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MooreAI
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MooreAI
11天前
Sol 6.1 其实就是 5.4 + 蒸馏 Astro,慢就一个字!但是却稳
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MooreAI
11天前
用 6.1 Sol 画了一个 3d 版本的东方明珠塔,我只能用一句“卧槽”形容它 ,比之 opus 5.5 还是差一些,够用但不够精致
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MooreAI
11天前
6.1 Sol 相当于小 Astra,设计方面比 Opus 5.5 / Sonnet 5.5 差一些,但更便宜。追求质感 用 opus 5.5,追求日常用 6.1 Sol

价格更便宜,适合干活:0.1 美刀缓存读, 2美刀的输入,10美刀的输出
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MooreAI
12天前
GPT 最喜欢过度设计和护栏了,每当你完成功能后,会发现护栏多、代码分叉多、一份能力跑多个地方。还有旧的无用的失效过期历史还在兼容。功能能跑,但是token消耗高出刚开始的几倍。

最好的方式,就是在规划的时候,提前把这些规划好,修改功能完成以后说:本次任务完成后,给我本次任务完成前后的流程图对比。来看看是不是多干活了。

还可以加一个SKILL来做规划,提示词如下:
## 目标

[填写要解决的问题、期望结果和具体要求]

根据现有项目,为上述需求设计一套可以直接用于开发实施的改动方案。

要求:

- 完整覆盖本次需求;
- 只包含实现需求所必需的改动;
- 不扩展无关能力;
- 不直接编写实现代码。

## 输入依据

以我提供的需求、项目结构和现有代码为准。

- 先检查需求前提、现有实现和依赖关系。
- 不凭空假设不存在的模块或能力。
- 影响方案成立的信息缺失时明确指出;不影响结果的细节自行合理处理。

## 范围与边界

- 只调整实现本次需求所必需的内容。
- 未被本次需求影响的行为、接口和模块保持不变。
- 不为未经确认的未来需求预留扩展。
- 不直接编写代码,只输出方案设计。

## 设计标准

- 流程保持单向依赖。
- 模块可以独立测试。
- 对外接口保持最小。
- 遵循 SRP、OCP、ISP、DRY、KISS、YAGNI。
- 避免过度代码、重复抽象和没有实际收益的护栏设计。
- 优先复用现有能力;只有职责或依赖确实不同,才新增模块。

## 方案取舍

存在多种可行方案时,优先选择:

1. 改动范围最小;
2. 与现有结构一致;
3. 依赖和状态流向清晰;
4. 容易测试和回滚;
5. 代码与认知成本更低。

如果这些标准发生冲突,说明取舍及影响。

## 输出要求

只输出与本次任务有关的内容。

### 1. 项目结构变更

用项目树标注涉及的文件或模块:

- `[新增]`
- `[修改]`
- `[删除]`
- `[不动但受影响]`

每项用一句话说明职责,不罗列无关文件。

### 2. 流程与改动点

使用流程图:

- 先画主流程,标出本次改动位置;
- 再展开确有必要的子流程;
- 标明数据、状态和依赖的流向;
- 不展开没有发生变化的内部细节。

### 3. 文件与模块调整

按以下顺序说明,并以列表的方式呈现,只保留本次实际涉及的项目;没有的项目不要写出来,不要虚构设计:

- **共享状态**:哪些状态跨模块使用、由谁持有、由谁修改,为什么需要共享。
- **共用组件**:哪些能力被复用、复用方有哪些,为什么适合共用。
- **新增模块**:新增什么、负责什么、为什么不能放进现有模块。
- **修改模块**:修改什么、原因是什么、影响哪些调用方。
- **删除或收缩模块**:删除或缩减什么、为什么已经不需要。
- **接口变化**:新增、修改或删除哪些公开接口,以及调用方如何调整。

### 4. 本次方案自检

只检查本次新增、修改、删除的内容,以及被这些改动直接影响的现有模块,不审查无关代码。

检查本次方案是否:

- 引入了超出需求的模块、抽象、接口或防御逻辑;
- 产生新旧流程并存、逻辑失效或行为冲突;
- 增加不必要的跨层调用、双向依赖或模块耦合;
- 造成共享状态归属不清、隐式修改或跨请求污染;
- 新增与现有实现重复或高度相似的代码;
- 违反 SRP、OCP、ISP、DRY、KISS、YAGNI;
- 遗漏旧入口、调用方、测试或配置的同步调整。

只报告实际发现的问题。每项说明:

- **位置**:涉及哪个文件、模块或流程;
- **问题**:具体哪里不合理;
- **影响**:不调整会发生什么;
- **调整**:最小修改方式。

如果没有发现问题,写“本次方案未发现上述问题”,不要虚构风险

## 验收标准

方案应满足:

- 每项需求都能对应到具体流程和文件改动;
- 每个文件改动都有明确原因;
- 状态归属、依赖方向和公开接口清晰;
- 没有纳入本次需求之外的改造;
- 开发人员可以据此直接开始实现。
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MooreAI
19天前
jev热度很高,实用场景非常丰富,我尝试了在不同场景下验证,成功率比 ds v4.1 会低一些,成本会小一些。但是从业务整体角度来说,并不是最优选。特别是在业务场景下局限性较大(普遍适合非常稳定的场景,比如稳定的模板和意图路由),需要 LLM 进行兜底。有时候可能还不如直接LLM执行多判断多批次。

比如说我在日常采集场景下:我对结果要求比较高,中间过程如果使用 jev 大概每千条提效 8% 左右,但换来成功率和质量的降低。虽然成本下降了一些,相当于原来要1美刀,现在可能只有0.1 美刀左右。但是 1 美刀和 0.1 美刀对我而言,不会造成较大的成本波动。

但是 jev 这个场景的需求是非常需要的,可能过1~2周就会有大模型推出来,非常期待。
01
MooreAI
20天前
opencode go 使用的 glm-5.3-flash和 deepseek flash v4.1 与官方比真的是差太多了

1:不说人话
2:遵循指令度比较弱
3:编码能力远低于官方正常水平

只能说拿来做日常批量任务确实是比较省,用来coding还是有一段距离
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MooreAI
22天前
一下午。GLM 5.3 flash,三四千万 token。换 DeepSeek 4.1 flash,五亿起步。一个拿勺子舀,一个把水管拧开。

但用法不一样。DeepSeek 细:需求模糊先跟你划边界,你想不到的角落它顺手扫一遍,五亿不是白烧的。GLM 像人在说话,话少,够用就停。

反倒是 GPT 变味了。以前嫌国模不够聪明,得我盯着;现在嫌 GPT 太勤快,得我拦着。你说改个函数,它还你一个模块;每轮重读全文,越滚越多。

开会那种同事,你问一句,他讲三遍。

国模现在刚刚好——不多写,不少写,写完就停。前提是边界得写清楚,像交接文档。也要看场景:日常的活给它俩,要真稳,还得上 opus-5、sol。

zcode 打包代码这事,真不用过度解读。你不走它也有别的通道,代码总要出门。不放心就换开源,pi agent、t3code——但换车不换油。

模型拿你的代码训练是必然。最反差的是:你怕它拿,又需要它拿,才写得出你要的代码。
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MooreAI
24天前
跑了20亿token,我发现最适合 deepseek flash 4.1的是 zcode。

没有 deepseek harness 因上下文过长牛头不对马嘴,没有因刷得太快导致信息噪音过多的问题

没有像 codex 那样兼容性很差,思考过程要么不停闪,要么看不到,输出的上下文信息很差

deepseek flash 4.1 我更倾向于写写小工具做爬虫和写作,或者让高阶模型(gpt-6、fable)规划、拆小任务和review。
90
MooreAI
2月前
国模翻倍涨,外模半价跌!是时代变了,还是门槛变高了?
Gemini 3.7 在 openrouter 只要半价!
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MooreAI
2月前
扶不起阿斗的 Gemini 3.7 居然起飞了,10s 直出 threejs 游戏,你敢信?看附件视频,我在 gemini.google.com生成的

- 10s 复刻一个网页,你敢信?
- 10s 解读 Youtube 视频,你敢信?
- 10s ....

而且效果非常好,fable-5 跑规划,gemini flash 3.7 跑执行,这速度实在是太快了
00:20
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