DPS 周刊 204 - Deep Search & Agent Mode

最近用过的工具中最令我感到惊艳的是 chatGPT 里的 deep research。其他几家也推出了类似的功能，但是都不如 ChatGPT 中 GPT5 thinking 下的 deep research。

1. Gemini 2.5 的 deep research 尽管可以洋洋洒洒写很详尽的报告，但是感觉信息密度不够高，有不少废话；
2. Claude Sonnet 4 的 deep research 感觉差点意思，不如 ChatGPT 和 Gemini 那么详尽；
3. Perplexity 是最简略的，即使切换到上面几家的模型，出来的效果也不行，不知道是出去成本考虑，还是请求的模型效果不如自家的模型。
4. GPT5 thinking 刚好取得了平衡，足够详尽，又没什么废话，信息密度刚刚好。

当然 deep research 生成的报告还需要仔细阅读，找出真正有效的信息。有时候我会把找出来的信息点再丢回给 chatGPT 的 agent mode，让它用最新的信息来验证。

所以 chatGPT 的 agent mode 和 Perplexity 的 Comet 浏览器也让我眼前一亮，两者非常相似：给定指令之后，他们能够模拟人来操作浏览器找寻资料，然后再把整理好的数据呈现出来。

举个例子，我们要去一家银行搜索信用卡资料的时候，本来需要一页页地找，甚至还要打开各种写在 PDF 里的条款来仔细研究。现在只要把这家银行的网站丢给这些 agent，然后让他们梳理，他们就会模拟人的检索，仔细查找这家银行所有的信用卡资料，几分钟之后就把对比提供给我。

当然还有更加有意思的用法，比如我在查询某一个 API，就问 agent 有没有对应的 SDK（开发包）。它自己跑去 github 上检索了一遍，然后告诉我有一个基于 Typescript 的 SDK。但我对 Typescript 一无所知，就问 agent 有没有可能参照这个 SDK 改写一个 Python 的 SDK。它又跑去阅读了代码和文档，然后告诉我当然可以。前后不过几分钟时间，要是换我自己研究的话，没半天都搞不定。

这就让我想起了一句话，我们现在用的模型一定是未来最差的模型。想必这句话套用在工具上也适用。

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Recap

Andrew Qu 说 MCP 协议和 AI 模型的关系就像厨师和厨房：

• 厨师决定要做什么（AI 代理）
• 厨房决定有哪些工具和食材（MCP 服务器）
• 厨师只能使用厨房公开提供的内容

1. MCP 不是一个库或 SDK，而是一个规范，就像 REST 或 GraphQL，但它是为 AI 代理设计的。
2. 模型仍然依赖其训练所得的知识和推理能力，但现在可以通过 MCP 服务器访问专用工具来填补知识空白。
3. 当模型需要引用库存时，不是凭空猜测，而是直接查询真实的库存系统。
4. 核心在于：通过安全的方式，让 AI 有效访问你的系统，从而扩展其能力。
5. MCP 增加了一层：你的工具托管在应用之外的独立服务器上。

Daily Productive Sharing 1301 - What Is MCP?

One helpful tip per day:) Andrew Qu 说 MCP 协议和 AI 模型的关系就像厨师和厨房： * 厨师决定要做什么（AI 代理） * 厨房决定有哪些工具和食材（MCP 服务器） * 厨师只能使用厨房公开提供的内容 1. MCP 不是一个库或 SDK，而是一个规范，就像 REST 或 GraphQL，但它是为 AI 代理设计的。 2. 模型仍然依赖其训练所得的知识和推理能力，但现在可以通过 MCP 服务器访问专用工具来填补知识空白。 3. 当模型需要引用库存时，不是凭空猜测，而是直接查询真实的库存系统。 4. 核心在于：通过安全的方式，让 AI 有效访问你的系统，从而扩展其能力。 5. MCP 增加了一层：

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Lelauch 突然发现自己失去了好几个月的前进动力。这到底是怎么回事？

1. 没有什么比离开熟悉的环境更能打断你的节奏。
2. 如果睡眠出了问题，其他一切都会崩溃。缺乏睡眠不仅摧毁精力，还会彻底瓦解动力。
3. 你的物理环境会反映你的心理状态，而你现在需要的是清晰，而不是混乱。
4. 去健身房，或者进行任何足够艰难的体能训练，就像把自己插上电源一样。
5. 大多数人失败的原因是缺乏清晰。他们的目标模糊、软弱，所以既达不到，也永远得不到满足。

