青雲 工程笔记
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青雲的工程笔记

关于 AI Coding Agent、源码解析，以及写代码过程中的思考。

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10 分钟阅读

agent-desktop 深度解析：不截图，也能让 Agent 操控桌面

agent-desktop（Vercel Labs，Rust，Apache-2.0）深度解析：无障碍树快照与 ref、观察-行动-验证循环、CLI/FFI 到 PlatformAdapter 再到 AX/UIA/AT-SPI 的分层、STALE_REF 与严格重识别、headless 默认与 --headed、内置 skills 与 MCP、以及和截图派 computer-use 的对比。含四张架构与流程配图。

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写入全部失败，Agent 却返回成功：Orca 的一次结果协议修复

Orca v0.5.14 到 v0.5.16 的结果协议复盘：D-7 只读工作区暴露假成功，report_blocker 将受阻保存为 blocked 和退出码 5，附带一个问题并支持 resume；writes_applied 汇总子代理写入，通过任务树和逻辑轮次基线处理暂停恢复。含三张飞书画板图、JSONL 示例和真实模型验收范围。

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Cleanzo 0.3.0 开发复盘：从「有点慢、会闪」到原生菜单栏面板

记录 Cleanzo 0.3.0 从网页面板到 mygo 原生 UI 的完整开发历程。包括用 AI Agent 写代码的真实体感、菜单栏面板的架构决策、多显示器定位 bug 的诊断过程、以及性能调优的完整链路。适合对 macOS 原生开发、AI 辅助编程、或 Cleanzo 技术内幕感兴趣的读者。

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给 Agent 建一套能力评测：先把「不会」和「没时间」分开

搭一套能力评测的完整过程：axis A 用 2× / 4× 预算把 16 道 0 分题拆成 time-bound、环境和能力三类；三层评测（L1 契约 / TB2 外部基准 / A–H 能力阶梯）各回答一个问题；场景是数据（scenario.json + fixture + verify + prepare 钩子），执行可换后端（host / docker / harbor），验证器跑完才注入隐藏测试，失败按 harness → environment → product_bug → time_bound → verification_strictness → capability_gap 的顺序归因；以及踩过的几个坑（workflow 异步启动、全过时 L50 不可拟合、docker 只读挂载冲突、goal 只能走 TUI）。附录是八条轴在 v0.5.14 上的实测结果。

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截图里明明有字，OCR 为什么返回空？

一次本机 OCR 开发复盘：用搜索词召回率和字符错误率评测 macOS Vision，处理大图小字的空结果，以解码一次的分块方式缩短长截图耗时，拆分 SQLite 图片与识别文字，用 epoch 丢弃关闭重开后的旧结果，并用针对错误的测试守住行为。

源码小册

沿着源码，读懂一个 Coding Agent。

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拆开 Codex

从源码读懂一个生产级 Agent

全书只分析 openai/codex 开源仓库：既把 Codex 的真实实现讲透，也从这些实现中解释一个生产级 Agent 需要处理的模型回路、工具执行、安全治理、状态恢复、扩展协议、多 Agent 和验证体系。

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深入浅出 Pi

从 Agent Loop 到完整运行时

沿 earendil-works/pi 的固定源码版本，追踪模型适配、Agent Loop、工具执行、会话树、扩展系统与终端界面怎样组成一套可嵌入的 Agent 运行时，并明确已实现行为与 Harness v2 设计之间的边界。

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深入浅出 DeepSeek Harness

从一次回车到完整 Agent 平台

沿 DeepSeek Harness 官方仓库的固定 commit，从你在终端敲下 dsh 或在浏览器按下回车讲起，追踪消息怎样穿过 Inbox 进入 Agent Loop，事件日志怎样同时支撑模型上下文、持久化与界面投影，并继续拆解工具治理、Goal、多 Agent、Cordis、MCP、SDK、安全与验证体系。

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我开发的项目

把想法写成代码，持续打磨。

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