我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。