我的小龙虾终于开始产生生产力了

（1）最优化求解

我的小龙虾终于有生产力价值了。
虽然我自己会写代码，对皮尔逊相关、决策树/随机森林、最优化求解这些算法也都很熟，对调参也没有问题，但是如果能让机器人自动优化，我还是乐见其成的。

今天让小龙虾用Plan模式搞了搞，还不错。

（2）如何少烧Token

很多人说小龙虾烧Token。虽然我也装了一个Caveman洞穴人skill，虽然我给自己设的人格就是简洁严谨，但是我看小龙虾还是挺啰嗦，消耗不少Token。

我个人实践是：
1、只要专注做好一个领域，而不要什么领域都让它搞

2、只要装好对应的SKILL，（这是很多人不知道的）
3、只要明确指示装载调用合适的SKLL，（这是很多人不会的）
4、只要写好你的需求，如：目标、约束/规则/边界、输入数据/字段说明、输出格式/输出信息要求、处理步骤/渐进式披露、度量指标和度量标准。（很多人不会写需求）。我个人感觉，面对小龙虾，有种用中文自然语言编程的感觉，你写的需求需要和产品详细设计规格说明书一样，才能让小龙虾正确地执行，这是很多人没有这个能力，更没有这个耐心，更没有这个细致的。

做到这四步，就烧Token少些。

（3）Agent平台在竞争什么

很多人说小龙虾需要不断骂。我个人感觉，根因是：明确约束、记忆系统。刚才咱们已经说了明确约束，这小节主要说说记忆系统。
最近Hermes横空出世，主打两点：
1、Skill：自动下载合适Skill，自动装载合适Skill，自动生成、自动优化Skill
2、记忆：优秀的记忆系统

我相信小龙虾也在快速追这两块。
我很乐意亲眼经历、亲身经历小龙虾这个AI原生、AI自举进化的典型项目，看看它接到PR，是怎么自己理解-自己写代码-自己合并-自己写测试-自己打包-自己部署-自己运行的。

今年，基础模型厂商们都醒悟了，不搞大而全模型了，而是在代码生成、多媒体（语音/图片/视频）生成这两个重点发力。相信在代码生成基础模型的支撑下，在Agent记忆系统自身增强、在Skill生态全球高手贡献的情况下，今年的Agent们会更加“智能”。

（4）蒸馏人格Skill

我最近也把我自己做了一个蒸馏，自己和自己对话。看看历史的我、记录下来的我，和我现在真实的我，有什么不同。如果用记录下来的我来思考，他会怎么回答。这就很像我用DeepSeek，我就看看它会怎么思考。
幸亏我从2006年开始写博客、而且写公众号的文章也通过数据同步到了公开博客，这样有足够的20年完整的自己过程点点滴滴的公开数据，得以蒸馏一个相对真实不断演化的自己。

蒸馏这个方法挺好的，我也想蒸馏马斯克、特朗普，因为他们在X上留下了很多信息，可以蒸馏，听说已经有人蒸馏。我就想看看，一个问题：马斯克会怎么想、特朗普会怎么想。
我倒是也想蒸馏几个产品牛人：张小龙、张一鸣、乔布斯，看看他们会如何思考，但是他们在互联网上留下的公开信息太少，很多都是文人自己瞎写的，所以我怕误导我，所以就没蒸馏他们。