九原客 (@9hills)
@9hills
喜欢一切美好的事物。目前聚焦在大模型领域。
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用 goal 看看能不能 one-shot 做完一个完整的项目。主 Agent 使用deepseek/deepseek-v4-pro 避免超限，子 Agent 用 gpt-5.5。
子 Agent 模型使用：
- 开发：使用 openai-codex/gpt-5.5（当子 Agent 调用这个模型失败后，fallback 到 opencode-go/deepseek-v4-pro）
- 探索、测试等任务：使用 opencode-go/deepseek-v4-pro
- 模型回退链路：如果 opencode-go/deepseek-v4-pro 有问题，回退到 stepfun/step-router-v1
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用 goal 看看能不能 one-shot 做完一个完整的项目。主 Agent 使用deepseek-v4-pro，子 Agent 用 gpt-5.5。
子 Agent 模型使用：
- 开发：使用 openai-codex/gpt-5.5（当子 Agent 调用这个模型失败后，fallback 到 opencode-go/deepseek-v4-pro）
- 探索、测试等任务：使用 opencode-go/deepseek-v4-pro
- 模型回退链路：如果 opencode-go/deepseek-v4-pro 有问题，回退到 stepfun/step-router-v1
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经过好几周的摸索和各种尝试，pi agent 的配置基本稳定，之前发了一个 list，没有解释不太友好，这次发个全量带注释的。
避雷：如果需要开箱即用的 Coding Agent，请不要用 Pi，Claude Code/Codex 更适合你。
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说到盘串，我一直都有一个现象，就是大脑无法忍受空闲水平。
比如无信息的开会、无聊的等待。
这时候就会刷手机来补充刺激。
盘串（选没有声音的）可以给一点低刺激，缓和不适感。
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在手腕上戴串或者盘串，虽然看起来很中登油腻，但是的确能够缓解焦虑症。最近焦虑症越来越严重，就是靠盘这个环节缓解的。大家平常都盘啥呀？
哎，我还蛮喜欢 twitter 的，倒也不是说能赚钱什么的一直没有开收益。
只是喜欢这种交互的活人感，在很多社交平台上都没有。
第一个让我有感觉的是 Google 出的死掉的那个平台，我都忘了叫啥名字了。
哪怕是嘴臭老哥怒喷我就是一窍不通，我也没啥不爽，最多默默隐藏他。
但是中文 twitter 再这样充斥着机器人，实在是受不了了。
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我受不了了，我要写个屏蔽工具
我觉得 Anthropic 确实有点大病，你折腾来折腾去有啥意义呢？甚至还用关键词匹配来识别 OpenClaw。
还不如统一一下，所有请求都走订阅，然后把订阅改成 token plan。就是一个折扣，20 美金给 xxx 美金之类的每月额度就完了。
这不就被轻松破解？开一个 headless terminal 的事，谁又想不到呢。
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我最近在用 pi-context-prune 这个插件，今天腾讯新出的 agent memory 也用了类似的思路。
就是动态去 offload agent 的 tool output，因为多数 tool output 没啥用。然后如果模型想拿到具体信息，就提供一个工具可以召回。
测试对 Agent 能力没啥大的影响，tokens 也能大幅压缩，但是 cache 命中率不可避免受到影响。
我原来是每轮 Agent 行动完后压缩，现在改成手动了，当我觉得上文够长但是又不想 compact 的话就手动触发一下，还蛮好用的。
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大模型我觉得有三代了，第一代典型代表gpt-4o，第二代 o1/deepseek-r1，第三代 sonnet/opus 4
腾讯本来想坐上第二代的车，结果错过了第三代的车。其实国内还有一个悲催的公司，连第二代的车都没上去。
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在腾讯股东大会上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾表示，“原来一年前我们以为上了船，后来发现那个船漏水了，现在感觉站上去了，还坐不下去，还是希望船速能快一点。
中翻中：去年以为混元至少能混个第二梯队，还可以DeepSeek兜底，结果发现其他人咔咔冲，废了。今年挖人搞出来Hy3，加上DeepSeek V4兜底，勉强算站在船上，但是没有座位。
希望模型再来个大的范式迭代，这样把所有人的水平线拉平下，好让我们有时间追赶。
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OpenAI 也扛不住了？
Error: Codex error: {"type":"error","error":{"type":"service_unavailable_error","code":"server_is_overloaded","message":"Our servers are currently overloaded. Please try again
later.","param":null},"sequence_number":2}
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做了个简单的对比测试，结论：多数情况下无需自写 Skill
去年做了个给 PPT 增加逐字稿的 Agent，然后转成了技能一直在用。
正好有个演讲，使用三种方法对比，发现模型自优化的提示词的效果竟然是最好的！
也很简单，就让模型先生成 prompt.md，然后根据提示词执行任务即可。
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