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为什么 Codex 等 AI Agent 产品要做额度隐藏？
AI Agent 产品的额度展示设计看似微小，却深刻影响用户体验与信任。本文对比 Codex、豆包工作、秒悟等产品的不同策略，剖析隐藏额度的利弊，并提出平衡沉浸感与反馈的实用思路，值得产品经理深思。
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OpenClaw 2.0 重磅更新，却难掩其热度骤降的尴尬。从巅峰到腰斩，龙虾神话为何破灭？本文深度复盘 OpenClaw 的兴衰历程，剖析其技术瓶颈、生态困境与竞品围剿，揭示 AI Agent 赛道泡沫与机遇并存的残酷现实。
Claude Code 与 Grok Bot 被拆开后：AI Agent 真正难复制的是什么？
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当AI Agent进入研发流程，代码生成不再是瓶颈，验证与信任成为关键。阿里开源的Better Harness通过检查Agent的工作闭环，而非仅看结果，试图解决这一难题。本文深入解析其前馈与反馈机制，并探讨产品经理如何从写需求转向设计Agent的工作制度，揭示AI竞争正从模型能力转向工作系统。
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宠物看病资料分散在不同医院，复诊时难以快速调取，这背后是典型的 AI Agent Memory 设计问题。本文从宠物照护场景出发，拆解 Memory 的存储、召回与写入机制，提出分层记忆模型，帮助产品经理理解如何构建真正有用的长期记忆系统。
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AI Agent 的权限弹窗常让用户困惑：为何每步都要确认？其实这是沙盒边界在起作用。本文深入解析文件、网络、进程三类沙盒如何约束 Agent，并给出设计权限表、规避常见误区的实操建议，帮你从底层理解 Agent 的安全机制。
两个 20岁辍学生，做了个让 AI 直接“开公司”的产品，半年年化收入涨 10倍
AI 能写代码，但能自己开公司、办税号、开银行卡吗？Naïve 这家初创公司，正把注册公司、支付、数据库等商业基础设施变成 AI 可调用的接口，让 Agent 真正跑通商业闭环。本文拆解其产品逻辑与增长密码。
为什么大厂突然放弃MCP？
MCP口碑反转，Perplexity CTO等大佬纷纷转向CLI+API轻量化方案。Token浪费高达32倍、架构冗余、安全漏洞成三大痛点。但MCP并未过时，选型需看场景：小规模重效率选CLI，大规模重规范选MCP。本文深度解析两者优劣，助你精准避坑。
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DeepSeek Harness 带来的新机会？ 让Agent自我演化才是正确的Harness Engineering？
DeepSeek 开源 dsh 框架，以“一切皆插件”理念引发热议，但社区插件误删 400G 数据事件敲响安全警钟。本文拆解其技术内核与生态策略，探讨 AI Agent 工程化新范式、行业机会与风险，为开发者与投资人提供冷静视角。
DeepSeek Harness 上线 3 天，4300 个第三方插件都在干什么？
DeepSeek Harness 发布仅 3 天，第三方插件数量突破 4300 个，增速峰值达每小时 99 个。本文基于对全部插件的深度扒取，从插件类型、头部效应、蹭标签现象等维度，揭示其“一切皆插件”架构背后的生态机会与商业潜力。
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最近又看到不少人在聊 Loop Engineering。我的第一反应其实有点警惕，因为这两年 AI 圈的新词太多了，从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到 Agent Engineering，每个词都能讲出一套方法论，但企业真正关心的不是术语又多了一个，而是它到底能不能解决业务里的真实问题。
