
模态跃迁 LeapCore 研发总监 内容比我老板 @modaleap 更技术 5090 PC & 128G 内存 8T 硬盘 MacBook Pro 铁驭 拒绝 AI 回复|拒绝低质水贴
Perth, Western Australia
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10 月之前,我的 X 账号几乎只发英文
刚注册时,我刚开始用 TypeScript 写 Web App、刚学 Next.js 和 Hono,带着关于 Next.js 性能和 Hono OpenAPI 的问题来找答案。没想到在 X 上你可以直接和 leerob、dax、shadcn 这些人交流
刚开始接触 Dax 和他团队的工作时,还没有 opencode,SST 还在 v2,大家都在一起探索 AI agent 到底怎么做才能跑通
当时觉得 X 是一个很独特的社区:在这里你不受任何限制,就能和优秀的人直接沟通
Next.js 一直是一个争议很大的框架,有了强大的 coding agent 之后,过去的很多问题都被解决了,但在我的视野里,它反而越来越没有讨论度。OpenAPI 的问题,则是后来邂逅了 oRPC,我们才用它把 OpenAPI 解决了
开始做中文内容之后,我还是时不时会想起、也很怀念主要用英文的那段时间,以及 coding agent 还没火,大家都在讨论技术本身而不是 shitposting 的年代
中文区还有哪些账号在认真聊技术本身?想关注一些
一个小细节,thariq离职后不光还在继续用claude
还安装了cursor并用zed编辑器
不过该说不说这个点子实在是太酷了,我得让agent给我整一个
微信实在是太傻逼了,用户自己拖拽的图片,目标 app 拿不到真实数据,最难绷的是自家的 WorkBuddy 也干了
我在 LeapCore 里面加了个特殊适配机制,让用户再授权一次解决了这个问题,我们现在应该是市面上唯一一家对这个功能有适配的
tps 很高,但是干活贼慢,这是 flash 模型通病,我怀疑可能是蒸馏导致的
同一个任务,DeepSeek V4.1 Flash 调了 14 次模型,Opus 5.5 只调了 7 次,最严重的 K3.1 Pro 和 GLM 5.3 Flash 分别调了 28 和 34 次
所以别光看着 tps 高就觉得干活会快了,真的干点活蒸馏模型直接原形毕露
数据来源:Atomic Agent 的六模型同任务测试(5 个 bug + 2 个功能,跑到测试全过,每个模型跑 3 次取平均);Artificial Analysis 的 tokens per task / time per task:V4.1 Flash 89K token 370 秒,V4 Pro 55K token 381 秒,K3.1 Pro 55K token 1073 秒,Opus 5.5 119K token 775 秒 → atomicagent.io/blog/kimi-k3-… · artificialanalysis.ai/models…
哪怕到现在,我还是经常把 Boris 这条推拿出来看,揭露了 Claude 团队独特的工程协作的方式
在我的团队里,我们大约有 10% 的 Prototyper、80% 的 Builder,并由剩下的 10% 加上一些核心 Builder 兼任 Sweeper 和 Maintainer,而 Grower 目前极少
我隐约觉得这会是现代 agentic engineering 的一个新起点
As engineering, product, design, DS, etc. melt into a new kind of role, I was reflecting on what roles might look like in the future. For example, when I look at the Claude Code team I see what I think is five archetypes:
1. Prototyper: comes up with brand new ideas; churns out many ideas, most of which don't ship
2. Builder: quickly turns a prototype/idea into production-grade product/infra
3. Sweeper: cleans up the UI, simplifies the code and system, unships, optimizes performance
4. Grower: takes a product that has been built and iterates on it to improve Product-Market Fit
5. Maintainer: owns a mature system to make it secure, reliable, fast, and efficient as it scales
Many people span across 2 roles, and sometimes 3 roles. I also notice that these roles are not really tied to job function -- eg. across Anthropic, some designers match category 1, some 2, some 3; same for engineers, PM, DS.
A healthy team needs a mix of these, depending on the product:
- A product that is new and pre-PMF needs people that are strong at 1+2+3
- A product that is growing and has found PMF needs 2+3+4 and some 5
- A product that has strong PMF needs 3+4+5 and some 2
Maybe product roles of the future will look more like this, and less like the domain-specific roles of today?
刷到这个非常精致的象棋小游戏,让我想起去年 levelsio 举办的第一届 vibe coding game jam
从画面上能感受到,同样是 vibe coded,一年内强 taste 产生的产出质量变化有多大
照这个节奏下去,没准在 GTA 7 之前大家都能手搓出 GTA 6 水平的游戏了
小时候在作业本上画过棋盘吗?我做了一个「画出来」的棋类小游戏 ✏️
纸上谈兵 —— 中国象棋和国际象棋,都画在一张纸上。
♟️ 7 套彩铅手绘棋子,小蘑菇、小马、猫头鹰……
🎨 还能自己画棋子,AI 帮你润色成彩铅插画
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免费,不用下载,手机电脑打开就能玩 👉 papergenerals.com
这算是claude官方承认改用量和降智了吗
We have also changed, and may in the future change, usage limits, rate limits, or model and product capabilities, which could adversely affect our reputation and the perceived value of our offerings
🚨 BREAKING: Anthropic have released their S-1
sec.gov/Archives/edgar/data/…
认真发技术内容,工作就会来找你
前 Linear 设计工程师,也是著名的 design eng skill 作者 Emil 的 Vercel 面试,就是在 X 上发作品发出来的
想找到工作就把你做的东西发出来,证明自己,build in public!
可以把你最近在做的发到评论区,我会一个一个打开看
经历过 GPT-4 年代和 Claude Code 刚火那段时间的人,才能感受到现在的 DeepSeek infra 有多强大
GPT-4 刚发布的时候一个月炸了 21 次;Claude Code 最火的 7 月炸了 50 次
DeepSeek 上周挂了 5 小时就发百亿补贴退钱
现在的 DeepSeek Infra 绝对已经达到了世界顶尖水平
中推上挺多人骂 OpenCode Go,什么量化模型,慢,429,骂声不少,作用没有
做过 infra 的都知道,哪怕是中转,要持续同时保证不亏钱不坑钱和用户体验好非常困难
Dax 在和一位做了不同厂商实验的博主沟通后,找到了他们观测系统的漏洞,这才是更好的回馈
我在 X 上看 Dax 创业两年多了,公开坦诚一直是他们解决问题的方式
Replying to @nothingto12
so that issue where we measured ~2s TTFT but you were seeing 6s, i think we figured it out where the issue is
昨天就觉得被骂了一轮之后 Kimi 的额度好像真的变多了,今天还重制了
凌晨官方直接道歉重制,说实话模型干活还是慢,不过信任就是得一点点赚回来
现在kimi最缺的,就是搞一个kimi版的tibo,你们有什么合适人选
We're sorry for the rate limits and unnecessary quota consumption on the K3.1 Pro subscription plan. These were our issues, and we should have fixed them sooner.
Today, every subscriber on every plan gets a one-time usage reset, restoring 25% of their monthly quota (usage below 25% resets to zero), equal to one week of usage. Your usage bar will reflect this adjustment by end of day PST.
We've also adjusted the plan's parameters and are reducing unnecessary subagent calls and output length, so your quota goes further.
Thank you for your patience while we put this right.




















