Now

在做什么

• —最近把主要工程精力放在 Agent Harness 和 Benchmark，持续研究 Context Router、Tool Registry、Permission Gate、Verifier、Trace，以及怎样让评测结果可复现。
• —md2wechat-skill 已达到 3,617 Stars。下一步准备适配 DeepSeek Harness，做一个 dsh-plugin，测试公众号发布流程怎样进入插件化 Agent Runtime。
• —发布 Weekly Wisereads，把 Readwise 每周高亮最多的文章、视频、PDF 和电子书做成中文深度解读，并跑通发现、研究、质量门禁和原子发布。
• —开始认真骑行和拍 Vlog，也在探索一款偏习惯、养成和反馈的 Agent-native 骑行 iOS App。希望让 AI 带来的效率，慢慢转成更好的生活节奏。

在写什么

最近在写 Agent Harness、Benchmark、Skill 工程、开源项目复盘和 Weekly Wisereads。骑行也进入内容计划，我会记录第一次骑行、城市路线，以及 AI 提高效率以后时间去了哪里。

社群

继续运营 AI Builder 实战社群，分享 Agent Harness、Benchmark、开源项目、md2wechat、Codex 工作流和内容增长系统的真实实践。欢迎加入我的知识星球：杰尼·AI 实战圈。 加入知识星球

在学什么

• —继续拆解 DeepSeek Harness、Codex 和其他 Agent Runtime，重点看 Context、Memory、Tool、Permission、Verifier 和 Trace 怎样协同。
• —最近做了很多 Benchmark，正在研究怎样评估 Agent 找证据、用工具、修正错误和验证结论的完整过程。
• —把骑行当成一个长期实验，观察习惯、即时反馈和低摩擦操作怎样帮助人持续行动，也为 Agent-native 骑行产品积累真实输入。