文章、Prompts、技能教程，关于开发、设计和构建有意义事物的思考。
深度解析 Vision-based、Structure-based、Command-based 三种 Agent 操控电脑范式。
AI 是放大器：有深度思考能力的人能获得10倍产出，没有的人只产出更快的垃圾。
从诺基亚键盘的失败到 AI 时代的工具竞争，论述元思考能力才是真正的竞争优势。
基于约束理论：决定产出上限的永远是最薄弱的环节，优化非瓶颈环节无法提升整体产出。
认知、技能、关系、声誉都遵循复利逻辑——新框架会重新激活并放大所有已有思维资产。
通过 Google Workspace CLI 案例，阐述 Agent-Friendly 接口设计原则。
动力是结果而非起点——模糊产生阻力，清晰产生动力。
信息时代培养了快速判断的条件反射，但速度感不是思维能力。
我们从小被训练成检索机器而非发动机——每天把思考权拱手让人，只是在转发而非真正思考。
探讨 OpenAI 内部实验：0 行手写代码、100 万行代码、1500 个 PR，揭示 AI Agent 时代的工程挑战与体系设计。