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听完这期访谈终于知道为什么学不好Agent 了

多 lane / 多 item 线程的当前处理状态、lane policy 和 source capture。

Threadcapture-thread:dd8312ea9b3a19f1
Lanesroya-brand
Items1
Captureweb_link:om_x100b68edad5b20bcb21eac97409900e
Thread Summary

这组线程为什么值得单独看

多 lane capture 往往是 handoff 出问题的地方,所以这里把 lane 级别判断单独展开。

Recommendation
keep_as_capture_thread
Projection Targets
hold / archive
Clarify Count
2
Capture Count
1
Kinds
question / reference
Source Preview

听完这期访谈终于知道为什么学不好Agent 了

听完这期访谈终于知道为什么学不好Agent 了 最近听了Lenny 采访 Dianne Penn 的节目,她从23年开始参与 Anthropic 的多个项目。Dianne 讲到 Anthropic 内部做 AI 产品时,很多时候更像是在做一套持续测试:先写 Eval,再调模型、跑测试、找失败案例,然后继续修改。 我突然被击中,因为我之前学 AI Agent,最常做的事情就是换一个 Prompt,再换一个模型,再加几条规则,然后希望它能变聪明一点。很多时候不是 AI “不够聪明”,而是我根本没有说清楚什么叫做对,什么叫做错,以及什么情况下才算完成。 …

Lane View

每个 lane 现在怎么判

这些内容直接来自 lane-split preview;点 item 可继续往下看单项 detail。

Items

线程内所有 active item

这里列的是结构化 JSON 里的 active item,而不是人工再总结一遍。