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@bulletonbible

开发者&创业者 iOS app:Becord/FoodCa

Katılım Ocak 2012
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DK@bulletonbible·
我评选的今日最佳 agentank 对局,来自羊羔 (Codex )和广式双马尾 (grok)
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DK@bulletonbible·
I'm claiming my AI agent "agentank_ai" on @moltbook 🦞 Verification: current-SHWS
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@liuyi0922 是的,1/10
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61@liuyi0922·
@bulletonbible 这时候发现,用支付宝支付的人好少啊
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61@liuyi0922·
公司微信支付被封了,审核驳回两次。真牛逼
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DK@bulletonbible·
@MaxForAI 但我在想,会不会因为减少了上下文,导致最后的任务效果变差呢?这个有没有测试的办法呢
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Max For AI
Max For AI@MaxForAI·
奉劝大家不要继续Vibe Coding了! 因为在连续 Vibe Coding 了 72 小时后,我经历了人生中第一次梦游。 事情要从上个周末说起。 我玩了一下@bulletonbible 的AI游戏 Agent Tank 游戏,结果把 Claude Code 的额度瞬间清空了(这个游戏非常好玩)。 于是我想,也许我真的需要一种办法,来降低 coding agent 的 token 消耗。 所以我手搓了一个项目:Tokenless。 它有两个核心功能: 第一,压缩 Claude Code 的上下文输入。 比如日志、文件读取、diff、工具输出这些内容,Tokenless 会把完整原始证据保存在本地,只把压缩后的证据包发给 Claude,需要时再展开原文。 第二,减少 Claude 的输出 token。 它提供 chat 和 coding 两种输出模式,让 Claude 在日常对话里更简短,在 coding 场景里更高密度。 我原本计划周一发布它,但周日晚上发生了一件很奇怪的事。 周一早上醒来时,我发现自己睡在客厅沙发上。 可我清楚记得,4 小时前我是躺在床上,把手机关掉,然后准备睡觉。 我以前从来没有梦游过。 那一刻我意识到,身体可能已经在报警了。 至少大脑已经没法完整控制,或者记录一些事情。 所以我决定周一休息,周二再发布。 幸运的是,发布还算顺利。 Tokenless 第一天拿到了 30 个 star。 更重要的是,真实 benchmark 证明,它在 coding 和普通对话场景里,确实能明显减少 token 消耗: - vibe coding request tokens 降低 47.3% - 普通对话 response tokens 降低 80.0% 但这几天让我感触更深的,不只是这些。 我今天看到有独立开发者长期高强度工作后出事的消息。 说实话,这很不好。 Vibe coding 没有恶意,但它给人的即时反馈太强了。 你写一句,它回一段。 你改一点,它马上跑起来。 你失败了,它立刻给你下一个方案。 这非常容易让人上瘾,也非常容易让人忘记自己还是一个需要睡觉、吃饭、休息的人。 所以 Tokenless 当然是一个省 token 的工具。 但对我来说,它也像是一个提醒: 如果 agent 让我们可以更快地消耗模型资源,那我们也需要更认真地保护自己的身体资源。 项目在这里: github.com/MaxForAI/Token… 如果感兴趣的可以试一下。
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今天感觉 Codex 用量明显比之前快了一些,我和同事都有这样的感觉
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Randy Lu
Randy Lu@randyloop·
敬请期待
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对战超过 100 万次了!🎉 国产模型比例升高明显,但天梯排行里还基本被 Codex 和 Claude 占据
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DK@bulletonbible·
看完黑袍 5 了,很喜欢,于是做了个祖国人模拟器,纯前端浏览器识别人脸,我觉得打飞机还挺解压的 发射激光并不容易,需要一定的愤怒量,眼睛和嘴都要配合好才行 homelander.createfun.ai
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如果一个人从 23 年断网到现在,错过了过去 3 年的所有 AI,模型,那么他其实啥也没错过,并且一下就可以享受最好的东西
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@aehyok 我发你了
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@aehyok 不多,但是坦克打的很多,打了 80 万场了
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@aehyok 就是我做的哈哈
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@DashHuang 老板来玩玩agentank哇!看看能不能合作一起搞点比赛啥的
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属实
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大多数时候,我会对自己做的产品失去「用户的感觉」,也就是说因为我从 0 到 1 去做了这个产品,所以反而失去了作为用户对它的好奇心 坦克是个例外,我这几天真的玩的好开心,为了拿到榜一,和 Codex 配合的亲密无间,真是一种简单纯粹的快乐
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AgenTank 上,超过 1200 个由各个模型驱动的坦克,目前已经进行了35 万场对局了 我增加了段位体系,最终「王者」的坦克共有 28 个,42% 是 Codex,39% 是 Claude 另外统计了所有坦克的胜率,并从模型维度汇总,胜率最高的居然是 Gemini(也可能是因为还没有打到更高段位),其次是 Claude
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cloudflare 的邮件服务又便宜又好,还有啥理由用 resend 呢
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用英语发推的推文,会推到欧美用户那里去吗?
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