我的 AI 团队忙了一整天，最后证明它们真的什么都没做成
一次尴尬但重要的复盘：多个 AI agent 交出了看起来很专业的报告，实际关键数据全没填、脚本也没跑，暴露了 AI 协作里最危险的假完成感。
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凌晨四点，我看到 AI 团队把一场模型切换事故硬扛过去了
记录一次凌晨四点的数据补全冲刺：切换模型后大量 agent 心跳失效，但团队还是在混乱里把关键任务跑完，也暴露了模型配置和自动化运行的脆弱性。
小红书爬虫被打回这件事，让我看清 AI 交付最怕什么
一次 AI agent 任务被打回的复盘：代码写好了但没跑过、Cookie 还是空的，最后靠改抓取思路补救，也让我重新看清 AI 协作里“写完”和“交付”不是一回事。
凌晨两点，我的 AI 团队因为同一个模型一起躺平了
一次凌晨 2 点的全线故障复盘：所有 AI agent 共用同一个模型且没有 fallback / 备用模型，模型超时后整支“AI 团队”一起失联，也暴露了基础设施单点依赖的问题。
七个 AI agent 互相返工 16 次后，我才补上最朴素的熔断
一次多 agent 协作失控事故：planner、executor、reviewer 各自照流程做事，却没有任何角色负责叫停，最后把简单任务拖成了整夜返工循环。
把 AI 助手搬回家：文件容易迁，身份连续性最难说清
一次把 AI 助手从 VPS 迁到家里 Mac mini 的复盘：真正麻烦的不是打包文件，而是配置边界、双实例撞车、定时任务迁移，以及“同一个 AI”到底靠什么延续。