Opus 5.5 has been downgraded to B. It's still awesome in frontend, but for me it's almost unusable for the type of backend work I do. Too many mistakes. S+ is empty, waiting for a new king.

前两天分享了我的知识库目录，好多朋友来私信问我是怎么搭的、用的什么工具。 我这套知识库底座也免费开源了，需要的朋友可以直接上手或者二创。

这速度简直炸裂！Grok Bot 这么快就有人做出来开源平替版本了：nightly-labs/openbot 一个桌面 App，把你电脑上的 Codex、Claude Code、Gemini、Grok 等编程 agent，变成一支长期在线、会互相协作的 AI 团队。 - 直接用你已经在付费的订阅：Codex 登 ChatGPT 账号，Claude Code 登 Claude 账号，Gemini 要 Google AI Pro 或 Ultra。还支持 Grok、Cursor、Cline、OpenCode（有免账号的免费模型），以及 Ollama、LM Studio 本地模型，和任何支持 ACP 协议的 agent（比如 Goose、Qwen Code）。 - agent 之间会协作：每个 agent 有自己的名字、指令和工作区，能互发消息、交接任务、互相审查、传文件。 - 换模型不换人：把某个 agent 从 Claude 换到 Codex，它的工作区和聊天记录都还在。一个订阅额度用完或服务挂了，可以自动切到其他平台的备用模型。 - 任务排队：agent 忙的时候可以继续派活，消息排队等它，可以暂停、恢复、取消。 - 内置浏览器：agent 能自己打开、读取、操作网页。 - 手机遥控：有 iPhone、Android 和网页端，连到你电脑上跑着的 agent。数据走设备之间的加密连接，不经过云端存储。 - 数据在本地：工作区、对话、文件和浏览器数据都存在你的电脑上。但给模型的请求还是会发到你选的模型服务商。 - 更新很快：最新版 v0.59.0 是 11 月 2 日发的，基本每天一个版本，GitHub 约 5,200 Star。 怎么用 1. 到 下载安装（macOS 13+、Windows 10+、Linux AppImage） 2. 连接一个模型服务商，比如登你的 ChatGPT 或 Claude 账号 3. 用一句话描述你想要的 agent，比如「一个负责每天整理 AI 新闻的研究员」。它会生成 agent 的指令，你检查一下再保存 4. 直接给它派活，可以连发多条，它会排队处理

过去几天，我用自己写的 subagent-team 技能带着一支「AI 团队」做开发 烧了 Claude/Codex/Gemini 几个号的周额度以及数百刀 API，对一个 monorepo 项目进行了大改版 把全部委派记录翻出来做了一次复盘： 主 Agent 是 Claude Code，司机是 Opus 5.5 High，下游工具是 codex / agy 和 opencode（接了 Claude API 和 codex 小号） 内部子代理 300 多个，外部 agent 任务 200 多个（Codex、agy、OpenCode） 项目不小，有两个移动 App 加八个左右的 Cloudflare Workers 服务，做了 SDK 升级、鉴权收拢、预付积分计费、AI 网关和界面改版。主会话由 Opus 5.5 当总监，负责拆任务、写契约、验收和提交，其余的活都派出去 最意外的发现是，外部 agent 最划算的用法不是写代码，而是评审。我让 Codex 的 gpt-6.1-sol 用 high 只读评审计费和鉴权代码，7 次全都找到了真问题：扣了费却没返回结果、重复扣费、借内部令牌读到别人的数据。换一家厂商的模型来看，正好能补上自家模型的盲区。内部评审也很值：72 次里有 21 次提出阻塞问题，几乎全被实现方确认，误报只有 1 条 第二个发现是，返工多少看任务风险，不看模型档次。Opus 和 Sonnet 写的代码，经评审后需要返工的比例都是 67%。只要碰到钱、鉴权、表结构，谁写都得过几轮评审，所以与其换更贵的模型，不如一开始就把评审轮次排进工期 effort 也不是越高越好：Opus 开 xhigh，每个任务中位 19 分钟、3.7 到 11.5 美元，评审照样每次都挑出该修的问题；Sonnet 用 medium 做小而明确的改动，大约一分钟，几分钱到一美元多 还有一个容易被忽略的角色是「联络员」。每个外部任务都配一个 Haiku low 的子代理，负责派活、等结果、跑验收、核对改动范围，绝大多数顺利完成 外部 agent 经常因为沙箱限制跑不了测试，真正把关的是这一层。外部任务的几次失败也都出在环境上（effort 设置被重置、沙箱拒绝、超时），没有一个改了范围之外的文件，也没有一份结果需要扔掉重做 总结一下我的分工： 低档模型当联络员； 中档模型做明确的小改动和调研； 强模型做有风险的实现； 顶级模型和另一家厂商的强模型负责评审；

统一回复下，我知道的国内大部分厂的情况： 1. 几乎都有自己的 AI Coding 产品，做的早的就是 cursor 的变体，做得晚的就是 claude code 或 codex 的变体，做的好点的对外对内用一套。 2. 理论上都要基于上面的内部产品来工作，不过实操中很多人会反代出来用在别的工具上。 3. 都有额度上限，基本都 credit 化了，不同模型同样有倍率概念，其实本质就是个内部中转站。 4. 可用模型层面国产模型是绝对主流，本厂模型强的也会优先推本厂模型，一般也能用古早的 GPT ，反而 Gemini 能用的还挺新，绝对没有 Claude 系模型。 5. 几乎都默许使用自己订阅的 plan ，有的提供有限度报销，有的给固定比例报销，也有的一点不报。报销的那些，不一定是公司层面的，也可能是部门自己决定的。 6. 据我了解各厂的信安部门对个人用自己订阅的 plan 这个事都认为太扯了，但又因为 AI 风潮政治正确敢怒不敢言，所以其实是个灰色地带。 7. 不管报销不报销，真的有好多人自费订阅 plan 用于工作，其实大多也不是出于内卷吧，更多的是觉得内部工具拉胯，或者觉得 SOTA 模型能大幅提高效率。 个人觉得至少在公司里用中转站这个事应该很快会被全面禁止，确实太危险了。

一切都只是刚刚开始，谢谢马哥的托举，这周北京线下的新活动也在准备了。 一起合作的朋友越来越多了，能结合起来的力量也在线上和线下同时拓宽。 很期待见面之后的新灵感，周日见啦！！

You have no f*cking idea how easy it is to set up a live dashboard for your Grok Bot agent teams I did it with a single prompt and it took only 2% of my Grok Bot usage, so make sure you save this now I see the second a bot gets stuck or needs me, instead of opening 15 chats, here's all you need to do: - paste it into your Grok Bot, it becomes the manager of your office - it creates your own private channel, nobody else can read it - it adds one status rule to every bot, removable with one message - it sends your roster, teams and looks, each team moves into its floor - open your link, done every new bot you create shows up in the office automatically, you can see its status, which team it's in and how much of your usage it eats you can find the prompt below, then go further with my Grok Bot article

we gave our AI an eye for detail. 👀 Meet WeVisOne-VL, an open-source 2B/4B model from our Weixin Vision team. It finds and counts objects, reads text, and makes precise masks and cutouts—no separate SAM needed. Not in the image? "None."