学习 × 技术 × 投资,我的无限游戏。
AI 时代的软件,不只需要 Human-friendly UI,也需要给 Agent 造一个能稳定工作的 Domain Harness。
我在探索的问题:如何把复杂领域重构成 Agent 可以受约束地工作、验证和修复的领域工作环境——机器可读取的状态、确定性的引擎、明确的约束与可修复的反馈。我把这类环境称为 Domain Harness;DSL 和 DAG 是实现手段,不是范式本身。
目前在两个方向上验证:
更完整的阐述见《给 Agent 造一个 Domain Harness》
投资最难的不是找到策略,而是长期按策略执行。跟踪表现、跑回测、看每日信号——把直觉变成规则。
用一句话生成 Minecraft 建筑计划:3D 预览、材料清单、逐层构建指南,一键下载 Java Edition 图纸文件,无需启动游戏。
在 Discord 里跑回测、拆策略、讨论投资想法。AI 是助手,结论自己来。
语音、文字、文件、屏幕共享,不用注册,关掉就消失。
做产品、用 AI、独立开发过程中的真实记录,不是教程。
MinePilot 的开源核心引擎。将建筑意图(ComponentPlan DSL)经由确定性编译管道转化为方块坐标图(VoxelPlan),输出材料清单、逐层指南和投影文件(.schem)。Minecraft-first,但编译器核心不锁死在 MC 上。
策引的技术架构文档和设计笔记。
用 LLM 读文章、做摘要和问答的早期实验。
free4.chat 源码:WebRTC 实时聊天,免注册。
策略研究、组合和投资工具相关的公开代码。
SEO 研究和 Web 流量变现资料整理。
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