当然可以！我们可以一起探讨各种有趣的话题，比如科技发展、文化知识、日常生活技巧等。请告诉我你感兴趣的具体方向或者问题，我会尽力提供帮助和相关信息。让我们一起探索和创造吧！

开篇避雷： 本文不输出权威指南，只是一位一线算法工程师和AI不算peace的合作场景还原。系列第一篇，我们将从最基础的“磨合期”开始聊起。 本周的小目标：用 OpenCode基于browser-use 框架，写一个能自动跑去DeepSeek网站点开搜索模式，输入query批量提问，并把答案和网页抓取下来的自动化脚本。 (免责声明：本文纯作技术探讨) 可解锁技能点：opencode，browser-use， 效果如下，代码详见crawl_deepseek 和AI组队中 1. 战前准备：技术预研&撰写PRD 上个时代开发软件，我们要给人类同事写 PRD（需求文档）；这个时代，你合作的对象是 AI，你同样得给它写说明书。 在简单的单智能体（Agent）工作中，本质上只有三种信息在流动： System Message（静态指令）：永远悬在它脑门上的最高法则。 User Message（用户指令）：你随时随地的补充和吐槽。 Tool Message（动态指令）：它用工具查出来的数据。 因为是完全基于browser-use开发，因此我需要模型持久化记忆这个AI工具库的使用说明，所以首先要提供的就是 《Browser-USe AGENTS.md》（Browser-use官方给的武功秘籍） 现在很多优秀的开源项目都会提供 AGENTS.md。它的本质，就是把原本写给人类看的花里胡哨的，层次复杂的网页说明书，“展平”并结构化成写给机器看的 API 手册。因为我们这次完全基于 browser-use 开发，直接把这本秘籍塞进它的上下文里，它就知道怎么操控浏览器了。 因为项目目标其实会需要反复调整，因此我把初期我能想到的项目相关的信息写入了 《Project.md》。里面包含了： 项目目标：我们要干啥。 代码规范：用 Python 几？语言风格是什么？ 测试与日志规范（极其重要！）：最开始我只写了简单的目录要求，后续在合作过程中我重点补充了这两个部分，不要急，接着往后看。 2. 和AI对需求 准备好目标和参考资料后，我开了 /plan模式，开始和AI对需求 这个模式下，AI只思考、不写代码。我让它： 先理解任务 找到任务中描述不清晰，存在疑问的点并向我提问 把澄清后的细节补充回Project.md 这一步很重要——让AI先把问题问出来，比让它闷头写然后全部重来，效率高太多。最后反复优化后的project.md很长很长 3. 血压飙升时刻：我被迫夺过方向盘的4个瞬间 我乐观的认为接下来就是我的"tea time"，那属实是我太天真了。以下是我和这位“盲目自信的实习生”搏斗的真实记录。 🥊 第一回合：拒绝瞎猜，日志才是唯一真理 案发现场：在使用多模态模型识别网页时，AI 没找到网页加载完成的标志，陷入了无限等待的死循环。 AI的反应：它立刻基于它庞大的预训练知识库，给出了无数种（根本不对的）后端网络超时的猜测，疯狂改代码，修了半天把原本正常的代码改成了屎山。 我的铁腕干预： “停！保留证据链！把 browser-use 推理的中间过程全部用日志打出来！没有日志不准排查问题！” 感悟：AI 极度依赖上下文。如果不给它日志反馈，它就会启动“幻觉瞎猜”模式。 🥊 第二回合：遇到问题打补丁？达咩！ 案发现场：它从网页里提取答案的逻辑写错了，抓出了一堆乱码。 AI的反应：它没有去改提取逻辑，而是写了一长串极其复杂的正则后处理代码，试图把乱码“洗”干净。 我的铁腕干预： “第一性原理！永远从源头解决问题，严格禁止打补丁式的后处理！去查为什么提取逻辑不对！” 感悟：AI 可能从 Github 庞大的屎山代码库里学到了人类的陋习——遇事不决打补丁。补丁有一个就有一千个，陋习决不允许。 🥊 第三回合：赛博鱼的记忆虽然越来越长但仍不够用！ 案发现场：遇到复杂的登录信息处理时，它的代码又开始跑偏了。 AI的反应：试图自己凭空捏造一套浏览器的 Cookie 注入逻辑。 我的铁腕干预： “哥们，答案就在《AGENTS.md》里，Read first then act！（遇到问题先查手册）” 感悟：当对话上下文变得极其冗长时，AI 的注意力（Attention）会涣散。