Sleep-Token（睡后 Token）

定义

让 Token 在人离线时持续产出候选结果的工作模式——把输入、边界、验证、回收提前设计好，第二天交给人做价值判断。核心指标是「有多少结果进入了判断流程」而非「烧了多少 Token」。

关键数据点

核心洞察: Token 产出的价值如果持续高于成本，凌晨三点跑和下午三点跑价值一样——Token 不需要等人在线
634 进 12 出: QoderWork 的 issue 自动处理漏斗——634 个 issue → 190 有效缺陷 → 25 个 CR → 12 个合入。漏斗价值不在生成了 25 个 CR，在于 622 个没进主干
夜间批量任务: 设计文档 review、跨仓库 API 一致性检查、大规模重构影响面分析——需要大量 Token 但不需要实时决策的工作，排在晚上 11 点后执行
杠杆率变化: 从 1:N（N 受限于在线小时数）变成接近 1:24
前提条件: 验收口设计足够严——Agent 生成的每个 CR 先按负债处理，只有通过测试、review 和业务判断才进资产池

工作进化路径

阶段	瓶颈	人角色
Cursor/Copilot	打字速度	执行者（人停 Token 停）
CLI Agent	单任务串行	执行者（等 Agent 跑完）
并发 Agent	注意力切换	调度器（等待→调度）
三层委派	在线时长	决策者（提需求/审方案/验结果）
睡后 Token	无（离线产出）	判断者（筛选候选结果）

可靠运行的三个前提

Session 不怕断: 会话是持久的事件流，和进程存活无关。状态落在事件流里，不藏在进程里
Sandbox 不怕换: 执行环境可替换，失败重新 provision，无需手动恢复
Harness 不怕重启: 无状态的大脑，随时用 wake(sessionId) 接管

前提与局限性

前提: Token 产出价值稳定高于成本；验收口设计足够严格；可检测性内置在工作流中
风险三维度: 概率、影响、可检测性——Böckeler 认为可检测性最关键（"你能不能发现它出了错"）
Harness 成本: Agent 开发 70% 的成本不在模型推理，在 Harness（Token 编排、安全沙箱、可观测性、状态持久化、错误恢复）
个人 Harness 无法规模化: SOTA 模型加速进化导致 Harness 加速过期，每个工程师自建无法传承

关联概念

Agent-Harness — 睡后 Token 需要完整的 Harness 基础设施支撑
Agent-Verification — 验收漏斗是睡后 Token 安全运行的核心保障
Coding-Agents — 睡后 Token 是 Coding Agent 工作方式的终极演进阶段
Agentic-Engineering — 从"更快打字"到"离线产出"的工程范式转变
Captain-Mindset — 睡后 Token 是船长模式的极端延伸：人完全离线，Agent 持续产出
Kun-Chen — Good Night Have Fun (gnhf) 长时运行任务循环的实现者