AI Agent

从读懂陌生项目、修改页面和修复可复现问题三个场景，拆开模型与编程工具的区别，用代码位置、页面行为和检查结果判断是否适合，再记录时间与成本。本文提供选择方法，不作未经实测的工具排名。

把 FoodHua、EdgeGizmo 和个人站交给 AI 搭档协作，会发生什么？从三个已经上线的小改动出发，记录任务怎样拆、结果怎样看，以及这场实验还没回答的问题。

从官方文档与源码拆解 REA 的 Agent、MCP、分析引擎和 Evidence 工作流，比较网页、Electron 与二进制调查的能力边界，并说明如何判断性能、隐私与功能重建是否有证据支持。

AI 编程不只是把一句“帮我修这个 bug”说得更清楚。Prompt 解决一次性表达，Skill 把调试经验工程化，Loop 则让修复过程留下证据、接受验证，并把失败反馈回下一次执行。

大模型能力越来越强，但在真实制作流程中，最大的问题往往不是不会做，而是没有人最看重的责任感。模型可以不断道歉，却不会真正承担后果。本文从模型谄媚、信任校准、Agent 可靠性和多 Agent 惩罚机制出发，讨论为什么责任感不能靠话术模拟，而要靠验证、审计、权限和外部激励系统来约束。

OpenClaw、Hermes、OpenCode、Claude Code 和 Codex 经常被混在一起比较。本文按模型、编码 Agent、终端工具、个人控制层和长期 Agent 框架拆开说明，判断何时直接用 Codex/Claude，何时才需要 Hermes/OpenClaw。