一个退休3年的开发者，同时操控10个AI工具，用AI Agent实现一天600个Commit，甚至发布自己没读过的代码？OpenClaw作者Peter选择用Agent自闭环的方式定义新的协作标准。

这篇继续聊上下文工程方向的开源项目：MarkItDown把PDF/PPT/表格等一键转干净Markdown；Instructor用Pydantic让LLM稳定输出结构化数据并自动校验重试；Semantic Router用embedding 10ms级意图路由，快省可控

大家好，我是Carl，本科入职大厂核心部门做了2年多AI研发，完整经历过寒暑假实习与转正sp的全流程。欢迎和我交流，无论是AI，产研求职，创业，知无不言言无不尽。目前我裸辞在杭州做垂类Agent的创业项目，

再做一次自我介绍吧，我是Carl，一个本科进入大厂做了2年+AI研发后裸辞的AI创业者，完整经历过寒暑期实习与转正sp的全流程，目前关注垂类Agent与企业AI赋能相关方向。不管是AI，创业，产研求职等，我都有许多自己的思考和经验能够分享，也能从大家的问题里了解到很多当下的需求情况，欢迎大家与我交流！大家好，周五发布了Ask me anything后，很高兴收到了大家一系列的问题，了解了很多一线的

这5家公司有个很明显的共同点。传统做法是：我有搜索能力、编程能力、语音生成能力，你买我的能力，然后自己去完成任务。这5家的做法是：你告诉我要什么结果，我直接交付。这个逻辑变化其实很关键。这也就是RAAS，结果即服务的思想。

在通用大模型的顶尖水平上，至少在可预见的将来，欧美公司还会领先。这是算力积累、人才密度、数据优势共同决定的。Qwen、Deepseek、LLaMA，以及几个新兴的开源厂商如Minimax，这些开源模型的迭代速度和社区活跃度，是判断趋势的风向标。当全世界的开发者都在基于你的模型做应用的时候，你就成了事实上的标准。你去GitHub上看看，Qwen和Deepseek的下载量、fork数、issue活跃度

在大模型已经表现出惊人能力的当下，制约我们做出划时代产品的往往不是能力，而是想象力。

AI是放大器：输入垃圾，输出垃圾。决定你能走多远的不是模型多大，而是你的品味多好