2025 年 12 月，豆包手机助手尝试通过识别屏幕和模拟点击操作微信、银行等应用，随后与部分应用的风控发生冲突。到了 2026 年 6 月，微信开始通过与手机厂商合作，向外部助手开放发送消息和发起音视频通话等少数能力。这两个案例都在做跨应用操作，但底层方式并不相同。前者使用手机系统提供的操作权限，模拟用户点击界面；后者由应用主动提供可以调用的能力。理解这一区别，才能解释 A2A 为什么会出现。

我最近一直在迭代自己内测中的 App（应用）器物册的功能，但它到底该做成什么样，我自己也在纠结。所以也会询问一下内测用户的 建议，还有朋友的建议。最开始我还是靠截图和文字讲。这里加条竖线，那里少放一张卡，右边排具体文字。可对方没看过器物册的实际内容，压根不知道我在说什么。这就像隔着电话摆家具。我说沙发放左边、柜子靠右边；你脑子里那间房，可能和我的根本不是一间。刚好看到 Codex 的Visuali

现在在新的桌面端里，Codex 已经可以直接引用同一个账号里的 ChatGPT 对话，把前面的讨论作为上下文使用。如果有一个产品能让用户说出“帮我把这件事做了”，然后几乎立刻明白这件事指什么，找到该用的工具并继续执行，最后把结果交回来，它就不再只是众多工具里的一个，而会成为工作开始的地方。但两边的对话是分开的，目标、限制和前面做过的判断，经常还得自己复制过去。更适合第一次尝试的，是一个半小时到两小

现在在新的桌面端里，Codex 已经可以直接引用同一个账号里的 ChatGPT 对话，把前面的讨论作为上下文使用。如果有一个产品能让用户说出“帮我把这件事做了”，然后几乎立刻明白这件事指什么，找到该用的工具并继续执行，最后把结果交回来，它就不再只是众多工具里的一个，而会成为工作开始的地方。但两边的对话是分开的，目标、限制和前面做过的判断，经常还得自己复制过去。更适合第一次尝试的，是一个半小时到两小

AI编程中的循环工程与约束平衡 Boris Cherny等开发者发现，AI编程工具（如ClaudeCode）可通过循环自动化执行任务，减少手动输入，但单纯依赖循环存在偷懒、自夸和目标漂移等问题。Mitchell Hashimoto提出的“harness engineering”强调，模型外的一切控制机制（工具、权限、验证等）才是关键。例如，独立子代理验证（如dgoal工具）可解决循环自我验证的偏差

首先我先说说不适合用的情况：1. 如果你是有条件可以买 claude 官方套餐，那么我不建议你接其他的。2. 如果你只用一个模型，那我觉得你也没必要接多一层 9router，因为这样也会带来一些延迟。但如果你已经符合下面任意一种情况，我会觉得它很值得试：1. 但你手里已经有多个 coding plan、多个模型来源2. 你会在不同来源之间反复切换3. 你不想每次切来源都重配客户端4. 你希望知道自

首先我先说说不适合用的情况：1. 如果你是有条件可以买 claude 官方套餐，那么我不建议你接其他的。2. 如果你只用一个模型，那我觉得你也没必要接多一层 9router，因为这样也会带来一些延迟。但如果你已经符合下面任意一种情况，我会觉得它很值得试：1. 但你手里已经有多个 coding plan、多个模型来源2. 你会在不同来源之间反复切换3. 你不想每次切来源都重配客户端4. 你希望知道自

到这里我们的旅程就差不多结束了，因为我们的主要功能都已实现，接下来更多的就是通过微调来实现我们的具体功能。所以我这里直接上链接吧，https://echomind-2my.pages.dev/  但是由于API 并发限制，所以不一定能够及时响应哈～

AI工具使用不当反而增加工作量，主要原因是任务目标模糊和启动门槛降低但收尾成本增加。正确方法应把AI当作执行者而非外包方：先拆解任务、传递上下文，采用测试驱动开发模式。AI时代最稀缺的是任务编排与验收能力，以及判断值得做的能力。建议普通人利用行业经验开发细分领域产品，用低成本AI工具快速验证。核心转变在于从模糊指令到共同规划，实现人机协作的高效工作模式。