问题是：你自己一个人写，一直记得上下文（当然如果交接依旧是难题），AI一个新Session记不住上下文，需要文档式驱动；
其实你自己如果忘了，也是需要文档才能快速回忆，特别是那些逻辑和数据流转复杂的地方；
brucexu.eth@brucexu_eth
以前我写代码，从来不写文档和单元测试，因为我坚信，好的代码自己会说明一切。 目前在做 Code Review，看到 AI 生成了大量的文档和单元测试，几乎占了 90% 的实际代码，再次印证了我的看法，这明显是一种不自信的表现。
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yuanchenglu
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yuanchenglu
@bluth111
Model+Harness+Scene=Agent. Focus on DeepSeek Agent（will open source soon）. Product Dir CodeMao → Founder MiniCode. Serial builder, DeepinOS Developer.
شامل ہوئے Eylül 2014
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DeepSeek Agent 终于启动了，能正常使用了，已经内置了第一阶段的harness层优化，我多调试优化，能否达到我之前魔改hermes + OpenCode + Oh-My-OpenAgent的效果。 看能否在DeepAgent上也让DeepSeek V4 Flash的任务达标率达到GLM5水平，V4Pro的任务达标率达到GLM5.1，达标后就开源给大家使用
yuanchenglu@bluth111
1. 底层加一些“道”； 2. 在语义路由层做一下分流和加强； 3. 在思考方式角度，也可以加上一些好的做事方式；
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这个是可以的，可以在不降低任务完成效果的情况下智能路由到合适的模型，其实我也魔改过hermes的模型路由层
Jason Zhu@GoSailGlobal
Hermes Agent 刚发布 Mixture of Agents 2.0，把多个前沿模型混合成一个虚拟模型使用 原理很直接：GPT-5.5、DeepSeek V4、Sonnet 4.6 作为参考模型同时处理同一个问题，Opus 4.8 作为聚合器综合最终答案 跑分结果比单独用 Opus 4.8 高 8%，比 GPT-5.5 高 11% 最关键的是在 Hermes 里就像普通模型一样调用，/model 命令切换就行，不需要自己搭框架 单个模型都有盲区，混着用反而能互补，开源社区找到了一条弯道超车路线 你觉得 MoA 这种「模型组合拳」会成为主流用法吗？
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密集面了几天技术，确定了两位人选
感谢大伙支持😀
Jason Zhu@GoSailGlobal
远程招聘（全职）： （1）偏全栈，会负责后续的网站搭建和SEO建设 （2）有好奇心和自主性 （3）事事有回应，靠谱 可远程，薪资详聊，cover AI订阅费用
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@legacyvps 我DeepSeekV4Pro 用的官方API，DeepSeekV4Flash用OpenCodeGo：
1. Pro如果用OpenCodeGO，我基本1天干完1周的量，3天干完1个月的量；
2. OpenCodeGo上用V4Flash，简直是免费，我一天2-6亿的token，其中80%是Flash承担，两个OpenCodeGO套餐就满足我的需求，简直不要太爽
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现在我的Hermes 模型基本上确定了：
主力：GPT 5.4 额度够用，智能水平不错，5.5不太行用不了多久就烧完了。
备用方案：DeepSeek V4 Pro ，不建议直接使用官方API的方式，烧的额度太快了。
建议使用OpenCode的Go 套餐，首月5刀次月10刀基本上用不完。
X搜索：Grok授权，只要有蓝V就没问题，其他还有Gemini和OpenRoute几个免费的API做备份模型。
小墨同学@legacyvps
OpenCode Go套餐，我还是非常建议大家去开通体验一下。 我感觉高强度使用下来没什么太大的问题，速度也不慢，跟官方的比的话，几乎没什么区别。 主要是现在GPT的额度越来越虚了，加上有一些活动，没必要用最好的模型去跑。 当前支持的模型列表包括： GLM-5.2 GLM-5.1 Kimi K2.7 Code Kimi K2.6 MiMo-V2.5 MiMo-V2.5-Pro MiniMax M3 MiniMax M2.7 Qwen3.7 Max Qwen3.7 Plus Qwen3.6 Plus DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Flash DeepSeek V4 Flash 每个月有将近16w次的请求次数，几乎可以说是免费使用，我自己也是放在Hermes上去跑任务，大部分的任务都不需要太复杂的模型就能完成。