Daily Productive Sharing 1302 - Your Way Out

One helpful tip per day:) Lelauch 突然发现自己失去了好几个月的前进动力。这到底是怎么回事？ 1. 没有什么比离开熟悉的环境更能打断你的节奏。 2. 如果睡眠出了问题，其他一切都会崩溃。缺乏睡眠不仅摧毁精力，还会彻底瓦解动力。 3. 你的物理环境会反映你的心理状态，而你现在需要的是清晰，而不是混乱。 4. 去健身房，或者进行任何足够艰难的体能训练，就像把自己插上电源一样。 5. 大多数人失败的原因是缺乏清晰。他们的目标模糊、软弱，所以既达不到，也永远得不到满足。 6. 你的目标需要精准。不要做懦夫。 7. 对自己要诚实，承认什么能真正点燃你的激情。 8. 每天专注于三项关键任务。就是这三项。它们应该是可完成的，但具有战略意义。 9. 因为大多数人严重高估自己一天/一周能完成的事，却严重低估自己一个月/一年能做到的成就（通过堆叠每天的成功）。 10. 每一天，你都在向自己证明：你能出现，

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Scott Young 认为动机可以用一个公式来解释：

动机 = 价值 × 概率 × 努力回报 / 距离

1. 如果我们更看重某件事，在其他条件相同的情况下，我们就会更有动力去追求它。
2. 努力回报：影响我们动机的不仅仅是目标本身的价值，还包括我们的努力能在多大程度上提升最终获得的价值。
3. 提高感知价值：一件事越有价值，你就越有动力去实现它。
4. 目标越是迫近当下，就越能激发动力。
5. 激励自己的关键在于诊断公式中哪个环节出了问题，然后采取措施去改善它。

Daily Productive Sharing 1303 - Motivate Yourself on Hard Things

One helpful tip per day:) Scott Young 认为动机可以用一个公式来解释： 动机 = 价值 × 概率 × 努力回报 / 距离 1. 如果我们更看重某件事，在其他条件相同的情况下，我们就会更有动力去追求它。 2. 努力回报：影响我们动机的不仅仅是目标本身的价值，还包括我们的努力能在多大程度上提升最终获得的价值。 3. 提高感知价值：一件事越有价值，你就越有动力去实现它。 4. 目标越是迫近当下，就越能激发动力。 5. 激励自己的关键在于诊断公式中哪个环节出了问题，然后采取措施去改善它。 6. 当你陷入低谷期，不论是暂时的还是长期的，关键是从小目标开始，并在成功的基础上逐步积累。 7. 任何能缩短行动心理距离的方法，都有助于克服拖延。 8. 生产力系统的价值，很大一部分在于为工作建立一个组织结构，使需要完成的任务在心理上变得“更近”。 9. 越困难的目标越能激发努力，因为它放大了努力与结果差异的边际效应。 10. 在较短时间内专注于一个核心目标，会提升动机，

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Kieran Klaassen 介绍了什么是复利式工程（compounding engineering）：构建自我改进的开发系统，让每一次迭代都比前一次更快、更安全、更好。

1. 每一次修复，系统都会学习。每一次审查，系统都会学习。每一次本可避免的失败，系统都会学习。
2. 复利式工程强调要建立有记忆的系统：每一次 PR 都能教会系统新东西，每一个 bug 都成为永久的教训，每一次代码审查都会更新默认做法。
3. 复利式工程需要前期投入：你必须先教会工具，它们才能自我学习。
4. 但 AI 输出并非确定性的——一次有效的 prompt，下次可能就失败了。
5. 下次我们需要检测用户情绪或行为时，不必从零开始，而是可以说：“使用挫败感检测器的工作流。” 系统已经知道该怎么做。

Daily Productive Sharing 1304 - Compounding Engineering

One Useful Tip Per Day!

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Joan Westenberg 认为我们是被惯性支配的：

1. 但在生活中，我们常常忘记，复利不仅存在于银行账户里。它体现在我们建立的习惯、积累的知识、深化的关系中。
2. 第一次举起杠铃总是最重的，第一页写得最慢，第一次拍的视频最别扭。但每一次努力都为下一次打下基础，结果是乘法而不是加法。
3. 重新开始的代价比维持更高——熵也会复利。
4. 你真正的复利资产不是计费的工时，而是你的案例、你的人际关系、你的流程、你的作品。
5. 美妙的是，惯性可以叠加。成功养成一个习惯后，你就会学会如何建立下一个。

