这个框架可以解决频繁更换Harness层面和模型层面记忆、技能丢失问题。
当认知劳动比铝还便宜，我们该何去何从？
现在每给 AI 一个关键建议，都会问它有没有更好的方案，以避免限制它的创造力。
它不是 ChatGPT 的套壳，不是某个平台的限量体验。它运行在你自己的机器上，认识你、记得你、能帮你做事，而且 24 小时不下班。
Dan Koe的新观点：那缺失的关键一环，是一个“载体”——一个能让我将所有兴趣，转化为有意义、能赚钱的工作的载体。
在我看来，这从不是一场危机，而是人类有史以来最大的机遇。
大模型进化太快了，半年前期望有一个平台能够帮助用户快速部署产品，感觉它一定会赚钱。 我清晰地记得，那时候大模型部署产品不是忘了用 SSH 密钥就是忘了读取环境变量，数据库配置和代理配置也经常搞混，逼得我不得不直接在云服务器上操作。 现在用不着了， Claude Opus 4.6 通过 SSH 链接云服务器进行部署，跟在本地环境操作体验差不多，其它工具倒显得多余。
在沟通的时候，直接了当地说出目标，描述最终效果，它会化身资深的专家和耐心的老师。 反之，在 AI 没有明显走偏的时候，不建议按自己的惯性思路去描述问题和解决路径，很可能会让它变成一个普通实习生，一个单纯的执行者，影响它的能力上限。
提示词：CG厚涂，左右构图，Cosplay，参考这个角色的脸，白色时尚衣服，经典造型，角色扮演，微距镜头，蓝色瞳孔，眼部特写，正脸看向镜头，白色猫耳朵，鼻子笔挺优美，超高清，超细腻的画面细节，真实的皮肤纹理，究极细节，白皙柔嫩的皮肤，光滑细腻的皮肤，表情呆萌，白色的头发，发型和参考图一致，飞扬的头发，细节丰富的发丝，宁静优雅，氛围感，32K，超逼真的皮肤纹理，超级详细，高度细节，注重细节，明暗对比，究极细节，大师级光影，层次感，立体感，极致的光线