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1976年作者在明尼苏达社区大学修读商业美术，因高级字母课需设计完整字体且偶然看到ITC《U&lc》征稿与付费模式，创作并手绘首套字体“Uncial Sans”，由此确认以字体设计为职业目标并长期持续构思，近20年后才首次正式出版字体。

核心问题不在工具能否跑通，而在接口是否按Agent的理解方式设计；Agent只依赖名称、描述和参数schema选工具与传参，因此工具应被视为Agent的用户界面，需控制数量、简化命名与schema、提供清晰默认值和可纠错反馈，结论是好用的Agent工具重设计而非重实现。

万兴剧厂面向影视创作团队，提供AI辅助的剧本拆解改编、人设场景道具提取、导演级分镜生成、模型按场景推荐、协同管理与企业知识库沉淀，目标以工具形态提升改编与分镜效率并压缩资产制作与算力、团队成本，同时坚持独立第三方定位，强调AI辅助不替代并保护知识产权。

该项目总结与Claude Code、OpenAI Codex等编程代理协作的工程模式，核心做法是明确代理工作原理，沉淀可复用经验，借助子代理、TDD、先跑测试和手动测试提升开发与验收效率，并通过线性讲解、交互式解释和提示词模板强化代码理解与生成质量，最终目标是避免反模式，让AI稳定产出更好的代码。

Anthropic基于数百个Claude Code技能的实践指出，技能不是单纯文档，而是可含脚本、数据和钩子的文件夹，最有效的方向集中在知识参考、验证、数据分析、流程自动化、脚手架、代码质量、部署、Runbook和运维；写好技能的关键是聚焦非显然信息、沉淀易错点、善用文件系统渐进暴露、保留灵活性，并通过仓库或插件市场分发和监测使用，结论是技能应从小规模迭代沉淀，持续优化才能真正提升开发效率。

作者判断AI正从根本上改写软件与组织：人人可用自然语言快速造软件，软件因此从稀缺资产变成可替换耗材；Agent通过调用Skills直接完成任务，弱化UI、人机交互和SaaS价值；未来产品服务对象更多是Agent而非人，企业竞争转向可调用性、可靠性与信任，组织中依赖传话、协调的信息中间层也将被压缩。

过去一年开源AI在Hugging Face近乎翻倍增长至1100万用户、200万模型、50万数据集，但下载高度集中于极少数头部；中国在月度与总下载超越美国并贡献41%下载，产业主导下降而个人与小团队通过微调、量化与衍生模型上升；小模型更易部署且热度周期约6周，硬件适配向多GPU与国产芯片扩展，机器人与科研成为新增量，开源正从单一市场走向多子生态并影响国家主权与企业竞争格局。

HauhauCS发布Qwen3.5-35B-A3B激进去拒答版，数据与能力不变但实现0/465拒答，强解锁几乎不拒绝提示仅偶附训练自带声明，提供GGUF量化并用imatrix保质，MoE架构35B参数约3B激活、262K上下文可扩展至1M、原生多模态与201语言，可在llama.cpp等GGUF运行时直接使用并建议保持≥128K上下文。

作者认为自己真正热爱的是“做出东西”而非亲自写代码，随着LLM编程能力提升，他通过“架构师制定方案、开发者实现、多个模型交叉评审”的工作流持续构建真实项目，在熟悉技术栈时能以更低缺陷率、更快速度产出并保持对系统架构的掌控，结论是LLM没有取代工程能力，而是把人的核心价值转向架构判断、技术理解与决策把关。

Agent 应定位为OS，垂类不要造Agent而应做其上的应用；prompt与无状态script易复制，skill商业上限接近卖模板；因上下文容量与注意力带宽两大约束，需以Agent-native应用用领域状态、基础设施投入与规模经济形成壁垒，通过外部管理知识与历史实现能力解锁和认知卸载，并与OS按WHAT/HOW分工形成认知共生飞轮。