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博客文章
记录 AI 工作流、后台工程、长期写作与个人复盘。
共 261 篇文章
个人成长
4750万美元：迈克尔·杰克逊给麦卡特尼上了一堂最贵的版权课
保罗·麦卡特尼让迈克尔·杰克逊看见音乐版权的价值，后来杰克逊以4750万美元收购ATV。创造价值和持有价值是两件事，文章、代码和经验也只有被沉淀后才真正成为资产。
技术分享
AI 是怎么上网的？从 Search 找，到 Extract 读
AI 为什么能联网？用 Search、Extract、LLM、Browser 和 API 拆开整条流程：Search 负责找网页，Extract 负责读正文，LLM 负责理解，Browser 和 API 负责操作。
AI实践
一个月跑了 15 亿 Token，我的 DeepSeek 账单只有 81 块
一个月调用 13,256 次、消耗 15.04 亿 Token，DeepSeek API 最终只花了 81.34 元。拆开缓存命中、未命中和输出成本后，我发现真正决定 Agent 账单的不是 Token 总量，而是 Token 结构。
技术分享
一架永远不会进入太空的航天飞机，为什么如此重要？
企业号航天飞机从未进入太空，却通过一次次滑翔测试回答了最关键的问题。对软件项目来说，先做一个只验证最大不确定性的最小系统，往往比完整开发更接近真正的工程。
技术分享
一句没有上线的话，为什么还是出了事故？
里根的一句试音玩笑没有正式播出，却因为被录音和泄露引发外交风波。放到日志、云服务和 AI 时代，真正的安全边界不在于有没有点击发布，而在于信息是否已经离开控制范围。
技术分享
一次成功的实验，并不能证明你是对的
康提基号的航行证明了一条路线在技术上可行，却没有证明历史真的沿着这条路线发生。放到 AI 系统和后台开发里，一次 Demo 跑通同样只能排除不可能，不能直接证明方案成熟。
AI实践
省 Token 不是少打字：一个工程师踩了 85 个 Skill 的坑之后
从 85 个 Skill 带来的上下文膨胀出发，用 ROI 公式拆解 AI Agent 的 Token 到底花在哪里，以及八个能直接抄走的省 Token 动作，附 2026 最新模型定价与 Prompt Caching 机制。
技术分享
科幻不是预言，它只是比工程早写完需求文档
从“鹦鹉螺”号核潜艇抵达北极讲起，科幻给出的不是答案，而是一份提前写下的需求文档；真正让想象落地的，是工程师把不可能拆成可计算、可测试、可验证的问题。
AI实践
14.5 亿 token，79 元：我让 DeepSeek 跑了一个月 Hermes Agent
一个月跑完微博流水线、每日复盘、日志整理和健康分析后，我真正感受到的不是模型更强了，而是个人第一次能用几十块钱，把 AI 当成持续运行的基础设施。