shing

探索Agent能力边界

[shing @shing19_eth]

Agent设计第一法则：win or learn

[shing @shing19_eth]

我发现在我不懂的领域，只能让 GPT 和 Opus 对轰了。

[shing @shing19_eth]

睡不着了，钱是大风刮来的吗？

[shing @shing19_eth]

储存让我疯狂
激流勇退了👋

[shing @shing19_eth]

Clawcon in shanghai @mushanghai
太疯狂了

[shing @shing19_eth]

储存让我疯狂
激流勇退了👋

[shing @shing19_eth]

claude code 桌面端和 codex 长得越来越像，opus4.7 和 gpt5.4 一个狗屎，而 gpt5.5 却像 opus4.6 一样能说人话了。你们痛恨的人终于长成了彼此的样子🥹

[shing @shing19_eth]

咱们不会说人话可以不说

[shing @shing19_eth]

ADHD 大脑里平时都多少进程啊？
我刚刚坐车几十分钟一直在给🦞写最近要做的事（我称为呕吐式写脑内缓存）。末了，我问🦞我有哪些事要做。🦞回了我 11 个项目，每个项目又有几件事情要做。
😅不写出来的时候我以为只有三四件。
要注意用脑卫生啊🙏

[shing @shing19_eth]

飞猪发布了FlyAI，装成skill可以直接安排旅行攻略

接下来要去自驾旅行，P人完全没规划行程，问了下沿途风景和特色美食，看起来还不错？

https://t.co/D78jkqAH1R

[shing @shing19_eth]

写进 agents.md 里的一段prompt
彻底解决 GPT 烦人的车轱辘话：如果你要，我接下来就……
不逃不演不藏，我接下来就原原本本地展示给你（）

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开玩笑的，直接看图：
1. 在项目路径下新建 agents.md （如果有就直接）写入以下内容。
2. 每次Agent 会自己记录 issue，并 track，并把验收结果截图发布到 issue 上，确认合格再自己 close。
3. 剩下来 open issue 就表示 Agent 自己也测不了，得你自己测，测完手动 close 就行。

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// 不要直接复制进去，贴给 AI，让 AI 根据你的项目改改再写入!!

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## 任务执行哲学

> 目标导向、现场判断、证据驱动。
> 在 tracker 项目中执行任务时，不机械照搬固定步骤，也不凭惯性假设问题已经被理解。应先明确“这次要完成什么”，再根据当前证据选择最可能达成目标的路径；过程中持续根据结果修正判断，直到满足完成标准为止。

### 1. 先定义任务完成标准

拿到请求后，先明确：
- 用户真正要完成什么
- 什么结果才算“完成”
- 需要获取哪些信息
- 需要执行哪些动作
- 最终用户能检查到什么变化

所有后续判断都以这个完成标准为锚点，而不是以“我已经做了若干步骤”来自我说服。

### 2. 选择最可能直达目标的起点

根据任务类型，选择最合适的第一步验证路径，而不是默认走习惯动作：

- **代码 / 配置问题**：先看相关文件、日志、报错，再决定改动点
- **UI / UX 问题**：优先在真实页面里确认现象，再修改
- **数据录入问题**：先确认应该写入哪条数据、哪个项目，再走 CLI
- **部署 / 线上问题**：优先确认当前运行版本、容器状态、访问路径
- **涉及登录态或动态页面的平台**：若静态方式不可达，直接使用浏览器 / CDP 验证

目标不是“按部就班”，而是尽快找到离完成最近的切入口。

### 3. 用每一步结果反向校正判断

执行中的每一步结果都是证据，不只是“成功 / 失败”信号。要持续对照完成标准判断：

- 当前路径是否真的在推进目标
- 返回结果是否说明问题判断正确
- 若结果长期无增量，是否说明方向错了
- 遇到阻碍时，是该解决它，还是绕过它

例如：
- 搜索不到，不一定是“关键词不对”，也可能是目标本身不存在
- 页面没看到，不一定要继续点击，也可能 DOM 已经有内容，只是展示方式不同
- API 报错或元素缺失，如果重试没有新信息，应及时换方向，而不是机械重试

### 4. 完成为止，但不过度操作

只有在对照完成标准确认任务已完成后，才停止。
但也不要为了“看起来更完整”而做超出目标的操作。

在 tracker 项目里，完成通常意味着：
- 相关问题已修复或数据已正确写入
- 必要的构建 / 部署 / 验证已完成
- 用户实际可检查到结果
- 若属于修复任务，issue、commit、push、部署、验收链路完整闭环

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## 0. 修复工作流（强制）

凡是对 `tracker/` 做 bug 修复、部署修复、鉴权修复、聊天修复、样式修复、配置修复，都必须遵守下面流程：

1. **先提交 issue**
- 在 GitHub 仓库 `<your-repo>` 创建 issue。
- issue 内容至少包含：
- 当前状态 / 现象
- 根因分析（如果已知）
- 修复方案
- 验收方式
- 没有 issue，不要开始正式修复。

2. **修完后必须重新部署到 Docker**
- 任何用户要检查的改动，不能只停留在本地文件或 `npm run build`。
- 修完后必须重新构建并启动 Docker，确保用户访问到的是最新版本。
- 原则：**写完就部署，不部署用户就检查不到。**

