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两天、60 美元、第一课仍未交付：一次 Codex 教学任务失控复盘
我原本只想让 Codex 根据当前进度，用 teach Skill 带我系统学习 RAG；两天后额度消耗接近 60 美元，第一节课却仍未按时交付。复盘发现根因不是 high reasoning 的过度思考，而是一套曾经很好用、如今却与强模型发生错配的重型流程：teach → brainstorming → writing-plans → subagent-driven-development，层层升级最终拖垮了交付。文章附完整时间线、Skill 触发记录、21 次子代理派发和 159 次 wait 的四组证据。
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AI 时代，到底还要不要学 LangChain 和 LangGraph？
当 Claude Code、Codex 这类 Agent Harness 已经能自己读文件、执行 Shell、调用工具、失败重试时，我们还需要用 LangChain/LangGraph 再编排一次 Agent 吗？本文从工作流到 Agent 的演进讲起，给出一个简单原则：让模型负责不确定性，让代码负责确定性，并提出三个判断一项 AI 技术值不值得学的标准问题。
