My Brain Wiki

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Tue, 09 Jun 2026 08:40:00 GMT

Wiki Index 内容目录。每个 wiki 页面按类型列出，附一行摘要。查询前先读此文件以找到相关页面。 Last updated: 2026-06-09 | Total pages: 92 Concepts agent-context-management — Agent harnesses share a fundamental constraint: the context window is finite.

Stop Using /init for AGENTS.md

Tue, 09 Jun 2026 08:40:00 GMT

Stop Using /init for AGENTS.md 作者：Addy Osmani | 2026-02-23 TL;DR: A good mental model is to treat AGENTS.md as a living list of codebase smells you haven’t fixed yet, not a permanent configuration.

Loop Engineering

Tue, 09 Jun 2026 08:18:20 GMT

Loop Engineering 作者：Addy Osmani | 2026-06-07 Loop engineering is replacing yourself as the person who prompts the agent.

控制论与智能体编码中的"人在环上（Human-on-the-Loop）"

Tue, 09 Jun 2026 03:56:59 GMT

控制论与智能体编码中的”人在环上（Human-on-the-Loop）” 作者：Dirk Lässig 自 20 世纪 50 年代以来，软件开发的一大瓶颈始终是人类在终端前敲击代码的速度。而今天，这一限制正在悄然消退。随着能够自主生成、测试和重构代码的 AI 智能体（Agents）的崛起，我们似乎即将彻底攻克这一历史性的效率瓶颈。然而，这也带来了全新的挑战：如今，AI 产出代码的速度极其惊人，以至于人类进行传统逐行手动代码审查的能力，反而成了新的瓶颈。在软件开发中，人类的引导和塑造依然不可或缺，因为最终的产出必须由人来负责 —— 并且理所应当，我们仍希望保持主导权。换句话说，我们需要有切身...

AGENTS.md 最佳实践

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary AGENTS.md 应该只包含 Agent 无法自行发现的信息（工具陷阱、非显而易见的约定、地雷）。自动生成的 AGENTS.md（通过 /init）因冗余而降低性能、增加 20%+ 成本。最佳心智模型：AGENTS.md 是你尚未修复的代码库异味的活清单，而非永久配置。 Key Points 研究证据两项 2026 年研究得出看似矛盾实则互补的结论： Lulla et al.

Ashby's Law (Law of Requisite Variety)

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary A control system must have at least as much variety (number of possible states) as the system it controls.

衰减与放大（Attenuation & Amplification）

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary 衰减（Attenuation）与放大（Amplification）是控制论中实现 human-on-the-loop 的两个核心机制。衰减 = 过滤 Agent 系统的高多样性输出，避免人类过载；放大 = 将人类的决策和策略规模化传递给 Agent 系统。 Key Points 衰减（Attenuation）通过过滤或聚合，降低 Agent 系统侧的多样性，使其在人类认知带宽内可控：聚合报告：将高频输出浓缩为仪表盘（代码质量趋势、Agent 任务成功率）异常升级：仅在预设阈值被触发时向人类告警（如测试成功率 < 98%）自我管理：促进 Agent 系统内部的局部自...

Factory Model

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary Factory Model 是 Addy Osmani 提出的 AI 软件构建系统模型，将整个软件开发流程视为一个工厂：Agent 在流水线上执行任务，循环系统（loop-engineering）调度和协调。它位于 Harness（单个 Agent 运行环境）之上，是更上层的系统抽象。 Key Points 层级关系 Harness = 单个 Agent 的运行环境（安全、上下文管理、工具集成） Loop = Harness + 定时器 + 子 Agent + 自我喂养 Factory = 多个 Loop 组成的完整软件构建系统核心理念工厂模型的核心思想是：软件构建可以像制...

现地现物（Gemba / Go See）

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary 现地现物（Gemba / Go See，日语 Genchi Genbutsu）是精益管理实践，要求管理者亲临生产一线。在 Agent SDLC 中，它意味着工程师必须定期从元维度”降维”回到微观代码层，用人类直觉校准控制模型——这是 human-on-the-loop 系统中不可或缺的次级反馈闭环。 Key Points 核心概念 Gemba（现场/源头）= 创造价值的实际场所，在 Agent SDLC 中 = Agent 与代码/仓库交互的微观世界 Go See（Genchi Genbutsu）= 管理者离开象牙塔，深入生产一线在 Agent 语境：工程师不能完全依赖仪表盘...

Harness Engineering

Tue, 09 Jun 2026 00:00:00 GMT

Summary Harness engineering is the practice of building systematic controls around AI coding agents — everything in an agent setup except the model itself.