博客

一个面向 agent 的画布光能渲染还不够——agent 得能读懂画布现在长什么样，还得能改它。本文记录如何给 sky-canvas 设计 snapshot + ops 协议，让 LLM 能以"观察→引用→增量改"的循环持续编辑一张画布，并实测用 45 条 ops 从空白画布生成完整星图。

上篇讲了怎么用实例化渲染让 WebGPU 一次 draw call 画十万个矩形。这篇讲后来发生的事：把同样手法套到圆、线、文字时，一个 GPU buffer 复用 bug 连续犯了三次。这是一篇关于"为什么一个修过的 bug 会换个地方重新长出来"的复盘。

无限画布最硬的性能瓶颈，是当画布上堆了十万个对象时还要保持 60fps。本文记录在给 sky-canvas 做 WebGPU 渲染底座时，如何用实例化渲染把海量矩形的绘制从 O(N) 个 draw call 压到 O(1)，实现 50 万对象单次 draw call 满帧 60FPS。

复盘 Orca runtime-owned typed surface 重构从普通 TUI turn 到 Goal、workflow、background、ACP 和 JSONL 的完整迁移，包括原子 batch、snapshot/cursor、interaction、terminal、restart recovery 与发布验证。

复盘 Orca runtime-owned typed surface 重构：从 TUI 与 runtime 的状态分叉，到原子持久化、snapshot/cursor、request-scoped interaction、terminal settlement、restart recovery 和真实 PTY 验证。

介绍 symlock 的设计与实现：基于 tree-sitter 的符号级冲突预防机制，以及保守的三向语义合并策略。解决多 AI 编码智能体并行工作时，因 git 行级合并导致的假性冲突问题。

Orca Goal Mode 第二轮重构：固定 64 轮上限误判 NoProgress，到 runtime 收回生命周期，以及 admission 矩阵如何替代无语义计数器。

复盘 Orca v0.2.46 Goal Mode 事故：session 取证、thread-local 失效、schema 与执行能力分叉，对照 Codex / Claude Code / Grok Build 重构 ownership，并用真实 DeepSeek 和 Linux CI 收口。

结合 Orca 实践，拆解 AI Agent 工程师真正要用到的工程能力：软件基础、模型边界、Context/RAG、工具治理、状态与 Loop、Harness、评估、安全和产品判断，并给出四个可落地的练习项目。

ChatGPT Computer Use 逆向笔记：@oai/sky 的平台路由、策略包装、动作编码、服务拉起和遥测，再沿 8 MiB 长度前缀 JSON-RPC 进原生服务、AX Tree、截图与权限边界。