Week 1 讲 LLM 怎么练成，Week 2 讲 Agent 怎么靠 MCP 拿到训练时不具备的能力。这周的 6 篇 reading 表面上话题很散：写规格、上下文管理、Agent 的能力边界、真实工程师的工作流、怎么设计好一个工具。但合在一起看，其实在回答同一个问题：AI 能替我们干的事越来越多，人到底还剩下什么活要干？人没有闲下来，判断力只是一直在往上游搬家。
从”写代码”到”写规格”：判断力去哪了
放在几年前，写代码和写需求文档是两拨人的活。现在这条线正在模糊：一个不懂技术的 PM，靠 AI 编程工具几分钟内就能把一个功能做出来，不用等工程排期。传统软件开发里，源代码是真理来源，规格文档写完就基本作废；现在这个关系反过来了——规格才是真正值钱的东西，代码只是规格的一次投影，规格写得足够清楚，理论上能重新生成出任何语言的实现。
这也让开发流程本身变了样。旧的流程是：模糊想法 → 画线框图 → 出设计稿 → 拼 MVP → 收集反馈 → 痛苦地改规格 → 推倒重建，每一轮都很贵。新的流程是：模糊想法 → 快速出原型 → 拿给客户看反馈 → 把想法收敛成一份清楚的规格 → AI 辅助直接实现，反馈循环从几周缩短到几分钟。这也是为什么会有”公司里 PM 数量应该是工程师两倍”这种说法流传：工程师照样需要，只是”把想法讲清楚”这件事的产出比过去高太多了。
但这篇文章自己也留了口子：规格写得模糊，只会换来一个混乱的代码库；任务越复杂，越需要真正懂行的人判断该往哪个方向、用什么架构。写规格这件事本身，需要的判断力和直接写代码差不了多少。一份”真正好”的规格，得覆盖边界情况、非功能性需求、失败模式，这些恰恰是不懂行的人根本想不到要写的东西。规格并没有取代工程判断力，只是让判断力搬了家，从”写每一行代码”搬到”写规格、审查产出”这两端。简单任务上，这次搬家几乎无痛，谁都能说清楚”做一个待办事项列表”；任务越复杂，能写出”真正好”的规格所需要的判断力，就越逼近直接写代码所需要的判断力。这也是为什么 PM 和 Engineer 的边界看起来在消失：在简单任务上确实消失了，但复杂任务上，这条边界只是换了个地方重新出现。
给 AI 划边界，是为了不让它出错
判断力搬到规格层，不代表可以放任 AI 自由发挥。上下文一旦失控，会以几种很具体的方式失效：
- 中毒（Poisoning）：错误信息一旦进入上下文，会被反复引用、越滚越大。Gemini 玩宝可梦时产生过幻觉，这段幻觉留在上下文里之后，模型开始追着一个根本实现不了的目标死磕。
- 分心（Distraction）：上下文太长，模型开始依赖历史而不是训练知识。Gemini 超过 10 万 token 后，倾向于重复过去的动作而不是重新规划；Llama 3.1 过了 3.2 万 token，表现明显下滑。
- 混淆（Confusion）：可选项太多，模型选不准。这个问题今年在 MCP 生态里表现得格外具体：三个 MCP Server（GitHub、Playwright、IDE）一起挂上，能吃掉一个 20 万 token 窗口 72% 的空间，工具选择的准确率会从 43% 掉到 14% 以下；Cursor 的生产数据显示 40 个工具就是硬上限，Claude Code 过了 50 个工具开始明显降级，OpenAI API 干脆把上限定在 128 个。
- 冲突（Clash）：新信息和早前的假设直接矛盾。微软和 Salesforce 的研究发现，分阶段给信息会让平均表现掉 39%，因为模型在前几轮做出的错误假设很难被自己推翻。
这四种失效模式里，“混淆”正好能解释 Week 2 一个一直没深谈的问题：MCP 为什么要把能力拆成 Tools、Resources、Prompts 三种，而不是一股脑塞进”Tools”。拆开之后，模型在决策时真正要过一遍脑子的选项数量变少了——如果什么都算 Tool，模型光是分辨”这条到底是能执行的动作还是一份摆着的数据”就要多费一层判断。MCP 的架构文档里也提到，连着很多 Server 的 Client 应该做”渐进式工具发现”而不是一次性全部加载，这和下面要说的解法是同一个思路。
