体验完全崩溃。 ...

Core Idea 一个域名 + Cloudflare Email Routing + Resend SMTP = 无限专业邮箱，收发闭环，零成本。 为什么你需要这套方案 如果你是一人公司，同时跑着好几个项目，你一定遇到过这个问题：每个项目都需要一个独立的邮箱身份。 注册 SaaS 工具要邮箱，试用 AI 产品要邮箱，项目对外联络要邮箱。你总不能每个都去申请一个新的 Gmail 吧？那管理成本会把你逼疯。 Cloudflare 在这件事上堪称赛博活佛。它的 Email Routing 功能完全免费，只要你有一个域名，就能创建无限多的邮箱地址，全部转发到同一个 Gmail。project-a@yourdomain.com、project-b@yourdomain.com、ai-tools@yourdomain.com — 随便造，想加就加，一分钟一个。 具体能干什么： SaaS 注册白嫖：很多工具按邮箱给免费额度，不同邮箱 = 不同账号 AI 工具试用：新工具出来了想试？换个邮箱注册就行 多项目管理：每个项目有独立的对外邮箱身份，专业且不混乱 隐私保护：不用暴露你的真实邮箱 架构总览 整个闭环分两条线路： 收邮件： 别人发到 project@company.com → Cloudflare Email Routing 转发 → stometa@gmail.com 收到 → Gmail Filter 按 To 地址自动打标签分类 发邮件： Gmail 点击 “Send mail as” 选择 project@company.com → 通过 Resend SMTP 服务器发出 → 对方收到的发件人是 project@company.com → 不进垃圾箱（因为有正确的 SPF/DKIM 记录） ...

Core Idea “Agents running in the background” ≠ “Background Agents”。Background Agent 是一个有隔离计算 + 事件路由 + 治理体系的自主交付系统。Ramp 30% PR、Stripe 1300+ PR/周的数据证明：关键不是模型能力，而是 MicroVM 沙箱 + 确定性反馈循环 + 已有基础设施复用 的工程化落地。 零、什么是 Background Agent — 概念框架 在讨论具体实现之前，需要先厘清定义。background-agents.com 给出了一个重要区分： 你可以开多个终端、用 git worktree、甚至在角落放个 Mac Mini 跑 Agent——但那只是 agents running in the background。Background Agent 是一个有完整基础设施和治理体系的自主交付系统。 三层基础设施模型 Background Agent 不是一个工具，而是一个系统。它需要三层基础设施协同： 层 职责 对应实现 隔离计算环境 按需启动沙箱，Agent 在其中安全执行 Ramp: Modal VM / Stripe: EC2 Devbox 事件路由系统 基于触发条件调度 Agent PR 事件、安全漏洞、Slack 消息、定时任务 治理层 权限、审计、故障隔离（blast radius 控制） 人类 PR review、MCP 工具权限控制 Background Agent vs CI/CD 维度 CI/CD Pipeline Background Agent 执行内容 预定义步骤（build → test → deploy） 自主决策（分析问题 → 生成代码 → 验证 → 提 PR） 代码生成 不生成新代码 核心能力就是生成代码 决策能力 无，纯确定性执行 有，能根据上下文选择方案 失败处理 终止或重试 分析原因、自动修复、迭代 高价值落地场景 Agent 最先产生价值的不是"写新功能"，而是大规模重复性工程任务（消灭 toil）： ...

AI 写代码很快，但人类成了瓶颈 如果你用过 Claude Code 或 Cursor，一定体验过这种场景：AI Agent 几秒钟就改完了代码，而你却要花几分钟审查、测试、再给下一个指令。更尴尬的是，当你想同时推进多个功能时，只能在一个 Terminal 里串行等待——Agent 在忙，你在干等。 这就是 AI Native 思维下的新瓶颈：代码生产已经不是问题，人类的注意力和工作流成了限制因素。 Conductor 试图解决的正是这个问题。它的核心理念很简单：既然 AI 写代码这么快，我们就不该一个一个任务串行处理，而应该并发地管理多个 AI Agent。 核心理念：Git Worktree 驱动的并发模式 Conductor 的并发能力建立在 Git Worktree 之上。如果你不熟悉这个概念，可以这样理解： Git Worktree 就像给你的项目开了多个"独立副本"。每个副本共享同一个 Git 历史，但文件是完全隔离的。你可以在副本 A 里改登录功能，同时在副本 B 里修 Bug，互不干扰。 在 Conductor 里，每按一次 ⌘ + N，就会创建一个新的 Workspace（工作区）。每个 Workspace： 有独立的 Claude 对话 有独立的代码副本（基于 Worktree） 有独立的变更历史 这意味着你可以同时开 3 个 Workspace，让 3 个 Agent 并行工作：一个做前端组件，一个写 API，一个修复测试。只要这些任务之间没有太多文件冲突，最后合并就是了。 这种模式彻底改变了开发节奏——从"等 AI 写完 → 审查 → 下一个任务"变成了"分配任务 → 并行监控 → 批量审查合并"。 ...

Google’s Universal Commerce Protocol is now live in AI Mode, letting users buy from Etsy and Wayfair without leaving Search. What this means for DTC brands and indie merchants.

