这篇文章是我在本地实打实跑了一遍之后的记录，不是隔空评测。

https://github.com/Leterhong/ai-life-planner

链接先放这，方便大家一会儿直接自取部署，亲自跑一遍，比看我写一千字都直观。

先聊聊 Evolving，持续，按周级别更新的模型理念

说实话，写这篇之前，我把「Seed Evolving」这个名字在脑子里过了好几遍。

Evolving，英文就是进化的意思。把它放在一个模型名字里，背后其实藏着一个挺反常识的念头。

我们过去习惯的模型，大多是这么个路子，训练一次，冻结，然后打包成一个固定的检查点发出来。你在三月用到的版本，和十二月用到的版本，说到底是被焊死的一份东西，顶多等上半年一年，厂商憋个大招再发个新版本。模型是静止的，时间对它没有意义。

它想做的，是让模型真的活起来，持续地进化，而且这个进化的节奏，是按周来算的，也就是我标题里写的，持续，By 周级别更新。

什么意思呢，就是模型不是发一个就完了，而是每周都在吸收新的能力、新的修正、新的理解，然后把你手里的那个版本悄悄往前推一格。你这周用的 Seed Evolving，和下周用的，已经是两回事了，而且这个差距是复利式累积的，不是一次性蹦一下就完事。

我为什么会觉得这个理念有意思，因为它直接解释了后面我跑这个项目时遇到的那些卧槽时刻。

一个按周持续进化的模型，天然就更适合干那些时间跨度长、上下文又极长的事。因为它不是被冻在某个时间点的快照，它一直在长，所以它更擅长在超长的上下文里保持前后一致，也更扛得住一个能拖好几周的开发任务，不会跑到一半把最开始的需求给忘了。

这刚好，就接上了我接下来要测的这个项目。

一、环境准备，装好 ArkCLI 接上 Seed Evolving

这次用的是火山方舟（Volcengine Ark）那一套，模型走的是 doubao-seed-evolving。先把命令行工具装上。

在终端里敲这一行，等着它装完就行。

装好之后要登录认证，命令是下面这行。

这里有个小坑得提醒一下，第一次认证大概率会失败，别慌，再来一次就好了，我第一次也是失败，重试一遍就通了。

认证过了，下一步是改 Claude 的模型配置文件。我们得创建并打开那个 settings.json，把 Seed Evolving 接进去。

，把它换成你自己的 ARK Agent Plan API Key。第二项是 

，也就是文本生成模型的名字，我这边用的是 doubao-seed-evolving。

填好之后，回到终端，直接输入 claude 回车。进去之后你就能看到，当前模型已经是 doubao-seed-evolving 了，到这一步，舞台就搭好了，接下来可以大展拳脚。

二、关键一步，把完整需求一次性交给 Seed Evolving

这里得单独说一下我的提示词思路，因为这一步直接决定了后面整个项目的质量。

我这个提示词，从一开始就没打算让 AI 一次性吐出一个项目。那种玩法，生成的东西看着像那么回事，跑起来全是坑。

把完整的产品需求、技术架构、Agent 之间怎么分工、还有整个开发流程，一股脑全部交给 Seed Evolving。让它在一个超长的上下文里，从头到尾都攥着同一份需求，不跑偏。

这也正是 Seed Evolving 在长上下文理解和长周期任务处理上的优势所在。

这其实就是 Seed Evolving 最对味的地方，它在长上下文理解，和长周期任务处理上，确实有它的优势。

需求一次性给足，它在那么长的对话里还能保持前后一致，最后把整个项目给开发出来，这个能力，是真正干活的时候才显得出来的。

你可能会想，这到底算不算重度使用，我给你们看个数。

光是跑这个项目，7月21日一天就烧掉差不多 4500 万 tokens，到 7月22日直接干到 5031 万。一个模型一天被调用五千万 tokens 的量级，你就知道它背地里在啃多长多密的上下文了，这可不是随便玩玩的小打小闹。

