狼叔的ai自留地

杰文斯悖论（Jevons Paradox）是由19世纪英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）在1865年提出的经济学理论。它指出：当技术进步提高了某种资源的使用效率，从而减少了单位产出所需的资源量时，该资源的总消耗量不但不会下降，反而可能会增加。

狼叔以为的ai未来趋势

• 1、粘合剂，比如agentteams没有pipeline有用
• 2、基于自身做深挖，比如自己解析figma，非包皮
• 3、基于agent上下文做创新，更实时，干掉jira
• 4、学习multica、raft.build、wizme等新产品思路，融资甚好
• 5、技术上，参考docker设计agentfile，参考npm设计agent包，有机会

职业是进化，而非消失。AI会改变人才结构，但需求增加也是事实。

• 1、有参考的，ai实现太方便，尤其对有经验但动手不足的。
• 2、要学东西太多，从工具到ralph loop到工作流，还有各种周边，还不算memory、ctx等
• 3、要看各种创新，比如jira替代，agent如何协作等
• 4、面对未知，要么等死，要么找死，折腾找死可能延长职业寿命

无论哪种，都会很累，但还是需要批判性的使用。

大语言模型从 Scaling（规模扩展） 到 Reasoning（推理能力） 再到 Agentic（智能体化） 的三阶段演进：Scaling 通过参数、数据和算力扩张建立知识底座；Reasoning 借助后训练、链式思维和强化学习提升逻辑推导能力；Agentic 则进一步强调模型与工具、环境和反馈系统交互，形成“感知—行动—反馈—调整”的闭环，以完成真实世界中的复杂长期任务。

• ReAct
• CoT = Chain of Thought
• Agent Loop
• Function calling (or tool calling)
• skills 参考https://github.com/jimliu/baoyu-skills
• protocol
  • mcp = Model Context Protocol https://modelcontextprotocol.io/
  • acp = Agent Client Protocol https://agentclientprotocol.com/
  • a2a = Agent2Agent protocol 没啥大用 https://github.com/a2aproject/A2A
• agent or stateful agent
• mas = Multi-Agent System
• harness engineering
• loop engineering
• autoresearch https://github.com/karpathy/autoresearch
• LLM Wiki https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
• ralph loop https://github.com/snarktank/ralph

tools

• https://github.com/wxtsky/CodeIsland
• https://github.com/farion1231/cc-switch
• Obsidian 或 Tolaria，对ai支持都不错
• Clash Verge — 你懂的，尤其是虚拟网卡，对google系友好

终端

• https://github.com/ghostty-org/ghostty 用的最多
• https://otty.sh/ tauri + gpui 清新
• https://github.com/warpdotdev/warp 以前用，开源后不咋用了
• https://github.com/nowledge-co/con-terminal gpui+libghostty 的 terminal with ai

cli & desktop

• https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-the-codex-app/
• https://github.com/anomalyco/opencode
• https://claude.com/product/claude-code

桌面端推荐方案，参考otty

tauri + https://github.com/longbridge/gpui-component

• https://github.com/tobi/qmd
• https://github.com/dmtrKovalenko/fff
• https://github.com/VectifyAI/PageIndex
• https://github.com/tursodatabase/agentfs
• https://github.com/StarTrail-org/PixelRAG
• https://github.com/nashsu/llm_wiki
• https://github.com/gastownhall/beads
• https://github.com/millionco/spawn-agent
• https://github.com/entireio/cli
• https://github.com/sourcegraph/zoekt
• https://github.com/swe-bench/SWE-bench
• https://github.com/EverMind-AI/EverOS
• https://github.com/pierrecomputer/pierre 其中diff和tree挺好
• https://github.com/mindmuxai/brain.md 对session处理简单直接高效

• https://github.com/openclaw/openclaw
• https://github.com/nanocoai/nanoclaw
• https://github.com/riba2534/happyclaw
• https://github.com/nousresearch/hermes-agent

变体实在是太多，nanoclaw和happyclaw还不错。

我不喜欢龙虾（包括hermes），给的权限小了没用，大了浪费token。

• https://github.com/obra/Superpowers
• https://github.com/garrytan/gstack
• https://pi.dev/
• https://github.com/mattpocock/skills

额外小灶

• https://github.com/affaan-m/ecc
• 掌握 /goal 和 ralph loop

• https://github.com/xicilion/boxsh
• https://github.com/vm0-ai/vm0
• https://github.com/servo/gaol
• https://github.com/ErickJ3/sandbox-rs
• https://github.com/deeplethe/forkd
• https://github.com/zerobootdev/zeroboot
• https://github.com/mistlehq/mistle
• 腾讯 https://github.com/tencentcloud/CubeSandbox
• 字节 https://github.com/bytedance/sandboxfusion
• 阿里 https://github.com/opensandbox-group/OpenSandbox

• https://github.com/HKUDS/CLI-Anything
• https://github.com/jackwener/opencli
• https://github.com/nashsu/AutoCLI
• https://github.com/epiral/bb-browser

• https://github.com/trycua/cua
• https://github.com/bytedance/ui-tars-desktop

• https://docs.letta.com/guides/core-concepts/stateful-agents
• https://github.com/jackwener/maka-agent
• Open-source AI Agent Monitoring https://github.com/latitude-dev/latitude-llm
• trace + eval https://github.com/evotai/evot
• agent spec https://github.com/agentpm-dev/cli/blob/main/specs/2026-05-11-agents-as-first-class-citizens/spec.md 一般，但可借鉴。

• https://github.com/blueberrycongee/termcanvas/tree/main/hydra

• https://docs.agno.com/

• https://github.com/GoogleCloudPlatform/knowledge-catalog
• https://pandawiki.docs.baizhi.cloud/
• https://github.com/hilash/cabinet
• https://github.com/safishamsi/graphify
• https://github.com/colbymchenry/codegraph

• 闭源：https://raft.build/
• 开源：https://multica.ai/
• https://github.com/paperclipai/paperclip
• https://wisme.ai/
• https://github.com/ThinkInAIXYZ/deepchat

agent 的尽头是im

• https://bloome.im/
• https://cumora.ai/
• https://shandianshuo.cn/

这几个都不错，但是他们的先手优势只有半年，钉钉、飞书等如果跟进，对他们来说是很危险的。

• 共享记忆，https://mem.nowledge.co/
• 思路很好，挺先进的 https://dimagent.com/

• 聊一聊 Agent 的存算分离架构设计 https://x.com/idoubicc/status/2061670587043610688
• Agent 沙箱 Claude Code Cursor OpenClaw标配能力一文讲清楚 https://mp.weixin.qq.com/s/-FSThb-jyX5zdMcYlfl1HQ
• learn-claude-code-js https://github.com/i5ting/learn-claude-code-js/
• Agent Skills 设计哲学和实战进化 https://x.com/dotey/status/2036114136245969025

• 以为软件工程不要了，结果是一样也没少。。。
• 35不是学不动了，以前是门槛，现在35之前是门槛，新人连入行都费劲
• 有了AI之后，大家都在干别人的活并觉得成就满满
• 这就是ai给大家的幻觉，专业的人做不专业的事，还成就感满满，结果对核心业务毛帮助没有
• ai时代，其实大家都是新人，是时候放下这些了。还是应该做输出型，而非骂人