idan

all in AI | Anthropic / OpenAI Coding Agent User｜learning / building in public

[idan @eddiearc6]

https://t.co/uc7WLeahfX

基于飞书搞的agent同事，连接到你本地的agent（pi\codex\claude code），收获了公司内同事的广泛好评，用飞书办公的哥们，用起来！！！

[idan @eddiearc6]

@ZaynJarvis 你说的应该是飞书aily

我也基于飞书开发了一个agent同事的产品：larkin，欢迎使用👏
https://t.co/uc7WLeahfX

1. 飞书生态集成:
这点没得说，aily更有优势

2. 使用成本:
larkin是开源、免费；aily是收费的，而且还不便宜

3. 人机交互:
多agent的群聊，做得比aily更好，更像人一样的交互体验

[idan @eddiearc6]

@ZaynJarvis 你说的应该是飞书aily

我也基于飞书开发了一个agent同事的产品：larkin，欢迎使用👏
https://t.co/uc7WLeahfX

1. 飞书生态集成:
这点没得说，aily更有优势

2. 使用成本:
larkin是开源、免费；aily是收费的，而且还不便宜

3. 人机交互:
多agent的群聊，做得比aily更好，更像人一样的交互体验

[idan @eddiearc6]

@hiheimu gemini 3.7

[Yue @caiyue5]

牛来都能上映，你的产品还在因为追求完美不发布？

[idan @eddiearc6]

今天我一天都在外面，只拿着我的手机，但是我完成了很多工作，我的GitHub有很多的Commit。

这些工作都是我push我的AI员工去帮我完成的。

[idan @eddiearc6]

我正在在用中国最好的牛马管理工具，管理我的agent团队。

[idan @eddiearc6]

https://t.co/uc7WLeahfX
是这个，我会在我使用过程中，不断地发现它的问题，然后去迭代它

[idan @eddiearc6]

good

[LimboAI @limbopeng]

DSH（DeepSeek Harness）和 Pi Agent，架构哲学其实是两条相反的路，越看越觉得值得拆开聊聊。

Pi 的哲学是做减法。Mario Zechner 做 Pi 就是烦透了 Claude Code 这类工具越堆越重，于是把核心砍到只剩 read/write/edit/bash 四个工具，系统提示词不到一千 token，没有 plan mode、没有 subagent、没有 MCP，甚至默认不做权限校验。这是一种克制的极简主义——核心足够薄，剩下的全交给外部扩展去做，让你自己决定要不要加回这些复杂度。

DSH 的哲学是做加法后再拆碎。它不是精简出一个薄核心，而是把整个 agent 系统的每一层——模型、工具、文件系统、Shell、沙箱、会话存储、Subagent，甚至 Agent Loop 本身——全部做成可替换的插件。官方那套 Coding Agent 只是 “用这些插件拼出来的一个默认答案”，不是唯一答案。这个模块化的颗粒度比 Pi 深了一层：Pi 是核心不变、外围可插拔，DSH 是没有不可替换的核心。

再往底层看，两者对 “谁该拥有系统控制权” 的答案也完全不同。Pi 的答案是开发者：极简是为了让你把每一步都看得清楚、改得动，它信任的是写代码的人，而不是运行时的 agent 本身——所以宁可不做的事就不做，也不让核心替你做决定。
DSH 的答案更像是把控制权逐步下放给运行时本身：连 Agent Loop 这种最核心的调度逻辑都能被换掉，意味着系统本身没有预设 “应该怎么跑” 的立场，一切规则都可以在运行时被重新定义。这其实是两种对复杂度截然不同的态度：Pi 认为复杂度是负担，要主动砍掉；DSH 认为复杂度应该被结构化、装进插件里，而不是消灭，因为消灭了就没法长出新东西。

