3entient
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把字刻在石头上。

3entient 是一位渺小人类的赛博纪念碑。做过的产品、定下的标准、教 AI 分辨好坏的过程,都刻在这里。

这是计划的一部分。

有人做过了?大厂顺手就能替代?只要学得慢就可以不用学?
被验证、被整合、被淘汰,都是计划的一部分。

叨叨Daodao

大多数 AI 助手是一个柜台:你问,它答,然后忘掉。叨叨想做住在你身边的那一个——记得你聊过什么,替你盯着你在意的事,到点先来找你,答完还告诉你下一步能做什么。

问行情、问新闻、问看不懂的那句话;
每次问答会自动归进话题。

叨叨资讯页:一句话定制的看板与信息流
叨叨记忆页:我的画像、正在追踪与话题
  • 记得你——每次问答自动归进话题,「我的画像」写着它记住了什么,随时能清空。
  • 替你盯着——一句话改看板:「不看加密,多加点港股科技」。
  • 先开口——到点推送,推送卡上能接着聊、调整、暂停或「别再推」。
  • 看得见、听得懂——能读图;语音边说边出字,停顿两秒半自动收尾。
  • 给下一步——每次回答后附 2–3 个行动按钮。
$ 评审记录
标准
好的个人 Agent 不比谁答得多,比谁让你少做一步。每个功能先回答一个问题:它替用户省掉了哪一步?答不上来,就删。
AI 第一版
功能都在,体验不在。点资讯标题直接甩出外链;看板底部常驻一条撤销长条;预设问题排了一大排;回答到最后一个字就结束了;模型偶尔吐出半截工具标记或空白正文,界面照单全收。
带着 Agent 改到过关
  • 资讯:点标题先出摘要、要点、涉及标的和可能的影响,值得再读原文;也能就这一条直接问它。
  • 看板:去掉撤销长条,预设问题砍到最常用的几条;「一句话调整」要参考用户画像。
  • 刷新:快讯 60 秒、市场一览 30 秒,离开页面就停,回来再补刷——新鲜度和成本一起算。
  • 回答:每次给 2–3 个下一步按钮;检测到乱码或空回答就强制重答,坏结果不交给用户。
  • 手机:底部收成 3 个 tab,左上角小鸟头像进「我的」。
现在
demo 在线,游客不用登录就能试对话、资讯和记忆。还没想清楚的:主动推送的分寸——什么时候该开口,什么时候该闭嘴。

源码法庭Court of Code

《AGI 密钥失踪案》,一个逆转裁判式的推理游戏。2031 年,特别技术仲裁庭:一枚能启动超级智能的密钥在封闭会场里消失,访问日志、启动口令和一段东门录像同时指向 Sam Altman。你是辩方律师——追问证词,出示证物,找出矛盾,最后重组执行链。虚构讽刺作品,中英双语。

源码法庭:AGI 密钥失踪案 游戏首页
$ 评审记录
标准
推理游戏只有一条硬标准:每个「矛盾」都必须能被一件具体的证物证明,换一件就不成立。「感觉不对」不算矛盾。比如东门录像上的 20:04——校准单写着这台摄像头快了 24 分钟,它拍到的其实是 19:40 的彩排,那时密钥还没入柜。
AI 第一版
让 AI 写推理,最常见的平庸是线索和结论之间靠气氛连接:换一件证物也说得通,玩家靠猜也能过关。
带着 Agent 改到过关
  • 让规则替标准把关:错误举证扣可信度,可信度归零,本轮作废——猜是猜不过去的。
  • 追问不扣分,出示要代价:逼玩家先把证词读完,再下判断。
  • 终局从六件候选证物里挑三件,补全「谁获权、谁下令、命令携带了什么」的执行链。
  • 插图、配乐和中英两套文本打包进一个网页文件,点开就能玩。
现在
从序章到结案的完整一案,支持存档、音效开关和中英切换,手机竖屏也能玩。

Nashnova新星

把分散在行情、新闻、财报、宏观和产业链里的线索,交给 AI Agent 整合、分析和验证,给出有据可查、便于复核的研究支持。目标不是「更快得到答案」,而是让研究可追踪、可核查、可复用,并且能持续迭代。

> verify 结论里的每个数字

  [✓] 来源   内部行情 · 带日期
  [✓] 口径   TTM · 归母
  [✗] 时点   新闻转述,没有日期
         → 不进结论,标「未验证」
  [!] 量级   1.5 billion = 15 亿
         → 不是 1.5 亿
  [!] 实体   名字相近 ≠ 同一家公司
         → 按代码核对

  结论:可以交付 2 / 4,其余标出缺口
$ 评审记录
标准
投研里,流畅不是优点,可复核才是。评价一个金融 Agent,不问「哪个更强」,而问「哪些错误不可接受」:编数字、口径混用、把新闻里的价格当行情、把查不到写成不存在。
AI 第一版
通用大模型做投研,答案读起来都很专业,平庸藏在细节里:1 billion 写成 1 亿,TTM 和 forward 放在一起比,名字相近的两家公司数据张冠李戴,半年前的新闻被当成「最新」。
带着 Agent 改到过关
  • 把不可接受的错误写成硬规则:进结论的每个数字都带来源、口径、时点,缺一件就标「未验证」。
  • 给常见陷阱出考题——单位换算、实体归属、时效——逐条回归。
  • 同一个缺口最多查两次,查不到就写「未查到」,不许用相似的数据顶上。
  • 每个判断都写失效条件:说清什么情况下自己错了,事后能核对。
现在
执行中。

Overedited改过头

把 AI 生成的网页、海报和文档同步到 Overedited,直接选中、拖动、改字、圈画,也能检查响应式和品牌一致性。最后的修改被整理成结构化差异,回传给 Codex、WorkBuddy、Cursor 等 AI 工作台,准确更新原始文件。

