Kitter
kitter.shens.dev集中管理 Agent Skills 的桌面应用和命令行。按项目分配，看清每个 Agent 加载了什么、占了多少 token。
你好，我是
川处安
白天写后端，做大规模的计费结算系统；下班后是产品工程师，做自己想用、也对别人有价值的东西。
热爱 AI，想用它消除低效、无意义的工作，让普通人用得更简单，也让它像人一样长期在场，了解你，有温度。
喜欢简洁、符合直觉的产品，受不了臃肿和丑。相信长期主义。
最近在 构建住在 IM 里的 Agent Team
写作
- 关于 Goal 的 What、Why、How从第一性原理出发，聊聊 Goal 模式的底层实现，以及我对它当前价值和未来演进的判断。
- 一篇速通入门：重新理解 AI Agent 的一切从 Token、上下文和工具调用讲起，理解模型如何在 Harness 中循环行动，建立不依赖具体工具的 Agent 底层认知。
- 模型与工程：从第一性原理看 AI Engineering 的范式转移Harness Engineering、Loop Engineering……新概念一个接一个，名字越起越大，好像没跟上就落后了。永远会有新概念被发明，永远会有新工具出现，追着它们跑是追不完的。与其在焦虑里追热点，不如问一个更根本的问题：想让 AI 交付好结果，我们到底需要给它什么？
- MCP vs Skill vs CLI: AI Agent 上下文管理的本质与实践当工具描述成了上下文的背景噪音，AI 的专注力就成了最昂贵的消耗品。最近经常会刷到「MCP 已死，CLI Skill 才是未来」这样的言论，但很少见到把这几者讲清楚的，一直想整理下自己对这块儿内容的想法，所以有了这篇文章。
项目
常用的电子产品
GitHub
11月12月1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月
我和 AI 的技术栈
- Agent
- Claude CodeCodexPi
- 工具
- RexHerdrTailscale
- 语言
- JavaGoRustTypeScriptSwift
- 框架
- ReactTanStackAstroTauriWailsGPUI
- 数据
- MySQLPostgreSQLRedisKafka
- 云
- VercelCloudflare