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阅读全文 →从实际项目出发，对比两款AI编程工具的真实表现
阅读全文 →深入MCP协议的工具调用机制和资源管理策略
阅读全文 →《AI 量化学习笔记》第 1 篇：把 A 股量化入门绕不开的 30 个概念整理为交易规则、成本、数据、策略和回测五类速查表。写完才发现，入门阶段最容易出错的往往不是策略，而是成交规则、成本假设和数据处理。
《AI 量化学习笔记》第 0 篇：上周五，一篇包含真实经历和系统数据的文章被微信公众号判为「疑似 AIGC」，推荐流量几乎没有启动。历史数据表明账号七成以上阅读依赖推荐流，这次打击促使作者重新思考技术变现路径，并开始尝试让技术更直接地参与收益。
由 MCP Enterprise-Managed Authorization（EMA）转正引出：EMA 用 ID-JAG 把授权决策上移到企业 IdP，解决的是「接入面」的单点登录与集中管控；但它明确不做运行时逐动作授权——Agent 进入系统后能做什么，协议留了空白。结合我此前项目「巧妙规避而非彻底解决」的经历写个人视角：接入层押注 EMA 对齐标准，行为层（per-action policy、
从《一个人，六个部门》被判 AIGC 说起：内容全真、由 Fable 5 加工的文章仍被识别，暴露的不是模型能力差距，而是三个人撤不掉的位置——定目标、读环境、担后果。HITL 不是过渡方案而是长期形态：模型变强只会让人的干预点上移，不会让人下环。
由 MCP Enterprise-Managed Authorization（EMA）转正引出：EMA 用 ID-JAG 把授权决策上移到企业 IdP，解决的是「接入面」的单点登录与集中管控；但它明确不做运行时逐动作授权——Agent 进入系统后能做什么，协议留了空白。结合我此前项目「巧妙规避而非彻底解决」的经历写个人视角：接入层押注 EMA 对齐标准，行为层（per-action policy、HITL 审批、审计）才是数字员工产品的差异化空间。
把 OPc（编辑部 / 设计部 / 开发部 / 客服部 / CEO 办公室 / 行政）拆成 6 个虚拟部门，用 Notion 数据库当 ERP 跑——一人公司不是「我一个人扛」，而是「我一个人调度六个我」。
Agent Loop 的代码只有 20 行，但它的「高级感」不在循环本身，而在循环外面的四道工程题：三层嵌套结构（工具环/主环/任务环）、每一圈的上下文重排、可验证的停机条件、循环里的人（HITL）。把这四件事拆清楚，就能解释为什么同一个 while 循环，有人跑出生产级 Agent，有人跑出无限烧钱机器。Loop Engineering 正在成为下一个 Prompt Engineering。
以纳瓦尔「财富 = 特定知识 × 杠杆 × 判断力」框架，推演 AI 时代普通人如何翻身：杠杆归零、特定知识两极分化、判断力成唯一不贬值资产、人类变成验证者、意图不可被复制。
主线是「怎么判断一个 Agent 准不准」：从单模块打分函数，到全流程的数据集、评分器分层、CI 回归测试，一步步搭出能回答这个问题的验收体系。
Pi 极简到近乎「空」，不是把整个 Harness 还给你，而是把「你自己配的那层」放到最大——真正接住模型的，是你写进 AGENTS.md 的老原则。