作者分享了将25条思考类提示语（苏格拉底式提问、第一性原理、乔哈里视窗、逆向法等）封装为开源skill「老爷爷」的过程。受Matt Pocock的ask-matt路由启发，该skill可根据用户当前处境自动匹配最合适的提示语，解决「提示语存了一堆但从来不用」的问题。作者强调原提示语一字不改的原则，避免工程化改写导致的性能下降，并介绍了乔哈里视窗和逆向法两个实用方法，主张让AI负责挑选提示语、人负责感知问题的分工方式。
本文介绍 2026 年构建多模型 AI Agent 团队的完整方法。作者指出使用单一模型会导致高成本低效、专业能力受限以及单供应商故障/盲点风险，主张按任务步骤选择合适模型。文章梳理了 2026 年 9 月的主流模型阵容（Claude Opus/Sonnet/Haiku/Fable 5.1、GPT-6 Astra、TypeSafe Jev）及定价，提出五层架构：路由器、编排器、专家模型、评审者（critic）和纯代码层，并讲解如何先对工作负载分类（决策、简单生成、真实工作、难题），再为每层选择最划算的模型。文中附有统一封装多供应商 API 的示例代码，涵盖 effort 参数与 thinking block 处理细节。
本文基于 Diogo Almeida 的设计笔记，从第一性原理重新审视 coding agent 的设计。作者以「如果没有 KV cache 会怎样设计」为切入点，揭示当前 agent 围绕缓存经济性形成的「只追加对话记录」范式的六大症状：路由失效、工具挤占上下文、压缩有损、子 agent 平庸、重启丢状态、内置能力争论。文章指出 token 主要消耗在读取与搜索而非写代码，并提出以 Jev 决策层为核心的方案：元注意力上下文组装、查询感知压缩、可见性阶梯、可编程权限、安全感知路由与三级工具披露，把上下文当作被有意组装而非偶然累积的对象。
本文系统讲解 MoE（混合专家）模型的推理服务工程原理。从稠密 Transformer 的 FFN 与 MoE 层的区别入手，介绍路由器如何为每个 token 选择专家、dispatch 和 combine 过程如何将路由决策聚合成专家专属矩阵，以及 grouped GEMM 如何减少内核启动开销。文章还涵盖专家并行、拓扑感知部署、显存需求（常驻参数 vs 激活参数）、负载不均衡、容量限制和量化等话题，并分析计算、显存带宽与互连流量之间的性能瓶颈权衡，以 Qwen3-30B-A3B 为实例说明。
本文详细介绍了如何从单个提示词构建一个完整的代理系统，以Kimi K3模型为例，通过9个步骤逐步实现：从基础API调用、输出约束、工具集成、循环机制、停止门控、状态管理、路由决策、答案验证到预算控制。文章强调，代理系统的核心在于围绕模型构建的框架，而非模型本身，并展示了如何通过代码实现这些组件，使系统能够自主决策、执行工具调用并验证结果。
本文提供了一份14步路线图，指导如何将线性多代理管道重构为高效的图结构，利用Claude Code的动态工作流实现并行处理、数据契约、运行时路由和验证。通过简历筛选示例，展示了如何定义节点和边、使用parallel()扇出、扇入合并、条件路由、独立验证器、工作树隔离和循环收敛，从而构建可扩展、可靠且可维护的代理系统。
文章回顾了作者从早期依赖机场、中期尝试自建VPS（搬瓦工、DMIT），到后期使用广港专线、IX及家宽落地的网络代理技术演进史。详细分析了普通VPS与IEPL/IX专线的路由差异，对比了不同服务商线路优缺点，并分享了当前使用的具体软硬件方案。
