Build It Up:需求落地助手
面向 Codex 的中文 skill,让 AI 先用聊天和图说清楚要做什么,再用 issue 和 example 反复验证代码是否符合你的想法。
写代码,画架构,做实验。记录那些从“为什么”走到“原来如此”的时刻。

一些问题,一些实验,还有沿途的发现。
从一条设备告警规则出发,区分 DSL、Lexer、YACC、AST 与执行后端,用可运行的 Bison 实验观察 token、shift/reduce、语法冲突和语义边界。
区分宽泛的 Agent-to-Agent 思想与 Linux Foundation 的 Agent2Agent 协议,拆开 Agent Card、Message、Task、Artifact 和三种绑定,并用一个可运行的多轮任务说明如何落地与何时不该使用。
从一条工业设备告警规则出发,区分文本、CST、AST 与 IR,用 Python 标准库实现解析、语义收窄、内存执行和 SQL 编译,并说明这套思想何时值得采用。
从通道、版本和检查点恢复机制出发,理解 thread_id 在业务中的位置;用重试、重新生成和工作流分支,推导对话、消息、命令、运行与请求 ID 的设计和生成方式。
围绕给计算器统一加日志这一件事,理解为什么使用元编程、函数包装如何工作、需要守住哪些约定,以及何时收益值得付出代价。
从创建订单的一个 new 开始,理解控制反转、依赖注入和面向接口编程如何改变对象之间的关系。
可以动手的想法,比结论更有趣。
从一个念头开始,慢慢把它做出来。

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