Day 130 · 作品篇结业:案例页、FDE 面试故事和投递
两个作品做完了，最后一天把它们变成招聘方看得懂的东西:BillSleuth 的案例页模板、两分钟演示视频的逐秒脚本、FDE 面试里讲项目的四段式(客户场景、方案、指标、取舍),中英文简历条目，个人网站的作品集页怎么排。再用 2026 年 10 月抓的两批岗位数据(88 条可远程的 FDE 类岗位、131 条外企在华 AI 应用岗)说清楚这两个作品分别对准哪类岗位、有哪些现实限制。最后是作品篇自检清单。
Day 120 · Agent Loupe(九):开源发布与作品包装
作品一收尾:写一份三十秒能看懂的 README,用三篇 ADR 记下这几天最重要的取舍,配上一键启动脚本、CI 和发布前自查脚本,选 License、打第一个版本;再准备两分钟演示视频的分镜、个人网站上的案例页、简历描述,以及面试时三种长度的讲法和最可能被深挖的问题。
Day 119 · Agent Loupe(八):公开演示、脱敏、限流与部署
把 Agent Loupe 放到网上让招聘方点开就能试:只读演示模式、样例脱敏和残留扫描、按 IP 和全站的重跑限流、按当天实际花费计算的每日上限、只信任确定存在的那层代理、CORS;前端部署到 Cloudflare Pages,后端给 Fly.io 和自己的云服务器两种方案;最后按方法测性能,把数字回填进表格。
Day 118 · Agent Loupe(七):把失败步骤变成评测用例
在 Loupe 里看到一个失败的步骤,一键存成评测用例:快照保存那一步的完整输入和原运行的工具结果,写几条断言;批量多次运行算通过率和 pass^k,把模型服务的 503 和 Agent 自己的失败分开统计;导出成 Day 35 的 golden.jsonl;改提示词前后各跑一批,用回归对比看哪些用例变差了。
Day 117 · Agent Loupe(六):从任意一步改参数重跑
在第 3 步发现模型做了个糟糕的决定,改一句系统提示词,从第 3 步重新跑:前面的步骤原样保留,工具结果从原运行里回放,白名单里的只读工具可以真实执行。今天实现录制-回放(cassette)、第 N 步上下文重建、分叉运行和重跑对话框,并用 DeepSeek 实测非确定性和 cassette miss。
Day 116 · Agent Loupe(五):两次运行逐步对比
改了一句提示词,Agent 的行为变了,但是从哪一步开始变的?今天给 Agent Loupe 加上逐步对比:用「这一步做了什么决定」当签名,LCS 对齐两条步骤序列,标出相同、不同、多出、缺少,再用按词切分的逐词 diff 看清具体改了什么。
Day 111 · 作品一开题:Agent Loupe,一个给 Agent 用的调试器
作品篇开工。先回答为什么要做一个 Agent 调试器、现有的 Langfuse、LangSmith、Phoenix 已经做到哪一步、还缺什么,再把 PRD、架构、仓库骨架和十天里程碑定下来。今天写的代码不多,但后面九天都照着它施工。
Day 105 · AgentOps(九):包装成资深级作品
AgentOps 写完了,今天把它变成招聘方愿意花时间看、看完会想约你聊的东西:一条不需要 API key 和 Docker、几秒钟跑完的演示命令,一份让人三十秒看懂的 README,一组用真实数据说话的报告和 ADR,一个三分钟的演示视频,一篇只讲一个坑的技术博客,以及一份发布前的自查脚本。最后讲面试时怎么用三十秒、三分钟、十五分钟三种长度讲这个项目。
Day 56 · 简历:AI Agent 岗的简历怎么写
用 880 条真实 JD 的技能频次给简历做关键词对照,把 SupportPilot 和代码审查 Agent 写成「问题、方案、数据」三段式的项目经历,把原来的工作经历诚实地往 AI 方向改写,并正面处理年限和学历门槛。最后产出中英文两版一页简历。
Day 55 · 选做第二作品:一天做出代码审查 Agent
做一个挂在 GitHub PR 上的审查机器人:拿到 diff、算准行号、让模型按结构化格式提意见、过滤掉误报,再作为行内评论发回去。重点不在「能评论」,而在怎么用埋 bug 的数据集证明它的意见值得看。
Day 54 · 作品包装:README、架构图、演示视频、技术博客
招聘方不会 clone 你的仓库。今天把 SupportPilot 包装成一个面试官 5 分钟能看懂的作品:README 第一屏放什么,架构图怎么画,两三分钟的演示视频怎么录,技术博客写哪些踩坑和数字,GitHub 主页和提交历史怎么整理。