应对办法也有了名字和数据支撑：Tool Loadout，不一次性塞所有工具定义，用检索动态挑出和当前任务相关的一小撮——一个从 80 个工具筛到 12 个常驻的真实案例里，每轮 token 消耗从 4.5 万降到 7 千，窗口占用从 22.5% 降到 3.5%；Cloudflare 甚至做到把 117 万 token 的原生工具描述压缩成约 1000 token，办法是把工具暴露成可执行代码接口而不是一大堆 JSON schema。Context Quarantine，把任务拆成独立子任务，各自开一个干净的线程或 Agent 去处理，避免互相污染——Anthropic 自己的多 Agent 研究系统用这招，比单 Agent 系统提升了 90.2%。此外还有专门删除无关内容的 Context Pruning、面向长对话的 Context Summarization、把信息挪到上下文之外的 Context Offloading。说到底都在干同一件事：只把真正需要的塞进上下文，剩下的筛掉。
“Junior Partner”这个说法，一年后还成立吗
这批 reading 里有一篇写于 2025 年的文章，把 coding agent 定位成”初级搭档”——目标是帮人省下约 80% 的时间，而不是完全自动化；文章也坦白承认，当时的 agent 调试能力弱、视觉推理差、知识有截止日期。放在一年后的今天回头看，这篇文章的判断，有的地方站住了，有的地方已经明显过时。
视觉推理这条基本可以划掉了——文章写作的时候，模型看图能力普遍弱，需要用设计系统之类的办法绕开；现在主流前沿模型基本都原生支持多模态，直接甩一张截图或一段录屏过去，已经不是什么门槛。
“初级搭档”这个定位本身，正在被这个月刚发生的两件事挑战。9 月 14 日，DeepSeek 的机器学习系统工程师刘胜与发了一篇长文《我不得不把才华埋葬在昨天》，说他刚交付完 DeepSeek V4.1 核心 Attention 算法，判断半年到一年内 AI 写的算子会和他写得一样好，甚至超过他——AI 一秒能处理 300 个 token，人做不到。他没说自己要失业，而是说要转型，从”匠人”变成 AI Agent 的”机甲驾驶员”。9 月 11 日，25 位菲尔兹奖得主（包括陶哲轩、Peter Scholze）联署声明，反对的焦点很具体——AI 公司把数学难题当成跑分基准来抢跑：他们认为解题只是理解力的代理指标，仓促的”agentic 证明”会破坏数学界验证发现、传承知识的机制，还带来了署名和抄袭方面的争议。这两件事凑在一起说明：至少在”能不能独立产出高质量成果”这个维度上，一年前”初级搭档”的判断，正在被最前沿的从业者自己推翻。
不过”省 80% 时间而不是完全自动化”这句判断，可能比”初级”这个标签更扛得住时间——完全自动化真正卡住的地方是判断没法和人对齐，跟执行速度关系不大：一个产品要做成什么样、一篇文章想表达什么，本来就没有唯一正确答案，只能靠更多的交流去逼近，细节可以交出去，但”我到底想要什么”这件事，AI 替不了人做决定。这条反而是这批 reading 里最没有过时的一句话。
高杠杆的地方，才值得人花时间
前两节说的是判断力去哪了，这一节说人的时间该花在哪：花在研究和规划上，不是逐行看 AI 写的代码。
具体做法是三段式：先研究（弄清楚代码库、相关文件、信息怎么流动），再规划（精确写清楚要改哪些文件、怎么验证），最后才是实现，全程把上下文利用率控制在 40%-60%，不让信息过载。这套流程背后有一个很直接的杠杆逻辑：一个糟糕的研究能带来几千行坏代码，一个糟糕的计划能带来几百行坏代码，错误发生得越早，被后面的执行放大得越厉害。所以人力审查最该压在研究和规划这两个高杠杆的点上，而不是等代码写出来之后再逐行看——这在几年前可能还算反直觉，放在现在已经不算了：AI 一次能生成一大堆代码，没有人真的看得完，等看完这一批，下一批又出来了，逐行审查这条路径本身已经跑不通。
