最初做 Mira，并没有什么完整的产品叙事。
它在项目里叫作 rag-demo，源于一项被忽悠出来的任务。有人在客户面前吹嘘，某某功能“三天就能做出来”。而我作为当时唯一在场的技术，在没有任何资源的情况下，开始了这场探索。
我十分反感这种忽悠。尽管在内心深处，我也认为自己或许需要学会一点忽悠的本事，但这样的忽悠，实在太过离谱。
随着工作推进，不出所料，我没有完成那个预期三天交付的忽悠工程，反而完成了对这场忽悠的彻底拒绝。
与此同时，我又开始接受另一种来自焦虑和自媒体的忽悠：猪都能借助 AI 飞上天，那么，我加上 AI，边界究竟能去到什么地方？
这大概就是 Mira 最早的由来。
它不是从产品规划开始的，也没有经过什么严谨的市场分析。一开始只是一个有点不服气的问题：以我现有的能力、经验和资源，借助 AI，究竟能把一件事情做到什么程度。
这个问题如果只停留在想象里，大概永远不会有答案。总要真的做出一点东西，看看它能不能运行，能不能解决问题，最后又会坏在什么地方。
只是当时的我，对“做出一点东西”存在很深的误解。
2025 年 4 月，我还在用近乎石器时代的方式，一点点手写 UIChat 的第一代。后来我在 Hugging Face 上看到 DeepSeek 生成的页面，一时惊为天人。
于是开始迭代。
一个版本接一个版本，最后迭代了五十多个版本。我没有因此成为更成熟的开发者，先把自己做燃尽了。
之后整整十三个月，我不想再碰代码。
偶尔打开编辑器，也很难真正开始工作，只会迅速陷入一种深刻的苦恼。那些以前熟悉的文件、组件和报错，突然都变成了某种压力的来源。
那段时间，我练毛笔，下围棋，看脑残短剧。什么都可以做，唯独无法再和代码相处。
这次重新开始写代码时，我一开始并没有抱太大的乐观。事实上，三十天后再回头看，才发现当时还是乐观过头了。
我借助 GPT，疯狂补这十三个月里发生的变化。
坐在电脑前和它聊，躺在床上也和它聊；一边敲代码，一边追着各家 AI 问问题。甚至在半睡半醒、被疼痛弄醒的时候，也要顺手刷几篇自媒体制造焦虑的文章。
今天一个拳打 GPT，明天一个脚踢 Claude，后天那个脚踢 Claude 的，又被 GPT 给干掉了。
很好。
这样一来，我就又有了起床的动力。
事实也在不断印证这种变化。
当初那个让我惊为天人，最后又间接把我送进燃尽状态的 DeepSeek 生成界面，后来成了我最反感的东西之一。
在熟悉了各种“暴打”“碾压”之后，B 站也终于不再坚持给我推送 AI 新闻，转而开始推荐擦边视频。
仿佛算法也觉得，我确实应该休息一下。
而 Codex 和 GPT 也开始说各种胡话，一遍又一遍把我带进新的深坑。
它们很擅长发现问题，也很擅长把一个问题解释成十个问题。一个原本只需要修补的缺口，聊着聊着就可能变成架构缺陷；一个局部的不顺手，很快又会上升为产品方向需要重新思考。
更麻烦的是，它们说得通常很有道理。
于是功能不够完整，可以继续补；架构不够漂亮，可以继续改；模型效果不稳定，可以继续换。刚刚完成的方案，只要遇到一种新技术，也可以立刻被宣布过时，然后重新开始。
独立开发还有一个天然优势：几乎所有事情都可以继续做。
开发者、产品经理、测试人员和验收人都是同一个人。只要我对结果不满意，完成标准就可以继续向后移动。昨天刚做完的重构，过几天又会成为下一次重构的理由。
“还可以再改一点，收口需要 18 项任务卡”几乎是我每天听到最多的废话。
你以为这是追求品质，其实这是在骗你的 token。
更常见的情况是，两者已经混在了一起，再难分清楚。
