Square
Mengikuti
Populer
Berita
Profil

jolestar

vip
Usia 8.7Tahun
Tingkat Puncak 5
Belum ada konten
0
Mengikuti
7
Pengikut
39
Disukai
Rasanya deepseek juga tidak murah, andalan utama saya adalah gpt 20x dan glm 20x, sementara deepseek-flash terutama digunakan sebagai fallback. Jangan-jangan kedua model ini sering kelebihan beban layanan, sehingga pada akhirnya deepseek yang diam-diam menanggungnya? 😅
DEEPSEEK+1,02%
GLM-5,18%
Saya membaca artikel Ayman Nadeem “Plan Mode Is Dead”. Namun, secara pribadi saya tetap terbiasa meminta Agent membuat dokumen rencana untuk saya lihat terlebih dahulu; tidak harus Plan mode.
Karena satu masalah bisa memiliki beberapa solusi, saya perlu melihat pilihan solusinya, bagaimana ia mengimplementasikan pergantian fitur, menangani kompatibilitas, dan membaginya menjadi beberapa tahap.
Saya ingat pernah suatu kali, karena tidak memeriksa solusinya dengan saksama, Agent membuatkan saya strategi peningkatan progressive rollout yang sangat rumit. Toggle-nya juga bukan statis, melainkan di
post-image
MODE-11,03%
Holon(@holonrun) berawal dari beberapa masalah nyata yang saya alami saat menggunakan AI Agent dalam keseharian. Dari sekadar mainan kecil untuk memenuhi kebutuhan pribadi, sistem ini berkembang menjadi sistem utama yang saya gunakan setiap hari. Namun, masih ada cukup banyak jarak sebelum menjadi alat serbaguna yang matang.
Jika Anda tertarik dengan Agent yang aktif terus-menerus, asinkron, dan digerakkan oleh item pekerjaan, saya sangat menyambut Anda untuk mencobanya dan memberikan masukan.
Menambahkan model keputusan kecil ke sistem penjadwalan Agent
Setelah menguji Jev, saya kembali mengerjakan sistem penjadwalan semantik yang beberapa waktu lalu ingin saya buat untuk @holonrun.
Saat itu saya merombak sistem penjadwalan Holon, dengan tujuan agar Agent dapat berpindah di antara beberapa item pekerjaan seperti manusia: ketika sebuah item pekerjaan perlu menunggu proses eksternal, Agent dapat beralih ke item pekerjaan lain untuk melanjutkan eksekusi.
Namun, saya menemui beberapa tantangan. Setelah menerima sebuah input, sistem sulit menentukan hanya dengan aturan statis:
* Apakah
Agent menulis sebuah skrip dan menjalankannya di latar belakang. Namun, ia lupa menambahkan peningkatan kursor di dalam loop while, sehingga membuat loop tak berujung. Output-nya memenuhi disk, lalu membuat dirinya sendiri gagal berfungsi😅. Hal seperti ini tampaknya juga sulit dicegah di dalam harness.
Salah satu dampak samping dari peristiwa Guo Degang didenda karena mengubah lagu-lagu revolusioner adalah banyak layanan musik yang menurunkan lagu-lagu tersebut, siapa yang bisa menjamin bahwa versi mereka sendiri tidak pernah diubah? 😅
Selama liburan musim panas, saya memasang Coding agent di komputer kedua anak saya dan mengamati cara mereka memainkannya。
Kakaknya punya pengalaman pemrograman Scratch, memiliki ide sendiri, dan pernah membuat beberapa game Scratch yang kreatif. Setelah mencobanya beberapa kali, dia menyerah meminta AI membuat aplikasi secara langsung. Alasan utamanya, hasil buatan AI bukan yang dia inginkan, dan dia juga tidak bisa menjelaskan kepada AI apa yang ada di kepalanya. Selain itu, dia merasa hasil buatan AI bukanlah sesuatu yang dia buat sendiri, sehingga tidak menemukan perasaan berkreasi。
Pada a
Setelah terlalu sering menggunakan AI, saya menyadari bahwa saya jadi tidak terlalu suka berbicara, termasuk di internet—sudah lama saya tidak menge-tweet.
Dulu, saat masih memprogram dengan cara lama, terlalu banyak menulis kode membuat saya merasa sesak, jadi saya biasanya menulis artikel atau mengobrol di grup. Namun setelah menggunakan AI, menulis kode sudah terasa seperti mengobrol, seolah kuota output saya sudah habis dan saya tidak lagi punya keinginan untuk menghasilkan output.