真实数据也很说明问题：作者作为 Rust 业余开发者，第一次接触一个 30 万行的 Rust 代码库，1 小时内就提交了一个被维护者批准的 PR；团队里的实习生第一天交出 2 个 PR，第八天做到 10 个。文章也没有回避失败案例——研究不够深入，导致对另一个项目的依赖关系判断错误，说明这套方法不是万能的，前提仍然是研究这一步真的做到位。
这套说法不只是一家之言。一个大厂工程师在网上公开分享过自己团队的真实工作流，一共七步：技术设计文档（主体工作）→ 设计评审 → 子系统文档 → 待办和冲刺规划 → 先写测试再用 Agent 实现 → 两人代码审核（AI 辅助）→ 预发布测试再上生产。AI 真正接手的只有”具体实现”和”审核协助”两步，设计、规划、测试框架这些高杠杆的决策，仍然攥在人手里。“先写测试再实现”这个具体做法背后的逻辑也不难理解：在一个足够复杂、边界已经清楚的代码库里，测试能把”我到底要什么”精确地固定下来，不管 Agent 怎么实现，测试通过就基本可信——这跟前面研究规划优先的逻辑其实是同一件事，只是换了一种更工程化的落地方式。
连”设计好用的工具”，也开始交给 AI 自己了
到这里还有一个环节没聊：AI 用的工具本身，是谁在设计、怎么才算设计得好。Anthropic 给了几条具体原则——工具要少而精，别把现有 API 简单包一层就算完事；用前缀做好命名空间隔离，减少相似功能互相干扰；返回语义化的信息而不是裸的技术 ID，能明显降低瞎编的概率；控制好每次返回的 token 量；工具描述哪怕改一两句话，效果也可能很不一样。
最后这条不是说说而已，Anthropic 自己就撞上过：刚上线 Claude 的网页搜索工具时，发现 Claude 总是自作主张在搜索词里加上”2025”这个年份，拖累了搜索结果——问题不在模型，在工具描述没讲清楚”这个工具自己会处理时效性，不用你手动加年份”，补上这一句话，问题就消失了。评估的做法也很直接：造一批需要多步调用工具的真实场景，跑一遍收集准确率、耗时、token 消耗这些指标，回头看 Agent 的推理过程有没有反复横跳或者选错工具，再迭代工具设计——Anthropic 原文甚至直接建议，可以让 Agent 自己分析这些结果，反过来帮你改进工具本身。
这句话说得轻描淡写，但值得多想一层：连”怎么把一个工具设计好”这件事，现在也开始被 AI 自己接管了。这正是这几家公司在公开谈的”递归自我改进”（RSI）——Anthropic 披露，Claude 已经在写自家代码库里超过 80% 的合并代码，在一项研究任务上，Claude 自己的迭代循环补上了 97% 的性能差距，而两名人类研究员一周只补上 23%。
如果连”设计工具”这种感觉上最需要人类审美和判断的活，AI 也能自己越做越好，那前面几节说的”判断力搬到规格、搬到边界设计、搬到研究规划”，下一步会搬到哪，现在还没有答案——这大概也是这门课接下来几周要慢慢回答的问题。
Assignment：给 MCP Server 接一个真实的股票行情 API
这周的作业是给一个真实的外部 API 包一层 MCP Server，让 AI 应用能直接用它查数据。目标不是”调通一次 API”这么简单：作业明确要求把第三方服务失败、超时、被限流这些真实情况处理好，还要同时支持本地和远程两种连接方式，认证和部署算加分项。选的是 Finnhub，覆盖股票、外汇、加密货币行情，免费额度是每分钟 60 次调用。
难点主要在两块：一是外部 API 本身不太规矩——查一个不存在的股票代码，Finnhub 不会报错，只会把所有数字字段都填成 0，得自己识别这种情况、转成明确的”没找到”；二是”可靠”这个要求比听起来重——免费额度说完就完，请求会超时，服务偶尔会挂，这些都不能让调用方看到一堆看不懂的报错。
选 API、设计这几个 tool 该长什么样、想清楚出错时该怎么处理，这些判断自己来做；跟 Claude Code 一起把要做的事按评分维度拆成一份 TODO——功能实现、可靠性、开发体验、代码质量、加分项各自列清楚，再一项项做完，具体的实现、测试、调试全部交了出去。每个维度实际做了什么、用了什么技巧，值得说清楚：
