垂直领域真的需要给ai特定的某些东西吗？

最近在研究渗透测试agent，前段时间参加了第二届腾讯黑客松，拿了个第十九，但始终感觉我们做的东西还不够完美，最近抽出时间来继续开发，把第一绿盟科技的skill直接拿过来用，看上去是一套很成熟的skill体系，但是用的过程中我感觉到，ai变蠢了，没错，他的每一步命令和思考远远不如codex。

做的过程一度有点灰心，如果都不如codex做了还有什么意义呢，codex破甲又不是什么难事，到这里突然醍醐灌顶，那为什么不直接向codex学呢？

来看codex的系统提示词
codex——gpt5
default.md

意外吧，他不仅没有给任何安全相关的知识和引导，甚至连工具都没有说明，但是codex所体现的能力无需我多做描述。这说明一件什么事情？
我们在给agent套上一层重重的枷锁

垂直领域的agent确实需要特定的知识和能力，我不否认这一点，我想说的是，不要让过多设计限制住模型的能力。
比如系统提示词，没必要告诉他怎么做渗透测试，只需要告诉他当前的环境是什么样的，他有哪些可用的工具，彻底释放模型本身的能力。

当然，这一点是针对本身能力就足够强的模型。

那问题又来了，像这样做不是完全依赖模型本身的能力吗，所以我觉得一个非常有必要的东西，就是观察agent，就像人在看codex工作时，所参与的无非是两件事；纠偏和纠正。

那你又凭什么觉得一个ai搞不定的东西另外一个ai能帮他搞定，客观一点来说：ai在长步骤，长上下文，近期工具反馈容易出现幻觉和偏移，还喜欢钻死胡同，主观一点来说：确实还在一个探索尝试的阶段，目前我只能回答的是，这个东西不难加，加上的效果不会差。

在这个vibe coding的时代想做出一个什么东西不再困难，所以我觉得再说自己做了什么什么根本没意义，真正有意义的是什么，是你做的东西是不是一个好东西。

谁都能用ai做点东西出来，但大家也知道无脑ai不可能做出来一个好东西，要做出一个好东西只能靠大量的实践，只有大量的实践你才会知道ai前端写的不协调十有八九是它那个破补丁跟老代码冲突了，同样也只有大量的实践你才能培养出敏锐的判断力，知道ai给你的东西是不是好东西