本文是 pstack 指南第二部分，介绍作者用 agent 进行调研、规划、原型和架构的工作流。核心观点是通过 /teach、/recall、/how、/why 等 skill 建立并保持对代码库的心智模型；用「readme 驱动开发」和 /technical-writing skill 以代码和文档形式规划；用 prototype 剧本并行生成多个方案让 agent 以实证回答开放问题；用 /architect 多阶段流程跨模型家族竞争设计并交叉评判。作者强调抽象计划只给人进步的幻觉，应让 agent 通过原型和验证自己回答问题，从而每月将数千个 PR 推进生产并保持高质量。
本文是 pstack 指南的第二部分，探讨如何利用 pstack 进行调研、规划、原型设计和架构。作者强调验证是基础，但之后需明确构建目标。文章介绍了间接提示、/teach、/how、/why、/recall 等技巧，帮助代理理解意图和上下文，并指出历史记录是丰富上下文的金矿。最后讨论如何指定解决方案，避免过度指定实现细节。
作者Dickie Bush分享了作为企业主最重要的技能：规划工作并执行计划。他结合自己在华尔街兼职写作和全职创业的经历，总结出一套简单的规划系统：企业活动只有五种类型（生产、构建杠杆、学习、交付、行政），并介绍了如何通过SOP、自动化和雇佣人员构建杠杆来放大产出。文章还涵盖每日10分钟规划、每周30分钟策略复盘等具体方法，帮助创业者聚焦最重要的事务，避免瞎忙和拖延。
文章探讨了在软件开发中如何通过AI实现杠杆效应。仅用AI写代码只能加速部分流程，而结合规划与对齐才能获得更大效率提升。作者通过“预期痛苦”公式分析前期投入与返工成本的关系，强调在多层次规划中保持实用主义，以最大化减少返工概率。
本文针对长任务 Agent 容易出现的“带不住状态、估不准工作量、评不好输出”三大问题，提出工程化的解决方案。文章通过引入状态层、规划层和验证层，构建了一个包含监督机制的五层架构，旨在通过外部控制和证据链，而非单纯的 Prompt 优化，来实现稳定、可落地的 Agent 系统。
文章探讨了世界模型与因子图之间的深层联系。作者指出，因子图本质上是基于能量的模型，可用于状态估计和SLAM。通过将世界模型锚定在“现在”，文章提出了STAG框架，该框架利用统一的因子图优化机制，同时处理基于过去数据的感知和基于未来目标的规划，实现了感知与行动的无缝融合。
