Keane

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チェックで読み取った直近のオリジナル投稿のうち、表示回数が多い順。

1. K

   Keane@keane42443

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   DeepSeek Harness的判断是一个人最多同时盯 3 到 5 个 session。 单个任务卡在模型能力，多任务卡在人的注意力。 然后现在模型能力够了，注意力成为瓶颈，就需要新的工程解法。 然后这个解法很多人都在做：有一个agent项目经理，只接需求、分活，自己不干活。员工各管一摊，后续反馈直接到员工手里。就是orchestrator模式。 但 orchestrator 只解决了谁来干活，没解决项目的记性放哪。 文章后面自己也承认：跑上几个月，长期记忆会变成主要瓶颈。 Orbital 也有项目经理，但它的责任不只是派活，而是把每个agent的活…

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   2026年11月2日エンゲージメント率 2.3%
2. K

   Keane@keane42443

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   福滤娃这个东西好啊，上次看到大黄老师屏幕上的这个流量增长标还以为是x 高级会员的插件 结果是自己做的开源项目，好用好用，蹭热点起号好工具 github.com/realchendahuang/feedsieve

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   2026年11月1日エンゲージメント率
3. K

   Keane@keane42443

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   我一直都极其不理解什么叫做self-improving harness。提升的只是重复的任务。 除开定时任务，用户在workbuddy和claude code里能有多少agent任务是重复的... 今天整个表，明天调研整个ppt啥的...费那么大劲improve个啥呢

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   2026年11月1日エンゲージメント率 2.4%
4. 今日のベスト投稿

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   Keane@keane42443

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   刚看到一篇论文，把我一直想讲但是苦于没有证据的事情，用数字讲清了。 两个agent轮流跑同一个项目，换人的时候会话上下文全清掉，只留盘上的文件。 结果跑出来的benchmark是78.2% any-medal，比最强开源基线高 8 个点，而且只花了四分之一的时间预算。 论文是这个：https://arxiv.org/abs/2610.13494 跑的MLE-bench 的 75 个 Kaggle 题。 做法就很朴素。agent A 上，做满 k 次实验就停。session 结束，对话上下文全部清掉。agent B 上来，只能读 workspace 里的…

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5. K

   Keane@keane42443

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   因为问ai太方便了，所以我现在所有的知识全部外包给ai了，导致所有的架构设计和产品设计的决策几乎都是实时的。 在几分钟之内让agent给出决策需要的信息，然后花几分钟理解，结合我对项目的整体上下文给出决策。 然后之后什么都记不得....

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   2026年11月2日エンゲージメント率 0%

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