Spark - page 2 of 8

@黄即精神股东2.0 2025动态总结

@黄即精神股东2.0 九图

正确的「认知」本身就是一种「速度」。

我怎么现在发现，很多做 AI 产品的都做成了「无障碍」 ​ ​「无障碍」和「言出法随」还是有很大区别的。

我直接在 Typescript 的类型系统之上实现了 FBP，这下可以直接使用可视化的方式来进行「类型体操」了。

这你受得了吗？

https://github.com/qddegtya

2026 年继续 Building.

React2Shell 核弹级高危漏洞，提醒所有生产环境部署了 Nextjs 的开发者关注，昨天 CF 的故障也是修复这个漏洞而引发的后续导致。

听闻很多同学还不知道这个漏洞的情况，故记录分享一下。

起因：上午 9 点，我们的核心应用容器收到一次异常 SIGTERM，一看日志，是一个 Shell 注入，瞬间极其警惕，立刻更新 AWS WAF 最新规则，然后发现这个漏洞相关的信息，然后升级依赖进行修复。

我们招人啦！

这一帖先面向技术同学，理想画像：

如果你对 C 端 Agent 构建有经验或者感兴趣； 如果你有 Go / Python 的服务端开发背景，对云原生，主流出海业务技术架构有了解，或者自己做过完整的出海产品； 有自己的 Github，热爱开源，热爱 AI； 拥抱并且正确认识 AI Coding 的价值。

欢迎直接私信我，或者带上简历投递至我们邮箱 📬（见图片）。

昨晚，除了这个时刻还可以，后面想和山姆一样打瞌睡。

ChatGPT Atlas.

很多东西只是看着像。

OpenAI 的 AgentKit，之所以叫 Kit，其本身就是一个非常严谨的定义，带一个 Visual Designer 只是它的附加产品，这是 OpenAI 为自家入口产品在定义 In-App （他们自家的 ChatGPT 就是超级 App）级别的 Agent 标准，从模型到 Response API，再到 Agent SDK，再到 AgentKit 以及 UI 自定义集成能力的 ChatKit，全部打通。

商业逻辑上应该类比：小程序（带技术框架和小程序专用开发者工具） + 腾讯云，或者 LangGraph Agent + LangGraph Platform（LangServe 前身），亦或是各种 Agent 框架加其 Studio 和 Serve 平台等，唯一的区别是，后面两种都是「入口不绑定的」，N8N/Coze/Dify 们也是「入口不绑定的」，但值得注意的是，他们却是「平台绑定」的。

完全只从技术角度来看，AgentKit 专注于围绕上下文工程，构建基于线性 Agent（X in the Loop + 意图路由） 的 Chat 应用，其认为 Agent （节点）的输出可以添加到上下文，Agent （节点）也应该可以完全读取上下文，而完整的默认上下文即「Chat History」，这个能力在 Builder 中都是直接默认开启的，也最匹配 Prefix Cache 的特性，这个如果熟悉 Agent 架构设计的同学一看便知咋回事，别忘了，OpenAI 还有 AI Coding 领域的深入实践，Agent SDK 也很早就被用于很多复杂场景，因此我个人认为，OpenAI 的 AgentKit 就是要做「产物质量」，而不是「工具本身的质量」，要让出来的「Agent」效果是最炸裂的，这个思路和 N8N/Coze/Dify 等做「工具」的思路完全两个概念。

在「我的世界」中硬生生开发出一个小模型，惊呆评论区众人，这就是图灵完备的重要性。😀

临近放假，我们团队争取以后经常保持「做一些好玩的东西」，不一定「有用」，哪怕「没用」，持续 Build。

😅

用户第一。

Claude Code 遵循的是「模型无状态」以及「Unix 哲学」。

https://www.yuque.com/chiyu-heb0t/thinking/xxgtgo5ixspur6se?#《🔥 构建在 ARQ 之上的 Parlant 框架的源码级深度解析系列》

Parlant 是 ARQ 注意力推理的发明者，践行者，Agent 框架的含金量、门槛在提升。

ACP 来了。

帮一个非常靠谱（有名）的 AI 创业公司 Founder 招聘优秀前端，看到的小伙伴可自荐或者推荐，私信我。

今年的 IMO 真「热闹」

这些特别的选手们也真的很牛了，2023 年，他们才刚被全世界认识

小红书陆伟（路飞）离职了，那年我去面试，他就在别墅的二楼，只有 4 张桌子。

那会要招 Web 前端 Leader，毛总他们，还有 HR 在别墅的阳台上进行的面试，一楼进门就是斯坦福校训，记忆犹新。

结果是，我没去，😄。

一晃十几个年头了，一切都是命，知足常乐。

AStack VS Motia

1. 都支持事件驱动、多语言，AStack 的计算模型是更高维的抽象
2. Motia 的开箱即用，内置辅助可视化编辑器等 DX 有关的点，做的更好
3. 都支持状态机设计，声明式组合
4. 都强调 Code First

AStack 是我写的，✨ 比 Motia 少，但非常欢迎志同道合之人加入一起建设，或者给个 Star 以示支持，😄。 https://astack.tech

Motia https://motia.dev

sourcegraph 切入 AI Coding （AmpCode）几乎是必然，而且一定做的很好，在结构化代码搜索领域 NO.1 的底气和实力，可以让它们在此基础上构建非常精准的代码上下文感知。

我一贯主张和坚持，工程领域深厚的积累 + 摸清楚 AI 能力的上下限，远远比「不懂或忽略工程领域深厚沉淀 + 暴力硬调 Agent」靠谱太多了。

坚持，定力，专注，热爱。 永远那么性感。

欢迎使用 Fellou 2.3 的可干预链路，😄，有问题及时反馈。