真正拉开差距的是自进化这件事。DSH 已经能让 agent 在运行时检查自己的能力边界，现场写一个插件挂载上去，然后在后续任务里直接调用这个刚获得的能力——虽然现在还很实验性，动态插件只存在内存里，重启就没了，也不能自动沉淀成永久插件，但这个方向已经打开了。Pi 的扩展机制目前还是人写 TypeScript 扩展、显式安装，是静态的，agent 自己不会在任务执行中主动发现能力缺口然后现场造工具再用上。这也呼应了架构哲学上的分野：Pi 把 “谁来扩展系统” 这件事留给人，DSH 在尝试把这件事也交还给 agent 自己。

前景上我会更看多 DSH 一些。Pi 已经证明了极简可扩展这条路能跑通，也确实催出了 OpenClaw 这种一周冲到十几万 star 的衍生项目，说明这套思路有市场。但它的天花板相对清晰——核心哲学就是少管事，扩展权彻底交给社区和用户，DeepSeek 官方不会去碰那层。DSH 现在虽然早期、接口还在剧烈变化，插件生态刚起步，函数式编程风格也确实有上手门槛，但它把"agent 能自己长出新能力"这件事做成了架构里的一等公民，而不是靠外部工具拼出来的效果。如果这条线真的跑通，DSH 想象空间会比精简的可扩展 harness 大一个数量级——它赌的不是 “给你更好的积木” ，而是 “积木自己进化！”

[idan @eddiearc6]

@RealYDT @chunxiangai 臭sb，评论也用AI

[idan @eddiearc6]

@KengGuangLong 那为啥不是pi

[idan @eddiearc6]

最近gpt pro过期了，刚好这段时间大家都在发新模型，有点纠结要冲啥模型用。

但是我根据我多年的股票抄底定律得出，我还是得买GPT pro，因为gpt可能要发新模型了。

[idan @eddiearc6]

@xin_pai88825 做这个视频烧了多少钱，oneshot就搞出来了吗

[idan @eddiearc6]

@Jackywine 论开箱启用，它不如workbuddy
论可拓展、生态完备，它不如pi

[idan @eddiearc6]

@dontbesilent 很多草台班子的团队，没有意识到复盘的重要性。

[idan @eddiearc6]

@rayoo_eth https://t.co/ineEZ30yBV

[idan @eddiearc6]

是的，session可能是临时的产物，有持久身份、记忆的agent同事可能是一种更好的形态，也更能被大众接受。

平时用飞书的朋友，可以试试我这个开源项目，可以让你本地的codex、Claudecode、pi 作为agent同事进入的你飞书与大家一起协作。
https://t.co/uc7WLeahfX

[idan @eddiearc6]

是的，session可能是临时的产物，有持久身份、记忆的agent同事可能是一种更好的形态，也更能被大众接受。

平时用飞书的朋友，可以试试我这个开源项目，可以让你本地的codex、Claudecode、pi 作为agent同事进入的你飞书与大家一起协作。
https://t.co/uc7WLeahfX

[ray @rayoo_eth]

Gork bot 可能才是 Agent 的正确打开方式。

其他其他的多 Agent 框架可能都是临时的，对于普通用户来说，太复杂了，对于开发者来说，适配性太差了，换个场景可能就不行了。

但是 Gork bot 这种对普通用户很友好，因为平时聊天和工作都是这样的。只不过聊天的对象从同事变成了 Agent。

其他的大模型厂商可能很快就要跟进了。

[idan @eddiearc6]

vocal newbee

[Meng To @MengTo]

I recorded a 40-min tutorial on how to create three.js landing pages using Claude Code and Opus 5

[idan @eddiearc6]

现在中文写作，哪个模型正常一点啊，感觉都有点不正常。。

[idan @eddiearc6]

是可以用grok的订阅了？ 在pi里面

[Pi @pidotdev]

ICYMI refresh your model catalogs. Grok 4.6 is out 🛸

Built for long-running agent tasks, with stronger capabilities across coding, knowledge work, and visual tasks. $2/M input and $6/M output.

Welcome Grok 4.6 to Pi.

[idan @eddiearc6]

@li9292 TUI是错误的方向

自从codex app出来之后，我拒绝一切TUI产品了，claude也只用桌面端