煜坤

其实我挺喜欢这样的美女的。

明年可能是AI模型的终局之战，很多模型估计都撑不到明年年中，明年年底基本上很多小公司将会进入倒闭潮，有一部分公司就会被一些巨型公司吞并。

最高杠杆的做法：将「长期可维护性」明确写入规则文件 不要只写“写干净的代码”这类空话。应在 CLAUDE.md 或 .cursorrules 中明确规定： 优先考虑可维护性与可扩展性，而非短期开发速度 禁止引入不必要的抽象 所有改动必须遵循现有的架构模式 每次变更都要主动检查重复代码，并提出重构建议 这类规则文件能让 Agent 长期保持一致的输出风格，是目前公认最有效的实践。

以前大家比的是谁家AI脑子好使，现在比的是谁能让AI干得更漂亮。 什么意思呢？ 模型能力：就像一个人的智商。现在各家AI智商都差不多（GPT、Claude、Gemini卷到顶了）。 工作流设计：就像你怎么安排这个聪明人干活。 差距在哪儿？ 你把一个高智商AI扔进去，不给流程和规则，它照样干得乱七八糟。 但如果你设计好了： 分阶段工作流：先分析 → 再设计 → 然后编码 → 最后测试，别让它一把梭 验证机制：每干完一步自动检查，错了立刻打回 持续优化Skills：把干得好的套路记下来，下次直接用 结果就是： 同样用Claude，有人错误率40%，有人降到10%——差的不是模型，是工作流。 所以2026年的人已经变了： 以前：我写代码让AI跑 现在：我设计工作流让AI自己跑对

MCP 正在变成 2026 年 AI 编程的“USB 接口”。 以前你想让 AI 帮你查 GitHub、看图、查数据库、发 Slack……每个工具都得单独写代码对接，换一个 AI 平台又要重新搞一遍。 现在 MCP 干了一件事：把所有外部工具统一成一种格式。你只要写一个 MCP Server（服务器），Claude Code、Codex、Cursor 这些 Agent 都能直接调用。 就像你有个万能插头，插到哪都能用。 那现在大家怎么用的？ 共识是：别一口气接太多 MCP。 为什么呢？因为每个 MCP 工具的信息都会塞进 AI 的上下文里。接多了上下文直接爆炸（记忆被撑爆，AI 开始犯蠢）。 所以要有选择性地接——只接当下项目真正需要的几个核心工具。 MCP = 把 GitHub、Figma、数据库、Slack、Linear 这些外挂统一成 AI 能直接用的接口 好处：写一次，到处跑 坏处（坑）：接多了上下文爆炸 策略：挑着用，别贪多

2026 年 Agent 实战指南：Context Engineering 不要把所有信息堆进一个超长 prompt，而是 动态上下文注入： 长期记忆做成可检索的 Skills / 项目文档 / 历史决策 每次只注入当前任务最相关的 3–5 个 artifacts 用明确标签区分层级：currenttask、relevanthistory、constraints 这样做能明显 降低幻觉、减少 Token 消耗、提高准确率，尤其适合长时任务和复杂项目。

2026 年最稳的 Agent 架构已经不是单个“全能 Agent”了，而是 Supervisor + Specialist + Eval Loop。 一个 Supervisor 负责规划、路由和状态管理，多个 Specialist 只做自己最擅长的事（Research、Coding、Review 等），关键节点再通过 Eval 或人工审核兜底。 生产环境里，这套架构比完全自主 Agent 更稳定、更可控，也更容易扩展。复杂 Coding 和长流程任务尤其明显。LangGraph 这类状态机框架正在成为主流选择。 #AIAgents #LangGraph

. Claude 做 Agent/Coding 的核心打法（当前最强实践） 任何复杂任务必须先走 Plan Mode：让模型输出详细实施计划 + 风险点 + 验收标准，确认后再执行。 项目根目录放 CLAUDE.md（或同等规则文件），把技术栈约束、编码规范、常见坑、输出风格持久化。 重度使用 XML 结构化标签 + 显式 Self-Critique 步骤。 把任务拆成「规划 → 审批 → 分步执行 → 审查」多轮，而不是一口气写完。

这一周的 AI 圈快到让人产生幻觉，感觉像过了一整年。就在大家还沉浸在各种大模型刷屏的时候，行业的底层逻辑其实已经悄悄变了——现在的疯狂，本质上是一场极其残酷的“生态肃清”。