Daily Productive Sharing 1305 - Compounding Consistency

One helpful tip per day:) Joan Westenberg 认为我们是被惯性支配的： 1. 但在生活中，我们常常忘记，复利不仅存在于银行账户里。它体现在我们建立的习惯、积累的知识、深化的关系中。 2. 第一次举起杠铃总是最重的，第一页写得最慢，第一次拍的视频最别扭。但每一次努力都为下一次打下基础，结果是乘法而不是加法。 3. 重新开始的代价比维持更高——熵也会复利。 4. 你真正的复利资产不是计费的工时，而是你的案例、你的人际关系、你的流程、你的作品。 5. 美妙的是，惯性可以叠加。成功养成一个习惯后，你就会学会如何建立下一个。 6. 开始得太猛只会导致精疲力竭。 7. 复利是成就的法则。它不要求天赋异禀，只要求坚持不懈。 如果你喜欢的话，不妨直接订阅这份电子报 ⬇️

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lelouch 从头开始学习数学，但进展缓慢。直到有一天，ta 才明白：挣扎的原因不是因为 ta 不够能力，而是因为 ta 缺失了大量的前置知识。

1. 理解上的差距并不是能力不足，而是缺乏必要的知识基础。
2. ta 回过头去翻看更早的学习材料，选择更好的学习方法，并拼命练习。
3. 这个过程缓慢且常常令人谦卑，但却必不可少。每一个被掌握的基础概念，都为更复杂的理论和问题奠定了基础。
4. 实际上，ta 依然觉得自己很笨，但正在一步步慢慢靠近目标。

Daily Productive Sharing 1306 - You Just Lack the Prerequisites

One helpful tip per day:) lelouch 从头开始学习数学，但进展缓慢。直到有一天，ta 才明白：挣扎的原因不是因为 ta 不够能力，而是因为 ta 缺失了大量的前置知识。 1. 理解上的差距并不是能力不足，而是缺乏必要的知识基础。 2. ta 回过头去翻看更早的学习材料，选择更好的学习方法，并拼命练习。 3. 这个过程缓慢且常常令人谦卑，但却必不可少。每一个被掌握的基础概念，都为更复杂的理论和问题奠定了基础。 4. 实际上，ta 依然觉得自己很笨，但正在一步步慢慢靠近目标。 如果你喜欢的话，不妨直接订阅这份电子报 ⬇️

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Preston Thorpe 分享了他在狱中重生的经历：

1. 他发现自己对各种环境都能很好地适应，监狱也不例外。
2. 监狱有自己的亚文化、行话和一套道德体系，这一切都由一种极端负面的群体思维和“我们就是罪犯”的严格心态所维持。
3. 这种心态会强加在所有囚犯身上，而长年累月浸泡在这种消极氛围中，会改变任何人。
4. 他曾选择了错误的方向，结果在经历短短 14 个月的成瘾与痛苦后，又回到了监狱。
5. 他在单独监禁 13 个月后（并非因纪律处分），被列入了跨州转移名单。官方文件上写的原因是“设施的安全与稳定”。然而他没想到，这竟会成为他人生中最好的转折点。

Daily Productive Sharing 1307 - How I got here

One helpful tip per day:) Preston Thorpe 分享了他在狱中重生的经历： 1. 他发现自己对各种环境都能很好地适应，监狱也不例外。 2. 监狱有自己的亚文化、行话和一套道德体系，这一切都由一种极端负面的群体思维和“我们就是罪犯”的严格心态所维持。 3. 这种心态会强加在所有囚犯身上，而长年累月浸泡在这种消极氛围中，会改变任何人。 4. 他曾选择了错误的方向，结果在经历短短 14 个月的成瘾与痛苦后，又回到了监狱。 5. 他在单独监禁 13 个月后（并非因纪律处分），被列入了跨州转移名单。官方文件上写的原因是“设施的安全与稳定”。然而他没想到，这竟会成为他人生中最好的转折点。 6. 缅因州的监狱系统不同于其他地方，囚犯群体相对隔绝于街头和监狱帮派的掌控。 7. 他开始把时间投入在自学有机化学、金融、期权交易等方面，并第一次意识到自己可能有能力去做得更多，可以实现任何他下定决心要做的事。 8. 当机会出现时，他报名参加了缅因大学奥古斯塔分校的课程，还没开课，

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Arun Venatesan 自 2020 年夏天以来，已经发布了 79 期内容，平均每 24 天一期：

1. newsletter 订阅人数的一个优点是，它通常不像社交媒体那样单调地持续增长。
2. 他稍微改动了封面印章，结果无意间创造出“邮票图案”这种现在对他来说已成为每期必不可少的美学元素。
3. 一开始他尝试了不同方式，但很快就定型为三部分结构——博客更新、一则小故事或近期的思考话题、以及推荐内容。
4. 这些想法在产生时，看起来彼此毫无联系。它们常常自发地出现在跑步时、工作时或洗澡时。只有把它们写下来再读一遍，他才发现其中的内在联系。
5. 平均每一期都会收到三到四个回复，几乎全部写得很用心。其中不少互动进一步发展为视频通话，甚至现实中的见面。

