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yan5xu
@yan5xu
🤖 AI 野生研究员 | ex @ManusAI_HQ & @hey_im_monica 推特内容仅代表个人观点,和公司无关
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用opencode,是因为没有claude/openai订阅,用不了cc/codex的remote。opencode 本身就有web端,我换成了openchamber,在加上 tailscale组网,就解决了离开电脑继续开发的需求。
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最近用回opencode,发现agent会直接干活,不和我沟通,一开始以为是opencode prompt的问题。用了一天我才发现,跑的opencode 免费的Big Pickle模型,而我一直以为用的opus 4. 6,居然没有发觉。 稍微搜了搜,Big Pickle背后是GLM-4.6(也又说 deepseek V4 flash),愈发觉得,国产模型已经能打了。
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首个资助已完成~
去年推进和azure合作的时候,我真诚给了一个提议,llm 推理服务能不能和电力一样,给一个波峰波谷动态定价策略,现在很多agent task已经是自动任务,完全可以安排波谷执行。云厂商可以拉大资源利用率,重度客户也可以从中收益。 不知道哪个厂商能第一个做出这个改变。
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cc + opus 4.6是不是改了什么,经常就进入plan mode,以前没有这样过啊
没有魔法(银弹)
The issues stemmed from Claude Code and the Agent SDK harness, which also impacted Cowork since it runs on the SDK. The models themselves didn't regress, and the Claude API was not affected.
好久没有 #buildInPublic# 同步下最近的动作吧, 已经完成,我甚至搭配了一个 chatbot😂,听上去有点过时,但是就像早上转发的 @garrytan 的推文,Claw 对于有开发经验或者"聪明的人"来说是法拉利,但不是每个人都需要法拉利,也不是每件事都需要从零推理。 比如我最近经常处理 PDF 材料,一开始用 Claude Code 调 Gemini 3 Flash 多轮处理,跑通之后我就写成了一个 Clip(可以理解成 Agent 的 App),现在 `pinix invoke pdf parse --url "xxx"` 一行搞定。 还有很多内容只有小红书上才有,以前让 agent 搜小红书得 browser-use,操控浏览器,慢而且不稳。现在就是 `pinix invoke xiaohongshu search --keyword "种草"`,结构化返回。 Google 搜索也是,`pinix invoke google search --query "AI agent"`,这是我用得最多的 Clip。 这些 Clip 装到 Pinix 上,我手机上的 chatbot 就都能用了。它只能做 Clip 能做的事,但每多一个 Clip 就多一项能力。50 多个 Clip 下来,日常大部分事情手机上就搞定了。 code agent 探路,Clip 沉淀。越用越收敛,越收敛越可靠。 给 Agent 装能力,像给手机装 App。这就是 Pinix。
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@garrytan *claw 或者 code agent 本身就不是给每个人准备的agent。 学术用,工业用,企业用,家庭用,这一套产品分成体系,背后是有限资源下,精度,成本,速度,可控性一系列指标的tradeoff。 企图用一个产品打通整个上下游,多少有点不现实
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@garrytan *claw 或者 code agent 本身就不是给每个人准备的agent。 学术用,工业用,企业用,家庭用,这一套产品分成体系,背后是有限资源下,精度,成本,速度,可控性一系列指标的tradeoff。 企图用一个产品打通整个上下游,多少有点不现实
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我想造台简单好开的车。
有的人是工程师,享受自己维修DIY的快乐 但更多的人不在乎这辆车,是四缸还是八缸,是油车还是电车 他们想要是一辆简单好开的车,带着他们去目的地,欣赏沿途的风景。 some people are engineers. they love the DIY, the tinkering, getting their hands dirty. but most people don't care if it's a V4 or V8, gas or electric. they just want a car that's easy to drive, gets them where they're going, and lets them enjoy the ride.
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有的人是工程师,享受自己维修DIY的快乐 但更多的人不在乎这辆车,是四缸还是八缸,是油车还是电车 他们想要是一辆简单好开的车,带着他们去目的地,欣赏沿途的风景。 some people are engineers. they love the DIY, the tinkering, getting their hands dirty. but most people don't care if it's a V4 or V8, gas or electric. they just want a car that's easy to drive, gets them where they're going, and lets them enjoy the ride.
