省事的活会被砍价把关的会涨

Jev 最近火到有人把十个能跑的项目攒成了清单，帖子的原话是 BEEN EXPLODING IN POPULARITY LATELY，十个 PROJECTS WORTH CHECKING OUT。一句话概括这十个活的共性，全是判断，没有一个是生成，COPY THESE BLUEPRINTS 开抄就行。

第一个是桌面自动化。它读系统的无障碍树，自己决定下一个该点哪个按钮、哪条菜单、哪个输入框。仓库 github.com/lahfir/agent-d… 。这活听着琐碎，真做出来等于给电脑配了个会看屏幕的手，重复点击类的杂事从此有了去处。我不由想起此前那些靠截屏认界面的方案，读结构化状态比看图稳得多，也快得多。

第二个是超级马里奥。不用截屏，直接读模拟器内存里的结构化状态，决定这一步跑、跳还是躲。仓库 github.com/fhshaik/typesa… 。拿游戏当测试场其实很聪明，输赢立刻见分晓，判断对不对一秒钟就知道。

第三个是无人机。爬升、刹车、绕障这些高层决定它来做，底层飞控只管稳住机身。仓库 github.com/RomanSlack/jev… 。这种分层让我不由想到开车的比喻，坐车的人想事儿，开车的手脚管路，各管一摊才不会互相踩脚。

第四个 OneVOneJev 是浏览器里的对战射击，每拍 FPS 决策评估移动、视角、瞄准、开火、跳跃五件事，地址 github.com/emrickgarrett/ 。

第五个是测试网上的高频做市，按点差和方向判买卖，模型延迟报到八十一毫秒。第六个 Prism 更讲究，先评估市场里的毒性流动和压力，再把结论交回原来的策略。第七个接知识图谱，走到每个节点挑下一条值得探的边，仓库 github.com/jexp/neo4jev 。

第八个筛训练数据，对着 JSONL 和 Parquet 文件评质量、相关性和风险，决定哪些样本进下一轮训练。这活以前靠人肉抽检，如今交给判断件轮着过一遍，省的是最枯燥的那部分工时。

第九个专治编码智能体嘴硬，查工具输出、代码改动和测试结果，判断那句完成了可不可信，仓库 github.com/qkal/Canny 。第十个收创业点子，多角度评完给三个字的裁决，KILL、FIX 还是 SHIP。

十个场景摆一排，判断这层的渗透速度比我想象的快。游戏、交易、数据、图谱、写码、点子，哪儿都有它的身影。这跟前面开源决策模型压过对手、一百零四美元训出专模的两篇对上了，判断正在从聪明活降级成零件活。

按类型拆开更有意思，START EXPERIMENTING 的顺序也跟着清楚了。前三个是取景器，替人看环境，看无障碍树、看内存、看姿态，看完把选择交出去。中间四个是操盘手，做市、评估市场、探图谱、挑数据，做的是带后果的决定。最后三个像审核员，查完成声明、毙点子，还有给整体把方向。

这条分界线值得多说两句。取景器替代的是手，操盘手替代的是眼，审核员替代的是那声我做完了。越往后越接近责任，越接近责任的部分越难被廉价替代，这是我判断这一整片生态时最在意的一条线。

翻译到日常使用上，选项目其实就看两件事。你的场景里有没有重复出现的二选一，二选一出现的频率高不高。频率高、选项清晰的，交给这类项目几乎稳赚；需要品味和长线权衡的，先让它当参谋别让它拍板。

我的看法是清单里最值钱的是第九个。前面九个都是替人省事，唯独它是替人把关，防的是智能体自己说自己做完了。省事的活会被砍价，把关的活会涨价，这十个项目的命运大概会分成两半。

想动手的按清单抄就行，四个仓库地址验过能开，其余七个在原消息里。先从第九个装起，反正它不挑场景。挑花眼了就回到那条分界线，省事还是把关，想清楚再点安装。