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今天帖子：@rohanpaul_ai（Agent 原型），@dotey（Agent 原型）。并行还有 @shmidtqq、@rakyll、@QuantumTransf。有做法的优先，纯热度往后放。
OpenAI announced on its official doc page that it will make ChatGPT and Codex draw from 1 shared token allowance on Plus, Pro and Business plans. The change starts in December, when OpenAI moves the agentic features of
baoyu-design 增加了局域网内的团队共享功能，现在你的设计稿做好了，或者slides写好了，可以在局域网内分享，生成一个内部 IP 地址加端口的 URL（注意防火墙设置），让你的同事、老板也能对你的内容进行编辑、评论，并且实时同步。 安全性也不用担心，所有数据都在你本机，你可以控制分享的权限级别：只读、评论、编辑，并且可以随时修改权限设置。 deepseek harness 的插件也同步更新了，一样支持这个功能。 最新版
This is getting out of hand: 12 AI agents just hunted down a production bug across 2,418 files and the fix was exactly 1 line of code The bug report was simple: "users get logged out at random." A senior dev spent 3 day
We are building AX to be a Kubernetes for agents to be able to manage other agents. Our assumption is workloads will be provisioned and managed primarily via other agents not by humans. Agentic loop is the new job contro
我其实不看好 deepseek harness 新提出的这个 Super-Agent 我认为里面混杂了过多的 idea，以至于无法挑出来说哪些带来了 performance 的提升，哪些是负收益，有一种 idea 清仓大甩卖的感觉 具体哪里不看好，我之后会再发一篇文章/推文说说，总之我认为 Router + Worker 的架构不太可能是 best practice 如果你还不知道我在说什么，对于一个很简单的交互，为什么我要走 inpu
🔥人才是Agent最大的瓶颈！DeepSeek用Harness把Session工具重构成“持续干活的同事”！ 梁文峰点破关键：模型越来越能独立干复杂活，Agent瓶颈正从“模型能力”转向“人的注意力”。 一个人通常只能同时跟进3～5个活跃Session。多任务并行时，用户还要不停切换会话、同步上下文、协调任务，人，成了最大限制。 DeepSeek的解法：让Agent摆脱单次对话，变成持续在线、能主动干活的协作伙伴。 核心设计拆解
Codex的额度又烧光了，先别摸钱包，有条不花钱就能拿双份额度的野路子。 全靠一个东西撑着，DevSpace： 1️⃣ 说白了它是自己搭的MCP server，本地项目文件稳稳当当地递给网页端GPT 2️⃣ 网页端chat跟Codex各算各的账，差不多两倍的量就这么薅到手 3️⃣ Codex耗尽了就挪去网页端接着写，一直用Sol也犯不着慌 GitHub照样能挂上，改代码走分支和PR。文件、终端、密码都留在你自己手上，第三方那边一点
Day 12 of our 'Test in Prod' Series: We just shipped the InstaBox Agent Toolkit: CLI, Skills, and MCP. 1. CLI + Skills: the CLI does the work, and skills teach your agent which commands to run and when. 2. MCP: docs t
今天 RSS 推了一篇 Sean Goedecke 的文章《You can just ask AI to do things》，看了一眼觉得挺有趣。 他在文里列了自己主要让 AI 帮他做的 7 件事：起开发服务器；用 curl 跑请求；部署后盯指标和日志；开子 Agent 找别的模型要第二意见；每天早上 6 点先让 Agent 过一遍未读消息；让它把自己配置好（日志、监控、Slack MCP、写技能）；管理自己的会话（清掉 24 小时
You don't need to click around in the InstaBox dashboard all the time. Just ask your agents to do things. - Set up CLI + Skills: $ npx instabox@latest - Set up MCP: $ instabox mcp init claude More details: https://inst
