今天收到了 workspace 免费 AI 试用邮件，现在 Google 也就 Nano Banana Pro 能拿得出手。
免费用户还可以在 Flow（ labs.google/fx/tools/flow ） 里调用 Nano Banana Pro ，每天给的额度还算慷慨，生产力作个图足够了。
今天收到了 workspace 免费 AI 试用邮件
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自己设计，也用过不少 harness ，我现在深有体会
。越强的模型越不需要复杂的 harness ，约束的越多反而会限制强模型的发挥，做好简单的熔断机制就行。 相反越弱的模型越需要 harness 去控制模型的方向，所以又引申出一个问题，用弱模型通常是考虑成本。但弱模型成功率低、再叠加一层复杂的 harness ，实际上每次任务跑下来的成本不比强模型低。
Cloudflare 造了个 agent 专属浏览器 Kitesurf
不在本地跑 Chromium，而是跑在 Cloudflare Workers 云端上。 官方宣称，DOM/HTML 提取比 Chromium **省 3-7 倍 CPU 和内存**。agent 不需要标签页、主题，它只要能解析页面就够了。 目前没有开源，在 workers 上部署免费。 🔗 kitesurf.cloudflare.app
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。
