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能用脚本就别用Agent。 今天早上发了那篇文章以后，有很多朋友跟我讨论。 发现大家问得最多的一个问题是，你天天说Agent和Skills是未来，那你自己平时干活是不是什么都丢给Agent？ 我说实话，还真不是。 正好借这个机会我再补充一下，因为我发现这是一个很普遍的误解。 很多人一听Agent厉害，就想把所有事情都交给它干，但说实话，在我自己的实际工作里，Agent反而是我最后才会动用的手段。 我自己处理事情的优先级是这样的。 1. 能用Agent写个脚本解决的，一律都用脚本自动化解决。 2. 脚本搞不定的，或者需要一些泛化能力的，做成Skill。 3. 只有那些真正需要创造性判断、复杂推理的任务，才会真正交给Agent。 这其实是个循环。 先说脚本。这东西就是逻辑是固定的，输入是什么，输出是什么，中间怎么处理，全都是确定的，不存在需要判断的地方，不存在可能出现意外情况的地方，比如我飞书上各种各样现在跑着的自动化。 这种事情你让Agent来干，纯属浪费。 你不会用大炮打蚊子，同样的道理，你也不该用Agent去干脚本能干的活。 再说Skill。有些事情，纯脚本搞不定。比如我做的那个AI热点监控站，里面有一个资讯打分的功能，每条资讯进来，要判断它的重要性、相关性、时效性，给一个综合评分。 这个事情你没法写死逻辑，因为资讯的内容是千变万化的，你不可能为每种内容预设一套评分规则。 这时候就需要大模型的泛化能力了，但它又不需要Agent那种自主决策和多步骤规划的能力，它就是一个单一的、封装好的能力单元。 这就是Skill的价值。 最后才是Agent，我用Agent的很多时候，就是那种你没法提前规划好所有步骤的任务。你知道你想要什么结果，但你不知道中间要经过哪些步骤，因为这取决于过程中遇到的具体情况。 就比如，开发一个脚本，比如，做一个究极详细的竞品体验报告。 这种需要动态规划、需要根据中间结果调整策略的任务，才是Agent真正的用武之地。 所以，这三层，其实有点像一个金字塔，而且是上下循环的金字塔。 最好的Agent使用方式，就是不断往下沉淀能力，自己永远只处理那些还没法被固化的部分。 很多人犯的错误是，一上来就把所有事情都往Agent上堆。 结果就是慢、贵，还不稳定。 真不是Agent不行，是很多场景根本用不到它，强行上Agent只会引入不必要的不确定性。 这才是这个金字塔真正的运转方式。 让Agent去创造工具，让工具去执行任务。 这个循环一旦跑起来，才是AI在公司里真正落地的样子。

二年前我在研究公众号的时候，我发现一个玄学博主，不靠玄学和带货，只做公众号，年入5000万+，这是明面上的钱，私下玄学咨询一次13000/小时，这笔钱有多少算不出。 明面上的钱是他的知识星球，我刚刚看了下，今年效益不太好，1700多万。（4100+人/4199年） 而在研究这人的时候，我做了这几件事 1，所有公众号文章导出 2，写了脚本和提示词，所有10万+的文章进行了拆解，拆解格式是： - 核心观点 - 副观点 - 说服策略 - 情绪触发点 - 金句 - 情感曲线分析 - 情感层次 - 论证方式多样性 - 视角转化分析 - 语言风格特征 3，提炼了所有给观众制造情绪价值的句式 4，提炼了所有刺痛观众的句式 5，把3和4的句式用AI做成音频文件 以上就是全部逆向的方式。而我这件事做完，自己也没看，自己也没练，这就是我的问题。 所以方法总是很容易提炼的，别人牛的能力也很容易逆向出来的。 可你要拥有这种能力，真是只能下苦功夫，贼无聊，也贼枯燥，甚至贼恶心 可没办法，这才是最难的一部分，而最难的部分决定了你是否能够成功和卓越。 这也就是为何我至今没有通过正道年入千万真正的卡点

zoe was burning 24M+ opus tokens/day monitoring agents that weren't running. replaced her cron with a 2-layer system: - bash pre-check, zero tokens when idle - webhook fires opus only when needed. ~95% token reduction and more reliable output. details below. (set up a cron to watch this performance, if it works well I'll double down on this event driven stack, seems like the future)