Elysian往世乐土，发布了。 希望可以有个Star和转发。 https://elysian.elydora.com https://github.com/ELY-Open-Source/Elysian 我一直在思考一个事，如果我们把Agent记忆，当做游戏卡带来进行储存，需要的时候调用固定片段的记忆，会怎么样。所以，我做了Elysian往世乐土。 "我可以不知道钥匙在哪，我老婆知道，那我只要问我老婆就行。" 通过mcp和hooks安
DeepSeek Harness 发了一篇 Super Agent 的探索，核心可以总结为一句话 “Session 应当是系统的实现细节，而不应是用户的认知负担。” 探索通过 SuperAgent 这样一个 Router 层来实现去 Session 化，人类感知到的永远都是一个 Agent，这个 Agent 持有所有的上下文，我一直觉得手动管理多 Session 只是面对 LLM 的特性、上下文消耗的妥协，去 Session 化一定
选模型这个动作正在消失。 头部 coding harness 的用户面只剩 Standard/High/Max 这类档位，用哪家模型怎么路由，收进产品内部当实现细节。 模型间只剩价格和速度差时，让用户记模型名就是转嫁复杂度。 档位是按任务难度分配高质量 token 的预算旋钮，自动挡是方向。
Fusion 把挑模型收进入口层，用户面只剩档位，没人该记模型名，这是 harness 该有的样子。 但档位开错账单先翻车，说明路由权上收了，成本责任没上收。自动替你选模型，就得把预算也管住。 入口层卖调度，得连可预测的账单一起卖，不是盲盒。
💯 A major shift toward proactive, always-on, goal-oriented agents is starting now and will gain momentum over the next few months
这次给 Deepseek Harness 做的这个新插件 dsh-guizang-design，旧的 PPT Skill 也进行了很多优化。 如果你已经安装过其中的几个 Skill 的话，建议更新一下 这个插件内置的几个 Skill，比如 PPT Skill、社交媒体卡片 Skill 都获得了更新。 比如 PPT Skill 那个杂志风格的 WebGL 背景加回来了，而且大幅优化了性能，不会再因为这个东西变得卡顿发热了
做了一个 DeepSeek Harness 插件，现在 Claude Design 可以运行在 DeepSeek Harness，并且可以方便的标注、评论修改。 DeepSee Harness 确实越来越优秀了👍 @tianyi 插件地址：https://github.com/JimLiu/baoyu-design/tree/main/dsh-plugins
写一个 dsh plugin 比我想的要简单一点，把官方文档给 Opus 5.5，提出我的要求就可以完成了：https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/develop/basic/
DeepSeek Harness 版本更新太快了。 让 Codex 写一个定时任务，检查版本更新后自动升级插件，哈哈哈。
AI 变强后，安全问题好像越来越严重了，有点可怕啊。 像马斯克说：每天都是0day！ AI Breakfast 一篇文章写到，一个研究者分析了 725 万个 Gitee 仓库。 平均每 275 个仓库就能找到一个云资源或大模型的 API key。 币安黑客攻击时间在 X 上也沸沸扬扬。 GitHub 提到9 月的 pull request 里，超 40% 是智能体写的，AI 写的代码，人根本审不过来。 AI 替代执行，但人没
启师傅对我的期望是干翻微信。 怎么干翻？从招到狠人开始。 跪地招人：Agent Harness、Rust IM Core、设计师们。有在找工作的同学，投递至 cromma@laper.ai
Another reason why you wanna use your own harness and not one where companies change what you can or can’t do at will. https://t.co/eX9uv6spfR
OpenAI Dots 产品形态很需要，但智能程度真垃圾，还说背后用的是 Astra 模型。 同样一个 Computer Use 任务在 Project 的 Session 就能顺利完成，而 Dots 就搞不定。 赶紧优化打磨吧，有点拉胯。 不过，每天让它查下 Github PR 和 Obsidian 插件下载量还挺方便的。
我们应该为传统 SaaS 增加 AI 辅助功能，还是大胆尝试直接基于 AI Native 重构整个企业软件系统？ 我想这则消息给了我答案：企业自动化公司 Serval宣布完成 1.5 亿美元 C 轮融资，估值达到 30 亿美元。Serval 让企业员工通过自然语言描述需求，再由 AI Agent 构建可执行的业务自动化流程。 AI Native 软件的机会，可能不只是开发一些全新的 AI 工具。更大的市场，也许来自重新实现那些昂贵、