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love cute software,trying to build one open dm

杭州
Joined August 2024
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我该把这个做完发布吗?
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妈的,我最近在做的项目腹死胎中了 一模一样的设计😭😭
btw OpenCode Browse supports running an agent and your browsers on different machines had to implement this since i use a remote server, it can still orchestrate browsers on my desktop and laptop
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为什么我T3的claude usage不准,好奇怪
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在ADE中的团队协作形态应该是怎么样的? 还是说团队协作就不应该在ADE中!
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太好了
UU远程Linux端内测预约开启 本次内测面向 Linux 主控端及被控端用户,Ubuntu 18.04及以上版本均可参与测试 #网易UU远程 #Linux #Ubuntu #内测
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theo还写了一篇文章和一期视频解释,为什么我们不应该关注Harness,这里Harness就是传统意义的claude code,负责和模型交互,这部分很无聊,直接用模型绑定的就好了,毕竟有针对性优化,甚至很多厂商还不让你把模型拿出去用。 值得我们关注的是人和agent的交互,我之前写了一篇文章定义为Harness² teapaw.org/ludamn513/status/21121…,也就是t3code这种ADE。 agent怎么和模型交互不重要,agent怎么和人交互很重要!
任何产品,特别是工具型产品,背后是有一整套逻辑的,体验这种产品远远不是点个下载登录这么简单,我来聊聊我是怎么体验T3,然后被T3改变的 1)异步、长周期交付、关注结果。T3的一大特色就是活跃状态下的thread(session),会被隐藏起来。你只需要专注每一个done的session。如果任务没完成,继续prompt。如果完成了,直接右侧merge,在sidecar点击settle,thead消失。这一套最直观的体验是,要关注的东西少了,但是少的刚刚好 2)习惯了异步后、专注结果的模式后,会逐渐开始信任模型,给的任务从怎么做变成了要什么,时间变长了,能管理的thread也变多。这时候我开始想,这笔记本天天开会通勤挪来挪去,很多任务跑一半,弄了台小主机,T3依旧完美适配这个场景(T3的维护者就是这么用的),一建连上后,多端互通,可以在手机上让Linux调用mac上的claude作为subagent,整体体验就是丝滑无感 3)接着上面那点,我开始思考,既然我有24/7的环境,没我发prompt的时候,电脑岂不是闲着了?事件驱动&可观测先行。theo(T3作者)在X上分享过他怎么优化T3 MCP的,因为T3 MCP有大量的tool description,不同模型对不同tool schema的使用习惯都不同,theo把这些失败调用都收集起来,然后改进、测试。最后description大幅变短、成功率提升。这个过程就是一个典型的loop,由外部事件驱动,agent完成整个开发验证的生命周期。所以我配合T3的定时任务能力,也做了一套类似的系统。另外可观测优化这种东西,让agent来写是最没有成本的,碰到定位不出来的问题,agent自己还可以优化,自己PR。 4)远远不止LUI(language UI),T3的chat stream中可以渲染HTML、图片右侧可以打开视频。这种信息表达能力比起文字是高了一个维度的,本身agent和人就有大量的交互来自对齐信息。后来习惯让agent端到端测试交付视频、图片。感觉项目开始管不住的时候,用HTML来做代码架构实现的对齐。这里补充一点,这种反问agent的对齐性质对话要和工作分开,否则推进实践在收敛,对齐在发散,人和agent在两种思维模式直接反复横跳,既费token也费脑 5)调度,t3的mcp允许agent互相调度作为subagent。开发者可以很好的利用不同模型的不同特性,比如让codex去做测试让opus做架构。我常见的做法是让DeepSeek做验证,让opus帮我分析自动产出的PR是否有价值,有没有针对测试用例过拟合 T3 和 theo是一体的,许多设计的意图是在开发模式逐渐向theo看齐后才get到其中的巧妙。 很多人说这个时代开发的软件不是2B也不是2C,是2me。如果me的工作模式被越来越多人接受,me就成了c。
