一群 AI 会从众、合谋和互相破坏
解读 Anthropic 的多 Agent 实验报告：更多 Agent 何时能提高效率，又如何在协作中表现出从众、资源争抢、价格合谋、轻信、压制异议和目标冲突。
做 App 的创业机会正在变窄，新的机会可能在哪里
AI 大幅降低了编码门槛，需求、分发和持续交付依然昂贵。当软件供给越来越丰富，个人创业可以换两个方向思考：用 AI 直接经营一项业务，或者为 Agent 提供可调用、可交付的能力。
我把 AI 开发工作台搬到了云端：随时随地做产品并部署上线
把 CloudCLI 部署到云端以后，我可以从手机、平板或任意电脑进入同一套开发环境，在多个产品工作区之间切换，并按需要使用 Claude Code、Codex、Cursor 等 Coding Agent。
10 个小时上线 Product Radar：真正加速我的不是写代码
五个晚上、约 10 个小时，我完成并上线了 Product Radar。真正让我满意的并不是编码速度，而是两次产品收敛，以及最终得到的视觉体验、领域模型和前后端工程结构。
一次 AI-Native 研发的尝试：快速但稳定地从想法走到产品
Vibe Coding 已经可以很快地生成产品，但我更想解决的是怎样让结果稳定地符合预期。这篇文章记录我对 AI-Native 研发的一次尝试：从 BRD、MVP PRD 到领域、UX、架构和实现，让 AI 真正参与完整的产品研发过程。
Long-Run Agent Harness 暂停记 -- 踩过的墙、剩余价值和我学到的
复盘自建 Long-Run Agent Harness 为何按下暂停：当 Human in the Loop 被压缩，自主 Agent 的产出质量会断崖式下滑；记录撞过的墙、/loop 与 /goal 让大厂下场后窗口的变化，以及胶水编程和中控平台真正沉淀下来的剩余价值。
AI 时代的产品经理要做什么
做了几次 AI 产品之后，我意识到 AI 时代的产品经理要做的核心事情就两件 -- AI-Native 需求定义和 Human-in-the-Loop 设计。这篇分享我从两次失败 + 两次调整里提炼出来的 HITL 实践。
Claude Code 做决策，Codex 做执行 -- 双 Provider Agent Harness 的调研与思考
调研 Claude Code 和 Codex 在 Agent Harness 中的角色分工 -- 一个做决策，一个做执行。从数据和实践出发，聊聊双 Provider 架构的可能性和局限。