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hackyuanV2EX member #239342, joined on 2017-07-09 07:11:49 +08:00Today's activity rank 25952
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有时候不回复是没有铜币了 🙂
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hackyuan's recent replies
3 days ago Replied to a topic by myluke › 职场话题 › 还有合伙人式招聘，这风险也不小 |
全程不用向公司投资、付费、押金，真是太令人感动啦
5 days ago Replied to a topic by yjhatfdu2 › 分享发现 › Jev 基本上就是个纯噱头，本科生课后作业水平 |
Qwen 的宣传口、应用口还是缺乏能力，真的是心目中超好用的小模型了。
6 days ago Replied to a topic by Gu0Qiang › 程序员 › Local-First 的纯静态 AI 工作流工具，如何优雅处理敏感 Key 的本地安全？ |
现在轻量安全就差不多了，AI 时代直接截取你本地的解密模块拿来解密实在太简单的。服务端还有意义，本地...
7 days ago Replied to a topic by tho › 商业模式 › 从市场和资金角度来看，现在创业方向是不是 AI 硬件优于 AI 软件？ |
AI 软件都会被问：面对模型商你怎么办？真的有自己的护城河吗？
7 days ago Replied to a topic by a1oyss0925 › 程序员 › agent coding 多 worktree 管理 agent 资产的正确方式？ |
直接调用 skill 创建 worktree ，顺便把相关资料都带过去，反正 AI 自动优化调整。
不过我现在经常并发多个需求已经不用 worktree ，harness 其实有机制会记住这次变更的相关文件，让它处理相关的就行了。特别大的改动新功能也用不到 worktree 能力，冲突太多。
不过我现在经常并发多个需求已经不用 worktree ，harness 其实有机制会记住这次变更的相关文件，让它处理相关的就行了。特别大的改动新功能也用不到 worktree 能力，冲突太多。
9 days ago Replied to a topic by graetdk › 分享创造 › 烧 token 可视化的桌面篝火（开源&免费） |
@graetdk 请为我可以把你这个集成进我项目的 https://github.com/useLexora/Lexora 作为一个插件，会保留指向
10 days ago Replied to a topic by hackyuan › 分享创造 › [开源自荐] Lexora：一个自我迭代 30 天消耗 50.7 亿 tokens 缓存 93.6% 的 Agent 桌面 |
最新的两个 PR ， [PR120]( https://github.com/useLexora/Lexora/pull/120) 和 [PR121]( https://github.com/useLexora/Lexora/pull/121) 使用梁文谷 V4 Flash 消耗 1.06 亿 tokens 。（ 105721344 / 106459955 = 99.3% 缓存率）
估算编写代码及单元测试消耗 0.5 亿，e2e 测试 + 自动 PR 监听消耗了 0.56 亿。感觉 V4 FLash 编码还行但做 e2e 测试 + 自动 PR 这种行为消耗有点高，出结果也有点慢。
| 任务标记 | 工作目录多空间 | 缓存 |
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估算编写代码及单元测试消耗 0.5 亿，e2e 测试 + 自动 PR 监听消耗了 0.56 亿。感觉 V4 FLash 编码还行但做 e2e 测试 + 自动 PR 这种行为消耗有点高，出结果也有点慢。
| 任务标记 | 工作目录多空间 | 缓存 |
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11 days ago Replied to a topic by hackyuan › 分享创造 › [开源自荐] Lexora：一个自我迭代 30 天消耗 50.7 亿 tokens 缓存 93.6% 的 Agent 桌面 |
补充平台自耗截图： 
25 days ago Replied to a topic by HakuZero › 程序员 › 5X 的 Codex 一天半烧完了，晒晒我的智障多 agent 工作流 |
258K 上下文的这么玩根本玩不了，AI 评审就是智障互相骗，最关键的产品品味、技术架构需要人工判断。GPT-5.6 Sol Max 也不行。
Aug 31 Replied to a topic by ToDayMkCode › 职场话题 › 求 前端怎么转 agent 全干的 |
拿到前端 offer 就去吧，其实进去也不一定继续干前端。
agent 其实也就那样，我从 langchain 、langgraph 学习最后确立直接使用 pi agent 做底座，总的来说和前端、后端把框架需要的东西组装一下没啥区别。只是维持的东西变成上下文，然后更安全的调用。
可以看下我的项目 https://github.com/haohaoxue-site/Lexora ,一开始想做全干，做了个在线文档，然后递进做文档 + AI 。最后全部推翻准备好好做 agent 。但实际意义也不大，只是套个壳而已 😂
agent 其实也就那样，我从 langchain 、langgraph 学习最后确立直接使用 pi agent 做底座，总的来说和前端、后端把框架需要的东西组装一下没啥区别。只是维持的东西变成上下文，然后更安全的调用。
可以看下我的项目 https://github.com/haohaoxue-site/Lexora ,一开始想做全干，做了个在线文档，然后递进做文档 + AI 。最后全部推翻准备好好做 agent 。但实际意义也不大，只是套个壳而已 😂
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