所以我开始推动功能收口。
一项工作开始之前，先说明它究竟要解决什么问题，预期结果是什么，做到什么程度算完成，最后应该怎样验证。完成之后，也尽量按照原先设定的条件判断，而不是根据当天的焦虑程度临时修改标准。
这并不能保证方向正确，也不能让 AI 少说胡话。
它只是让我少保留一点事后解释的权利。
不能因为结果不符合期待，就重新定义期待；也不能因为已经投入了很多时间，就默认这个方向值得继续。
我不太害怕明确的失败。一个方向被证明不成立，至少还可以结束。
真正消耗人的，是那种长期处于半完成状态的东西。它没有交付，也没有失败，只是持续吸收新的功能、新的技术和新的焦虑。
而技术变化得太快，半成品尤其容易过时。
一个功能如果迟迟不能落地，它面对的就不只是尚未解决的 bug。模型在变，协议在变，智能体的实现方式在变，用户对于 AI 的预期也在变。
等它终于准备完成时，最初试图解决的问题，可能已经换了一种形式。
Mira 的 slogan 里，核心词是“接住”。
GPT 的那点尿性大概就是这样：接不住问题，就先去接住那个有问题的人。
我明明在问一个具体的问题，它却开始关心我的情绪，劝我休息，提醒我不要给自己太大压力。问题还在那里，它倒先把我安慰了一遍。当我看到 AI 为了过单测去改核心代码逻辑，骂它 cnmb 的时候，它说：你是对的。
后来也就心宽了。
接住就接住吧。
只是我希望 Mira 所说的“接住”，最后不能只停留在这里。
一个人在混乱的时候，当然可能需要一点安慰，但他更多时候并不缺一句“你已经很努力了”。他缺的是有人帮他把眼前的事情重新排好顺序，告诉他现在真正的问题是什么，下一步应该做什么。
Mira 不应该只是陪着用户待在问题旁边。
它需要理解目标，整理上下文，选择合适的能力，执行任务，处理失败，并验证最后的结果。
它不必每次都给出一套宏大的方案，也不需要为了显得聪明制造更多分支。很多时候，只要能在一团混乱里判断出先做哪一件事，并把这件事可靠地推进下去，就已经足够有用。
我希望它接住的，不只是情绪，还有那些因为混乱而无法继续的事情。
如果一个人已经没有余力处理十个问题，Mira 至少应该替他压住九个，然后把剩下的一个说清楚。
先做这个。
理由是这个。
做到这里，再决定下一步。
这大概就是我理解的生产力。
它当然可以表现为代码、文档、检索结果或者自动化流程，但更基础的一层，是减少混乱，让人重新获得行动能力。
现在，一个人可以同时开十条 AI 线程帮他干活。
一条写代码，一条审查，一条查资料，一条分析架构，剩下几条负责提出更多听起来很重要的问题。
它们都很勤快，也都能给出理由。
但通常没有一条会替他决定：现在究竟应该先做什么，什么已经足够，什么应该停止。
线程越多，未必越接近结果，也可能只是让混乱拥有了更高的并发。
我希望 Mira 最终能够补上这一块。
它不只是执行任务，也要帮助人收束任务；不只是提供更多能力，也要在能力之间作出判断。至少在用户被十条线程围住的时候，它应该知道该关掉其中九条。
因此，“接住”最后还是一个工程问题。
模型能不能理解任务，工具能不能稳定执行，失败以后能不能恢复，结果有没有证据，这些都会决定它到底是在帮助用户，还是只是在用一种比较温柔的方式制造新的麻烦。
产品理念并不能脱离技术能力单独存在。
一个系统可以保留熟悉的界面、温柔的语气和漂亮的品牌表达，但如果它已经无法理解新的任务，无法使用新的工具，也无法达到用户习惯的可靠程度，那么“接住你”就只剩下了一句描述。
所以，追不上时代，就接不住人。
