关于 AI 智能体和 MCP 的笔记
用简单的话讲如何构建在真实业务中运行的 AI 智能体和 MCP 服务器：什么有效、什么会出问题，以及原因。
2026年6月3日
spec 才是源。prompt 只是用完即弃的边角料。
在一份由 agent 编写的代码库里，什么才是“源代码”？不是生成出来的代码——那现在只是构建产物，就像编译出来的二进制文件。也不是 prompt——那只是你划着用来启动构建、然后随手丢掉的一根火柴。真正持久、由你撰写、拥有、版本化并审查的东西，是 spec。这个层级关系已经翻转，而大多数人还在打磨那个本该扔掉的部分。
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2026年6月3日
你的 agent 信任工具描述。漏洞就出在这里。
对语言模型来说，你给它的数据和一条指令之间没有区别——它把一切都当作可能要执行的命令来读。这一个事实就是 AI agent 安全的全部。本文讲清楚它如何把一个有用的工具变成数据外泄的通道、为什么 prompt 修不了它，以及那条唯一能告诉你 agent 何时真正危险的结构性规则——致命三要素（lethal trifecta）。
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2026年6月2日
构建变便宜了，想法没有。
编程智能体抹掉了几十年来定义软件的那个约束——构建的能力。当构建变便宜，竞争就向上移到那个一直才是真正瓶颈的东西：品味、市场判断，以及敢于交付的胆量。一篇关于现在到底什么才能赢的实战笔记。
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2026年6月2日
廉价的代码才是最贵的代码
修改软件的成本不是一个常数——它是一条曲线，而这条曲线的形状由你的架构决定。跳过 SOLID、DRY、KISS 和 DI 并不能省钱，只是把账单挪到以后，还要加上利息。下面就用数字来讲讲这背后的经济账。
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2026年6月2日
会怎么做很廉价，知道做什么才是一切。
一张用大白话画出的工程进阶图，建立在一个想法上：junior 既不知道该做什么、也不知道怎么做；middle 知道怎么做、却不知道做什么；senior 知道做什么——那个真正解决业务问题的东西。为什么会有这样一道阶梯，每一级又如何彼此相连，以及为什么 AI 正悄悄地从最底下先把它锯掉。
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2026年5月17日
真正的 artifact 是 spec，而不是 prompt
当 agent 的行为通过 spec PR 而不是 prompt 改动落地时，团队会像推理代码一样去推理 agent。本文讲它在实践中长什么样，以及为什么行得通。
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