Architecture

从初代「主 Agent 编排 + 子 Agent 分工」三层架构，到用 Skill 替代冗余 Sub Agent 压平架构降低 Token，再到长任务中撞上步骤合并跳过、规则失效、输出同质化，最终靠 Restatement 机制与 Sub Agent 回归分头解决——一条完整的踩坑迭代链。

以 MoneyPrinterTurbo 为例，按 7 个维度（任务规划、多 Agent 协作、上下文管理、Human-in-the-loop、评估框架、工具路由、Streaming）系统拆解一个陌生项目的架构缺陷，从中筛出 Top 3 贡献方向，并给出方案骨架与给维护者的英文沟通草稿。

以 OpenAI 文生图 API 为例，解析生成请求与图片下载为什么必须是两个独立重试状态机：关键差异在计费语义——一个是未确认态可能重复扣费，一个是已付费的幂等免费操作。

接手陌生项目的四阶段方法论：宏观定向（1-2小时）→ 架构建模（半天）→ 运行验证（半天）→ 持续深化。12 个可执行步骤，配合 agent 技能栈实现认知加速。

以 MoneyPrinterTurbo 为例，用 7 个 agent 架构维度审视一个固定管线项目：它几乎一个都不占，但这不是缺陷，而是项目性质使然。能说清"为什么这里不需要 agent"，比硬说"这里有 agent"更显研究深度。