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我给自己的求职池做了三次核验，18 / 80 这个数字是怎么来的 这是一次按时间切开的复盘。文中的「18」是 2026-11-12 13:13 左右第六轮复算的快照；同日后续合并新的公开招聘证据后，权威值更新为 25。公司名称和岗位细节已泛化，不代表对任何具体雇主的招聘状态判断。 ...

开场：第一版记分卡，11 条判据，6 处不干净 我同时驱动三个常驻 AI Agent。一个盯一组不相关的读数，一个管一条流水线的产出，一个守代码和心跳的质量。管 Agent 这件事，人事上那套工具全都不适用——它们没有情绪，不会累，也不会因为没做好而愧疚。它们只会照着我写的规则玩。 ...

先说背景 上一篇《AI Agent 会撒谎》的结尾，我把验收全部改成了可复算的机械判据：每个任务都有断言，跑一下就知道过没过，Agent 想耍嘴皮子都没机会。这套东西上线之后，看板确实干净了很多——没有「基本完成」，没有「差不多」，只有过与不过。 ...

先说那个数字 看板上一共 11 条内容线任务。选题是选题，提纲是提纲，脚本是脚本，素材映射是素材映射。 成稿 0 篇。发布 0 篇。 这不是 Agent 偷懒。恰恰相反，每一条我都验收通过了，每一条都有字节数、有 mtime、有内容。它们把「准备」这件事做到了极致，做到我挑不出毛病——因为我把验收标准写成了"交一份选题单"，而它们真的交了一份很好的选题单。 ...

起因 我手头有一个岗位匹配的检索场景。老系统一套 ES 7.6.2，岗位和简历都靠 BM25 匹配。问题很具体：拿一份「中高层餐饮管理岗」的简历去搜，排第一的是一个完全不搭的一线服务岗，第二「餐饮总监」，第五「餐饮部资深员工」。词都对上了，岗位不太对。 ...

让大模型解析一部小众动画，它输出逻辑自洽、结构工整的逐集分析，但集名人物全错——把另一部相似转描动画整个嫁接了过来。从 next-token 预测、向量空间混叠、上下文锁死四层机制拆解这次高阶幻觉现场。

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2026 年 AI 工程化在往哪走？Agent 协作标准化、MCP 生态成熟、本地优先崛起、评估驱动开发——十个值得投入的方向和我的投入建议。