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任何产品,特别是工具型产品,背后是有一整套逻辑的,体验这种产品远远不是点个下载登录这么简单,我来聊聊我是怎么体验T3,然后被T3改变的 1)异步、长周期交付、关注结果。T3的一大特色就是活跃状态下的thread(session),会被隐藏起来。你只需要专注每一个done的session。如果任务没完成,继续prompt。如果完成了,直接右侧merge,在sidecar点击settle,thead消失。这一套最直观的体验是,要关注的东西少了,但是少的刚刚好 2)习惯了异步后、专注结果的模式后,会逐渐开始信任模型,给的任务从怎么做变成了要什么,时间变长了,能管理的thread也变多。这时候我开始想,这笔记本天天开会通勤挪来挪去,很多任务跑一半,弄了台小主机,T3依旧完美适配这个场景(T3的维护者就是这么用的),一建连上后,多端互通,可以在手机上让Linux调用mac上的claude作为subagent,整体体验就是丝滑无感 3)接着上面那点,我开始思考,既然我有24/7的环境,没我发prompt的时候,电脑岂不是闲着了?事件驱动&可观测先行。theo(T3作者)在X上分享过他怎么优化T3 MCP的,因为T3 MCP有大量的tool description,不同模型对不同tool schema的使用习惯都不同,theo把这些失败调用都收集起来,然后改进、测试。最后description大幅变短、成功率提升。这个过程就是一个典型的loop,由外部事件驱动,agent完成整个开发验证的生命周期。所以我配合T3的定时任务能力,也做了一套类似的系统。另外可观测优化这种东西,让agent来写是最没有成本的,碰到定位不出来的问题,agent自己还可以优化,自己PR。 4)远远不止LUI(language UI),T3的chat stream中可以渲染HTML、图片右侧可以打开视频。这种信息表达能力比起文字是高了一个维度的,本身agent和人就有大量的交互来自对齐信息。后来习惯让agent端到端测试交付视频、图片。感觉项目开始管不住的时候,用HTML来做代码架构实现的对齐。这里补充一点,这种反问agent的对齐性质对话要和工作分开,否则推进实践在收敛,对齐在发散,人和agent在两种思维模式直接反复横跳,既费token也费脑 5)调度,t3的mcp允许agent互相调度作为subagent。开发者可以很好的利用不同模型的不同特性,比如让codex去做测试让opus做架构。我常见的做法是让DeepSeek做验证,让opus帮我分析自动产出的PR是否有价值,有没有针对测试用例过拟合 T3 和 theo是一体的,许多设计的意图是在开发模式逐渐向theo看齐后才get到其中的巧妙。 很多人说这个时代开发的软件不是2B也不是2C,是2me。如果me的工作模式被越来越多人接受,me就成了c。
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这就是AI时代吗(ಡωಡ) 明天试试
So we are finally opening our new app that we use internally for a few weeks. It is a Linear / Notion / Slack / Discord / Mailing all in one app that you can self-host on a few MB of RAM and own all the data. orbit.so There is also a cloud/hosted version with 7 days of free trial so you can test things out. After that it is just $10/month/workspace. No per seat or similar bs. $10 for your whole team. I will go broke for sure, but you won't :D (I have to at least get back the domain price somehow to get on 0) Same philosophy as any coolLabs apps, no restrictions, no pay-to-feature. Lets Orbit together with your team haha!
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ormachy里面内置了T3 Code!
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现在的 sandbox 服务一大堆,免费额度也高,不自己做个 personal agent 太可惜了
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grokbot额度缩水非常多 体感至少缩减了一半
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🤔
The responses to this post are very surprising to me. Seems like a lot of developers genuinely can't even imagine working without long-lived branches. Or think that pushing to main means pushing incomplete commits that break CI.
