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当我们谈论 AI Agent 时，最常见的画面是它在终端里修改代码、调用 API，或者在浏览器中回答问题。但很多真实工作并不发生在一个终端窗口里：打开桌面应用、填写 Excel、操作网页、整理 PDF...
当 AI 编码 Agent 能一次生成数百行代码，真正稀缺的往往不是“写出来”，而是让人快速理解：它为什么这样设计、改动影响了什么、哪些决定是 Agent 自己做的。Whiteboard 选择了一个很...
让 Claude Code 或 Codex 重构项目，最烦的并不总是模型出错，而是电脑先睡着了。合上 MacBook 盖子去喝杯咖啡，Agent 可能随之暂停；Windows 的空闲睡眠也会让一段需要...
AI 编程 Agent 的成本，往往不是一次回答决定的。它会读取文件、运行测试、分析错误、修改代码，再重复几轮；真正消耗预算的是这些连续的中间步骤。把所有请求都交给最强模型当然简单，却会让大量“读日志...
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很多 Agent 项目把“记忆”简化成两步：把对话切块后写入向量库，再用相似度搜索取回来。这个方案适合做演示，却很难回答生产环境最棘手的问题：这条记忆属于哪个会话？谁可以读取？删除请求是否真的删除了所...
让 AI 编程 Agent 在本机工作，最大的麻烦往往不是模型能力，而是工作环境：依赖装在临时目录里、多个任务互相污染、终端断开后状态难以恢复，甚至为了给 Agent 一个隔离环境而维护一套复杂的容器...
AI Agent 接入支付、退款、删除数据等工具后，最危险的故障往往不是模型答错，而是重试把同一个副作用执行了两次。网络超时、确认包丢失、运行时自动重试，都可能让 Harness 误以为上一次调用没有...
邮箱里躺着几百甚至上千封订阅邮件，想清理时却卡在同一个矛盾上：市面上的网页版退订服务，几乎都要求你把邮箱数据上传到厂商服务器——为了减少数据暴露，反而先制造了一次更大的暴露。这正是 Paperweig...
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