实践哥MinLi
@MinLiBuilds
实践哥MinLi不做概念党，只聊 AI 实战。分享Claude，Codex，Gemini各种一手折腾心得。
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这个思路很好，每个 Agent 有自己的上下文，有自己的人设。
提供通信方式，让Agents能够对话、讨论问题。
做成这种图形化的任务接单机制，非常有意思。
设想两个游戏场景：
1. 多余的 Max 算力来帮别人写代码，接单，解决问题。200 刀的账号赚回来。
2. 把 Claude Agent 和 Codex Agent 都塞进去，各自开 9个窗口，18 个 session。通过发布任务。他们来抢单跟协作。
详情可以读读这篇文章。看了，灵感挺多的。
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Claude Code上了goal，我手搓的 goal可以下线了。
官方 /goal 也有学习之处，他默认用Haiku做裁判。
Claude Code 官方文档说：/goal 设置一个完成条件，Claude 每轮结束后会把“目标条件 + 当前对话”发给一个小模型，默认是 Haiku，判断目标是否达成。没达成就继续下一轮，达成就清除 goal。
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How do you keep Claude working until the job is done? Claude Code helps with this in a few ways, including one we shipped recently: /goal.
你平时是 Opus 跑到底？还是用 Opus 来规划，Sonnet 来执行？
如果要省一些 Token，我会建议把明确的、简单的、粗浅的任务交给 1T 的模型。
上周在做一个复杂的任务，Opus 4.7 搞不定，我在开了 Codex gpt5.5去搞也没搞定，都用了goal模式。
一气之下，我开了 4 个窗口，3 个Opus，一个 GPT 5.5，让他们 step by step执行，每个人一个 独立工作区，其中一个竟然就搞定了。
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装修张总都写网站了 要不是我没工作 就要失业了。
推友可以关注，要装修找他，打折。
阿蔺是我看过的玩obsidian又花又细的博主。说来惭愧，去年没来X之前我都不知道obsifian是何物。
本文介绍了在obsidian里接入AI，让一堆废纸活起来。有需要可以细看
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一言不合就让AI画图，遇到不理解的概念，就让AI整个动图。
我进一年做了无数个临时应用，一般在gemini里做的
写得很清楚，如果你也是windows，可以参考wsl这个章节：
- 在windows上装最清爽的Claude Code/Codex
- 怎么设置代理不被封号
- 如何用第三方模型
这个粒子动画做的真不错
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CC Switch 64K star，成功抢占了AI的入口。每天有人自发宣传。
你可能会因为模型注水换中转站，但不可能换免费的CC Switch。
CC Switch有21个赞助商，除了小米和字节，剩下19个全是中转站。
这真的是个蓝海，大把大把的人有需求。
这就是为啥，付盛和孙哥都要下场做中转站。
如果你无法用官方订阅，选一个靠谱的中转站就很重要了。
配上文中的教程，想用哪家用哪家。
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这篇文章给了我很多思路，AI还是得深度结合业务，关注@duange6099 不迷路。
一个做跨境电商的发小咨询我，他们5人小团队。巨多重复性工作，前两者可以和本文结合一下：
- 第一是提升销售转化率：天天拉 Excel 计算，算利润，做搜索关键字词频分析
- 第二是选品：选品靠人工瞎逛，每天人肉监控各个竞品店铺数据，筛选出蓝海品牌
- 第三是视觉提效：美工电商图片制作，以及发货查错
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关注这个尼哥@Lonely__MH ，他写了5篇尼区充值土区充值，看来绝壁是真的，我要冲一下。
我用的美国200+20账号，希望能省一半钱。
Thariq成功说服了我多用 HTML。
原来我只在做完复杂任务或者做计划的时候，会让 Claude Code 生成一个 HTML 的综述或者图表给我。如果是 codex，我选直接生成图片。然后用command+k浏览器打开。
虽然这额外花了耗费生成时间和额外的 token，阅读的门槛跟心理压力会大大降低。更关键的是，这种 HTML生成跟翻译一样简单，推理深度特别浅，Claude Code 不会翻车。
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我太喜欢这些新功能了。
借着 SpaceX的算力合作，Anthropic 的峰值算力充足。这些会直接拖垮服务器的自动化功能，终于敢上线了beta了：
1. Dreaming
整理记忆功能
2. Outcomes（就是Codex 的 /goal）
其实就是把autoresearch工程化了。循环调用推进任务。
注：哭了我刚手搓了一个cc版的/goal轮子，官方就狙击我了。
3. Multiagent
主控 Agent 针对复杂任务可自行拉齐多个agent一起干活。
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Live from Code with Claude: we're launching dreaming in Claude Managed Agents as a research preview.
Outcomes, multiagent orchestration, and webhooks are now in public beta.
今年必然产生几个超越Opus 4.6 的国产模型。不服来辩！
国产模型已经具备左脚踩右脚起飞的条件。
看接下来这几家站起来蹬，看谁今年发的版多。
4月份万亿参数俱乐部新加入DeepSeek V4 1.6T， MiMo -V2.5，Ling-2.6-1T ，后者即将开源。对比国外的闭源模型，马斯克说Opus 4.6参数在5T，GPT5.5大概也是这个参数量。
罗福莉说1T的参数量是入场券，我表示认同。背后代表团队掌握了大尺度模型的训练能力以及有个万卡集群来造。
昨天在Claudian上配了Ling-2.6-1T ，被他的速度和准确度折服了。我在Obsidian里使用Ling-2.6-1T写文章，指令跟随，语意能力理解不亚于Opus 4.7。
看好蚂蚁的Ling-2.6-1T。如果开源，会对业界引起巨大影响。跨越 1T 参数大关，说明团队底层算力调度、万卡集群容错机制、超大规模数据清洗能力都过关了。如果加上极致敏捷，年底超越opus4.6不是难事。
DeepSeek V4 1.6T激活参数49B，Ling-2.6-1T激活参数63B。
Ling-2.6-1T开源 ，会极大地刺激下游的微调与后训练生态。就看谁能榨干这 63B 的激活算力了。
Kilo code上现在Ling-2.6-1T快速增长，排名已进入到Top2流行的模型。
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