麻凡

AI 时代独立开发者。

我正在探索 AI 时代，一个人如何创造软件、构建工具，并设计自己的工作与生活系统。

01 / 正在构建

把想法做成可以运行的东西。

AI Coding Agent

本地优先的 Coding Agent 运行时：在真实代码库中理解、修改、运行并验证代码。

AI Infrastructure

面向 Coding Agent 的本地模型控制层：路由、转换协议、故障转移并追踪模型请求。

AI Code Review

面向 AI 辅助代码的合并前质量闸口：优先拦截高风险问题，减少低价值审查噪音。

02 / 最近写作

记录判断、过程与仍然没有答案的问题。

传统测试只能证明代码没坏，无法评估 Agent 是否真正变强。需要引入 Eval：用固定任务集、统一评分规则重复运行，比较成功率、成本、耗时和回归。两套体系互补，发布前先过传统测试，再跑 Eval，才能避免凭感觉优化。

做 Coding Agent 后才明白，调用模型只是开始。长任务中，状态管理、工具记录、可观察性和失败恢复才是关键。聊天只是入口，系统要像 Runtime 一样持续推进并验证结果；稳定可靠往往比一次惊艳回答更重要。

ChatGPT 与 Codex 合并后协议再改，工具定义被移入 additional_tools，第三方模型收不到工具会假装调用。作者本地网关 AgentGate 已适配，将工具还原转发上游，合并版桌面端仍可指向本机调用 DeepSeek、

ReviewGate是一个开源MIT的代码合并前过滤工具，从安全、性能、逻辑和AI Smell等角度筛出高风险问题，分block/warn，宁可不通过也不给假绿灯。支持--fix、CI集成、误报共享，默认只读。建议先观察再逐步启用。