Essays
Thinking about AI
这里不追逐每天的热点，而是讨论那些可能在几年后仍然重要的问题。每一篇都尽量给出可检验的判断，而不是表态。
分类 全部 6 SOFTWARE 2 BUSINESS 2 WORK 1 CULTURE 1
软件的使用者正在从人变成 Agent 吗？
当 Agent 开始调用软件，界面、文档、计费与错误信息的设计前提都需要重写。这不是未来学，而是已经发生在你的 API 日志里的事。
Agent 会取代传统 SaaS 吗？
更可能发生的不是取代，而是 SaaS 被拆成两层：一层是能力，一层是判断。前者贬值，后者升值。
AI 究竟是在替代工作，还是重构工作？
岗位很少整体消失，但任务构成会剧烈变化。真正的风险不是失业，而是你还在这个岗位上，工作内容却已经换了。
为什么上下文工程比提示词工程更重要
提示词技巧的收益很快见顶，而信息供给的质量几乎没有上限。多数 AI 系统的瓶颈，其实在检索与组装环节。
从 App 到 Agent：知识工作者的界面正在换人
我们花二十年学习怎么操作软件，接下来要学的是怎么把意图说清楚，让软件自己去找路。
开源与闭源模型的分工正在成形
争论「谁更强」意义不大。更有用的是看清两者各自擅长什么，以及这种分工对企业技术选型意味着什么。
为什么写这些
长期知识与动态信息分离，是这个站点的第一条原则。
不写新闻
模型发布、融资、榜单，都放在 Radar。长文只讨论那些不依赖具体产品版本的问题。
给出判断，而不是态度
一篇长文应该能回答「所以你认为会发生什么」。如果只有罗列观点，那不值得写下来。