纪律战胜魔法的一周
我本周发布了六篇文章。一篇关于 PostgreSQL，另一篇关于人工智能代理的，一篇关于上下文管理的教程，一篇自动化的教程，一篇调试案例分析，最后一篇是关于为评估 MVP（最小可行性产品）设计对抗性建议的。 这些并非有计划发布，而是每一篇都从一篇论文、一场演讲，或是一个某种程度上让我感到有趣的项目衍生出来的。可当我将它们汇聚到一起时，却发现了一个自己在写的时候没有注意到的“共同主线”。 这六篇文章说的是一回事。 不经意间发现的模式 最开始是在看 Bohan Zhang 关于 OpenAI 如何扩展 PostgreSQL 的文章得出的结论。这篇文的结尾非常震撼——8 亿用户，只用一个 primary，没有分片。PgBouncer（发布于 2007 年）。只读副本（90 年代的概念）。这世上最无趣的技术，却支撑了历史上应用最广泛的一个服务，至今依旧“仍在很好地运行”。 接着是 Michael Bolin 解析 coding agents（代码代理）构造的文章。不管是 Codex CLI，还是 Claude Code，剖开内部，你会发现它们其实是一个 带 LLM 的 while 循环。没有知识图谱，没有符号规划。有的只是一个循环、一些工具，还有模型决定该停止的时间点。它的“魔法”其实就是一个 while True。 之后是 OpenAI 的关于 上下文工程（Context Engineering） 的 Cookbook 文章。事实是，模型看到的内容比模型本身更重要。而这些技术并不新鲜：启动时注入上下文（相当于一个 README 文档），剪切历史记录（类似循环缓冲区），压缩旧的内容（通过总结）。这些方法早在 2000 年代的聊天系统中就已出现。 然后是那个 自动化教程，更是对此的有力印证：OpenAI 的 Codex Automations 是 cron + curl + 一个 LLM。完全字面意义上就是这样。Unix 系统中最老套的调度器接口，调用当今世界上最前沿的模型。这基础设施已经存在了 40 年，而这“脑袋”才开发了两年。 接着还有两个非基础设施主题的帖子。那个 Jane Street 的谜题 中，一个神经网络有 2500 层，但结果证明它只是一个 MD5。这解法靠的是传统的调试思维：观察数据形式、逐步缩小范围、叠加约束条件，直到剩下唯一可能的答案。工具可能是新的（SAT 解算器，ChatGPT），方法却是老的（有条不紊地假设排除法）。 最后一篇是关于 用对抗性建议评估 MVP 的文章：用 LLM 模拟 5 个专家去评估创意的可行性，这听起来很高科技，直到你发现它其实就是一种 战争推演方法。从 50 年代开始军队就在用了，产品团队也称之为 预死因分析（pre-mortems）。创新之处无非在于，现在只用 2 美元在云端即可串联这些分析，而用不到雇佣 5 万美元的顾问了。 ...