开发思路的重构

这个月跑了近500块钱，108亿token,也是我开发以来最接近真实生产力的一个月。

首先是 7.10 日正式开始假期。由于 GPT-5.5 的前端能力太弱，我通常没办法直接按照需求落地想要的前端代码。我尝试去使用别的模型，国模 Kimi 2.7、Qwen，始终差点意思。

后来我接触到了 Stitch + Figma：用 GPT 生出设计效果图，交给 Stitch 快速落地前端设计，然后在 Figma 中打开微调。也是这个时候知道了 MCP，原来 Codex 控制浏览器的方式不只是单纯的 Computer Use。我的第一版自我感觉良好的设计就这样落地了。

查看原图21 天 Python 学习挑战的移动端界面

后续刚好 5.6 更新了，发现前端能力依旧没有太大改善。好在我的这套方法可以让它将设计尽可能复刻到前端。

然后就是尝试接触更多 MCP 设计，二创了一个 Web 端插件，实现多模型通过网页端对话完成本地读写。后续我才知道，其实这不算严谨的 MCP，这只是通过 SSE 通道将 JSON 格式输出转换成执行脚本，在本地执行后将结果以固定格式传输回去。当然也有提示词注入，让大模型按照格式输出指令。

基于这个功能，我又去做了个圆桌会议，接触到了逆向程序、浏览器自动化。

在这期间我一直在打造一套自己的开发工作流。一开始我始终认为，Agent 开发其实只需要做好产品设计，知道如何分析需求、如何设计架构，具体到技术栈、模块开发交给 AI 就行，所以我需要一套 workflow 工作流。

为此我设计了这套 zhuxice-ctrl/agent-workflow-standards skill。虽然看上去很好，有多 Agent 协作、分布式并行开发，有自建 CodeGraph 检索代码，有循环、有运维测试，但是这种结果在我实测下来只有一个：项目纯黑盒，浪费 token。

即使有时候“抽卡”抽到了好结局，把任务做出来了，但是实际大多数情况是非常糟糕的。我开始反思，为什么 Superpowers 这种我在一出现就开始使用，当时只觉得开发很简单，点 yes 就行。可能就是那个时候，让我埋下了 Adwork 这套工作流的种子。

我比对下来后发现，二者的问题都是一样的。我突然反应过来，当初的数字分身项目也是基于这种工作流开发导致烂尾的。后来我就把这俩 skill 全删掉了，回归到自己掌握进度。

我明白了，开发过程中架构的设计固然重要，但是真正能把大项目跑通的一定是契约层的设计，也就是做出最小垂直切片，一步步加功能。

这也就是为什么我的反转家教能做成功。我一开始只是让它自己跑出了一个能角色扮演的对话程序，没有 Android 开发环境，只是用 PWA 网页前端打包成 APK。后续我的开发方式不会再依赖于“全托管”式。

查看原图PSM AI 训练营首页

再到后面就是参加飞书大赛，我开始尝试了解国模和国外的差距。虽然飞书 Aily 的云端 Agent 有点菜，但是 Kimi 3 的前端是真的让我眼睛一亮。

借助我开发的 Web 端 MCP 插件思路，我尝试将飞书的功能与本地做联通。一开始我只是认为，只需要类似我的 Web 端插件的设计；后来我通过 MCP Servers，知道了什么叫内网穿透，为什么要挂域名做通信，知道了当初我做的其实是 Tools 的一种。

这也为我实现 MCP 自建 Windows、Android 开发环境的 Tool 打下了基础。再往后就是开始批量使用免费 Kimi 3 帮朋友设计前端，用 MCP 技术帮朋友优化协议。

zhuxice-ctrl/bookworkflow 这个项目我也很满意，这是我用 MCP 技术跑通的第三个项目。以及其他大大小小的项目，比如量化（二战）、反转家教、AI 画布等，都是我宝贵的经验。

查看原图本月 API 服务统计，累计 Token 约 10.8B