Freak.
奇奇怪怪的小博客
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让 AI 做视频，比想象中难多了
最近我花了不少时间和 AI 一起做视频。 一开始做的是「VibeCoding 技术栈」，介绍一些能直接用在项目里的东西。后来又做了 AI 产品讲解、应用宣传片，再到这两天尝试的手书 PV。一路做下来，我提得最多的要求大概是：这里太慢了、这句话说人话、画面和声音对不上，还有，回去看看之前那一期。 听起来像在反复挑毛病，但这些问题真的会决定一个视频能不能看下去。 先把一个东西讲明白 做技术栈视频时，我最在意的是，观众看完能知道它可以拿来做什么。 比如 Fuse.js，重点应该是搜索。演示可以放在一个资源库里，但如果花太多时间介绍资源库，观众就会忘记这期到底在讲什么。Ant Design 也是一样，
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Kaggriculture V17：把七层 Agent 里的旧核心找出来
V17 这轮迭代，最让我印象深的事情不是某个参数终于调对了，而是我把一个公开策略拆开看了好几层，才发现它里面实际运行的核心比表面看起来旧。 刚开始看 Kaggle 上的分数时，心情也挺复杂。V17 在一个中午的存档里只有 2254.7，V16 是 2564.3；到了当天晚上，V17 的一张快照变成了 2561.8，V16 则是 2528.3。数字变化很快，看起来像是策略突然变强了，但这种在线评分会随着对手和对局变化，不能单凭这几张快照证明代码改动带来了多少提升。 所以我后来把注意力拉回到本地实验：V17 到底换了什么，结果又是在什么条件下测出来的。 V17 是什么 Kaggriculture
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Kaggriculture：我把一个种田AI改了19版，然后发现版本号真的没什么用
我一开始参加Kaggriculture，并不是因为我有多喜欢模拟经营。 我当时的想法其实挺俗的：找一个Agent方向的Kaggle比赛，最好不需要手工标数据，不需要训练特别大的模型，代码可以主要交给AI完成，然后看看能不能比较快地混到一块奖牌。 Kaggriculture看起来正好符合。 它是一场双人种田比赛。两个Agent在同一张地图上种地、养动物、雇工人、建牧场、买东西、卖东西，最后谁的钱多谁赢。 听起来有点像《星露谷物语》，实际写起来更像一个不会给你报错、只会默默把钱亏光的小型量化系统。 每局有720个状态，Agent每回合都要返回动作。市场还是双方共享的：你卖得早，可能吃到高价；你卖得
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最近的一些事
最近其实一直挺忙，但真让我说自己在忙什么，一时又有点说不清。 秋招、招聘和面试 前段时间主要还是在找实习、准备面试，然后顺手学了很多 Agent 相关的东西。之前我对 Agent 的理解其实很简单，差不多就是大模型会调用工具，然后拿到工具结果继续回答。真正开始面试之后才发现，很多东西我只是“用过”，并没有真的想明白。 比如面试官问我怎么设计一个简单的 Agent，Prompt 怎么组装，工具执行完之后结果怎么重新传给模型。如果再继续往下问，状态放在哪里、什么时候停止循环、任务失败之后怎么办，我其实没有办法很完整地回答。 这也是我最近最大的一个感受：现在靠 AI 写代码，把一个东西做出来并没有以