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Our goal is for no Tesla battery to end up in a landfill. Across our US operations, we’re recovering more than 90% of key battery materials like nickel & cobalt from cells that we recycle More details in our 2025 Impact Report

Terafab will be built in Grimes County, Texas In April, we broke ground on our research fab on the North Campus of Giga Texas – the precursor to Terafab. Both Tesla & SpaceX will need far more chips than current & future global production can supply. This is why we're building the largest chip manufacturing facility ever, with the goal of producing over 1 terawatt of compute per year The future is built in Texas

3B users is the goal. It might be ambitious but the infrastructure is being built. 7,000 equities. Hundreds of crypto. A gateway to millions of on-chain assets. 9 product categories. One account. No walls. 24/7. 36h with @heyibinance. The vision is clear. The proof is growing.

现在我很多复杂一点的任务都是 Fable 5 写方案，Codex 去执行，Fable 5 验收，相对来说可以做出比较靠谱的方案，以及兼顾性价比。具体是这么做的： 1. Fable 5 的产出是技术方案文档（图1） 一方面文档方便批注修改，另一方面文档方便其他 Agent 快速上手 2. 文档确认后在当前先 /compact 一次 这一步不是必要的，但是有好处，因为后续还要在同一会话去验证，/compact 压缩后，节约后续的上下文空间，之所以讨论方案就马上发送 /compact，因为这时候 Prompt Caching 还在，成本低，后面缓存过期了 compact 要贵一点。 3. 把文档交给 Codex （GPT-5.6 Sol xhigh）去执行（图2） 如果任务明显比较复杂，我一般会加上 /goal，这样中间就不需要反复去 continue，一次性把任务完成 4. Codex 完成后让 Fable 验证（图3） 直接告诉 Fable 其他 Agent 已经实施了，让它确认有没有遗漏，或者方向有无偏离。 如果有些遗漏之类的，把 Fable 的反馈发回给 Codex（图4），不需要新开会话，在同一个 Codex 会话，Codex 会根据反馈继续完善。 --- 如果用 Opus 5 替代 GPT 5.6 也可以，做法上可以跟上面一样新开会话，用文档传递上下文。 也可以直接让 Fable 5 开 SubAgent 并指定用 Opus 5 模型，并且要求在 SubAgent 完成任务后验证。 但是我执行下来 Opus 5 不如 GPT 5.6 Sol 稳定，也不如 GPT 5.6 Token 耐用，所以宁愿麻烦一点。

好，总结起来，6个每天必用的命令，1个提升43%的自定义命令，再加2个彩蛋。 大家发现没有，它们干的其实是同一件事，就是开头说的那句：把Claude当成一个真同事来带。 专注，交给clear 不打扰，交给btw 状态，看statusline 方案，先过plan 后悔了，有rewind和resume 验收，有goal 那需求沟通，就交给你自己造的那个命令。 内置命令还有二三十个，大家也可以自己去翻一翻，找到顺手的，或者更进一步，直接造你自己的。

开源项目 LoopX：超长程 Agent 自主运行 200+ hours，状态不漂移。 我的技术主张是：LLM 上下文有限，长程 Agent 需要外置状态，通过完备的状态管理、监督和规划，让 Agent 无人干预时跑得稳、持续有产出；有人干预时跑得更好，能吸收反馈继续演进。 两条真实 trajectory 分别跨越 220.7 / 272.9 小时，跨多轮执行、等待、人工决策、writeback 与 resume 后，整个 loop 仍能找回目标、证据和下一步。 目前 LoopX 已有 3 个 showcase：auto PR issue fix、AutoML experiment 和 auto coredump fix。 以 OpenViking 开源仓库的 PR issue fix 为例，Agent 不只是循环写代码。它需要持续理解 issue 的不同状态，判断何时开发、何时等待、何时请求 review，处理 CI、冲突和上游变化，并连续交付多个 PR。 这对应 LoopX 的 domain state 管理：领域系统决定真实状态，LoopX 负责把状态投影成下一步可执行的工作。 与此同时，Agent 还可以在干活过程中实现能力自进化。当它发现现有系统缺少某项能力时，可以提出 feature、完成开发与验证、发布新的离线或在线版本，再使用新能力继续原来的任务。 长程 Agent 天然适合自进化，“完成工作”和“升级完成工作的系统”可以在同一条长程轨迹中发生。 LoopX 把这些信息外置成结构化控制面： • Goal / Vision：目标是什么，什么不能被局部优化牺牲 • Todo / Gate：当前执行的 frontier，以及必须留给人的关键判断 • Identity / Authority：谁能 claim、writeback、approve • Evidence / Receipt：每次推进留下什么可回读证据 • Quota / Scheduler：何时继续执行，何时安静等待 • Handoff / Recovery：换模型、换会话、换 host 后如何恢复 你也可以把它理解为一块专门给 Agent 设计的可执行 Kanban。 普通看板只展示“谁在做什么”；LoopX 的状态会直接约束和驱动下一次 bounded turn，让看板本身成为执行系统的一部分。 这套系统最强的地方是通用性。它不只可以修 PR，还可以做 auto research、长期实验、自媒体运营、复杂 feature 开发和办公任务。 Agent 不再只是一次性的回答机器，而可以围绕一个人的 vision，长期工作、等待、吸收反馈、积累证据并持续演进。 LoopX 从一开始 build in public：状态协议、CLI、控制面实现和真实运行轨迹都进入了开源仓库；它也已经和 OpenViking、NoKV 等 agent infra 项目形成了开源合作伙伴关系。 我希望 LoopX 最终能放大每个人的 vision 和想象力。只要你有自己的目标、想法或技术主张，就能拥有一个全天候继续工作和探索的 Agent 系统，帮助你把愿景一点点变成现实。 欢迎试用、提 issue、贡献代码，或者用一个真实的 multi-day task 跑 LoopX。