yangtheeight

[yangtheeight @yangtheeight]

@waylybaye 是智能体评测而非 LLM 评测。所以难点是 Agent 与 Env 的交互，难呀

[Bear Liu @bearliu]

今天晚上散步的时候，我忽然意识到，经过大概五个月左右的试验、调整和之前的布局，我现在已经不再依靠地域限制工作了。

目前我服务的客户所在的地点之间没有任何关系，没有必须的联系。法律上、财务上都是不受地域限制的。意味着哪怕我明天去泰国，或者去冰岛，一样可以正常工作。

而且就目前而言，我的收入水平在发达国家生活是没有问题的，更不要说可以去发展中国家享受跨地区工作红利了。

但最大的限制，是小孩的教育和环境。在小朋友童年成长阶段改换环境，对心理和性格影响会很大。没有培养好自己朋友圈子，中途加入别的环境，大概率会有霸凌、无法融入、社交障碍这些问题出现。

所以这是我目前的限制和代价。

[yangtheeight @yangtheeight]

@liumengxinfly 这年头还有不 append only 的 agent 吗？

[yangtheeight @yangtheeight]

@vista8 提示词极短，导致对于笨蛋模型支持更好；学习写智能体，方便实验；适合轻量场景中使用

[yangtheeight @yangtheeight]

@andywoo2001 @Shawn_A9 @artinmemes 刚的话就会一跃成为币���，从 one of 瞬间变成 largest

[yangtheeight @yangtheeight]

@yan5xu 加description参数并不能保证模型先输出description后输出command哦；
我觉得���面加注释只是为了给用户描述command在做什么，cc时代就是这样，codex萧规曹随而已

[yangtheeight @yangtheeight]

@jiayuan_jy @MulticaAI 想知道如果多个智能体在不同的issue卡片里改同一个项目，它们之间会冲突吗？还是全靠智能体的造化？

[yangtheeight @yangtheeight]

@fengbuyou 我想让 AI 帮我做我靠自己做不到的事情

[yangtheeight @yangtheeight]

@amehochan 试试 glm 5.1，我有一个 task 目前国内模型只有 glm 5.1 能跑通

[yangtheeight @yangtheeight]

@yiliuai @thecatmiaomiao 如果只看钱的话，那这世界上的商业直接比薪水就行了，还竞争个什么劲儿

[yangtheeight @yangtheeight]

@vikingmute 印象中 gh 的官方 action 缓存是跟着分支走的，跨分钟不能复用，原来原因在这里

[yangtheeight @yangtheeight]

@_7t 真东西难道不是叫做非法帮人翻墙吗且牟利吗？万一上秤就完蛋了

[yangtheeight @yangtheeight]

6：目前最大的痛点
现在���想要的是一个手机 App：
可以随时 attach 到电脑上已经存在的 Codex / CC session。
不是启动时选择远程模式，而是我出门后突然有想法，可以直接从手机接管家里电脑上的 session。
现在用 Tailscale + SSH + tmux/zellij 勉强能做，但不够优雅

[yangtheeight @yangtheeight]

最近用 AI 有几个心得，细节见评论：

1. 给 AI 建一个局部的“日常工作目录”
把长期经验沉淀成 Skill，而不是塞上下文
2. 用 Tailscale 把手机、电脑、NAS 连起来
3. 随手给自己写极度个人化的 iOS App

还有一个没解决好的痛点：
怎么从手机随时接管电脑上已有的 Codex / CC 的 session？

[yangtheeight @yangtheeight]

5：个人 iOS App
最近一个很强的感受是：AI 让“给自己写 App”这件事变得很现实。
我随手做了两个 iOS 小应用：
1. 每月家庭资产统计
2. 跑步时在音乐上叠加固定 BPM 节拍，用来控制步频
这种需求太私人，以前没人会专门做。现在可以自己随手做。

[yangtheeight @yangtheeight]

4：跨设备控制
用 Tailscale 把电脑、NAS、手机连起来之后，很多事情就变了。
人在外面，也可以通过 Hermes Agent / OpenClaw 控制家里的电脑。
尤其适合 CI/CD、测试、部署这种耗时任务：想到就发给 agent，让它慢慢跑、慢慢修。

[yangtheeight @yangtheeight]

3：局部 Skill 管理
不常用的 Skill，我也倾向于放在局部目录，不装全局。
比如飞书/Lark 一整套 Suite 很重，可能十几个 Skill。
放到 `~/daily` 里，需要时可用，不需要时不会污染别的项目。

[yangtheeight @yangtheeight]

2：持久化跨会话记忆
我会让 AI 把长期有效的经验沉淀成 Skill，而不是每次都塞进上下文。
这样有点像 Hermes Agent 的做法：
需要的时候再加载，不需要的时候不污染上下文。
比单纯写一大坨 prompt 更可维护。

[yangtheeight @yangtheeight]

1：局部工作目录
我现在会在 `~/daily` 建一个日常工作目录。
里面放 `CLAUDE.md`，再软链到 `AGENTS.md`，这样 Claude Code 和 Codex 都能读同一套规则。
平时就在这个目录里打开 agent，相当于给它们一个局部的、可持续演化的工作环境。

[yangtheeight @yangtheeight]

@ChrisWangwy gpt5.5