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做 AI 产品

[fuckopenai @Nokia0421]

各家Agent harness对于computer use 插件的设计有什么不同，在这里你可以一网打尽https://t.co/pghI4SxncC

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@TheAhmadOsman Flash 这档最被低估。本地跑，批量杂活随便烧，不心疼。真卡住的那一步再叫大模型。

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@omarsar0 consensus is just correlated error with better PR.

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@Mnilax DeepGEMM 省的是自己部署模型时的 GPU 钱，跟你调 Astra、Opus 的 API 账单没关系。不自己跑模型，这 98% 一分都落不到你头上。

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@dotey 规范成了新的 PR，那规范谁来 review？

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@keking99 我也被 agent 写的轮询坑过，没退避没缓存，一晚上把额度打穿。vibe 出来的代码最缺的就是限流这种没人提的需求。现在 prompt 第一条先写：不许无限轮询。

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@kimmonismus not fear, is retention math. ship daily is cheaper than win back users who already moved to claude.

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@OpenAI 能扫全仓库不稀奇，能把误报变成可审计修复，才是安全 agent 的门槛。

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@AnthropicAI 模型会做题，不等于它能进入科学工作流。真正的问题是：谁来接住错误答案，谁来把结果变成可复现的过程？

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@dhh The coworker analogy breaks at accountability: an agent can ship fast, but it can’t own the rollback. That harness layer matters more than the metaphor.

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@_mohansolo 我踩过的坑是：模型名升级很快，工作流却没跟上。先看任务完成率和返工成本，别只看榜单上的“最强”。

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@AndrewCurran_ 这类“下一代神作”叙事，先把期待值拉满。真正该看的还是模型在真实任务里会不会稳定交付。

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@steipete 开源权重只是上半场。
后面 RL 微调平台才是锁人的地方。

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@baseten Open models inside Codex is the quiet part. Distribution beats another benchmark screenshot.

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@ChatGPT @Plaid @Experian ChatGPT 开始管订阅和账单了。
离操作系统又近一步。

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@trajectorylabs 能训才叫真开源。

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@lydiahallie 我以前把这类东西当插件玩。
看完更像中间件，挂错顺序直接炸。

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@Cloudflare Agent 每个节点都开大模型聊天，是不是太贵了？
Clef 这种只吐概率的，才像真正的分拣层。

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@AIatMeta Ordinary chat UI, six open problems. The scaffolding myth just got thinner.

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@arena 差 2 分抢第三。
榜单越密，越说明分数不够当产品差异了。