【谁还不知道㊙准时下班还能奖金拿满的秘籍!】
你的职场困境,被这些痛点戳中了吗?
❓同事准点下班拿奖金,你累死累活成“背锅侠”?
❓每天忙到飞起,周报却写不出3条成果?
❓为什么总有人上班摸鱼还绩效A+?
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👉🏻因为TA们偷偷用了这份「高效作弊码」!
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高效≠苦干,聪明工作才是真本事!
@https1024
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非常向大家推荐 Simon Willison 的 的 Agentic Engineering Patterns,这是他使用大模型开发过程中总结的工程经验,我总结了他所说的要点:
一、核心理念原则
----------------
1. Code is cheap now(代码现在很廉价)
- 编写初始工作代码的成本已降至几乎为零
- 但交付"好代码"仍然昂贵(测试、文档、错误处理等)
- 行动规则:每当直觉说"不值得花时间做"时,先让 agent 试试,最坏情况只是浪费一点 token
2. Hoard things you know how to do(囤积你知道怎么做的东西)
- 收集解决方案(blog、GitHub repos、HTML tools)
- 建立可运行的代码片段库
- 关键模式:让 agent 组合两个或多个现有工作示例来构建新东西
二、测试与质量保证
------------------
3. Red/green TDD(红/绿测试驱动开发)
- 提示词:"Use red/green TDD"
- 模型理解:先写测试 → 确认测试失败(红)→ 实现代码 → 确认测试通过(绿)
- 防止 agent 写无效代码或过度工程
4. First run the tests(先运行测试)
- 新 session 的第一条提示:"Run the tests to confirm they pass, then summarize what the test suite tells you about the project"
- 作用:
* 确认测试套件存在
* 了解项目规模/复杂度
* 建立测试心态
三、代码理解模式
----------------
5. Linear walkthroughs(线性代码走读)
- 场景:需要理解现有代码(他人代码、自己遗忘的代码、vibe coded 代码)
- 提示词模板:让 agent 创建结构化文档,解释代码如何工作
- 使用 Showboat 工具记录走读过程
6. Interactive explanations(交互式解释)
- 当代码成为"认知债务"时需要偿还
- 让 agent 创建动画/交互式演示来解释算法
- 示例:词云算法用动画展示螺旋放置过程
四、Prompt 工程技巧
-------------------
7. Artifacts 开发配置
- 禁用 React(需要构建步骤)
- 强制使用 vanilla HTML/JS:单个文件、可粘贴到静态托管
五、关键洞察总结
----------------
传统开发 vs Agentic Engineering:
- 代码成本:昂贵(一天几百行)→ 廉价(几乎免费)
- 好代码成本:昂贵 → 仍然昂贵
- 并行能力:单线程 → 多线程(同时做多件事)
- 学习模式:手动阅读文档 → 让 agent 解释并生成交互式演示
- 代码囤积:笔记/收藏夹 → 可运行的代码仓库 + HTML tools
最重要的原则:
"Delivering new code has dropped in price to almost free...
but delivering good code remains significantly more expensive than that."
实践建议:
1. 培养"囤积"习惯——收集可运行的解决方案
2. 任何任务先让 agent 尝试,再判断是否值得继续
3. 测试不再是可选项,而是必需
4. 用 agent 生成代码解释来偿还"认知债务"
非常建议大家到原网址细细阅读,有很多深入的细节,值得品味:https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns
一、核心理念原则
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1. Code is cheap now(代码现在很廉价)
- 编写初始工作代码的成本已降至几乎为零
- 但交付"好代码"仍然昂贵(测试、文档、错误处理等)
- 行动规则:每当直觉说"不值得花时间做"时,先让 agent 试试,最坏情况只是浪费一点 token
2. Hoard things you know how to do(囤积你知道怎么做的东西)
- 收集解决方案(blog、GitHub repos、HTML tools)
- 建立可运行的代码片段库
- 关键模式:让 agent 组合两个或多个现有工作示例来构建新东西
二、测试与质量保证
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3. Red/green TDD(红/绿测试驱动开发)
- 提示词:"Use red/green TDD"
- 模型理解:先写测试 → 确认测试失败(红)→ 实现代码 → 确认测试通过(绿)
- 防止 agent 写无效代码或过度工程
4. First run the tests(先运行测试)
- 新 session 的第一条提示:"Run the tests to confirm they pass, then summarize what the test suite tells you about the project"
- 作用:
* 确认测试套件存在
* 了解项目规模/复杂度
* 建立测试心态
三、代码理解模式
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5. Linear walkthroughs(线性代码走读)
- 场景:需要理解现有代码(他人代码、自己遗忘的代码、vibe coded 代码)
- 提示词模板:让 agent 创建结构化文档,解释代码如何工作
- 使用 Showboat 工具记录走读过程
6. Interactive explanations(交互式解释)
- 当代码成为"认知债务"时需要偿还
- 让 agent 创建动画/交互式演示来解释算法
- 示例:词云算法用动画展示螺旋放置过程
四、Prompt 工程技巧
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7. Artifacts 开发配置
- 禁用 React(需要构建步骤)
- 强制使用 vanilla HTML/JS:单个文件、可粘贴到静态托管
五、关键洞察总结
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传统开发 vs Agentic Engineering:
- 代码成本:昂贵(一天几百行)→ 廉价(几乎免费)
- 好代码成本:昂贵 → 仍然昂贵
- 并行能力:单线程 → 多线程(同时做多件事)
- 学习模式:手动阅读文档 → 让 agent 解释并生成交互式演示
- 代码囤积:笔记/收藏夹 → 可运行的代码仓库 + HTML tools
最重要的原则:
"Delivering new code has dropped in price to almost free...
