又一年快过去了。翻看 GitHub contributions，绿色的方格比去年密了不少。今年做了一些事，有些做成了，有些没做成。但最重要的是，我慢慢建立起了一套”从点子到原型”的工作流。

先说声桥。做这个项目的时候，一开始我犯了个错：先研究了半年 FBCCA 算法，把每个细节都优化到极致——滤波器组怎么设计、通道怎么选——然后才开始想”这个东西到底能做什么”。

后来和一位康复科医生聊了一次，才意识到方向反了。他说得很直白：患者要的不是什么先进算法，是可靠。哪怕只有三个选项，也得让人放心按。一次误读，可能就被喂错东西、被喂了不想喝的水。他说这话的时候没用什么修辞，就是”可靠”这两个字，砸得我半天没说话。

从那以后我的思路就变成先想需求再选技术。声桥从”一个支持 40 个指令的高性能 SSVEP 系统”，变成了”一个只有 6 个核心指令但误触发率极低的辅助设备”。指标降了，但这才是患者要的东西。

脑控赛车那个项目不大，也教会我一件事：算法在屏幕上跑是一回事，控制物理世界是另一回事。延迟、噪声、机械容差——仿真里不存在的，现实中成倍放大。我现在的习惯是，凡涉及硬件的项目，早期先做一个”最小物理原型”，哪怕只是让一个 LED 亮起来。越早碰物理世界，越早暴露问题。

下半年开始搞多智能体，从单 LLM 到多 Agent 协作。这个转变不仅是技术升级，更像换了个看问题的角度：单点优化想的是”一个模型做对所有事”，系统工程想的是”一群专业模块互相修正”。这个想法直接影响了后来 DecaGleam（始影琯朗）的架构——不追求单个 Agent 的极致，而是设计机制让它们协作、互相纠错。

如果要说什么习惯改变了今年，那就是不再满足于”看懂了”。每学一个新东西，都逼自己写篇文章、跑个最小 demo——哪怕不完美。写文章强迫我把模糊的理解讲清楚，跑 demo 强迫我面对理论和现实的差距。这两个习惯，大概是今年技术成长的最大推动力。

明年的计划：声桥进临床测试，始影琯朗出第一个完整原型，灵犀云卫（实验室巡检机器人）跑通。

立好的 flag，明年见。