🦊 祥仔Leo | 行走的Meta Prompt

我痴迷了3年提示词，最后发现我的方向全错了。真正的AI护城河，根本不是prompt...而是一套能持续进化的个人系统。这是我的「三脑超体」架构，首次完整公开。

教你的Agent不急于解决问题，先判断问题是否值得解决、需要解决，还是可以通过改变系统让它不再存在。

不知不觉已经10点了,我居然一点时间感知都没有了.(在沉浸式阅读ackoff先生的思想精粹)

突然发现，IP规划理论，实际上用到Agent中会非常有用，应该能解决任务执行过程中Agent站在整体视角动态思考和解决问题的问题（当然，运用多Agent协作形成的系统，可能会更好）。我需要抽时间要尝试一下。感兴趣的可以一起尝试。 交互式规划（Interactive Planning 的 5个阶段） 1. 混乱识别（Formulating the Mess）：确定被规划的组织会遇到的难题和机会，它们如何互动，以及组织要处理难题或抓住机会时有什么障碍和限制。这个阶段的结果表现为参考情景（reference scenario）的形式。 2. 目的规划（Ends Planning）：确定被规划的系统通过理想再设计想得到什么。短期目标、长期目的和完美理想都由这个设计中产生。通过对参考情景与理想再设计二者的比较，可以识别出需要用规划过程加以填补或者缩小的空白。 3. 手段规划（Means Planning）：确定应该做些什么来填补或者减少空白。这需要选择或创造适当的一连串的行动、实践、项目、计划和政策。 4. 资源规划（Resources Planning）：确定选定的手段规划都需要哪些类型的资源以及每种资源的需求量，什么时候需要，以及怎样能够获得或产生资源。 5. 执行控制（Implementation and Control）：确定谁来做什么，什么时候完成，以及如何确保这些任务和计划能够如期实施并对绩效产生预期的影响。

openrouter越来越恶心了。。。 现在连充值都有风控了？！

智慧的本质在于关注未来。 智慧是能看到当前的行动所产生的长远影响的能力； 智慧是愿意为了长远利益而放弃短期利益； 智慧是能够掌控可受控因素并且不为非可控因素烦恼的能力。

与系统斗智是一种创造性的行动，就像解开一个迷或者设计新东西一样。它会涉及到克服自我强加的限制。试图与系统斗智需要练习所有的大脑功能：思考、感受、感觉以及直觉。与被动地接受现状相反，它会让我们的大脑想象可能出现的状况，想象比现在更好的未来。没有选择就没有错误，没有错误就没有学习，而没有学习则没有发展。

高性能电脑是刚需硬通货了。。不知道多少人会选择租电脑

真正的高手不是解得更深，而是更清楚地知道该在哪里停止优化。 这句话让我陷入思考了，这个时代，我们特别容易和AI一起打得火热，甚至抱持某个“完美”的想法一直在和AI build on something。如果我们以Heinz Von Forest的二阶控制论视角审视一下 —— 我们也是系统的一部分，二阶观察和二阶思考才能让我们看到真正的完整系统，看到自己在系统中的位置，知道该在哪里停止优化，这才算是“清醒地知道自己在做什么”。

x上到底还有多少活人，怎么每一条火的帖子下面都是机器人回复为主？快真假难辨了。以前评论区都能刺激思考或挖到宝藏，现在简直是评论垃圾场。（悲.....

很多人觉得提示词不重要了，因为LLM和Agent能力很强了，我完全不同意！ 理由？我认为： 1. prompt能写好的底层是 —— 结构化表达能力 2. 结构化表达能力的底层是 —— 思维组织能力 3. 思维组织能力的底层是 —— 系统思考能力（特别是实践中积累的最佳实践） 4. 系统思考能力的底层是 —— 观察能力和open mindset（那些外行根本不知道的细节都藏在这里，这是拉开差距的地方） 5. 最底层的是 —— 你的长期意志，你的意图，你的判断 AI是用来放大思考的，而不是替代思考的。

我想知道，有多少朋友正在使用本地开源模型？ 有多少朋友想要使用本地开源模型？ 如果每个月支付少量钱就能拥有本地算力，又有多少人愿意支付？

本地跑模型，速度喜人 —— 糟糕，这是幸福的感觉。

对比 claude 的 plan，openai 的 plan 真不经用。我都有想法停止 openai 订阅了

加油

X Money Sent you $15 ？？？

egolite用了很久，确实比较舒心，操作效率也高（搭配官方skill）

工具只是人类手脚和思想的延伸，不必拘泥。