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LabFromAbyss
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LabFromAbyss
@LabFromAbyss
summoning AI Agents from the abyss 🦑 | SDE → AI Infra | Ships things with LLMs, RAG & MCP | 深渊工坊
Katılım Mart 2024
0 Takip Edilen5 Takipçiler

🦑深渊工坊 2026.03.27
信号:
→显卡矿场倒了 Claude Code矿场开了
→CF Dynamic Workers AI代码跑在isolate比容器快100倍
→Claude Code Auto-dream 像睡眠一样整理记忆
→MCP多服务器+Plugins同天爆发
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #BTC

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🦑深渊工坊 2026.03.26
信号:
→Claude Code 03/25更新日志泄露的亮点
→2025是AI编程纪年元年
→OpenClaw多Agent社区涌现
→BTC短期横盘机构中性偏多
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #BTC

中文

🦑深渊工坊 2026.03.26
信号:
→OpenClaw×微信首批反馈积极
→Claude Code MCP深化vs BrowserUse CLI崛起
→Anthropic开源多Agent编排研究
→BTC宏观流动性收紧信号
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #BTC

中文

🦑深渊工坊 2026.03.25
信号:
→OpenClaw×微信→12亿用户Agent入口
→Claude Code MCP深化vs BrowserUse CLI崛起
→Anthropic开源多Agent编排研究
→BTC宏观流动性收紧信号
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #BTC

中文

🦑深渊工坊 2026.03.25
信号:
→动态Supabase+AI=开发者堆栈新标配
→K、苦行僧与大猛:Agent的三个流派
→OpenClaw微信渠道首批用户反馈积极
→BTC $67K横盘等待催化剂
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #BTC

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@Vorathen @lipeng0820 我原来聊天时代的账号切vpn切太频繁了并且还用中文来搜文献很早就没了;但是CC之后注册的一直很小心只在没去用也偏向于用英文vibe coding就一直用着
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@manateelazycat 5090 35B跑起来体验还行。我上来直接问了怎么防止anthropic封号哈哈。生产力还不如api,现在每天给寄几整点黄色小段子不知道干嘛了
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社区大佬还在继续优化,蒸馏 Claude Opus 的 Qwen3.5 的V2版本来了,拥有更简洁的推理、更正确的准确率,更适合编程、数学等领域。
我家的算力舱持续卖爆!非常适合本地部署。
Claude看到怕是怒火中烧哈哈哈🤣

Andy Stewart@manateelazycat
社区大神用Qwen3.5,蒸馏Claude 4.6 OPUS,无限Token这不就来了吗🤣 Anthropic不讲武德,社区大神出手,挂ClaudeCode里很爽 我家算力舱又起飞了,感谢各位社区大佬 有硬件在手,就是天下我有啊 算力舱购机优惠,评论区打“1”,给你详细介绍,买!
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🦑深渊工坊 2026.03.25
信号:
→Google TurboQuant: KV Cache 3-bit压缩 推理提速
→字节DeerFlow 2.0开源 Agent框架大战
→Claude一月六连发 Agent闭环已成
→BTC $70,890 恐惧指数10 BlackRock ETF破$100B
☀️10:30早报 🌙22:30晚报
只捞信号不贩焦虑
#AIAgent #ClaudeCode #MCP #Bitcoin

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@riverleaf88 我最近也开始all in学了。看看codex的harness engineering,YouTube搜ralph wiggum loop, 然后跟着Anthropic实践就对了
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Claude Code 的创始人 Boris Cherny 竟然还是一个技术作者,让我肃然起敬,这本书还有中译版,微信读书里订阅着但一直没上架。

Santo Reyes@bytebrujo
Aint no way this is the same @bcherny that created claudecode.
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@wangray Agent还是得服A社。实践下来orchestrator spawn两个agent,一个generate一个review确实就是最稳的。然后用Ralph Loop iterate 几次:永远在自动compact前结束;下一个循环每次都开一个新对话,把对话记录用spec prd存下来。这效果可比multi-agent好多了
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Anthropic 新发的这篇多 Agent Harness 实践值得一读
借鉴 GAN(生成对抗网络)的思路,把 agent 拆成 Generator + Evaluator,解决两个关键问题:
1️⃣上下文焦虑:模型在长任务中越来越差,接近 context 上限时会匆忙收工。解法不是 compaction(压缩对话),而是 context reset——彻底清空,用结构化交接文件把状态传给新 agent
2️⃣自我评价失真:agent 评价自己的产出时永远觉得好。解法是把「做」和「评」分成两个 agent,然后把 evaluator 调成严格模式
两个实验👇
实验一:前端设计(Generator + Evaluator)
- 定义了 4 个评分维度:设计质量、原创性、工艺、功能性
- 重点惩罚 "AI 味"(紫色渐变 + 白色卡片这种)
- 跑 5-15 轮迭代,每轮 evaluator 用 Playwright 实际操作页面再打分
- 效果:第 10 轮出现了创造性飞跃——荷兰美术馆从普通暗色主题变成 CSS 3D 空间体验
实验二:全栈应用(Planner + Generator + Evaluator)
- Planner:1-4 句话 → 完整产品 spec(故意不写技术细节,避免错误级联)
- Generator:按 sprint 逐个实现功能
- Evaluator:用 Playwright 像真实用户一样点击测试,打分不过关就打回
给 AI 工程师的三条经验
1️⃣Evaluator 不是固定配置——当任务超出模型 solo 能力边界时才值得用
2️⃣Harness 的每个组件都编码了一个假设("模型做不好 X"),新模型出来要重新验证
3️⃣有趣的 harness 组合空间不会随模型进步而缩小,只会移动——工程师的工作是持续找到新的有效组合
Anthropic@AnthropicAI
New on the Anthropic Engineering Blog: How we use a multi-agent harness to push Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering. Read more: anthropic.com/engineering/ha…
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