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关于 Fedor

二十年构建软件与创业的经验。如今将这份判断力运用到位于可能性前沿的 AI 系统之上——当前聚焦于多智能体架构与 LLM 驱动的应用。

二十年构建软件与创业

我从 2005 年开始编写生产代码——那时还没有 AI 智能体,还没有云原生,我今天使用的语言 中有一半还没成型。这些年里,我在 Node.js + WebSockets 上交付过实时多人游戏,在 LAMP 栈上交付过约一千名活跃玩家的浏览器策略游戏,用 Python 写过加密货币交易机器人, 还从 1998 年起完成了 25+ 个客户网站项目。

这条长长的生产经验尾巴,是我看待当代问题时所用的镜片。架构品味不是可以调节的参数; 它是多年修补错误决策后果之后养成的习惯。

我目前在做什么

从 2025 年 3 月起,我在一家美国生物科技客户担任 Senior AI Engineer,构建用于科研的自治 AI 系统。我的工作涵盖编排模式、工具使用设计、记忆与状态管理、安全边界、性能取舍,以及把 设计变成可运行软件的实施。

我搭建了一套规约驱动的智能体开发方法,可以快速且可复现地把一份写好的规约转化为可运行 的智能体。我搭建了评估框架——公开的智能体基准加上智能体在开发期间从未见过的内部场景套件。我搭建了定制的 MCP 服务(Stdio、SSE、 Streamable HTTP),把 LLM 与专有工具及安全执行连接起来。

我每天的真实工作方式

日常工作中我已经很少手写代码了——需要时我依然能写,只是那不再是我时间的去处。我把编程智能体(运行在 Opus 上的 Claude Code)作为实现层来调度,同时 保留对架构、方法论与质量的所有权。这个网站本身就是例子:整个 monorepo、采用 Clean Architecture 与基于 Protocol 的 DI 的 FastAPI 后端、带有 i18n 路由与 Tailwind v4 设计标记的 Next.js 前端、带签名 state 与不透明会话 Cookie 的 Google OAuth 流程、 多阶段 Docker 构建、Alembic 迁移、Railway 部署——全部是被调度出来的,不是被键入的。

这意味着什么?二十年的系统判断力被投入到"应该构建什么"的设计中。每天与智能体的协作 提供了真正交付的速度。规约的质量成为新的瓶颈;纪律从"写出正确的代码"转移到"写出正确 的规约并审阅正确的代码"。

我解决的是业务问题,而不只是关掉一个工单

我身上满是创业的劲头,这改变了我优化的目标。我来这里不是为了「为做而做」——为了完成任务、 为了写代码而写代码。我来这里是为了解决业务真正面临的问题。多年自己创业的经历训练我用利益、 成本和结果去读懂任何一份需求,而不是把它看成一串工单——所以我能分辨哪些工作真正推动局面, 哪些只是看起来很忙。而且我独立、系统地工作:给我目标和约束,通往目标的路我从头到尾全程负责。

先打牢基本功——尤其在编程智能体的时代

在工程上我默认从基本功出发:清晰的结构、恰当的抽象、那些在长期会不断复利的原则(SOLID、DRY、 KISS)。我把随性留给创意工作——那才是它该待的地方。一次性的原型可以又快又随便——没问题, 对原型而言是这样。但代码一旦要长期存活,跳过这些原则就不是抄近路,而是带利息的债。

而且整笔账也变了。当 Claude 和 Codex 这样的编程智能体以如今这样的速度生成代码时,交付草率的 代码根本说不过去——恰恰是一开始就守住清晰的原则,才让智能体(和我)能走得更快, 因为结构良好的代码读起来、扩展起来、再交回给智能体都更便宜。好的架构如今是一个关乎速度的 决定,而不是关乎洁癖的决定。

我相信指标,而不是感觉

我有一种 eval 思维。我不会凭「代码应该没问题」的感觉就发布——我会验证自己构建的东西、度量它, 并从指标和测试中读出质量。如果我拿不出一个说明它能用的数字,我就不算它做完了。这正是创业 在我身上反复打磨出的本能:真正能搞垮你的,是那个你拒绝去看的数字。

早期项目

在该生物科技合作之前,我作为唯一的工程师从零构建了多个由 LLM 驱动的 SaaS MVP:一个 AI 咨询市场 (Telegram 机器人 + Flutter 应用)和 Contento(由 LLM 驱动、带 prompt 编排的脚本生成器)——设计、实现、集成、发布。此外,我还受 BOTTEC 委托(合同)构建了一个集成 Telegram 的电商应用,包含支付、物流与仓储系统对接。技术栈:FastAPI + PostgreSQL + Celery 后端、Vue/Nuxt 前端、端到端的 prompt 工程与 LLM 集成。

我还在 Python + Docker 上构建了一套 AI 增强的多策略交易系统——对 53 个加密货币 交易对进行了为期三年的回测,具备步进自适应策略与按资产的趋势过滤。

我在寻找什么

与正在把 AI 推向生产系统、希望有第二双眼睛审视架构的创始人或 CTO 之间的对话。长期 咨询合作——工作是设计"应该构建什么",而不是把字符敲进文件。重视工程质量、且把 "ship it"放在第二句而非第一句的公司里的资深 AI 工程师、高级开发者或 AI 架构师职位。

常驻乌拉圭 (UTC−3),与美国时区有重叠。可远程工作。

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