bjfane

做的非常漂亮 赞，这么多图片，流量不要钱么，放哪里呀？

附言，总结的挺好的

@JoeJoeJoe 嗯，主要是说拉的 idea 实现 prototype ，有“收益”， 收益可能金钱或者非金钱（ star 牛逼，高薪去大厂），要么有动力继续做深，要么有志同道合的人来贡献。

“这事得看人” 比较同意这个，openclaw 也是 ai coding 出来的。

现在大家方法不一样，但是有一个共识就是要做语义层：
1 、传统的比如 bi 里带指标管理，或者 dbt metricflow cubejs 这种
2 、“in db” snowflake 、databricks
3 、直接就基于 ontology 理论的
4 、上面 google
大概这 4 个方向

“把用户 q 召回 NL2SQL 的例子，给模型参考改写” 这个是 fewshot ？
你做的好早啊， 什么名词都是 demo 都很好，一到企业级复杂度就蹭蹭的涨， 模型能力变强，在业务歧义和多跳上几乎没什么太大变化。

@cli007 nanoclaw -> Nanobot 看这个哈，记错了。

@cli007
心理上轻视它：最重要的就是 agent 开发对于大部份人，最终也会变成 api 调用师。
1 、 [概念] langchain 或者类似的， 用你熟悉的语言翻一遍文档，最基础的 rag 尝试一下，主要就是熟悉框架和能看干什么
2 、 [上手] agent 定制开发，独立的 agent 干独立的事情
3 、 [提高] 找一个轻量级的 while loop 型的开源实现看看代码,nanoclaw?
4 、 [拔高] mcp skill acp a2a harness, prompt engineering-> context engineering -> harness engineering 为什么出现，解决什么问题。

84 年还在一线，Java-> fe-> agent