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，帮我把重构耗时砍了一半。 单模型写复杂架构总容易幻觉，最近我试了开源的 Mysti，“多模型互审”的功能，直接把写代码变成了“技术委员会开会”。 原理很简单：让一个 AI 写代码，另一个 AI 专门负责挑刺（Debate），最后综合出最优解。 1️⃣ 真实场景：之前在赶一个支付接口，Gemini 给的方案看似完美，结果被我设为“安全专家”角色的 Claude 指出有一个并发漏洞。要是以前单用 Copilot，这个坑我估计上线后才能发现。 2️⃣ 不花冤枉钱：它不做二道贩子，直接调用你本地已有的 API (Claude/Copilot/Gemini)，对我这种本来就订阅了多个服务的开发者来说，相当于免费升级。 3️⃣ 效率对比：体感上，虽然比单次生成慢个几秒，但因为减少了反复修 Bug 的时间，整体返工率大概降了 30%。 大家现在写复杂逻辑是信单个 AI，还是有人工 Review 流程？ #AI工作流 #独立开发 #Mysti #开源工具 #代码审计
刚发布的 SKT A.X K1，主打一个“大脑子小身板”。 技术很“鸡贼”：用了 MoE（混合专家）架构。这好比公司有 500 个顾问，但每次开会只拉最懂行的 30 个人进场。 韩语语境确实强：用它润色出来的敬语和行业黑话，比 GPT-5 更地道，少了很多“翻译腔”。 定位不同：它更像个“老师傅”，专门用来蒸馏小模型。这意味着以后可能用更低的成本，就能跑出高质量的韩语垂类模型。 #AI工作流 #A_X_K1 #独立开发 #数字游民 #大模型评测
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。