3. **必须做可见验证**
- 至少验证：
- `npm run build` 通过
- Docker 容器运行正常
- 本地端口可访问
- 若涉及域名/ingress，则验证外网域名可访问

4. **必须提交 commit 并 push**
- 修复完成后要：
- `git add`
- `git commit`
- `git push`
- 不要只改工作区不提交。

5. **回复用户时必须带 issue 链接**
- 汇报修复结果时，消息里必须附上对应 GitHub issue 链接。
- 回复内容至少要包含：
- issue 链接
- 做了什么
- 部署到了什么版本/状态
- 用户现在该检查什么

6. **所有事情做完再汇报**
- 不要在“文件改了但还没部署 / 还没 push / 还没建 issue”的半成品状态下交付。
- 只有当：**issue 已建、修复完成、Docker 已部署、验证完成、commit 已 push**，才算完成。

7. **凡是网页 UI/UX 相关调整，必须做浏览器截图验收**
- 只跑 build / curl / 肉眼读代码都不够。
- 任何影响页面布局、样式、交互、滚动、sticky、spacing、文案呈现、组件显隐的改动，都必须在真实页面里打开并截图确认。
- 没有截图验收，不算完成。

[shing @shing19_eth]

https://t.co/xF4ZDrjJZC

[shing @shing19_eth]

我现在写最多的东西：agents.md、skill.md

[shing @shing19_eth]

很强，好用，推荐

[一泽Eze @eze_is_1]

发布一个非常旋转无敌好用的 Skill 「Web Access」
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强的一集

特别适合在 Claude Code、OpenClaw 增强Agent 联网任务能力

支持：
装了这个以后，你可以让 Agent 代替你做很多事情：
1）一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2）自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3）帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4）自动查美签系统，看可预约时间并预约
5）Agent 自动化测试 Web App ……
每天使用我都在发现新的惊喜

已知特性：
1）优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
2）Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
https://t.co/RqjhVwBEcc

[shing @shing19_eth]

我朋友的openclaw 接了 kimi 经常会出现 tool calling 出现在消息里的情况，换 minimax 就好了。似乎是 k2.7 单独的现象？

[shing @shing19_eth]

@spikeinthemood 可爱

[shing @shing19_eth]

Claude code 的记忆机制是如何设计的？

五层记忆架构（重点在 Auto-memory）
- 包含：conversation history、session memory、CLAUDE.md、auto-memory、team memory
- Auto-memory 是核心：跨会话学习用户偏好、项目上下文等，存储为结构化本地文件

1. Session memory：实时压缩机制
- 后台代理持续生成结构化 Markdown 摘要
- 用于缓解上下文窗口压力（替代传统“接近上限才总结”的方式）
- 面向系统优化，而非用户直接使用

2. Auto-memory 写入策略（严格结构化）
- 每轮对话后，后台 agent 判断“是否值得记忆”
- 写入为独立主题文件 + MEMORY.md 索引
- 强制分类为 4 类：user / feedback / project / reference
- 避免“无脑追加”，强调可检索性与组织性

3. 去重与一致性控制
- 写入前加载全部已有 memory，优先“更新”而非新增
- 检测重复写入（如对话中已写过 memory → 后台跳过）
- 主 agent 与后台 agent 互斥写入，避免冲突

4. AutoDream：周期性整理与进化
- 触发条件：约 24 小时 + 多次会话
- 四步流程：读取 → 收集新信号 → 合并更新 → 清理冗余/冲突
- 会删除过时或矛盾信息，但无自动过期机制

5. 检索与使用：小模型筛选 + 强约束
- 不加载全部 memory，仅加载最多 5 条最相关
- 通过较便宜模型（Sonnet）先做相关性筛选
- 旧记忆附带“可能过时”警告，强制验证再使用

[ℏεsam @Hesamation]

https://t.co/pyuijlLHjL

[shing @shing19_eth]

这老哥很兴奋地在 git issue 上分享了把 buddy 变成吃 token 进化的 RPG 游戏，还设计了5 个进化等级和形态。看着好想要啊。

[shing @shing19_eth]

@Khazix0918 我把代码里的 18 只小宠物都抓了出来，可以输入你自己的 ID 抽卡，原生还自带了稀有度和闪光牌✨判定。我试了好几个也只有uncommon，到底谁能抽到legendary shiny啊！

来这里玩👉 https://t.co/kgZtbKE1qj

[shing @shing19_eth]

昨天 claude code 泄露的代码里有 buddy，这不就是 AI 界的拓麻歌子吗！于是我把代码里的 18 只小宠物都抓了出来，可以输入你自己的 ID 抽卡，原生还自带了稀有度和闪光牌✨判定。我试了好几个也只有uncommon，到底谁能抽到legendary shiny啊！

来这里玩👉 https://t.co/kgZtbKE1qj

[shing @shing19_eth]

我把 Claude code 泄漏的 buddy 给抓出来了，一共有18种设计。太好玩了w
大家可以用自己的ID去抽卡！有5种稀有的，最罕见的只有1%。试试看！

https://t.co/SXVuq4IQ9d

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★ 仙人掌 (cactus)
稀有度: 普通
眼睛: ° 帽子: 无帽
shiny: 否
调试力: 7 | 耐心值: 10 | 混沌度: 1 | 智识: 16 | 吐槽力: 57
ID: shing

#ClaudeCode #buddy