文章指出构建 Trading Agent 的核心难点不是下单或找到策略，而是以快于策略衰减的速度生产新假设并用严苛手段证伪假策略。作者拆解了发现、证伪、执行、止损四个环节，介绍统计套利、波动率曲面错价、因子残差、内部人交易信号四类错价目标及其数学模型，并提出扫描层、推理层、编排层、执行层的四层架构：大模型只负责扫描与推理，执行必须用确定性代码。文章还详细阐述了多重检验校正、交易摩擦成本、point-in-time 数据、样本外隔离、硬编码风控与四分之一 Kelly 仓位等工程纪律。
AI 时代做产品太容易，但产品上线没人用的根本原因往往是痛点只存在于创始人脑中。作者用 CREAO 创建 Reddit 用户研究 Agent，去 r/n8n、r/automation 等社区收集用户对现有自动化工具的未经诱导评价、真实事故、workaround 和付出的代价，再据此推导产品约束与设计假设。文章通过 n8n 静默失败、Zapier 价格与维护负担、Agent 状态丢失三个案例，展示如何把用户抱怨翻译成产品设计，并提供了可复制的调研 prompt 和招募用户反馈的正确时机。
本文详细解读了 Claude Opus 4.7 的核心变化。新版本移除了“思考预算”滑块，转向自适应思考，主张“意图”优于“资源”。文章深入探讨了 4.7 在工具调用、子 Agent 生成及回复长度上的克制与校准，介绍了新的默认档位 xhigh，并建议通过前置任务描述和使用 Auto mode 来提升协作效率。作者强调，4.7 代表了一种从“表演勤奋”到“有效输出”的哲学转变，提示用户应以对待资深工程师的方式与其交互。