提示词我写得比较密，就不全贴了，贴出来也影响阅读，我直接给大家看最后跑出来的项目结构，那个更直观，也更有观赏性。

把提示词优化好了之后，就可以直接丢给他开始做，提示词太多了，这里就不放了，这里直接展示项目结构，提高观赏性

三、启动项目，连报错都甩给 AI

项目结构看到了，接下来就是把它跑起来。

他现在已经把初步的任务做完了，我们先启动一下。要是你不知道怎么启动，别急，直接问它，它会把启动步骤一条条告诉你。

启动的常规流程是这样，先把 .env 复制一份，双击用记事本打开，把你的模型 API 填进去。

然后正常安装依赖，把前端后端都起起来。

中间要是蹦出报错，怎么办，以前我可能会对着报错一脸懵，现在不用了，直接把报错丢给 Seed Evolving，让它帮着启动就行，这一下子就把门槛削平了。

前后端都起来了，我们打开浏览器，访问 http://localhost:3000，首页就出来了。

进来之后，我们模拟着填一下基本信息，最后把个人简历传上去，交给它。

点「保存并开发规划」，进到开始规划界面，再点一下「开始五年规划」按钮，然后，就是等。五个 AI 专家会在背后跑上一阵子。

跑完之后，页面会直接跳到概览页，这页上放的是职业规划专家分析出来的结果。

往下翻，第二个是五年规划，这块对应的是学习成长导师给的学习路线规划。

再往下，是更细的 12 月计划，想拿高收入，行动计划少不了，这是财务规划专家排出来的详细十二个月路线。

还有一块是风险预估，来自风险挑战专家，老话说高风险高回报，这部分的结论，还得结合应急预案去做调整和进步。

最后是每日执行计划，也就是人生总规划师给的每天要做的动作，用来帮人快速把好习惯养起来。

五、每日成长记录，把闭环跑起来

个人规划做完了，项目里还藏着一个挺贴心的功能，每日成长记录。

你每天把完成的计划提交给 AI，它会反过来给你一个反馈。这个设计我挺喜欢的，它把做计划和复盘连成了一个圈，不是写完规划就完事了。

更详细的玩法，大家自己去拿开头的 GitHub 链接部署下来玩一玩，那个比看我文字描述来得直接。

结尾，这个项目，和 Seed Evolving 在其中扮演的角色

写到这，我把整件事在脑子里收一下。

这个项目，说到底是一个用 AI 帮你做人生规划的东西，从填基本信息、传简历，到五年规划、十二月计划、风险预估、每日执行，再到每日成长记录形成反馈闭环，它把一整套原本得找好几个不同领域的人才能聊清楚的事，压缩进了一个能本地跑起来的项目里。

而真正让这件事成立的，是 Seed Evolving。

回头看一遍，这个模型的 Evolving，持续，按周级别更新理念，在实操里不是一句空话。它体现在几个很实的地方。

第一，它能吃下我一次性给的超长需求，在那么长的上下文里不跑偏，这是长上下文理解在撑着。

第二，它能把一个跨周的开发任务从头跟到尾，这是长周期任务处理在撑着。

第三，它甚至在启动报错的时候还能接着帮我排障，把人的活儿接过去。

一个持续进化的模型，最迷人的地方其实就在这，它不是一个被冻住的快照，它会跟着你一起，把一件长的事，稳稳地做下去。

这，大概就是 Seed Evolving 想让我们看到的样子。

项目托管在 GitHub，地址是 https://github.com/Leterhong/ai-life-planner

一个提示词，Seed Evolving给我做一个「人生规划」项目

这篇文章是我在本地实打实跑了一遍之后的记录

人工智能

开发工具

职业发展

本文详细记录了使用SeedEvolving模型开发AI人生规划工具的全过程。该模型采用周级别持续进化机制，擅长处理长上下文和跨周期任务。文章从环境配置、需求输入到项目启动，展示了如何利用该模型开发包含职业规划、学习路线、财务计划等功能的完整系统。项目已开源在GitHub，支持本地部署体验AI规划师的完整工作流程。

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一个提示词，Seed Evolving给我做一个「人生规划」项目

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