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这个博客主要记录我最近真正跑通过的东西：AI 工具链与工程实践、Apple/SwiftUI 新设计、以及 UE5 开发里的实战问题。这里少讲空话，多写踩坑、限制和最后能落地的方案。
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Pi 不用干等了：pi-background-tasks 后台任务、委托调查和 Fusion 教程 Pi 最烦的一种用法，是让它干等。 跑完整测试、起开发服务器、对仓库做一次只读排查，这些事情本来就可以放到后台。但默认情况下，Agent 很容易写成 sleep、反复查状态、把几百 KB 日志塞进上下
给 Pi Agent 补一套跨会话记忆：pi-hermes-memory 安装与使用教程 Pi 的核心故意不内置记忆。会话一关，上一次你说过的偏好、项目约定、和那些已经踩过的坑，默认都不会带到下一个会话。 这不是缺陷，是定位。Pi 把记忆、MCP、Sub-agent 都留给插件。但对于长期维护同一个
Agent 指令审计规范：审计 /Projects 中的 Skills 和 AGENTS.md 本文不是一篇观点文章，而是一份可以直接交给 Coding Agent 执行的审计协议。 当你需要让 GPT-6 Astra 或其他 Coding Agent 检查本机项目的 Agent 指令时，可以把本文
Pi / OMP 配置伊莉丝模型 最近用 Pi 和 OMP 写插件、技能的时候，发现伊莉丝这个私有模型很香：gpt-5.6-sol 和 grok-4.6 都能直接跑，还支持长上下文（最高 105 万 tokens）和图像输入。 两个工具的接法一样：都是走 https://code.ylsagi.co
Pi Agent 为什么设计得好：从源码拆解一个极简 Agent Harness 最近我一直在用 Pi Agent，也在不断给它增加插件、Skills、MCP 和多 Agent 编排。用得越多，我越觉得它的设计很特别：核心看起来并不复杂，却很容易被改造成适合自己的工作环境。 很多 Coding Ag
Pi 的问答插件，不只是一个弹窗：拆解 askuserquestion 的实现 最近我在自己的 Pi Agent 环境里安装了 @juicesharp/rpiv-ask-user-question。它解决的问题很直接：当 Agent 遇到真正需要人来决定的事情时，不要继续猜，而是暂停执行，把问题、选
Pi Agent 插件推荐：我真正会长期保留的 10 个插件（附使用教程） 我最近把自己的 Pi Agent 环境重新梳理了一遍。当前启用的包有 18 个，但真正值得拿出来推荐，而且适合大多数开发者长期保留的，我认为只有 10 个。 插件不是越多越好。每增加一个插件，都等于给 Agent 增加一组工
UE5(C++) 使用 Rust 编写插件并给虚幻调用 最近在做 UE5 插件时，我遇到一个很实际的问题：有些逻辑用 C++ 写当然可以，但 Rust 生态里已经有更成熟的库，尤其是文本处理、模型推理、网络请求、数据解析这类能力。如果为了接入 UE 全部重写一遍，成本不低，也没有必要。 所以我选择了
Blender 快捷键不是用来背的：按工作流整理一版速查表 我现在越来越觉得，Blender 快捷键最难的地方不是多，而是它们散在不同模式里。 同一个键，在物体模式、编辑模式、节点编辑器里可能完全不是一回事。比如 Ctrl + P，在普通建模里常用来设置父子级关系，在晶格形变里又会变成建立物体和晶格