核心观点摘要：持续学习是AI领域最硬核的挑战之一，传统思路想着怎么更新模型权重，但这篇内容提出了一个更简单粗暴的方案——让AI像人类程序员一样用代码和文件系统来实现持续学习。
给AI一个终端、一个文件系统，让它自己写代码、存技能、建文件夹，用grep搜索记忆，用文件夹做层次化存储，这就是"Code is all you need"的哲学。
Claude Code这类编码代理正在证明，报税、做财报、预测销售这些看似不是编程的任务，用代码+文件系统的方式解决起来反而更顺手。
AI也有健忘症，而且病得不轻
咱们先聊一个让AI圈大佬们睡不着觉的问题——持续学习。
这玩意儿听着高大上，说白了就是AI能不能像人一样越学越聪明、越用越顺手，而不是每次重启就失忆成金鱼。
想象一下你有个超级聪明的助手，昨天刚教会它你爱喝三分糖去冰的奶茶，今天它就问你"先生您要几分糖"，这种体验简直想摔手机对吧。现在的AI大模型就是这么个德行，权重固定得像块石头，不管你怎么跟它聊天，它的脑子结构纹丝不动，聊完就忘，下次见面又是陌生人。这就好比你跟一个人聊了十年天，结果对方每次见面都自我介绍"你好我是某某"，你能不崩溃吗。
RL训练像炼丹，又慢又烧钱
于是科学家们开始疯狂研究怎么用强化学习（RL）来解决这个问题。RL这玩意儿听着很酷，就是让AI通过试错来学习，做对了给糖吃做错了打屁股。
但问题是这过程慢得像蜗牛爬，烧钱像烧纸，而且效果还不稳定。你让AI学个新技能，得喂它海量数据，调参数调到秃头，最后可能还学了个寂寞。
这就好比你为了让孩子学会骑自行车，不是直接教他，而是让他从单细胞生物开始重新进化一遍，等进化出腿了再学骑车，这效率能高才怪。
所以RL这条路虽然大家都在走，但走得都很痛苦，每一步都像在泥坑里挣扎。
代码才是终极答案，文件系统就是外接大脑
这时候有个思路突然冒出来，简直像黑暗里的一道闪电——既然更新模型权重这么费劲，那干脆别更新了呗！给AI一个终端、一个文件系统，让它像人类程序员一样写代码、存文件、建文件夹，用这种方式来实现持续学习。
这招的核心哲学可以叫"代码即一切"或者"命令行即一切"。
想象一下，AI不需要改变自己的神经网络结构，只需要在硬盘上新建个文件夹叫"用户偏好"，里面存个文件写上"这哥们喜欢三分糖去冰"，下次需要的时候就打开看看。这不就是持续学习吗？而且比改模型权重简单一万倍。
文件夹是记忆宫殿，grep是搜索引擎
文件系统在这里扮演了什么角色？它就是AI的外接大脑、长期记忆库。文件夹的层级结构让信息井井有条，就像你书桌上分类摆放的文件夹一样。grep这个命令行工具更是神器，让AI能在海量文件里秒速找到需要的信息。
想象一下，AI接了一个任务，它不需要把所有文件都塞进脑子里（上下文窗口也塞不下），而是像人类一样，先扫一眼文件名，用grep搜关键词，找到相关文件再打开细看。这种"按需加载"的方式太聪明了，完美解决了AI记性差的问题。人类用电脑不就是这么工作的吗？谁会把整个硬盘的内容都记在脑子里啊。
Claude Code已经这么干了，而且干得漂亮
说到这儿就得提Claude Code这个狠角色。这玩意儿就是个编码代理，但它证明了这条路走得通。你给Claude Code一个任务，它会自己创建文件、写脚本、存技能，把学到的东西都落地成代码和文档。
比如你跟它说"以后处理这种数据都用这个方法"，它就会写个脚本存起来，下次遇到类似任务直接调用。这就像是AI给自己写了个"武功秘籍"，每次打架前先翻书复习一下招式。而且因为是代码形式，逻辑清晰、可复用、可修改，比那些黑盒子的神经网络权重透明多了。
报税做账不是编程？代码照样搞定
更骚的是，这招不光能用在传统编程任务上。你想想报税这事儿，看着跟编程八竿子打不着对吧？但实际上完全可以交给编码代理来做。你给AI一个文件夹，里面塞满W-2表、1099表、各种收据，然后丢给它一句话："把这些税报了"。
AI会怎么做？它会写脚本来解析这些表格，提取数字，计算税额，甚至根据往年记录来优化抵扣方案。去年的税单、你的抵扣偏好、各种复杂规则，都可以存在不同的文件夹里，AI用的时候再翻出来看。这效率比人类会计师还高，而且不会算错小数点。
财报预测也能写代码解决
同样的道理，做财务报告、预测销售这些活儿，咱们通常不认为是编程任务，但用代码+文件系统的方式来解决简直不要太爽。AI可以写脚本自动抓取销售数据，存到CSV文件里，再写分析代码生成图表和预测模型。
所有的历史数据、分析方法、业务规则都以文件形式存在硬盘上，想查哪年哪月的数据就grep一下，想换个分析维度就改几行代码。
这种方式比让AI硬记所有数据和逻辑靠谱多了，毕竟硬盘比神经网络便宜多了，而且不会丢数据。
Terminal Bench才是未来基准测试的王者
所以作者大胆预测，Terminal Bench这个测试平台会继续领跑agentic任务的评价标准，而且不只是针对传统编程任务。
Terminal Bench测的是什么？测的是AI在真实终端环境里的表现，包括文件操作、命令执行、代码编写、信息检索。这些能力恰恰是实现持续学习的基础。
未来的AI代理评测，不会再只看AI能不能解数学题或写诗歌，而是看它在复杂真实环境里能不能像人类一样工作——创建文件、管理项目、调用工具、积累经验。这才是衡量AI实用价值的核心标准。
给AI一把键盘，它就能自己进化
说到底，这个思路的牛逼之处在于它把AI从"记忆者"变成了"工具使用者"。
人类之所以聪明，不是因为脑容量无限，而是因为我们会用工具、会写笔记、会建档案。AI也应该走这条路。
给它一个终端，它就能用Linux命令探索世界；
给它一个文件系统，它就能建立知识库；
给它代码能力，它就能创造工具和自动化流程。
持续学习不再是更新几个数字权重那么玄乎的事儿，而是变成了看得见摸得着的文件创建和管理。每个新技能都是一段代码，每个用户偏好都是一个配置文件，每次任务完成都是一次知识沉淀。