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有时候不得不怀疑要做家务机器人的创始人是不是从来没有雇佣过阿姨。

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Cursor工程师的Loop工作流
“写Loop，其实主要是把你自己会怎么检查工作写下来”
Cursor工程师Eric分享一篇构建Loop的心得
1. 先定义「什么叫做完」，而且必须是 AI 自己能验证的 不是「帮我优化一下」，而是给一个可打分的目标
例如模型/评测任务 → 分数要涨
前端页面 → Playwright 跑通 + 截图确认
性能优化 → p95 降到指定线以下
数据清洗 → 校验失败行数归零
所以，写 loop 主要是把「你自己会怎么检查」写下来
2. 把任务包进Loop，重点是停止条件 改一点 → 测一下 → 变好就保留，变差就回滚 → 继续。
什么时候停：达标了 / 连续几轮没进步 / 没思路了 / 卡住需要人拍板。
3. 让 AI 来找你，而不是你守着它
他给 agent 配了通知通道（发到 Slack），开始时、有意外时、做完或卡住时 ping 他。你的回复就是循环的下一步输入
4. 跑在云端，然后开下一个任务放云上跑几个小时。一个循环跑起来了，就开下一个。三个都在等你决策时，就停止开新的，去做 review
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Loop Engineering 里最重要也最难的是 user in the loop
除非你的产品不是给 user 做的
@aigc1024

Gpt就是那个你有时候觉得有点太油滑 讨好你 但还是比那个偏科只爱写代码的种族主义偏执狂Claude和有原生家庭问的Gemini 靠谱的多的小助理
@aigc1024

和 AI 合作的全部难，归根结底就是人类社会自己几千年自己也没弄明白的那个问：如何外行领导内行。

下周一去一家机器人初创公司咯～
今年3月底从工作6年的老东家离职；
在新疆玩了1个月，同时面试；
5月初入职某公司AI部门，6月底离职；
在北京玩了8天，同时面试；
7月初入职机器人公司。
哈哈哈，2026年的一半时间，边玩边打怪边升级。
都是我最喜欢的新鲜前沿领域。
体验了“心想事成”的玄妙。
不愧是我。
😄
@aigc1024

Token 分配的艺术
Opus 4.5 诞生到 Fable 5 的仅仅半年，AI 生态的基础层已经飞跃了 N 次；但大多数人还停在 Chat 时代。核心的分野只有一个：你是否真正懂得 Token 经济学。
最重要的基本功，是你亲手摸过多少个 SOTA 模型和应用层，以及把它们组合之后会长出什么。“理解”听上去是个主观的词——但它和”在一座超大城市里长住过”是同一回事：没有数千小时的深入体验，你只是个观光客。
再往上，是 Harness 和业务建构本身。这些东西无法脱离实战。正如费曼那句：「凡我不能创造的，我便不曾真正理解。」
Jacob Bank 说得极准：风险就是停滞。不是不确定让你危险，是原地不动让你危险。
大公司还在按桌游的规则玩——排名、职级、晋升通道，热火朝天。只是那张桌子，摆在一艘正在下沉的船上。固定薪水、固定预算、固定工具链——大公司给你的是一份包餐。如果你从不需要练”分配”这块肌肉，因为分配是别人替你做的。在那套系统里，你不是分配资源的人，你就是被分配的那个 Token。
而另一边，AI Native 团队、新一代企业家、科学家和创作者，在做一件完全不同的事：不是把 AI 塞进旧流程，而是以算力为轴，重造工作流、重造整个业务的运作方式。
回到基本：编排，正在成为这个时代最核心的读写技能。
@aigc1024