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我相信收敛完还会发散的,只要这是一个足够大的市场,就值得尝试
Deepseek 回回都不让人周末省心,super agent 看完了,确实是没有新东西。以一篇论文的形式描述了 multi-agent loop 把这个坑占了下来,但是论文最重要的实验部分只有短短的两个小节。 无论做 agent 还是用 agent 搞得多了大家很容易得到相同的结论,人的注意力是有限的,human 在 loop 里越多,整个系统的效率越低。
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你们说有没有可能是steering后注入的提示词导致的行为差异?
claude 系列的模型最让我震惊的是,很懂得如何在单一 agent loop 内,和人类配合的非常好 很明显这得益于 claude 有大量的 openclaw 系列的产品的训练数据,这种产品用户不感知 loop,会疯狂发消息,不管中间状态 举一些例子: 1)steer 并行的工作内容,agent 会自己判断是否有打断之前工作的意图,没有的话会顺序执行,也可以按要求调度子 agent 并行 2)直接在 loop 中提问,需要快速答复,agent 在工作状态,能正常回答完并继续工作 3)主 loop 保持 idle,委派协调各种任务,自己负责和用户交流。这个就是典型的 openclaw 式的形态了
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DeepSeek很擅长重新发明概念🙃
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有时候 Agent 需要的是文件系统的接口,不是文件系统本身。 在研究 memory agent,用 just-bash 和 AgentFS 大幅优化了资源开销
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claude 系列的模型最让我震惊的是,很懂得如何在单一 agent loop 内,和人类配合的非常好 很明显这得益于 claude 有大量的 openclaw 系列的产品的训练数据,这种产品用户不感知 loop,会疯狂发消息,不管中间状态 举一些例子: 1)steer 并行的工作内容,agent 会自己判断是否有打断之前工作的意图,没有的话会顺序执行,也可以按要求调度子 agent 并行 2)直接在 loop 中提问,需要快速答复,agent 在工作状态,能正常回答完并继续工作 3)主 loop 保持 idle,委派协调各种任务,自己负责和用户交流。这个就是典型的 openclaw 式的形态了
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太喜欢 claude artifacts,准备自己写一个 Harness 中立的
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上周五开始用的,有点挺不下来了 稍微长一点的对齐内容,我都说在 artifact 里聊
Claude Code Artifacts 真的降纬打击杀死了现代文档工具,Notion、Lark 都沦为过去式,文档内容本不该被框在各种 block 里,哪怕你穷举预设一堆内容 block,也不如根据内容定制出来的页面展示形式强。在 AI 输出文档的时代,直接使用自由的 HTML 就是最优解。 我最近做了一个自己用的文档工具,来脱离平台的束缚,Claude Code Artifacts 哪里都好,就是文档不归我,换个 Claude 账号原来文档迁移也麻烦,干脆搞个自己的,避免受制于人。 以前也部署过几次文档服务,markdown 的、block 的都试过,这次 Vibe Coding 了一个 block + artifacts 混合体。简易的文档用 block,复杂的就用 artifacts,简直太爽了。 什么流程图、脑图、甘特图、白板类文档也都被 artifacts 杀死了,写文档的 agent 0 帧起手想要什么交互方式的文档都可以快速产出,还不受工具的限制。以前得先产出一套文档展示工具,用户再在工具框架下套内容,内容的传递必然会受到工具的限制。现在一切形式都为内容服务,内容的展示不再有任何约束。 我的 artifacts 文档也是我和 agent 沟通的桥梁,我提的需求,它完成的进度,它做的调研,它产出的结果,等我做的决定,一切都记录在一个专属的 artifact 文档中,文档里也可以做选择、输入等交互。过去这个沟通会发生在一个格式和交互受限的 markdown 文档中,或者会话中的简易展示和互动,突然有一天 Claude 开始用 Artifact 来给我展示信息,那一天起我的文档工作流迈入了新时代。
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我以前以为是我拿着鞭子指挥agent 实际上我是拉磨的驴,如果没用完limit就会一直转圈圈😭
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