Categories: Quant 资金费率 为什么需要资金费率 币圈比较神奇的点在于有永续合约，和交割合约相较而言就没有了交割日的概念，那么就需要一种机制让永续合约的价格和现货的价格能收拢，控制在一定的范围内，资金费率应运而生。 资金费率的目的就是控制永续合约与现货的两者价格，使价差收敛到0附近，绝对不能让合约价格单飞。 资金费率是在多方和空方之间进行转移的，交易所只负责计算费率，自己并不收取这个费用。费率为正，即多方支付给空方；费率为负，即空方支付给多方。频率上来说，大部分都是8小时1次，也有更高频的，可能就是因为合约本身波动比较大，一般交易所会给出公告。 资金费率的计算 OKX 有很好的文档，链接 资金费率 = clamp（ 平均溢价指数 + clamp (利率 – 平均溢价指数, 0.05%, -0.05%)，资金费率上限，资金费率下限） 溢价指数 = (max (0，深度加权买价 - 指数价格) – max (0，指数价格 – 深度加权卖价)) / 指数价格 U本位的合约的资金费率会根据合约价格的变化发生变化，而币本位的是不变的 这里的现货价格根据几个友商交易所的现货价格通过加权得出 https://www.okx.com/zh-hans/markets/index/btc-usdt， 比如对于OKX来说，Binance和OKX都占据了25%，Grypto 18.8%， Gate12.5%， Bybit 18.8%，然后合约价格是根据盘口的情况拿到的，再来二者相减拿到溢价指数。 这里值得注意的点是利率现在交易所基本上都定位万一的，因为中间的这个clamp有0.05%, -0.05%的限制，也就是说当平均溢价指数在 -0.04% 到 0.06%之间，资金费率都会稳定在0.01% 这里有过往一年的各个交易所的累积费率https://www.coinglass.com/zh/AccumulatedFundingRate 值得一提的是这里做的是每一天的资金费率的累加，这里因为U本位合约是会按照币种的市场价格等比例放大缩小的，就有了一些调优的可能，是能够拿到相对更高一些的收益的 一些回测 首先不同的shrink threshold 表现差别还挺大的，-3% 太过于频繁，在单边下行的环境下，表现很弱势；大部分市场行情里，还是-15% ~ -20% 表现会更好，rebalance的频次不是很高，也能保证膨胀的收益。 如果我们就看-20%的话，从2021年开始到2025-4， 年化收益分别为 115%, 0.3%,12.98%, 17.9%, 1%. BTC 表现会相对好一些。 这个底仓提升了资金利用率，而且能够保证是基本不会亏损的，可以在这个基础上继续去做一些交易，纯合约 + 统一账户，会是不错的叠加了。 B B B B B E E E E E T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - T T - - - - - - - - - - - - C h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 H h 3 5 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 r % % 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 - e % % % % % % % % % % - e % % % % % % % % % % - e % % % % % % % % % % - e % % % % % % % % % % - 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vibe coding 这是最近很火的一个名词，氛围编程，大概意思就是通过和AI Agent的交互，来让AI负责主要代码的编写，工程师的角色或者说任务从一个主要的写代码的人，变成主要的思考框架输出者。 最近深度使用了这种方式，构建了几个project，有从零开始构建的类型，也有去加插件类的对已有代码的外挂式增强，也有直接去改项目的主要代码的。 这里说一下自己的感受 首先整体的使用方式，使用 Cursor, 通过配置 Cursor Rules 以及一些 MCP Tools 来对cursor进行一定的限制和增强。 这点尤为重要，因为大语言模型的一个问题是一定的不稳定性，而在编程当中，保持代码风格一致性，设计模式的一致性，是非常重要的。没有rules的限制，往往会造成每次生成的结果方差很大，无法在同个项目的多次迭代中保持一致。 Prompt 很重要，需要给出足够的上下文，描述清楚你到底想做什么，甚至是想用什么方式做。这些是需要自己去做研究，做 LLM Deep Research 的 – （可以借助openai o1的deep research 能力，或者grok的能力，去迅速掌握某个话题的一些核心的理念） 反馈机制，需要描述清楚你到底最终想要达到什么状态，让LLM确定出如何就算做完了。当前的agent是有工具调用能力的，可以多次迭代，需要使其清楚到底现在进展到了什么程度，是否真的完成了任务。 在上述的三个场景当中，用的最舒服的还是从零开始构建代码，前提是带着比较合理的cursor rules，对于写一些工具类的脚本的场景，还是很适合的，可以很快完成一个功能的开发； 插件式功能开发只要把如何算作完成这件事情定义好，做的也还okay；对于大型企业级工程项目，表现比较一般，尤其是涉及到多文件的改动的时候，如果需求描述不够明确，往往会改动到你没有设想的地方；以及会有一些风格，逻辑的不一致，这很可能会导致你使用更长的时间去调整cursor写出的代码。 Agent 本质上还是依赖于公开网站上的资料，以及已有的一些代码，很不幸工业级代码所占比例在互联网当中感觉占的还是有点少，直接输出的代码质量还是不太行。最近在探索的就是给更多的retro机制，让cursor把每次做的不好的地方记录下来，放到cursorrules当中，这样子至少同样的问题下次不会再犯。 有效，但是是不是很drama。Agent 解放生产力，但是往往很放荡不羁，于是还是需要人来加很多边界。只要人还需要读懂代码，那么就得按照我们约定俗成的方式，设计模式，MVC等等，来按照这些协议去书写更有边界的代码。 未来来了么？ 我想总有一天，工程师会更像产品，对于技能术的要求会变化，考验的是端到端的思考能力，架构能力。哪怕是Vibe Coding，不同的人生成的代码质量还是会很不一样，vibe依旧不是银弹，但是他可以很大程度去增强一个工程师的能力边界，开发速度。试想一个本身就是10x的工程师，在用了这些工具之后，迅速变成30X，50X，这是一种什么体验！