当遇到bug尝试3次解决不了，停下来→root cause analysis→github and web search similar issue with solution → implement solution → still not work, must stop → for human check。对于可以实验和代码的，不是让ai讲，是让ai先做，总会在出错和解决的时候了解到更多信息和

这套架构的设计过程本身也很有意思——我最开始只有一个模糊的想法"要不要搞多个 agent"，然后在和 Gemini 反复讨论之后才确定了"三权分立"的框架。Lag-1 特征：如果你忘了按股票代码分组再 shift，你的"昨天的收益率"实际上可能是另一只股票的今天收益率——数据能跑，结果是垃圾。：三权分立的核心价值——架构师只规划、SDET 先写测试、Dev 只写代码，职责隔离让每个 Agent 都

Auto Mode / ultraplan / ultrareview 这类改动，不是"AI 变聪明了 0.5%"，而是**"AI 能干的任务类型多了一大类"**。的东西：你告诉它"这件事你用 10 万 token 之内搞定"，它会看着倒计时规划工作节奏，快到额度时自己收尾。Anthropic 选择"安全 > 能力"。如果你之前让 AI 改 Word 的修订、调 PPT 的排版，结果经常是"看着对

我和 Gemini 讨论了整个 rolling beta 的正确实现方式之后，当 Claude Code 给我看它的 Plan 时，我才能看出"手写循环"这个问题。如果一个问题完全超出你的知识范围，你也看不出 AI 的错误——所以学习本身无可替代。如果直接打开 Claude Code，让它"帮我写这个数据处理程序"——结果往往是：生成了代码，跑起来了，但你完全不知道它做的对不对。如果我跳过了这一步

Auto Mode / ultraplan / ultrareview 这类改动，不是"AI 变聪明了 0.5%"，而是**"AI 能干的任务类型多了一大类"**。的东西：你告诉它"这件事你用 10 万 token 之内搞定"，它会看着倒计时规划工作节奏，快到额度时自己收尾。Anthropic 选择"安全 > 能力"。如果你之前让 AI 改 Word 的修订、调 PPT 的排版，结果经常是"看着对

Phase 3 的设计特别有意思：把AI的输出匿名化——不告诉评审者哪些战争来自AI、哪些来自概率模型、哪些是历史——让人类专家盲评哪组"最像真的"。——在常规的军事对比之外，新增了宗教张力 × 宗教距离的交互项。所以当AI模式跑出1660万战争死亡、几乎命中历史的1670万时，这不是因为AI"背了答案"——它是从零开始，自己博弈出了一个和真实历史惊人相似的结果。不是一个上帝视角的AI预测战争，而

这套架构的设计过程本身也很有意思——我最开始只有一个模糊的想法"要不要搞多个 agent"，然后在和 Gemini 反复讨论之后才确定了"三权分立"的框架。Lag-1 特征：如果你忘了按股票代码分组再 shift，你的"昨天的收益率"实际上可能是另一只股票的今天收益率——数据能跑，结果是垃圾。：三权分立的核心价值——架构师只规划、SDET 先写测试、Dev 只写代码，职责隔离让每个 Agent 都

我和 Gemini 讨论了整个 rolling beta 的正确实现方式之后，当 Claude Code 给我看它的 Plan 时，我才能看出"手写循环"这个问题。如果一个问题完全超出你的知识范围，你也看不出 AI 的错误——所以学习本身无可替代。如果直接打开 Claude Code，让它"帮我写这个数据处理程序"——结果往往是：生成了代码，跑起来了，但你完全不知道它做的对不对。如果我跳过了这一步