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claude code 更新了一个玩意,recap,解决这个事情 。。。。是被他们视奸了吗
重度。。。vibe coding 患者,一天没vibe之后。。
每年四月咋都这么忙啊啊啊啊
那么多tool。。最后用的最多的 Google search,小红书 search AGENT 连的bb-browser不工作,是全天最焦虑的时间了😂
感觉大家。。。是不是忘记了 遥远的memex
Farzapedia, personal wikipedia of Farza, good example following my Wiki LLM tweet. I really like this approach to personalization in a number of ways, compared to "status quo" of an AI that allegedly gets better the more you use it or something: 1. Explicit. The memory artifact is explicit and navigable (the wiki), you can see exactly what the AI does and does not know and you can inspect and manage this artifact, even if you don't do the direct text writing (the LLM does). The knowledge of you is not implicit and unknown, it's explicit and viewable. 2. Yours. Your data is yours, on your local computer, it's not in some particular AI provider's system without the ability to extract it. You're in control of your information. 3. File over app. The memory here is a simple collection of files in universal formats (images, markdown). This means the data is interoperable: you can use a very large collection of tools/CLIs or whatever you want over this information because it's just files. The agents can apply the entire Unix toolkit over them. They can natively read and understand them. Any kind of data can be imported into files as input, and any kind of interface can be used to view them as the output. E.g. you can use Obsidian to view them or vibe code something of your own. Search "File over app" for an article on this philosophy. 4. BYOAI. You can use whatever AI you want to "plug into" this information - Claude, Codex, OpenCode, whatever. You can even think about taking an open source AI and finetuning it on your wiki - in principle, this AI could "know" you in its weights, not just attend over your data. So this approach to personalization puts *you* in full control. The data is yours. In Universal formats. Explicit and inspectable. Use whatever AI you want over it, keep the AI companies on their toes! :) Certainly this is not the simplest way to get an AI to know you - it does require you to manage file directories and so on, but agents also make it quite simple and they can help you a lot. I imagine a number of products might come out to make this all easier, but imo "agent proficiency" is a CORE SKILL of the 21st century. These are extremely powerful tools - they speak English and they do all the computer stuff for you. Try this opportunity to play with one.
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重度。。。vibe coding 患者,一天没vibe之后。。
作为一个行业内的人,做个科普吧 hhh 从底层往上捋一遍: 最黑的一层,靠的是盗刷信用卡。有人手里攥着大批黑卡号,利用 OpenAI、Anthropic 等平台在支付验证环节的漏洞,批量注册账号。这种号成本几乎为零,被封了就再开一批。 拿到账号之后怎么变现?两条路——直接出 API Key 是最简单的,但更常见的玩法是「套壳逆向」:把 ChatGPT、Claude 的网页聊天接口逆向破解,改头换面包装成标准 API 对外出售。你调用的时候看着和官方一模一样,但背后其实是一堆网页 Session 在替你收发消息。 这两件事不矛盾——黑卡注册来的号,经常就是直接拿去做逆向的。反正号不花钱,当然要把每个号的价值榨到最后一滴。 再往上,是 Credit 灰色流转。AWS、Azure、GCP 这些云厂商发给初创公司的算力抵扣额度,本意是扶持创业生态。但还是会有一些人有歪心思:一种是初创公司自己用不完,违反服务协议私下低价转手——算灰色地带;还有就是厂商内部一些不合规操作了,这里不细讲。 最上面那一层才是正经生意——量大到能直接和厂商谈企业折扣协议。合法透明,但利润也最薄。像 OpenRouter 大概率走的就是这条路。不过量大也能吃的饱饱的。 但以上全是成本侧。中转站真正值得说道的,不在这儿。 所有经过中转的请求——完整的 prompt 加 response——就是一份现成的的蒸馏数据。 尤其是 Claude Code 这类编程场景,用户产出的全是复杂推理链和真实的工程决策,这对模型厂商来说是梦寐以求的蒸馏素材。 所以中转站真正的商业模式很可能是:收你中转费是表面生意,把你的请求数据打包卖给大厂做模型蒸馏,才是核心 margin。 你是付费客户,同时也是免费的训练数据生产者。一鱼两吃。 说再直白点——有些中转站上线的核心目的根本不是卖 API,而是为了收集特定场景的高质量蒸馏语料。低价只是获客手段。
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