功能实现：5 个 tool 各管一件事——搜代码、查报价、查公司信息、查财务指标、查新闻。Finnhub 原始返回的字段名很难读（价格字段直接叫”c""h""l""o”这种缩写），每个 tool 背后都有一层数据模型，把这些字段翻译成”现价""最高""最低”这种一眼看懂的名字。前面说的”不存在的股票代码返回全 0”这个情况，也是在这一层被识别出来，转成明确的”没找到”结果。
可靠性：这是分量最重的一块。所有可能出的错——没找到数据、被限流、请求超时、上游服务出错——被归成 4 种明确的类型，每种都带着调用方真正需要的信息，比如被限流的时候会说清楚大概还要等多久。不管出什么错，工具最终返回的都是一个结构清楚的结果，不会让一段看不懂的技术报错直接扔出去。为了不把免费额度用超，客户端这一侧自己先做了一层限流——用滑动窗口记着最近的调用时间，快到 60 次这个上限时主动拦下来，不用等 Finnhub 真的报错才知道超额；请求超时的话，会自动重试一次再放弃，不会一遇到网络抖动就直接宣告失败。
开发体验：文档里把两个容易混的密钥说清楚了——一个是调用这个 Server 本身需要的密钥，一个是这个 Server 调用 Finnhub 需要的密钥，两者完全独立；本地和远程两种跑法、每个工具的参数和真实返回示例，都写全了。
代码质量：代码按职责拆成好几个小文件——数据模型、错误类型、限流器、HTTP 调用逻辑、工具本身各自独立，全部带类型标注，过了自动化的代码规范检查。
加分项（认证做了，远程部署没做）：认证部分有个挺讲究的细节——校验密钥用的不是普通的字符串比较，而是专门防时序攻击的比较方式，即使密钥错误，校验花的时间也不会暴露出”错在第几位”这种线索，理论上更难被暴力破解。这块认证逻辑刻意做成最原始的中间件形式，不借助上层框架的封装，为的是不干扰这个连接方式特有的流式响应。本地和远程两种连接方式背后共用同一套工具逻辑，不需要维护两份。
验证也没有停在”跑完说测试通过了”这一步。56 个单元测试全部确认通过；另外用官方 MCP 客户端真实起了一次连接，把 5 个工具挨个调用一遍，包括一次故意传错的股票代码。查询 AAPL 拿到的是真实数据：
现价 336.13，最高 338.49，最低 332.53
较前一交易日下跌 0.26%传一个不存在的股票代码，收到的是结构化的错误提示，而不是报错崩溃：
{"error": "symbol_not_found", "message": "No data found for symbol 'NOTREALTICKER'"}参考资料
- Sean Grove（引用于）Specs Are the New Source Code
- Drew Breunig，How Contexts Fail and How to Fix Them
- Drew Breunig，How to Fix Your Context
- Cognition / Devin，Coding Agents 101
- HumanLayer，Advanced Context Engineering for Coding Agents
- Reddit r/vibecoding，How We Vibe Code at a FAANG
- Anthropic，Writing Effective Tools for Agents
- Anthropic，When AI Builds Itself
- Unblocked，How Many MCP Servers Is Too Many? The Tool Overload Problem
- 刘胜与，《我不得不把才华埋葬在昨天》，凤凰网转载
- Scientific American，25 Winners of Math’s “Nobel Prize” Decry the AI Invasion of Their Discipline