Saya juga sudah tidak sabar mengobrol dengan orang lain. Baru mengobrol dua kalimat, saya sudah ingin berkata
Model sering kali membuat kesalahan saat menggunakan rg, tingkat kesalahan sekitar 10%, masalahnya terletak pada penanganan rg terhadap -rn yang tidak konsisten dengan grep, model lebih akrab dengan grep, sehingga sering salah. Di era AI, alat baru menggantikan alat lama, seharusnya dapat menerima semua input dari alat lama dengan mulus, terutama alat yang akrab bagi LLM.
post-image
Langganan GPT tiba-tiba dibatalkan oleh Google Play, sekarang di versi Android GPT sepertinya tidak ada pintu masuk langganan? Ada yang mengalami masalah serupa?
holon v0.19.0 已发布
这个版本内置了一套网页界面,同时也重构了底层存储系统,重构了 API 和事件系统,填补了许多 AI 挖的坑。
原来使用的是 JSONL,数据量变大后就很难维护。叠加上 AI 编程习惯是 grep 然后发现没有就加,导致有很多 API 和事件冗余。
于是全部迁移到 sqlite 数据库中,结果没想到数据积累到很大,数据库超过了 4G,遇到性能问题,于是继续优化,现在这个版本算稳定了。
欢迎大家尝试,网页界面略微简陋,但 holon 的模式是同一套接口,支持 tui 和网页界面,看到的 agent 视图是一致的。
apakah perangkat token codex tiba-tiba meminta verifikasi nomor telepon saat login? dan juga menemukan bahwa nomor telepon openai tidak bisa ditemukan di pengaturan akun? sepertinya tidak ada tempat untuk mengubahnya.
Agent membutuhkan kumpulan alat dasar seperti apa
Melihat semua orang membahas masalah kumpulan alat Agent—apakah cukup hanya menyediakan shell saja? Setelah membuat holon, ternyata tidak semudah itu.
Baca: Mengapa meninggalkan Read/Glob, dan sepenuhnya menggunakan shell
Kumpulan alat holon telah diubah beberapa versi, akhirnya membuang alat khusus seperti Read (membaca file) dan Glob (pencarian pola) yang disediakan Claude Code, semua pembacaan dan pencarian dilakukan melalui shell. Ini sejalan dengan jalur Codex—ExecCommand-nya satu paket, membaca file cukup pakai cat, mencari kode pak
Berikan sebuah milestone pada rencana Codex, lalu terus masukkan issue ke dalamnya, maka ia akan terus bekerja. Sayangnya, kecepatan saya memasukkan issue tidak bisa mengikuti kecepatan yang ia capai😅
Setelah sering berkomunikasi dengan GPT, saya jadi terbiasa menggunakan kata "menutup" ini. Setelah menyelesaikan beberapa tugas, tetapi masih ada beberapa hal kecil yang belum selesai, saya memberi tahu dia untuk menutup sisa urusan, rasanya sangat alami. Saya bahkan lupa bagaimana saya mengungkapkannya sebelum tidak menggunakan kata menutup ini😅.
Bagaimana kata-kata ini bisa masuk ke dalamnya? Meskipun GPT 5.5 sudah cukup hebat, munculnya masalah seperti ini selalu membuat orang meragukan keandalannya😅
Batas mingguan Codex Plus hampir habis, banyak jendela yang tidak ditutup dalam waktu lama menyebabkan iTerm menghabiskan puluhan GB memori, dan disk juga penuh karena Agent membuat worktree penuh, terus-menerus muncul jendela pembersihan. Jadi terpaksa restart komputer, buka Codex untuk membersihkan sisa ruang disk, berencana memberi diri sendiri libur. Tapi ternyata Codex mengatur ulang batasnya!!😅
post-image
Di era Pengkodean AI, kebiasaan pemrograman yang baik tetap penting
Belakangan ini saya sedang membuat sebuah benchmark Agen, dan menemukan bahwa tidak cukup sederhana menilai tingkat kompleksitas tugas pemrograman terhadap AI dari sudut pandang pengembang.
Misalnya sebuah tugas refaktor: memecah sebuah file besar berisi ribuan baris menjadi lebih dari sepuluh modul kecil berdasarkan fungsi.
Tugas ini sebenarnya tidak terlalu sulit bagi pengembang, pekerjaan utamanya adalah memindahkan kode, mengatur imports, melakukan kompilasi dan verifikasi, bahkan pemula pun bisa menyelesaikannya.