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置顶非常旋转无敌好用的 Skill 「Web Access」，正式发布了！
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强
支持：
1️⃣ 一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2️⃣ 自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3️⃣ 帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4️⃣ 自动查美签系统，看可预约时间并预约
5️⃣ Agent 自动化测试 Web App
……每天使用我都在发现新的惊喜
已知特性：
1）优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
2）Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
3）多 sub agent 并行加速任务
👉 并且用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
能让你的 Agent 的联网和浏览器能力，拉满到最强
支持：
1️⃣ 一次性打开操作 100+ 浏览器网页
2️⃣ 自动化模拟操作，发布各大社媒平台
3️⃣ 帮你直接找 B 站、网飞等并自动打开播放
4️⃣ 自动查美签系统，看可预约时间并预约
5️⃣ Agent 自动化测试 Web App
……每天使用我都在发现新的惊喜
已知特性：
1）优化 Agent 联网方式的策略，减少只搜不浏览器，只 fetch 不搜等尴尬情况
2）Skill 内自动总结站点操作经验，每次执行都能优化下次执行速度！
3）多 sub agent 并行加速任务
👉 并且用了很大的篇幅，开源这个 Skill 的设计思考（是我这两个月对 Skill 的不断摸索的总结），相信能对很多人都有启发
Web Access：一个Skill，拉满Agent联网和浏览器能力
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好家伙，都没意识到你啥时候抽空发的贴！
Lightory: 美少女 @一泽Eze 送的美少女
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mulerun 一直是我相当喜欢的 agent 团队
这波得给宇森打大 call 了！期待钉钉后续动作
不过钉钉历史包袱不少，也感觉会有不少压力
这波得给宇森打大 call 了！期待钉钉后续动作
不过钉钉历史包袱不少，也感觉会有不少压力
突发！钉钉换帅！陈航卸任、陈宇森接棒
12 00
小白用户看热闹 被人带跑偏了
这种预制的 Agent 其实可以被视作工具。就比如说，我知道发起这个就是属于他来做某件事情可能会更适合的执行标准，那么拉起（但你看，其实核心根本不在 cosplay 上面，其实是在于 sUB agent 本身的一个任务执行的编排） //@提姆歪: 这些角色像是交差的感觉
这种预制的 Agent 其实可以被视作工具。就比如说，我知道发起这个就是属于他来做某件事情可能会更适合的执行标准，那么拉起（但你看，其实核心根本不在 cosplay 上面，其实是在于 sUB agent 本身的一个任务执行的编排） //@提姆歪: 这些角色像是交差的感觉
一泽Eze: 1）各种角色设定有用但有限，明面上看着一堆专家很热闹，其实具体效果还得看 sub agent 实际启动任务时的 context 和指引（对此可以看 web access 的 sub agent 策略） 2）multi-agent no，sub agent workflow yes。实际上就是一个主模型，通过调度编排各个 sub agent 的 context，使得各个 Agent能明确自己子任务完成标准，并自行直到完成 所以重点班不在 multi，而是怎么样让主 agent 根据任务自行拉起 agent workflow
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我现在向 Agent 交代任务的时候，最喜欢说的一句话是，请你通过我的描述理解我们的真实意图，并根据这个目标制定你觉得完成任务的评判标准，并将其分解为可分解的任务。你是整个任务组的组长，然后请你协调 sub agent 去。并行完成，但最终由你来审判这个任务是否完成 //@望南风: 感谢一泽的解释
之前试用 Grok 的 multi-agent 就有一些疑惑（至于为什么没用更早的 Kimi ，当然是因为我不是尊贵的699用户），发现似乎成效 ≠ 数量。后来大家都开始跟进 subagent 而非 multi-agent 也印证了这点。
现阶段我认为最值得学习的Subagent workflow，应当是Oh-my-openagent这个插件，它在理解“模型路由”这件事上给了我很大启发，值得所有想学习类似 workflow 的人去读读它的 Github 仓库，在此种个草🌿
