最近花在 Coding 上的时间越来越多。真正沉浸在一件事情里之后，就会把它慢慢变成一个观察世界上所有事情的滤镜——这并不是说这是一件好事，但它的确可能会带来一些之前没有想到过的角度。

从春节后，我其实一直在为一个想法写代码。到现在，已经断断续续有两个月的时间了。这期间，由于我基础知识的匮乏，总是写到一定阶段之后，就因为各种原因，出现了崩溃性的问题。表现为：系统中错误的数量太多，以至于改了这里，那里冒起来，即便 AI 还是在勤奋的解决问题，但我的人类大脑已经很难处理这么多的信息。

我发现，造成问题的原因倒不是任何一步的实施：每一个任务都做了相应的检查，Cursor 还会添加单元测试，但部分之和不等于整体。Agent 的确有自主性，但它也会因为自己专注于达成当下的目的，受到上下文的局限，最终顾此失彼。

我是在这里真正意识到 Gemini 百万级上下文的价值：配上 2.5 Pro 的强大推理能力，真的可以坐拥全局，谋定后动。

在这样的情况下，时间并不是你的朋友。我意识到，事物的生命周期一定会遵守某种命定的规律。一旦混乱开始发生，就很难把魔鬼再装回到瓶子里去。我看着终端里的错误信息，发现一个看起来很微小的不足，最终会在长链条中滋长成一个要命的逻辑错误，而解决问题的方法很可能是一个打补丁的权宜之计。一次两次下来还好，多了以后，内心的系统洁癖就要发作。

于是想要重构。但当系统已经出现混乱征兆时，重构很像是一场外部震荡（就像 Trump 的关税冲击），它想要用自上而下的方式来解决自下而上的问题，结果一定是在意外的地方难以收场。

经验丰富的工程师朋友告诉我：最好的办法就是从头开始。

到这一周，是我第三次从头开始。

检验对一件事是不是真的有 passion，是不是愿意重头开始，是一个好办法。

听上去很可怕，但是从头开始其实不是从零开始。每一次推倒重来，都还留有上一次的基础。我提早预判了“坑”在哪里，也就知道在一开始就有意避免往那里去。在第三次开始的项目文档中，我告诉 Cursor，请限制项目在这个范围内，至于某个功能，虽然可能很常见，但我们不要在这个阶段做。

于是，每一次重头开始，都更轻装上阵，只保留最精简的需求，只选择最简单的技术栈。如非必要，勿增实体。

这让我回想起，在互联网公司中，其实并没有这样的奢侈。业务不可能停下来，也不可能推到重做。用户需求从四面八方涌进来，每一个意见都很重要。增加功能容易，但减少功能却一定会挨骂。结果就是系统持续熵增，混乱在看起来四平八稳的表面下面累积。

试想一个情况：我们得到一个需求，需要在某个界面上展示一些用户可能关心的数据。要增加这个数据，就需要在某个接口中增加这个数据。这可能意味着，历史上很多的数据都追溯补全，很多数据类型要重新定义。

这个情况其实很常见。在公司里，这可能意味着很多的跨部门沟通，每个请求都要有人提出，有人同意，有人实施。但在 Agent 的世界里，一个请求在几十毫秒的时间里就被响应了，人类甚至没有足够的时间思考。有人说，AI Coding 会带来 更多的技术债，合理。

我意识到，智能再强大，也无法改写历史，也无法对抗时间的流逝。它做出响应的瞬间，决定了它能影响的时间点，而在此之前的都是历史，无法改写。当我们看到一件事情变好的时候，它在历史上就是“更坏”的，反之亦然。而当“变好”越来越多，越来越快的发生——这是“智能”和一切技术所承诺的，我们就必须更频繁的面对断裂的历史和未来。

Links + Notes

本周的延展阅读包括了 6 篇文章。由于关税政策的反复摇摆，大量关于短期预测的判断都已经失去意义。我尽量选择了一些更可能在长期中值得参考的文章，他们的观点大体一致，但仍然在细节上有所分歧。

历史不能被改变，但这其实是一种可以借助的力量，我们总可以从中汲取经验，如果运用得当，总能避开危险。

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