云舒：我把马斯克、乔布斯等10个最强大脑塞进一个 Skill，结果被他们合伙 diss 了一天

云舒：我把马斯克、乔布斯等10个最强大脑塞进一个 Skill，结果被他们合伙 diss 了一天 云舒：我把马斯克、乔布斯等10个最强大脑塞进一个 Skill，结果被他们合伙 diss 了一天 Modified April 16 我想去写一些好玩有趣的Skill，去探索Claude Code的产品架构，去研究研究Coding的长程任务，争取每个阶段，把这些探索沉淀成一些教程，也算对自己探索的总结。 表达形式上会用图文去产出一些深度内容，短文则更多用来记录在Agent实践中的即时思考，更偏短平快多一点。 同时我也不再给自己设定强制的发文周期，写完了满意了就发出来，没写出来就继续积累，毕竟码字这件事，还是需要一点灵感的。 在码字过程中也会尽可能减少AI在码字中的参与，让AI更多变成一个辅助我思考的角色，码字还是要靠手敲的，这是个手艺活，手生了就没发写出来好的内容了。 多视角深度分析Skill已经上传到Github，你可以访问Github代码仓，下载安装它到Skills文件夹里。 链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub multi perspective analysis就是这次的Skill。 也可以直接告诉Codex或Claude Code： Code block Plain Text Copy 安装这个GitHub库的Skills到Codex和Claude Code的全局Skills文件里：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub 你可以跟多视角深度分析Skill提出你的问题，让它来帮忙分析。 如果你对这些视角不满意，也可以告诉多视角深度分析Skill，让它来帮忙新增一些视角进行能分析。 既然这套逻辑上从编程里来的，那我最后也把它用到了编程里。 我做了一个Mac专属的设计师角色，让它来进行Mac产品的设计，然后我让它把CodePal重新设计一下，它给了我这样一个首页。 看完我感觉效果还不错，那基于这个思路也可以延展到需求讨论、代码Coding等多个环节。 不过在探索设计的过程中，我遇到了一个新的问题：我有必要在每一个环节，都引入这么多subagent吗？ 复盘之所以需要多视角，是因为它本身就和一个月的ToDo强相关，但像CodePal这种产品设计，一天我其实可以迭代好几个版本，我没必要把逻辑搞得这么复杂。 我目前用下来感觉：多视角分析是否有必要取决于场景的复杂度和影响。 如果只是CodePal迭代一个小版本，那让10个subagent一起参与优化其实有点浪费。 但是如果在思考CodePal到底做出来给谁用、如何做冷启动这些关键问题，多视角参与反而是值得的。 说白了就是，拧个小螺丝，没必要上电钻；但要装一台电视，只拿螺丝刀也不够。 我想去写一些好玩有趣的Skill，去探索Claude Code的产品架构，去研究研究Coding的长程任务，争取每个阶段，把这些探索沉淀成一些教程，也算对自己探索的总结。 表达形式上会用图文去产出一些深度内容，短文则更多用来记录在Agent实践中的即时思考，更偏短平快多一点。 同时我也不再给自己设定强制的发文周期，写完了满意了就发出来，没写出来就继续积累，毕竟码字这件事，还是需要一点灵感的。 在码字过程中也会尽可能减少AI在码字中的参与，让AI更多变成一个辅助我思考的角色，码字还是要靠手敲的，这是个手艺活，手生了就没发写出来好的内容了。 多视角深度分析Skill已经上传到Github，你可以访问Github代码仓，下载安装它到Skills文件夹里。 链接：https://github.com/yunshu0909/yunshu skillshub multi perspective analysis就是这次的Skill。 也可以直接告诉Codex或Claude Code： 你可以跟多视角深度分析Skill提出你的问题，让它来帮忙分析。 如果你对这些视角不满意，也可以告诉多视角深度分析Skill，让它来帮忙新增一些视角进行能分析。 既然这套逻辑上从编程里来的，那我最后也把它用到了编程里。 我做了一个Mac专属的设计师角色，让它来进行Mac产品的设计，然后我让它把CodePal重新设计一下，它给了我这样一个首页。 看完我感觉效果还不错，那基于这个思路也可以延展到需求讨论、代码Coding等多个环节。 不过在探索设计的过程中，我遇到了一个新的问题：我有必要在每一个环节，都引入这么多subagent吗？ 复盘之所以需要多视角，是因为它本身就和一个月的ToDo强相关，但像CodePal这种产品设计，一天我其实可以迭代好几个版本，我没必要把逻辑搞得这么复杂。 我目前用下来感觉：多视角分析是否有必要取决于场景的复杂度和影响。 如果只是CodePal迭代一个小版本，那让10个subagent一起参与优化其实有点浪费。 但是如果在思考CodePal到底做出来给谁用、如何做冷启动这些关键问题，多视角参与反而是值得的。 