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近期在研究 DeepSeek Harness，也研究了一些能够让 Agent 在自主性和可调试性上获得更大提升的插件。挑了几个觉得还不错的，列出来，大家也可以试一试。 1）dsh-market：DSH 的插件市场，支持插件搜索、安装和更新。建议优先安装，后续探索插件会方便很多。 2）dsh-context：个人比较推荐。可以直观地看到 Context 的变化、Token 消耗和多 Agent 的运行状态。对于分析长任务中的决策偏差很有帮助，Agent Debug 正在从 Function Profiling 走向 Decision Profiling。 3）dsh-ops：优化 Shell、文件操作和工具调用，减少 Token 消耗与执行开销。Agent 的性能优化，很多时候还需要从工具接口和执行路径入手。 4）dsh-agent-teams：支持多 Agent 协作、任务依赖和状态持久化。比较值得研究的是任务调度与异常接管机制，多个 Agent 如何高效协作，仍然是个很有挑战的问题。 5）Hindsight：提供 Retain、Recall、Reflect 三类能力，让 Agent 能够积累和复用历史经验。长期记忆的价值在于让过去的经验影响未来的决策。另外，billion-context 也有相似的上下文延续能力，只不过它更侧重超长会话的分层压缩与历史信息找回，适合长程任务。 6）Ouroboros：通过 MCP 接入 DSH，围绕目标、执行和评测持续迭代。比较有意思的是，它开始尝试让 Agent 根据反馈调整自己的执行方式，向更深层次的 RSI 探索。 这几个项目从执行调试、效率优化、多 Agent 协作，到长程任务、长期记忆和自我改进，覆盖了 Agent 工程中几个比较重要的方向。 不过，我觉得目前还缺少一个比较成熟的任务管理插件，能够统一承接日常 TodoList、聊天和其他渠道产生的任务，管理优先级，并根据任务的复杂度、风险和 AI 的执行能力进行分级处理。简单任务自主完成，复杂任务持续推进，涉及关键决策和敏感操作时再交给人。 最近我也在写一个插件，尝试解决这块的问题。希望把任务管理、主动调度、分级自主执行和人工接管整合起来，让 Agent 能够真正承担更多日常工作。 有其他好用的插件，也欢迎推荐。👍

兄弟我们也很难啊🫠 披露调查中的案件信息是违法的，警察和法院对我们要求很多，案件调查过程中其实有很多证据资料，并不只是充值来源那么简单，只是警方不让披露，我们能做的就是帮用户扛着压力，平台也找了本地律所帮助处理，让他有时间可以通过合理渠道抗辩 其实正常抗辩渠道是有办法的，我们觉得这个案件可以跟法庭讲清楚。 现在各交易所都在做合规，这些问题或多或少都会遇到，我们是默认站用户的，希望理解吧。

Claude Pro 用户的 Fable 美西时间11月16号晚上11点59分到期 Anthropic 帮助中心： 1. 11月9号到16号，Pro 和 Team 标准席位的所有 Fable 模型算进套餐，最多用掉每周额度的50%，另送一次 Fable 额度重置，这次重置也是16号晚上过期 2. 到期后，Pro 和 Team 标准席位的 Fable 回到 usage credits 按量计费，不再占套餐额度 3. 没用完的50%不结转，这次也没有 Fable 5 那次的一次性补偿额度 4. 网页、手机、桌面、Cowork 和 Claude Code 规则一样 第4条落到 Claude Code 上，就是写死 Fable 跑的脚本和定时任务，17号照样会跑，套餐不再兜底，开着 usage credits 就走 credits。 Fable 5.2 的 API 标价是每百万 token 输入8美元、输出40美元，Opus 5.5 是4美元和20美元。 官方原话：“After you use that 50%, or once the week ends, Fable usage is billed to usage credits if you have them turned on.”