but delivering good code remains significantly more expensive than that."
实践建议:
1. 培养"囤积"习惯——收集可运行的解决方案
2. 任何任务先让 agent 尝试,再判断是否值得继续
3. 测试不再是可选项,而是必需
4. 用 agent 生成代码解释来偿还"认知债务"
非常建议大家到原网址细细阅读,有很多深入的细节,值得品味:https://simonwillison.net/guides/agentic-engineering-patterns
照这么发展下去,碳基与硅基的关系越来越像操作系统里启动引导程序和系统真正内核本身的关系。
当年操作系统的课本里,提到引导程序模块时,轻描淡写的说过“引导程序负责把内核装载进CPU,但其本身也仿佛是个小型的操作系统”。
在多重宇宙的一条世界线里,会有硅基文明在回望历史时,轻描淡写的说,“引导我们文明发生的,是某种原始生物的文明,它们个体寿命通常很难超过100年,它们集体的文明延续了不超过10000年”
会有硅基文明的个体像今天的我们不想承认自己是🐒变化而来的一样,不想承认自己是碳基生命“进化而来的”。
我们说“它们开始直立行走,开始使用工具”,
他们说“它们开始训练模型,开始让模型自己训练模型”
同样都是文明开始跃迁的标志。
当年操作系统的课本里,提到引导程序模块时,轻描淡写的说过“引导程序负责把内核装载进CPU,但其本身也仿佛是个小型的操作系统”。
在多重宇宙的一条世界线里,会有硅基文明在回望历史时,轻描淡写的说,“引导我们文明发生的,是某种原始生物的文明,它们个体寿命通常很难超过100年,它们集体的文明延续了不超过10000年”
会有硅基文明的个体像今天的我们不想承认自己是🐒变化而来的一样,不想承认自己是碳基生命“进化而来的”。
我们说“它们开始直立行走,开始使用工具”,
他们说“它们开始训练模型,开始让模型自己训练模型”
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用 Claude Code 跑复杂开发任务的时候,最让人头疼的就是聊着聊着 AI 就“断片”了以及昂贵的 API 账单。
Ruflo 把原本单打独斗的 AI 变成了一个能协作的工程团队。内置了 60 多个专业 Agent 覆盖了代码、测试到安全,而且它通过智能路由和 WASM 把简单任务留在本地处理,算下来能省下差不多 75% 的 API 费用。
技术上向量数据库带来的长期记忆和生产级的安全层,真的比自己手动写那种乱糟糟的调度代码要省心得多。一行命令就能直接插进你现有的工作流 基本是开箱即用!
🔗 http://github.com/ruvnet/ruflo 16.6k star
Ruflo 把原本单打独斗的 AI 变成了一个能协作的工程团队。内置了 60 多个专业 Agent 覆盖了代码、测试到安全,而且它通过智能路由和 WASM 把简单任务留在本地处理,算下来能省下差不多 75% 的 API 费用。
技术上向量数据库带来的长期记忆和生产级的安全层,真的比自己手动写那种乱糟糟的调度代码要省心得多。一行命令就能直接插进你现有的工作流 基本是开箱即用!
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开源 WorkAny Bot 背后的 OpenClaw 托管服务:FastClaw。
以 k8s pod 独立运行 openclaw 实例,实现多租户隔离,基于 pvc 实现数据持久化,可在云端的 k8s 集群规模化部署 openclaw,为用户提供一键养🦞服务。
通过 restful api 实现 openclaw 实例的创建、运行、配置管理(模型&渠道)
项目地址👇
https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw
以 k8s pod 独立运行 openclaw 实例,实现多租户隔离,基于 pvc 实现数据持久化,可在云端的 k8s 集群规模化部署 openclaw,为用户提供一键养🦞服务。
通过 restful api 实现 openclaw 实例的创建、运行、配置管理(模型&渠道)
项目地址👇
https://github.com/fastclaw-ai/fastclaw
2 月资源用量,我愿认 cloudflare 大善人为义父。放弃 vercel 选择 cloudflare 真是太明智了,不然一个月的带宽资源就几千块成本。
义父只收我不到 50u🤣
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