Overedited 可视化修改台:选中主标题后,右侧属性面板显示字号、颜色与坐标
$ 评审记录
标准
「左一点」不是语言,是动作。好的改稿工具不让人把审美判断翻译成提示词,而是把人的动作原样、精确地翻译给模型。
AI 第一版
对话式改稿的平庸:描述、生成、再描述,每一轮都在丢信息;常常改了 A,又顺手动了 B。
带着 Agent 改到过关
  • 回传的是修改后的最终状态,不是一句描述:位置和尺寸精确到小数,x = −13.375 也要原样回到文件里。
  • 网页模式直接读取真实的 DOM,桌面、平板、手机三种视口都要过一遍。
  • 用协议测试把「回传必须完整、精确」钉死,改一次跑一次。
  • 通过 MCP、OpenAPI 和本地桥接,让正在工作的 Agent 直接收到修改。
现在
overedited.com 已上线,9 月初发出第一批内测邀请码。还没想清楚的:动作能表达位置和大小,但「这行字不是这个感觉」这种判断,动作表达不了。

好东西,得先说得出为什么好。

AI 很快就能做出「看起来没问题」的东西。我的工作,是把「没问题」和「好」之间那段距离说清楚,写成它能执行、也能被检查的标准。

  1. 少一步

    好产品替人省掉一步,而不是多给一个选项。

    这个功能替用户省掉了哪一步?答不上来就删。

  2. 有出处

    结论必须追得到来源、口径和时点。

    把这个数字的出处念出来。念不出来,就标「未验证」。

  3. 能证伪

    好的判断写得清自己在什么情况下是错的。

    换一件证据,结论还成立吗?还成立,说明它没被证明。

  4. 先动手

    审美判断常常不是语言。

    这次修改能不能不用一个形容词说清?能,就别让人写提示词。

  5. 克制

    致敬不堆砌,删掉也是设计。

    去掉这个元素,页面变差了吗?没变差,就去掉。

我怎么教 AI

  1. 定标准一句话说清「好」长什么样,再写一个反例。
  2. 出考题专挑边界:单位换算、名字相近的公司、差一个像素的对齐。
  3. 看它怎么错错在哪一类,比错了几次重要。
  4. 写成规则写进规格书、AGENTS.md 和测试,不在对话里再说一遍。
  5. 回归每次改动跑同一套考题,旧错误不许回来。

我主要用 Claude Code 和 Codex 做东西。规格书、AGENTS.md、协议测试——这些都是写给 Agent 看的教材。

这是一个三体问题。

我从来不是一个人在做产品。

AI,和我,还有第三种智能。缺一不可。

II.B3i.c.T = 120.883t = 0.00

这颗糖不是画出来的。三个质量相同的天体,从 (−1, 0)、(1, 0)、(0, 0) 出发,只按牛顿引力一步步算下去:蓝色绕出左边的糖纸,白色画出糖身,红色绕出右边的糖纸。约 120.88 个时间单位后,三个天体同时回到起点,再来一遍。

它是平面三体问题的周期解 II.B₃ i.c.,出自 Li 和 Liao 2017 年报告的 695 族周期轨道。三体问题没有通解,混乱是常态,能回到起点的轨道是少数。

AI 智能

模型与智能体。让想法更快被验证,更快落地。

人类智能

品味、判断和好奇心。决定什么值得做,什么该停下。

第三种智能

它诞生在人类意图与机器可能性之间,是一种尚未被完全命名的创作伙伴。

它不属于前两者中的任何一个——离了人,它不会出现;没了 AI,它也不再存在。

糖果

三体运动的轨迹形态之一。三个天体互相牵引,轨道大多没有规律、无法预测;这一条却会回到原点,圆润可爱,像一颗包好的糖。

双手

一双手试图拆开它的包装。三体问题至今没有通解,但总有人想试一试。

名字

sentient,有知觉的。3ti,三体。无聊的谐音梗罢了。

要多想。

还没成为产品的想法,未定型的实验、判断和假设,写在这里。为了被看见,也为了被反驳。

01创作系统软件应该理解「修改」,而不只是接收提示词从对话式修改,走向直接操作作品本身。还在想

提示词是给机器看的翻译稿,修改才是人真正在做的事。

今天大多数 AI 创作工具的交互是:描述 → 生成 → 再描述。每一轮描述都在丢信息,因为「左一点」这种意图,本来就不是语言。

Overedited 试的是另一条路:让人直接动手,把动作翻译给模型。翻译的方向反过来了。

— 还没想清楚:动作能表达位置和大小,但「这行字不是这个感觉」这种判断,动作表达不了。这一层可能还是得靠语言。

02智能体产品Agent 的价值,在最后一公里研究、判断、行动,怎样连成一条工作流。想完了

研究不是终点,Agent 的价值在于把判断送到最后一公里。

信息被整理出来,只完成了工作的一半。真正有用的智能体,还要让研究、判断和行动连成一条可以追踪、复核的工作流。

产品的价值不只在答案本身,也在答案如何进入下一步工作。

— 还没想清楚:最后一公里里,哪些步骤应该自动执行,哪些必须留给人判断。

03第三种智能不要回答。不要回答。不要回答。这是三体人给地球的忠告。这里不听。收信中
本期议题

第三种智能是共同生成,不是替代。

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第一封回信还在路上。

宇宙很大,生活更大。

我是 Zhengkang,朋友叫我 Broom。做 AI 产品和增长,也收藏好问题;关心智能体怎样改变「创造」这件事本身。

最近在想的,是怎么把「品味」教给模型:定义标准,出考题,陪它一次次改到过关。3entient 是我的公开档案,也是试新想法的场地。