
🎄 谷歌这波「25天 AI Agent 特训」有点东西。

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日本Rakuten集团推出了 Rakuten AI 3.0
,这个日本本土化模型 70B 参数,主打一个「懂行」且「便宜」。 1️⃣ 懂“味”:把一封很含蓄的日语邮件扔进去,它解读出的潜台词比 GPT 更有“人味”。 MoE 架构(类似大脑分区处理)配合本土数据,在处理敬语和文化梗时确实更老练。 2️⃣ 省钱:官方数据是成本比竞品低 90%。如果是跑长文本分析或者搭客服 Agent,这省下的全是纯利润 📉。 虽然目前主要是 API,但官方承诺 2026 春季开源权重。如果你在做面向日本市场的出海应用,这个红利值得现在就去占个坑。 #AI工作流 #独立开发 #RakutenAI #出海工具 #降本增效

现在Gemini网页版创建Gems支持将NotebookLM设置成知识库
了

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
