给 ESP32 装上一个会说话的个人助理
刷上现成固件、改出中文界面、补上一段语音输出，一块桌面小开发板从玩具变成天天在用的助理终端；至于接管全屋，还是设想。
博客 / WEEKLY #001
第 001 期相关博客
Weekly #001｜大模型进入“斩杀线”大战，Token 就是新货币
手机里的 Agent，限制不止算力
手机性能已经过剩，Agent 却几乎访问不了任何东西：从权限、沙盒到应用隔离，移动端的瓶颈在算力之外。
Agent 插件迁移，难在能力不对等
把插件从一个 Agent 搬到另一个，格式转换已经不是难点；真正的门槛是各家暴露的能力不一样，而且上游还在快速变动。
Vibe Coding 之后的硬盘账单
项目、缓存、系统镜像和视频底稿一起把硬盘填满。要回答的不只是买多大容量，还有哪些数据值得留、放在哪一层、需要时找不找得回来。
把记忆带到下一个 Agent
记忆存在哪家服务里，换工具时就得向哪家讨还。一套自己持有的文件系统让个人上下文可以在多个 Agent 之间迁移，但同步、备份与多模态素材仍是没走完的路。
邮箱里的生活，微信群里的生活
生活助理的能力上限，往往不取决于模型，而取决于它能看到的信息在哪里：同一封学校通知，在邮箱里顺手可得，在群聊里就难以触及。
从卖 Token 到交付服务：AI 应用的利润空间
转售模型 API 的折扣越来越薄，利润要靠把 Token 变成可用的服务来挣。本文梳理 AI 应用的成本结构与“体验套利”的机会。
给 Agent 一台不下线的电脑
任务结束后，登录状态、软件和文件能不能留下来，正在把 Agent 的执行环境分成两代。持久环境让定时任务和长期协作成为可能，也把成本和多机器管理推到用户面前。
AI 视频里的故事、作者与观众
画面能实时生成、镜头能批量产出之后，真正的差距从"做得像不像"挪到了"故事讲不讲得下去"。作者性、连载和观众反馈，决定这类内容能走多远。
软件做出来之后，还有分发这件事
创作的门槛降到很低之后，作品如何进入用户生活成了新的瓶颈。分发不会因为东西做得好而自动发生，它本身需要被设计和验证。
Token 用量之外，团队交付还有一道坎
模型越来越快、写代码越来越便宜，但软件到达用户的速度并没有自动跟上。个人产出速度和组织交付能力之间，隔着一整套还没有被重新设计的环节。
一次授权背后的产品设计
Agent 需要连接一个新服务时，用户应该点一下授权，还是自己去申请 API Key？这一小步的体验差异，区分的是两代产品设计。
本地推理的价值，不只有省钱
买一台常驻电脑不等于必须用它跑模型。本文把本地推理、常驻设备与隐私控制三个需求拆开，逐项判断什么时候值得把它们放进自己的设置里。
把真实任务放进模型评测
榜单分数之外，模型的真实表现取决于运行框架、任务类型和数据是否新鲜。本文以具体任务为例，说明评测结果应该怎么读、怎么用。
一期播客的 Agent 工作流：从录音到多平台发布
录制、剪辑、上架和网站文字稿曾经各是一段手工操作。当写代码之外的环节也可以交给 Agent，流程里最耗人的部分从操作变成了决定。
小团队还要从零写一套 Agent 框架吗？
Agent 的基础执行能力正在被托管服务和成熟框架接管。应用团队要回答的问题不是要不要自研，而是把哪些责任交出去、把哪些留下来。
模型名没变，工作流为什么变了？
提示词调好、流程跑通之后，模型行为却在某天悄悄改变。本文把“模型变笨”的争论拆成版本、路由、计价与兼容性几件不同的事。
便宜模型正在打开新的使用场景
模型价格降下来之后，先变化的不是能力排名，而是哪些事开始值得交给模型做。本文梳理便宜模型扩大使用范围的方式，以及它与前沿模型的分工。