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1️⃣ 上下文压缩：以前重构老项目要切片喂代码，现在把整个仓库扔进去，它能精准理解模块依赖。 2️⃣ 看图即代码：随手在纸上画个 UI 草图拍给它，直接吐出 80% 能用的前端原型。 3️⃣ Windows 党福音：这次专门优化了 Win 10/11 环境，CLI 在本地跑得很顺，不用再羡慕 Mac 的终端体验了。 跟 Claude Opus 4.5 相比，Opus 在复杂架构思考上可能稍深一点，但 GPT-5.2 赢在速度快、能自动写测试提 PR。 #AI工作流 #独立开发 #效率工具 #GPT5 #数字游民
每天 5 分钟，从写第一行 YAML 到部署生产级 Agent，这是目前最丝滑的「实战路书」。 我跟着跑了一下，几个感触很深的点： 1️⃣ 门槛极低：Day 2 我只写了个配置文件（YAML），一行 Python 没动，5 分钟就跑通了第一个 Agent。比起以前自己搭 LangChain 环境，这个 ADK 框架确实省心。 2️⃣ Gemini 3 的 Computer Use：这个功能我最近在用来处理发票报销。它能直接「看」懂屏幕、点按钮、填表单，专门对付那些没有 API 的老旧网页，比我以前写 Selenium 脚本维护起来轻松太多。 不是玩具：它是奔着 Production 去的。特别是 Day 7 的「自主纠错」，Agent 写完代码还能根据报错自己修，我在本地测下来，感觉它越来越像个靠谱的初级程序员了。 #GoogleCloud #AIAgent #独立开发 #Gemini3 #技术教程
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。
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。