之前试用 Grok 的 multi-agent 就有一些疑惑（至于为什么没用更早的 Kimi ，当然是因为我不是尊贵的699用户），发现似乎成效 ≠ 数量。后来大家都开始跟进 subagent 而非 multi-agent 也印证了这点。
现阶段我认为最值得学习的Subagent workflow，应当是Oh-my-openagent这个插件，它在理解“模型路由”这件事上给了我很大启发，值得所有想学习类似 workflow 的人去读读它的 Github 仓库，在此种个草🌿
一泽Eze: 1）各种角色设定有用但有限，明面上看着一堆专家很热闹，其实具体效果还得看 sub agent 实际启动任务时的 context 和指引（对此可以看 web access 的 sub agent 策略） 2）multi-agent no，sub agent workflow yes。实际上就是一个主模型，通过调度编排各个 sub agent 的 context，使得各个 Agent能明确自己子任务完成标准，并自行直到完成 所以重点班不在 multi，而是怎么样让主 agent 根据任务自行拉起 agent workflow
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1）各种角色设定有用但有限，明面上看着一堆专家很热闹，其实具体效果还得看 sub agent 实际启动任务时的 context 和指引（对此可以看 web access 的 sub agent 策略）
2）multi-agent no，sub agent workflow yes。实际上就是一个主模型，通过调度编排各个 sub agent 的 context，使得各个 Agent能明确自己子任务完成标准，并自行直到完成
所以重点班不在 multi，而是怎么样让主 agent 根据任务自行拉起 agent workflow //@望南风: 意思是， multi agent 不如直接 ask 好用？
2）multi-agent no，sub agent workflow yes。实际上就是一个主模型，通过调度编排各个 sub agent 的 context，使得各个 Agent能明确自己子任务完成标准，并自行直到完成
所以重点班不在 multi，而是怎么样让主 agent 根据任务自行拉起 agent workflow //@望南风: 意思是， multi agent 不如直接 ask 好用？
望南风: 那些吹 workbuddy 的人到底用他来做什么？ 试用了一下所谓“深度研究专家团队”，跑了整整 40 分钟，出来一个极短的报告，鼠标滚轮划三四下就能看完的那种，目测还不如 GPT 的 DeepResearch 一半长，更别提 Gemini 的研究了。 划重点，为了写出这份既没有长度也没有深度的报告，Workbuddy 整整花了 1000 积分，按照官网定价策略，年费用户一个月只有 500 积分，月付 58 元的，一个月只有 2000 积分。也就是说，你每个月给鹅厂 58，只能出两份这种垃圾报告🤣 铺天盖地的广告和营销，我的建议是，别逗你 CCG 大爷们笑了。活该你鹅厂在 Ai 领域被打得屁滚尿流，至于收钱吹嘘的那些“博主”们，我见一个拉黑一个，这种东西都能吹成“现象级”“确实好用”，良心的确是喂了狗😅
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不开玩笑…一天要吃 2400 千卡🥲
一泽Eze: 最近在开发新 Agent 产品之余，终于开始努力增重，现在请欣赏我的训练餐（不是）
4 00
反复去过的一些杭州值得去的店
这些都人均在2/300以下的，但同价位甚至跨价位都很值得去，有馆子特色的店（排除商业连锁店）：
杭州菜：
有印象的基本都在八卦新村那，创新一点选金仲帮，传统风味刁嘴儿（德明饭店过于老式，可能不一定会喜欢，方家口味有点重）
绍兴菜：
越稽，做了一些保留风味的改良，更加清爽；另外据说笑典皇也很不错
面：
117面的牛里脊拌川非常嫩，素鸡很有特色（但浓油赤酱部分人可能不喜欢）；其他面馆记忆深刻的不多（去的也不多）
天妇罗：
长光天一碗萧山店，比上海的不少店都好吃，喜欢天妇罗的务必试试，面衣轻盈酥脆（还便宜）
还有一个稍贵的台湾bistro，印象很深刻
OINO·湾屿弄 菜单巨有意思，调味独具匠心，而且摆盘漂亮
这些都人均在2/300以下的，但同价位甚至跨价位都很值得去，有馆子特色的店（排除商业连锁店）：
杭州菜：
有印象的基本都在八卦新村那，创新一点选金仲帮，传统风味刁嘴儿（德明饭店过于老式，可能不一定会喜欢，方家口味有点重）
绍兴菜：
越稽，做了一些保留风味的改良，更加清爽；另外据说笑典皇也很不错
面：
117面的牛里脊拌川非常嫩，素鸡很有特色（但浓油赤酱部分人可能不喜欢）；其他面馆记忆深刻的不多（去的也不多）
天妇罗：
长光天一碗萧山店，比上海的不少店都好吃，喜欢天妇罗的务必试试，面衣轻盈酥脆（还便宜）
还有一个稍贵的台湾bistro，印象很深刻
OINO·湾屿弄 菜单巨有意思，调味独具匠心，而且摆盘漂亮
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