Levon's Blog

Agent 看起来很神秘：它能读代码、改文件、跑命令，遇到错误还能换一种方式重试。但把最小实现拆开，核心并不复杂——一个能工作的 Agent，最小内核只有三件事：模型、循环、工具。

这篇文章不停留在概念层面。读完以后，你应该能看懂任何 Agent 框架的核心循环，能判断一个 SDK 帮你封装了什么、省掉了什么、藏了什么坑。

每次打开 git log --graph，看到那些七拐八绕的线，第一反应往往是：换个工具会不会清楚点？

通常不会。图乱不是渲染器的问题，而是历史本身的问题。要看清这一点，先要回答两件事：Git 底层到底存了什么，以及 “ 分支 “” 提交 “” 合并 “ 这些词真正指向哪些对象。

从 3 人维护 8 个内部应用的约束出发，推导 ECS Fargate、Embedded IaC、共享/隔离谱系等架构决策，并给出每条决策的反转条件。

新人入职第一天打开 AWS 控制台。30 多个 EC2、十几个安全组、几个 RDS。没人能说清哪个资源谁开的、什么时候开的、为什么开的。也没人敢删——万一是关键服务呢？

这就是手点基础设施的代价。新人接手两眼一抹黑，变更全凭口口相传。Terraform 的承诺只有一句：

所有云资源用代码描述，所有变更走 Git。

自建 Gitea 需要 CI/CD 能力。在 EC2 上 24 小时跑 act_runner 既浪费又难维护。本文记录如何用 ECS Fargate 实现按需启动的 Serverless runner——有 job 时拉起容器，跑完即销毁，零闲置成本。

Asset Catalog 是 Xcode 用来组织应用视觉资源的系统，文件后缀通常是 .xcassets。它看起来像一个特殊文件夹，但真正的价值不是“放图片”，而是让 Xcode 和 App Store 能理解资源的用途、分辨率、主题变体和设备适配关系。

实际项目里可以把它理解为 UI 资源的“智能仓库”：图片、图标、颜色、深色模式变体都放在这里，由系统按设备和环境自动选择。

背景一句话：我们想让团队的 AI Coding Agent 直接把写好的代码部署到 AWS，不需要人工介入。于是做了一个内部工具 Runway——runway deploy 一条命令，从代码到运行。

给 Claude Code 写了很多自定义 Skill，用了几个月，直到按官方规范做了一次全面审计，才发现每一个 Skill 的 description 都踩了同一个坑。

这个坑不是语法错误，不是功能缺陷，而是一个认知陷阱：我一直在告诉 Claude “ 我是谁 “，而不是 “ 什么时候该找我 “。

非设计师如何借助 AI Agent 完成高质量 UI 设计？本文整理了目前的最佳实践，涵盖方法论、工具链、Skills 和可执行的工作流。

用 React 做了一个网页扑克游戏。菜单、弹窗、计分板都很顺，但一到牌桌——50 张牌同时做动效——帧率掉到个位数。试着优化 React 渲染，没用；试着减少 DOM 节点，还是没用。问题不在代码，在于 DOM 本来就不是为这种事情设计的。

这篇文章解释一个解法：把 UI 交给 React，把牌桌交给 PixiJS，用 Vite 把它们连起来。