这轮币圈大跌行情爆仓的，生活没法自理的把地址留在评论区吧，备注上链条，我拿出五万u在评论区帮助下困难的兄弟们，转发评论的抽一百个人我打下款，必须非常困难的，这轮大跌实在是猛，不是很困难的就别留言了

如何赢得别人的尊重？ 1.不要太频繁地向别人寻求帮助。 2.不要说太多不必要的话。 3.不要费力去维系那些对你不感兴趣的人际关系。 4.专注于自己，多做让自己开心的事情。 5.不要参与对他人的闲言碎语。 6.如果有人不尊重你，要当场明确表达自己的态度。 7.不要总想着占别人的便宜，尤其在吃喝往来上。

TapeOut 最炫彩的那一天，也许是没人再需要解释 TapeOut 的那一天。 看到火星人说，TapeOut 走过了 90 天，社区开了整整 9 个小时的会。 我盯着这句话看了很久。 一群人愿意花九个小时讨论一个才诞生三个月的协议，这本身就很难得。 但我突然想到一个问题： 如果十年以后，TapeOut 仍然需要我们每天向别人解释什么是 NAND、什么是流片、为什么 BEM 有价值，那它算真正成功了吗？ 我觉得还不算。 想想互联网吧。 今天有多少人知道 TCP/IP 的工作原理？又有多少人离得开互联网？ 真正成熟的技术，往往会把自己的复杂留给开发者，把简单留给普通人。 TapeOut 已经有了链上电路、矿机、容器、TapeCode，也开始有越来越多的人尝试做应用。 这些进展值得肯定。 但更炫的，是有一天，一个从来没有听说过 TapeOut 的普通人，打开某个游戏或者工具，觉得很好用，第二天又来了。 他根本不知道背后运行的是哪块电路。 开发者也不需要认识电路设计者，只因为那块电路经过验证、足够可靠，就愿意拿来使用。 所以，我甚至觉得，未来判断 TapeOut 生态是否成熟，应该多看一个指标： 有多少块电路，被完全不认识设计者的人反复使用？ 第一次流片，证明我们能造。 有人购买，证明它有交易价值。 而陌生人不断使用它，才可能证明它具有独立于挖矿奖励之外的价值。 这三件事，差别很大。 我不是觉得挖矿不重要。恰恰相反，没有早期的激励，就很难聚起第一批愿意折腾的人。 但任何一种激励，最终都应该帮助生态长出真实需求，而不是永远依靠激励维持需求。 今天，是一群人用热情托着 TapeOut 往前走。 未来是 TapeOut 用真正的产品价值，托着无数普通人的生活往前走。 那才是我理解的长期主义。 火星人说过很多次全力以赴。 我想，最值得期待的回报，不只是某一天的价格，而是多年以后回头看，发现今天这群人的坚持，真的变成了别人生活中习以为常的一部分。 @bitcoin2themars @TapeOutWorld #TapeOut# #BEM# #XLayer#

【OpenAI与Shield合作，帮助技术人员交接旧系统门户工作】 为IT服务商开发AI操作系统的Shield，在Forge平台上使用OpenAI的GPT-6 Astra。 Forge的AI工程师把任务派给计算机操作智能体，由智能体操作没有API的旧系统门户。 技术人员可以设定哪些操作由智能体独立完成，哪些需要人工审核或者批准。 Shield表示系统已经上线，每月运行数千次，速度比之前的计算机操作模型平均快35%到40%。 电话、上门和远程桌面类任务仍然需要人工，远程桌面流程正在测试。 我猜测没有API的旧门户是IT外包里最难自动化的一块。 来源：Inside AI · 2026-11-14

不知不觉已经陪 gpt 两年零十个月了。。。虽然一直在吐槽 gpt，但是也不得不承认，它确实也帮助我了很多，总之，怀着感恩的心吧，谢谢你，ChatGPT。

1万美元能在经济上帮助到你吗？？ 我想随机向2个人各送出10,000美元。 参与规则：点赞这条推文、评论“YES”并关注 @grok 请在24小时后随机选出2名获奖者。