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阅读全文 →把 OPc（编辑部 / 设计部 / 开发部 / 客服部 / CEO 办公室 / 行政）拆成 6 个虚拟部门，用 Notion 数据库当 ERP 跑——一人公司不是「我一个人扛」，而是「我一个人调度六个我」。
Agent Loop 的代码只有 20 行，但它的「高级感」不在循环本身，而在循环外面的四道工程题：三层嵌套结构（工具环/主环/任务环）、每一圈的上下文重排、可验证的停机条件、循环里的人（HITL）。把这四件事拆清楚，就能解释为什么同一个 while 循环，有人跑出生产级 Agent，有人跑出无限烧钱机器。Loop Engineering 正在成为下一个 Prompt Engineering。
以纳瓦尔「财富 = 特定知识 × 杠杆 × 判断力」框架，推演 AI 时代普通人如何翻身：杠杆归零、特定知识两极分化、判断力成唯一不贬值资产、人类变成验证者、意图不可被复制。
主线是「怎么判断一个 Agent 准不准」：从单模块打分函数，到全流程的数据集、评分器分层、CI 回归测试，一步步搭出能回答这个问题的验收体系。
Pi 极简到近乎「空」，不是把整个 Harness 还给你，而是把「你自己配的那层」放到最大——真正接住模型的，是你写进 AGENTS.md 的老原则。
被中转站涨价、Kimi 周配额告急逼着，两天里把主力模型从 Opus 一路换到 DeepSeek V4 Flash。没翻车，反而更快更省——复盘发现，真正兜底的是一套早就悄悄长成的 Harness。
把『蒸馏』升维成一把剃刀：凡是能写成知识、接口、流程的显式制品，都会被更通用的能力吸收。真正要防的不是被蒸馏，而是被夺舍。
姊妹篇。上一篇《我是如何让 Skill 稳下来的》讲怎么让 Skill 少翻车；这篇接着往下问一句：万一它真翻了，能不能别把你也带下水。
模型正在变成水电（commodity），极低成本用一流模型只是表层红利；真正的护城河是模型 × 结构化上下文 × 编排（Harness）。以 Karpathy 的 Obsidian LLM Wiki 为入口，论证一人公司为何最终应把 Notion AI 立为 Agent 体系的核心知识底座，本地只留临时缓存。
系列开篇（复盘体）。核心判断：一个能长期稳住的 Skill，从来不只是一段 Prompt，而是 Prompt + 脚本——Prompt 负责'想'，脚本负责把不该靠想的步骤'做死'。用代码审查 Skill 换模型翻车和日报 Skill 老出错两个真实坑，引出'该交给谁'的判断表，再升维到 Harness 输入/执行/约束/验收四层框架，论证一人公司训不了模型、却能把'哪步交给 Prompt、哪步写成脚本'做到极致。