晚上看到一篇叫 Memento-Skills: Let Agents Design Agents 的论文很激动，让 Agent 自己设计自己，越用越聪明，不用更新模型参数。核心是一个"读写反思学习"闭环——遇到新任务先从技能库里检索相关技能（Read），执行完之后根据成败反馈去重写或创建技能（Write），形成持续进化。memento.run

但把他们 GitHub 三个仓库的代码全部 clone 下来逐行查了一遍，发现情况比较微妙：

1）论文核心闭环的代码没有完全开源。算法里最关键的几个组件——judge.py（判定成败）、optimizer.py（技能优化）、UnitTestGate（单元测试门控）、Utility Rate（技能效用评分）——在 Memento-Skills 仓库里一行都找不到。Skill 的数据模型里甚至没有 success_count 字段。

2）在另一个仓库（Memento-Teams）里找到了一套 eval 流水线（run.py → verify.py → reflect.py），能对比标准答案自动生成新的分解策略技能。这算是闭环的简化版，但只跑一轮，没有迭代收敛，也没有论文里的回滚机制。

3）最完整的闭环实现其实在初代 Memento 仓库里，但它做的是案例记忆（CBR），不是技能进化——每次做完题，把"题目+计划+对错"存进记忆库，下次遇到类似问题就检索出来参考。这套代码是完整可跑的。

论文描述的是"从经验中提炼通用方法论"，代码实现的是"记住做过的每道题"。前者更高级，但核心代码没开源；后者更朴素，但确实能跑通。

感觉这种 bluffing 不仅是 ai 产品的常态，似乎也成了 ai 科研的常态了。

现在所谓的 proactive agent 都是通过 heartbeat（每隔固定时间）来触发的，会有其他的解法吗？

神化他人或许是理解他人的阻碍。

社交媒体和推荐算法让人的 context 变得极短，过度地关注当下的 buzzwords 而不能冷静下来想问题，爬行脑压过理智脑。

传统 nlp 把语言当作一种“社会规则系统”，大语言模型把语言当作一种“统计物理现象”。语言学家研究了一百年的语法，结果发现只要做概率预测，语法会自己长出来。

还是觉得很震撼，一些自证明的话语顿时失去了意义。

现在是不是和 ai 的聊天记录分享到社媒上仍是一个可被优化的过程？例如生成长图之类的。

问题一：你有时会好奇某人和 chatgpt 聊了什么吗？
问题二：如果有人付费看你和 chatgpt 聊了什么你同意吗？

去年做的小玩具上了，潮流对讲机（手机版），跨屏幕即时播放密友发来的语音消息，目前最短链路和熟人沟通。

说 opc 如何潇洒就不说做什么业务，说 vibe coding 很爽就不说做什么产品，这样不是很好。