说白了就是，拧个小螺丝，没必要上电钻；但要装一台电视，只拿螺丝刀也不够。 上个假期我在家复盘3月份的公众号内容和CodePal产品，我熟练的打开了Claude Code和它开始讨论。 讨论了一两个小时后，Claude Code给了我一些建议，但我其实并不是很满意，我并不想听到我们应该一起努力提升执行力、尽可能压缩产品要做的事情这类建议，这些事情我早就知道，而且我觉得这并不是我当前最大的问题。 我总觉得Opus的视角有点被局限住了，不知道是不是喂我的语料太多了导致的，我总觉得我在照镜子。 讨论完我去水库上溜达了一圈，路上我一边看风景一边在想，有没有一种方式，可以让AI帮我突破我现在的认知边界？ 我想到了我最近在coding场景高频使用的一个场景。 在我每次写完代码后我都会让opus调用subagent来进行审核和测试，等它自己多轮测试完后我再去验收，通过subagent调用能够明显降低代码的bug率。 既然在代码里这个逻辑成立，那思考讨论场景能不能也复用相同的逻辑呢？ 我去梳理出世界最聪明的人的语料，然后把我面临的问题一起扔给subagent去处理，再让它们分别给出各自的判断和视角。 这样一来，我就不仅仅可以看到一套镜子视角逻辑了，我可以用多个视角，去交叉校对我自己的判断。 同时这样还能减少已有上下文对AI思考角度的干扰，能够让它更纯粹一点去思考。 脑子里冒出来这个点后我觉得非常值得探索，在到家后我就开始拉Claude Code探索这个事情。 我和opus构建了一套语料收集策略，基于这个策略我们构建了几个独立的顾问知识库，然后开始进行测试。 经过多轮的顾问知识库优化之后，我得到了一版很让我满意的顾问语料，我拥有了10个顾问。 于是我开始用它们，去分析我三月份的内容和产品落地情况。 这10个顾问给我做了一轮非常详细的分析，光是把报告看完，我就花了差不多半个小时。 每个顾问都从自己的视角给出了一份独立分析报告，而主对话里的opus，则基于他们的观点，帮我做了一份汇总分析。 因为报告比较长，下面我就抽一部分顾问分析很触动我的点，然后来根大家展示一下。 先从总视角开始吧，opus帮我汇总了一份大家的共识和分歧内容。 共识内容倒是出奇的一致在diss我，他们点出来了我在执行力中最大的问题，我爱复盘这个事情高于了产出，通过复盘确实能让我感觉到我自己在认真和AI一起干活，但实际上也确实没啥产出。 当opus只有一个视角跟我说复盘太多的时候，我可能会觉得opus理解不了我到底想要做一个什么样的事情。 但当10个opus+多维视角一起diss我说复盘太多了执行力太弱了，我会认知思考一下减少复盘这个事情的频率。 不得不说，还是人多力量大啊。 目前4月份我还没开启过复盘，我更多时间都在coding和码初稿。 主视角报告跟大家展示全了，接下来子视角我也跟大家分享一下，10个视角完整看完需要花半个小时，我就抽样5个有代表性的内容跟大家分享一下。 1. 10x增长视角：它提供给了我一个很有意思的过滤器视角，当我准备要做一件事情的时候，可以先问自己一句：这件事有没有10x的可能性？如果没有，那可能就不值得投入太多精力。 2. 马斯克视角：它直接指出来了我时间分配的问题。它觉得我花了太多时间浪费在讨论和思考上了，然而我自己真正的主线应该放在内容生产上，其它的事情都是围绕这个主线展开的。 3. 张一鸣的算法视角：它提出来了我最近有点忽略的一个问题，我的读者到底喜欢看的内容是什么？对他们来说内容的获得感是什么，这个点我最近还真没怎么花精力研究，我得找个时间认真琢磨一下。 4. 乔布斯的产品视角：它问了我一个很关键的问题：你能不能一句话讲清楚自己到底在做什么？这个问题蛮扎心的，我确实好像也没太想清楚，我只是想让AI编程的自动化程度和落地再高一点，边干边想吧。 5. 内容大咖MrBeast的视角：这个视角是更偏内容侧的评价了，它主要是对我的标题进行评分，看完了我感觉有不少优化的空间，也许我那篇openclaw标题名称再改改，流量还能网上再走一截。 看完这些内容后，我发现了很多平时我意识不到的问题，于是我开始去想：接下来到底该怎么做？ 这10个家伙放在一起，不仅仅有diss我的共识，他们在路径选择上还有一些分歧点，而这一点也蛮有意思的。 比如说代码优先、内容优先、兴趣优先，每个顾问在自己的视角下，给出了他们认为的最优路径。 但这三个事情必然是不可能同时存在的，我必须从里边选一个作为我接下来一段时间的主线。 我琢磨了半天，其实发现我更喜欢的事情是张小龙视角下的兴趣驱动。 原因也很简单，我本身就是这种性格。大家也能看到我的更新频率，固定更新其实是一个蛮难的事情，我能有多少产出纯看脑子里有没有想写的东西。 我之前也尝试过用数据驱动来约束自己，比如说一周写多少篇，固定哪几天发，发完做数据复盘和分析，想办法找到更高流量的选题。 但从上个月的产能来看，这个方法非常不适合我，我平时只有晚上有时间码字，我还得分点时间给CodePal做Coding，旁边还有星际争霸一直在诱惑我。 既然决定用兴趣驱动，那我接下来会把更多精力放在一些有意思的深度内容上，来和大家分享我在Agent应用实践中的经验总结。