自从我的卡盒小程序功能稳定后，我就开始把整体的 UI 和交互继续打磨。之前因为时间原因想要先上线给大家看看反馈，所以有的地方妥协用了一些原生的 API，自己感觉还是差点意思，这几天下班后就开始继续优化，但是改造 UI ，重复和琐碎的事情太多了，于是我就想到这种事情交给 AI 做应该很不错，所以也开始用上了 cursor，不得不感叹 cursor 真强啊。实话说，就在这两三天，我干了之前自己做一周左

如果你读到这里，可能会有点纠结说：“我是不是要一下子把全店的图都重做一遍？” 说实话我并不建议这么干。那样的代价太大，而且很难客观评估到底是哪一步带来的收益。更好的办法是，从一两款你最熟悉、数据也最容易观察的产品开始，做一个小而清晰的实验。挑出一款目前转化率一般但流量还不错的商品，为它重新准备一套更用心的产品图：从首图开始，重新思考「买家第一眼需要被什么打动」；在详情图里，把多角度、细节和场景补齐

API 文档是一份说明书，它告诉开发人员以及其他相关人员如何使用你的 API 以及其服务来实现特定目的。API 文档 通常包含代码示例、教程以及有关函数、类和返回类型的详细信息。从本质上讲，它为开发人员提供了与应用程序接口建立集成和使用软件进行应用程序接口调用所需的所有信息。API 调用是第三方开发人员向平台的 API 发出的一种请求。文档中对 API 如何调用进行了描述，告诉开发人员可以让 AP

自从我的卡盒小程序功能稳定后，我就开始把整体的 UI 和交互继续打磨。之前因为时间原因想要先上线给大家看看反馈，所以有的地方妥协用了一些原生的 API，自己感觉还是差点意思，这几天下班后就开始继续优化，但是改造 UI ，重复和琐碎的事情太多了，于是我就想到这种事情交给 AI 做应该很不错，所以也开始用上了 cursor，不得不感叹 cursor 真强啊。实话说，就在这两三天，我干了之前自己做一周左

我最近一直在琢磨一个问题。我用的 AI 助手,Claude 也好、ChatGPT 也罢,写代码、总结文章、头脑风暴,都做得挺好。但每当我想让它真正融入我的工作流,那种无力感就来了。比如说,我想让它帮我整理 Google Calendar 里的会议,根据散落在 Notion 各处的会议纪要,生成一份周报初稿。如果周报里提到了某个项目,再自动去 GitHub 上拉取最新的进展。办不到。它知道世界上几乎

月之暗面把它叫做"Thinking Agent"，核心理念是"模型即 Agent"。简单说，这个模型不只是回答问题，它会主动思考、调用工具、再思考、再调用工具，像人解决复杂问题一样一步步推进。最夸张的是，它能在一个任务里连续执行 200 到 300 步工具调用，中间不需要人插手。比如你让它规划一次伦敦看 Coldplay 演唱会的行程，它会自己搜索演出信息、查日历、订机票、找 Airbnb、预订餐

ReAct 设计中最深刻的洞见在于，它坚持让推理和行动交替 (interleaved)进行，而不是像 Plan-and-Execute 那样分离 (separated)。正如之前分析的，分离式设计的主要缺陷在于其僵化性。交替模式的优势体现在“适应性”上：处理动态环境：世界是不断变化的。一个预先制定的计划很可能在执行中途就因为环境变化而失效。ReAct 的交替模式让 Agent 可以在每一步行动之后

我已经很多年没在线下玩过狼人杀了。不是我不爱玩，是毕业之后凑齐 8 到 12 个人太难了：时间对不上、地点对不上、状态也对不上。狼人杀当然是社交游戏，但我真正念念不忘的，是只靠只言片语盘出真相的推理快感——以及人在桌上互相试探、互相带节奏、互相嘴硬的那股活气。。桌上除了我们俩，其他玩家全都是 AI。你随时随地开一局，能真的玩 10～20 分钟的完整对局；更有意思的是，你还能看大语言模型在高压博弈场

Vibe Coding 不是银弹。它有能力天花板，搞不定真正复杂和创新的任务。它会产生低质量的代码，给未来的维护和调试埋下巨雷。它可能留下你意识不到的安全漏洞。认识到这些局限性，不是为了劝退你，而是为了让你能更理智、更清醒地使用这个工具。把它当成一个给你打下手的超能实习生，而不是一个可以全权委托的 CTO。你可以让它帮你快速盖起一座毛坯房，但房子的结构设计、水电线路的规划、以及最终的质量验收，必须

要理解 AI Agent，我们得先把它和我们已经很熟悉的东西做个比较，比如 ChatGPT 这样的聊天机器人。我们现在是怎么使用 ChatGPT 的？我们问一个问题，它给一个答案。我们让它写一段文案，它生成一段文字。这个过程，本质上是一种“一问一答”的对话模式。它是一个知识渊博、文笔流畅的“回答者”或“生成者”。但你有没有发现，它的所有动作，都局限在那个对话框里。你让它帮你订一张明天去上海的机票，