说说

impeccable 去 AI slop 泔水，我总感觉会收费。这 skill 现在搞得和个工作台一样。但还有种感觉会成为新泔水，比如 archify 的站点我看就是 impeccable 做的。你觉得呢？

1. Plan 输出计划的同时要输出验收清单。
2. Do 执行跑通一条完整 e2e 链路。
3. Check 审阅的时候要先让 Agent 检查数据和结论是否匹配。
4. Check 按影响范围安排回归。局部修改先跑相关测试，触及共享核算或协议时扩大范围，交付前集中运行一次完整回归。
5. 结束任务的时候把相关的测试数据和脚本删除。

我有个想法，就是把自己常用的工作流分析重写一遍。重点在于掌握思想，有点类似费曼学习法。

原因是我突然意识到其实我只知道使用场景和效果，知其然而不知其所以然，我一直把skill当作工具使用，而不知道内在大佬们时如何控制的，，比如 impeccable、mattpocock、baoyu等。

所以也就造成了如果在一些实际场景中我需要尝试性质的微调，原因也在与我没有真正掌握。所以泛用到具体的业务场景只能尝试进行调整（抽卡）。

所以我想通过分析改造自己大量使用的以及被社区大量使用的skill，来提升自己的 harness 设计能力。

总结了下我现在是如何获取参考建议的：

1. 现阶段能用到的最强的模型，推理开到最高。
2. X 上让 Grok 基于 X 的内容给出建议。

比如这个问题：现阶段写代码的workflow是否仍旧是 PDCA？ 先去问 GPT/Claude，省一点 token 可以用网页端。然后再去 Grok 提问：现阶段写代码的workflow是否仍旧是 PDCA？请你基于 X 上的内容给出建议。

这样你就能获得一份比较完整的更有参考价值的建议材料。