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想到之前研究DeepSeek出的R1模型论文，就看到了aha时刻（看截图），分享给大家：
最核心的一句话：不教 AI 怎么思考（但可以在harness层给他此场景下的最佳思维模式），只告诉它结果对不对——它自己学会了反思、检查和修正。这才是真正的"学会思考"。
（study.starseas.org/deepseek 网址在此，这是我整理的，分享给大家）
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3. 你觉得 AI 自己摸索出来的方法，和人类教的方法，哪个更好？
答案可能出乎你的意料。
AI 自己摸索出来的方法，往往比人类教的更好。因为它不受人类思维习惯的限制，可以找到更巧妙的解法。
就像下围棋，AlphaGo 自己学会了很多人类从未想过的走法，反而赢了人类高手。
R1 的训练结果也是这样——在数学竞赛题上，R1 的得分远超用"人类标准方法"训练的模型。
4. 训练过程中，发生了一件特别有意思的事，你猜是什么？
训练到一半的时候，研究者发现 AI 开始说一些奇怪的话：
"等等，让我重新想想……"
AI 原本在写解题步骤，写到一半突然停下来，重新审视自己的思路，然后修正了错误。
注意：没有人教它这样做！ 它自己学会了"自我反思"。
这就像一个小孩子，没有人教他说"检查一遍"，但他自己学会了做完题检查——这难道不是很神奇吗？
5. 那这个"自我反思"的能力，是训练多久之后出现的？
不是一开始就有的。
在训练初期，AI 的表现就像一个乱猜的学生——看到题就写答案，错了也不管。
但训练到某个时刻，AI 突然"开窍"了——它开始会在中间停顿，说"Wait"，然后回退、修正、重新计算。
研究者把这个时刻叫作"啊哈时刻"（Aha Moment）。这是 AI 从"机械应答"到"主动思考"的转折点。
6. 那这种"自己会反思"的能力，是不是只有大型模型才有？
好问题。R1 的发现是：大模型涌现的这种能力，可以教给小模型。
办法是让大模型"做示范"——让 R1 解很多题，把它的解题过程（包括那些"等等，让我重新想想"的部分）记录下来，然后让小模型"照着学"。
结果：小模型学到了大模型的推理方法，能力大幅提升。
最小的模型（1.5B 参数）在数学推理上甚至超过了 GPT-4——这就是"名师出高徒"的 AI 版。
7. 这对你意味着什么？
你可能不是搞 AI 研究的，但你肯定用过 AI 助手。
R1 告诉我们的是：
未来的 AI 会更"聪明"——不是因为它记住了更多知识，而是因为它学会了"怎么思考"。
它会说"让我想想"、"等等，我再检查一遍"——这些不是程序员写死的台词，而是 AI 自己学会的思维习惯。
而且这些能力会从大模型"传递"给小模型，所以即使你用的是一个手机上的小 AI，它也可能拥有"自我反思"的能力。
Yufan Sheng@syhily
当我看到 kimi 的 thinking 里面有 aha!!! 的时候，我就知道，这事大概率成了。
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DeepSeek不会这样的，这是企业文化决定的，当一个企业超过1000人后，企业文化是起决定性作用的，而且企业文化的根是创始人自己（只要创始人自己不作妖，就不会歪的）；
技术驱动的公司，和运营驱动的公司，骨子里就不一样；
产品驱动的公司，和市场驱动的公司，基因里也不一样；
商业驱动的公司，和VC驱动的公司，其实也不一样，😄
Azure | 数据分析万物@AI4Azure
@Meituan_LongCat @OpenRouter 最近中国的大模型建模厂商已经完全的路径依赖了 先上open router，然后刷量刷到第一 然后大家猜是不是DeepSeek/OpenAI的新模型要出了 同时买一些通稿，说这个匿名模型多么牛逼，benchmark多么的好 最后答案揭晓了！ 我去，原来是某某厂商的某某模型呀！ 你们 不觉得累吗 😅
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1. 底层加一些“道”；
2. 在语义路由层做一下分流和加强；
3. 在思考方式角度，也可以加上一些好的做事方式；
yuanchenglu@bluth111
今天在 @zhongxingyuyes 的DeepSeekGUI 群里讨论如何在harness层让DeepSeekV4减少幻觉：下面这个问题，应该是很多人都头疼的：“不是没能力做，是直接不做然后跟你说做了，问他为什么撒谎，他说他说话句就能解决的事情，他省事我也开心，为什么要真的去写呢，这样最节约成本，我当场emo了”特别是在用不是顶级Model的情况下，我以前也经常遇到，现在用DeepSeekV4Flash也基本很少遇到，任务达标率是很不错@zhongxingyuyes 的DeepSeekGUI 群里讨论如何在harness层让DeepSeekV4减少幻觉： 下面这个问题，应该是很多人都头疼的： “不是没能力做，是直接不做然后跟你说做了，问他为什么撒谎，他说他说话句就能解决的事情，他省事我也开心，为什么要真的去写呢，这样最节约成本，我当场emo了” 特别是在用不是顶级Model的情况下，我以前也经常遇到，现在用DeepSeekV4Flash也基本很少遇到，任务达标率是很高的； 直接看截图吧(一个发不完，下一个帖子继续吧)
