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@Kamiimeteor #2
1 )还真不是,我看过 cc 和 codex 都是 md 文件并且收拢在一个统一的文件夹下,codex 是 memories ,claude 是项目下每项目一个 memory 文件/文件夹,迁移其实没有什么难度,最麻烦的情况下也只是拷贝然后直接让 cc 或者 codex 自己迁移到自己的 memory 里去,当然如果有一个一键迁移的工具是更好的
2 )这个可以商榷一下,如果你要特别精炼的,那确实不是,但是我看了我自己的长期 memory 记录,他们是关于架构设计故障排除故障调查方向这些记录,如果你不要求特别精炼那么这些 agent 自带的 memory 实际够用了
3 )关于去年那个太久以前看的具体名字忘了,对不起
这个 3.我还是能回答的:
cc 和 codex 现在标配的 memory 系统,做的就是这个事,另外我去年看有人做过类似的,也是从 sessions 里蒸馏你自己的经验记录(在 cc 和 codex 上线 memory 之前)
我刚好在搞一个 greenfield ,然后最大的感受就是用 max ( ultra 模式)根本推不动任务,任务规划了总共 10 个阶段,花了 3 天时间(实际运行时间)才推到第四个阶段还没搞完。而且还全靠 tibo 前几天疯狂 reset ,因为 20x 连一天都撑不住。
最后选择 high + xhigh + medium 组合才推进快一些。
kimi 默秒全,
不过 gemini 最近怎么简陋成这个样子了,之前出的时候不是还很有品味的么(好久没用了)
gpt live,直接聊天,让他当我秘书,还能进行讨论,
如果事后真的觉得有用就跟正常 gpt 聊天一样让他给个总结报告
我倒是无所谓,文章讨论能有观点或者启发新想法的话读什么不是读? ai 生成的天然低人一等么?
另外 vibe codex claude 这些算是尝试新工具的交流,我是这么理解的
5 days ago
Replied to a topic by x177plus 程序员 现在哪个 ai agent 性价比比较高
opencode 吧,可配置性强,本体很轻量化,然后需要搞大型项目还有和他配合的重型 harness omo 。
pi 比较适合二开,直接拿来当 agent 用没那么开箱即用
应该强调重点的,小故事可以放到后面讲,
现在市面上这一类的 workflow / spec skills 太多了,你得主要强调在哪个场景下区别是什么,优势是什么,在哪个模型体系和 agent 下效果最好,测试结果是什么,再来讲原理(比如至少除了 openspec 之外,拉个表对比一下 matt pocock 的 skills, superpower 之类的主流 workflow )。
另外我个人觉得你的概念其实更偏向 loop engineering ,harness 应该是更广的一个概念, 当然这个也没有定论每个人都有自己的看法
他好像有送 free 的
reddit 上我看很多人也在讨论这个,特别是 5.6 的 over engineering 倾向,好处就是你说的基本不需要交互了,只要主要目标没有错,他自己会不断验证迭代,坏处就是他会不断的叠加任务,你会看到 12 个小时前是 1/5 任务,12 个小时后依然是 1/5 ,但是任务目标实际已经变了

我现在每天用完一个 20x 然后等重置,感觉 codex + 5.6 和其他家思路完全不同了,
其他家现在还能算 copilot ,定位都是辅助或者结队完成任务,codex + 5.6 sol ultra 完全变成上司和下属模式,一个任务要耗费几天才能完成,但是每次 deliver 都是成品,换言之就是你的任务目标范围越小,回报就越低(因为小任务他也是这套模式折腾),反而是一次性一整套完整的架构,完整重构,完整的产品的回报才高
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