Daily Productive Sharing 1308 - Five Years of The Newsletter

Daily Productive Sharing 1308 One helpful tip per day:) Arun Venatesan 自 2020 年夏天以来，已经发布了 79 期 newsletter，平均每 24 天一期： 1. newsletter 订阅人数的一个特点是，它通常不像社交媒体那样单调地持续增长。 2. 他稍微改动了封面印章，结果无意间创造出“邮票图案”这种现在对他来说已成为每期必不可少的美学元素。 3. 一开始他尝试了不同方式，但很快就定型为三部分结构——博客更新、一则小故事或近期的思考话题、以及推荐内容。 4. 这些想法在产生时，看起来彼此毫无联系。它们常常自发地出现在跑步时、工作时或洗澡时。只有把它们写下来再读一遍，他才发现其中的内在联系。 5. 平均每一期都会收到三到四个回复，几乎全部写得很用心。其中不少互动进一步发展为视频通话，甚至现实中的见面。 6. 友谊，

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Andrej Karpathy 介绍了他使用 vibe coding （这个词就是他最先提出的）的体验：

1. 他个人在使用大语言模型时，75% 通过 Cursor 的自动补全功能。
2. 他觉得用文字去精确表达需求需要太多信息量和带来过多延迟，还不如直接在代码里、在正确的位置演示给模型看，效率更高。
3. 他还没有学会同时高效地使用多个实例——单个实例已经让他觉得够难应付了。
4. 这些模型基本上没有品味。
5. 在他进入更偏 vibe-coding 的领域、即自己不太熟悉的部分时，它们却不可或缺。

Daily Productive Sharing 1309 - The Journey of Optimal LLM-Assisted Coding

One helpful tip per day:) Andrej Karpathy 介绍了他使用 vibe coding （这个词就是他最先提出的）的体验： 1. 他个人在使用大语言模型时，75% 通过 Cursor 的自动补全功能。 2. 他觉得用文字去精确表达需求需要太多信息量和带来过多延迟，还不如直接在代码里、在正确的位置演示给模型看，效率更高。 3. 他还没有学会同时高效地使用多个实例——单个实例已经让他觉得够难应付了。 4. 这些模型基本上没有品味。 5. 在他进入更偏 vibe-coding 的领域、即自己不太熟悉的部分时，它们却不可或缺。 6. Cursor Code 能一次性敲出上千行一次性、庞大的可视化或调试代码，只为找出一个特定的 bug，而在找到之后，这些代码就会全部删除。这是代码后稀缺时代——随时生成、随时删除上千行定制化、临时性的代码都没关系，因为它不再是昂贵稀缺的东西。 7. 当他把整段代码粘贴进

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Ryan McEntush 认为在实体经济中，软件已经数字化了规划与设计，但“最后一公里”依旧受限于现实世界的复杂性与需要人参与的操作。

1. 要让实体行业也能走上同样的轨迹，首先需要一座真正连接比特与原子的桥梁。这座桥梁就是“电气工业栈”——让机器能够像软件一样运作的技术集合。
2. 软件曾经“吞噬世界”，而现在它将“推动世界”。
3. 简而言之，2010 年代把物理工作流接入了 API，而 2020 年代将由自主系统与智能体来控制这些工作流。
4. 我们正走向一个世界：曾经需要多年经验与专业技师才能完成的任务，如今只需像对话一样自然的界面来调度。

Daily Productive Sharing 1310 - The Electro-Industrial Stack

One helpful tip per day:) Ryan McEntush 认为在实体经济中，软件已经数字化了规划与设计，但“最后一公里”依旧受限于现实世界的复杂性与需要人参与的操作。 1. 要让实体行业也能走上同样的轨迹，首先需要一座真正连接比特与原子的桥梁。这座桥梁就是“电气工业栈”——让机器能够像软件一样运作的技术集合。 2. 软件曾经“吞噬世界”，而现在它将“推动世界”。 3. 简而言之，2010 年代把物理工作流接入了 API，而 2020 年代将由自主系统与智能体来控制这些工作流。 4. 我们正走向一个世界：曾经需要多年经验与专业技师才能完成的任务，如今只需像对话一样自然的界面来调度。 5. 基于电池、功率电子和高扭矩电机的电气化系统，更高效、更精确、更易于软件控制。它们能在仿真中测试，可通过 OTA 更新，并能通过遥测反馈持续改进。 6. 中国如今在这些技术的研究与生产方面占据主导，尤其是在上游金属/化学品、

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