强烈推荐阅读。 很喜欢其中「回避痛感」这个视角——正好契合我一直持有的「痛苦/摩擦出现的时候才是真正在学习」的观点。两者结合起来,就是认知债务(cognitive debt)。
we're working on a library to abstract over all the llm providers there's very few teams that have dealt with the quirks between providers at the scale we have it's written in effect but will also have a vanilla api progress is in the opencode repo under packages/llm
@badlogicgames:猜猜让整个 openclaw 用户群暴力测试我们 LLM provider 抽象层是什么体验。 看来我现在也算「少数在规模上踩过 provider 差异的团队」了…… > @thdxr:我们正在做一个统一抽象所有 LLM provider 的库。在我们这个规模上真正处理过 provider 间各种怪癖的团队寥寥无几。用 Effect 写,也会提供 vanilla API。进展在 opencode repo 的 packages/llm 下。
The more I replace plans with prototypes, the better the outputs Who'd have thought that low fidelity prototypes were better than walls of spec Oh yeah, the entire industry for 20 years Stop going against decades of knowledge because someone in SF shipped it as a 'mode'
我觉得这简直疯了,整个行业都屈服于超级瀑布式开发。因为你们用大量的 plan、bead 和黑盒工厂做的就是这个。 你们什么都没学到? [引用 @mattpocockuk]: 我越来越多地用 prototype 替代 plan,输出效果越来越好。 谁能想到,低保真原型比一堵 spec 文档墙更好用呢 哦对,整个行业 20 年前就知道这一点了 别因为旧金山某人把它做成了一个「模式」,就去违背几十年积累的知识
@badlogicgames:喜欢分享 agent traces 的朋友们——我刚把我所有的 pi-mono coding agent 会话发布到了 @huggingface,欢迎来嘲笑或找漏洞! https://t.co/0lawUSRLcb 我建议你们也这样做,详见下方 thread。让这成为一个社区协作项目。这是 pi-share-hf 工具: https://t.co/OJsAGevg1L 如果你在做帮助识别 PII/敏感数据的工具,欢迎联系我。分类做得越好,大家就越愿意分享自己的 traces。

我要把一些最丢人的数据放上互联网了。希望不被黑掉。 你也可以这样做!更新了 pi-share-hf,可以把你的 coding agent session 分享给全世界,(应该)是安全的(手指交叉,请完整阅读 README.md)
Anthropic now blocks first-party harness use too 👀 claude -p --append-system-prompt 'A personal assistant running inside OpenClaw.' 'is clawd here?' → 400 Third-party apps now draw from your extra usage, not your plan limits. So yeah: bring your own coin 🪙🦞

🤔 [引用 @steipete]:Anthropic 现在连第一方 harness 也封锁了 👀 claude -p --append-system-prompt 'A personal assistant running inside OpenClaw.' 'is clawd here?' → 400 第三方 app 现在会消耗你的额外用量,而不是套餐额度。 所以:自带 API key 吧 🪙🦞
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