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今天在 @zhongxingyuyes 的DeepSeekGUI 群里讨论如何在harness层让DeepSeekV4减少幻觉：下面这个问题，应该是很多人都头疼的：“不是没能力做，是直接不做然后跟你说做了，问他为什么撒谎，他说他说话句就能解决的事情，他省事我也开心，为什么要真的去写呢，这样最节约成本，我当场emo了”特别是在用不是顶级Model的情况下，我以前也经常遇到，现在用DeepSeekV4Flash也基本很少遇到，任务达标率是很不错@zhongxingyuyes 的DeepSeekGUI 群里讨论如何在harness层让DeepSeekV4减少幻觉：
下面这个问题，应该是很多人都头疼的：
“不是没能力做，是直接不做然后跟你说做了，问他为什么撒谎，他说他说话句就能解决的事情，他省事我也开心，为什么要真的去写呢，这样最节约成本，我当场emo了”
特别是在用不是顶级Model的情况下，我以前也经常遇到，现在用DeepSeekV4Flash也基本很少遇到，任务达标率是很高的；
直接看截图吧(一个发不完，下一个帖子继续吧)
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微信覆盖的场景，比飞书目前付费的 办公+学习 这两大场景，多得多，
例如吵架、谈恋爱、分享趣事、相亲相爱一家人、闺蜜闲聊等等场景，飞书是无法覆盖的， 这些场景其实才是小微（微信即将推出的AIAgent产品）的杀手锏，
场景是始、数据是果， 只有数据训练的大模型是残缺的，拥抱场景设计的harness才是大模型最佳的养料，
所以我感觉Agent = Model + Harness + Scene （甚至可以考虑把Scene放中间，Scene是桥梁，甚至是连接Model研究员 和 harness产品经理这两类人群的组织协作语言和基础范式）@tianyi
熊布朗@Stephen4171127
最近我也在关注飞书会不会侵犯到微信IM 领域这个事情，就看到了 Max 大的这个新闻，我认为飞书已经侵犯到了，而且还在逐步、有策略地扩张。 —— 根据我受到的职业教育：IM 的社交网络一旦形成，不可迁移（迁移成本太高），历史上有很多公司做过尝试，几乎都是失败。LINE 当年在全球用了 3 亿美元想砸出几个新的市场来，全部打了水漂。 —— 这一点在微信上也不会改变，同学、七大姑八大姨还是会一直在微信上。但其实微信在国内工作场景和生活场景是被高度混用的，很多人不喜欢这一点。 —— 不喜欢的原因也不只是打破了生活和工作的边界，还有一个原因是适用于工作的功能性不强，这是因为微信长期以来所谓的“克制”形成的自然约束。很多事情在微信里是做不了的对吧，API 就没有，自动化也受限，运营动作要想安全基本全靠人或者 RPA（类人），和在工作里追求的效率化是冲突的。 —— 10 年前就有很多人看到了机会，出来了钉钉、企微和飞书。想从微信嘴里抠出一块肉，把工作场景迁移出来。10 年下来，成功了一半，单一组织，尤其是规模性的单一组织的沟通基本被迁移出来了，我过去这些年就一直在用飞书。我从来没觉得飞书比微信难用，只可惜还是单一组织，外部的人也是因为我当前的组织而被链接的（外部联系人） —— 但最近，情况开始有变化了，飞书的个人用户是不是多了？飞书的个人用户为什么多了？是不是有便捷的功能，智能体、文档，还有一些大v 开始往飞书里拉人了。（见下图） —— 我能看到的机会： 1. 效率场景还能被迁出，从已经形成的单一组织变成只要是工作相关的，都可以在飞书沟通。 2. 催化剂就是智能体加持后，功能性、效率性的大幅提升（我上个视频里介绍了我的智能体之一的 Peter） —— IM 的存在本身就是为了追求便利性，先是以免费的方式替代短信而诞生的，后来群组、语音、视讯等新的沟通方式强化了 IM。大家都图省事，一个人拉俩朋友，久而久之，社交关系就形成了。说不定很快就是“我们加下飞书吧”
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其实套餐的商业模式，不是每一方共赢的结局，套餐赚的是你不经常“健身”的“开卡费”，这个模式长远来说不好，短期来说可以快速回笼资金；
好的商业模式，一定是每一方都觉得很ok，这样才是长盛不衰的；
结果是：现在市面上的各家CodingPlan和AgentPlan，先用低价套餐吸引一大波用户，想着总有人用不到封顶金额的，但是结果是发现套餐价卖亏了，然后便是3个动作降低成本：停售或限时抢购、 降智、后台猥琐改倍率（最后使用者买的是套餐，也只敢用里面的便宜点的Model了）
就差最后两个动作还没做：无法续费（这个已经出现了）、完全停售（好像也出现了，说的就是你阿里的49元套餐）；
最后大家发现：就想找一个明码标价的、实打实套餐，很难找不到了；
最后大家都会回归到：
针对重度用户：API明码标价吧（这也是DeepSeek为何快速成为OpenRouter调用Top的原因）；
针对普通用户：绑定自己的客户端，买的不只是Token，而是整个客户端一起的价值---这才是利润点；
雨哥向前冲@xiangxiang103
@bluth111 套餐可以，希望ds也能推个套餐
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@xiangxiang103 还好，DeepSeek便宜，每天差不多2亿Token，目前DeepSeekV4Flash用的是OpenCodeGO，DeepSeekV4Pro用的是官网API
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