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置顶一个实验性产品，让AI 每天从3000+推特X的海外帖子，1000+的Reddit、Hackernews 帖子中精选出海外大模型、AI编程、AI产品的资讯。然后由AI提炼总结后推送到飞书群里，没有广告，没有标题党，基于全文总结全中文呈现。
欢迎飞书用户加群~这可能是你见过的信息质量和密度最高的飞书群
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反复折腾AI 个人助理的架构和提示词，发现 Markdown 预设结构其实是个错误的方向，尽管他看起来正确，也能正常work。
为什么这么说呢？Markdown 结构化方案的问题是，
你必须精心定义好的目录（项目/任务/人物/日志...），然后不停精调这个结构。但人的输入是混乱的，一句话可能既是想法、又关联项目、还涉及某个人，或者是个命令。这个目录结构注定是反迭代的，无法泛化的。
最近想明白了另一个思路，即Skill 驱动的思路：
先想清楚助理应该做什么（GTD、项目管理、周期回顾、人际关系维护...），把这些方法论写成 Skill。结构不是提前设计的，是方法论需要什么结构，就自然长出什么结构。
GTD 需要区分"可执行"和"参考信息"，那就有标签系统。
项目管理需要跟踪进度，那就有项目视图文件。
周期回顾需要时间线，那就有 chronicle。
核心区别：
Markdown 方案：工具驱动，先有容器再装内容
Skill 方案：方法论驱动，方法论决定需要什么容器
结构不是重点，只是方法论的承载需要结构。换句话说，不是"我有这些文件夹，往里填内容"，而是"我用这个方法论工作，自然需要这样的文件结构"。
实际实践的效果也非常好。而且助理能力的迭代也不是调整目录，而是迭代和新增skill，这使得通过聊天就能持续提升这个助理的能力，感觉是找到正确的思路了
为什么这么说呢？Markdown 结构化方案的问题是，
你必须精心定义好的目录（项目/任务/人物/日志...），然后不停精调这个结构。但人的输入是混乱的，一句话可能既是想法、又关联项目、还涉及某个人，或者是个命令。这个目录结构注定是反迭代的，无法泛化的。
最近想明白了另一个思路，即Skill 驱动的思路：
先想清楚助理应该做什么（GTD、项目管理、周期回顾、人际关系维护...），把这些方法论写成 Skill。结构不是提前设计的，是方法论需要什么结构，就自然长出什么结构。
GTD 需要区分"可执行"和"参考信息"，那就有标签系统。
项目管理需要跟踪进度，那就有项目视图文件。
周期回顾需要时间线，那就有 chronicle。
核心区别：
Markdown 方案：工具驱动，先有容器再装内容
Skill 方案：方法论驱动，方法论决定需要什么容器
结构不是重点，只是方法论的承载需要结构。换句话说，不是"我有这些文件夹，往里填内容"，而是"我用这个方法论工作，自然需要这样的文件结构"。
实际实践的效果也非常好。而且助理能力的迭代也不是调整目录，而是迭代和新增skill，这使得通过聊天就能持续提升这个助理的能力，感觉是找到正确的思路了
8 04
今日份学习：上下文缓存
之前没认真学这个缓存，仔细研究才发现真的能省钱。
1. 上下文缓存只跟输入有关，跟输出无关，输出永远都是原价，比如 在openrouter里，以gemini为例，命中缓存后，输入成本可以再降四分之三，即 0.25倍。不同厂商有不同的缓存售价。
2. 写缓存也是要收钱的。比如gemini 2.5 flash 写一次要$0.08。再就是有些思考模型会按阶梯定价。
3. 缓存时长通常有限，比如gemini 只允许缓存5分钟，要充分利用好这5分钟缓存，过期了就变回原价，写入缓存的费用也白瞎了。
4. openrouter中使用gemini，在一段消息中，openrouter只允许缓存一个消息（即要选出最大的做取舍）
5.为了让缓存持续生效，消息构造要非常小心，要把固定不变的提示词放在前段，后段放置有变化的提示词【重要】
总的来说，如果你的业务场景是判定性质的，即大部分输入固定且庞大，输出仅是yes/no的判断，利用好缓存，成本可以大幅降低
之前没认真学这个缓存，仔细研究才发现真的能省钱。
1. 上下文缓存只跟输入有关，跟输出无关，输出永远都是原价，比如 在openrouter里，以gemini为例，命中缓存后，输入成本可以再降四分之三，即 0.25倍。不同厂商有不同的缓存售价。
2. 写缓存也是要收钱的。比如gemini 2.5 flash 写一次要$0.08。再就是有些思考模型会按阶梯定价。
3. 缓存时长通常有限，比如gemini 只允许缓存5分钟，要充分利用好这5分钟缓存，过期了就变回原价，写入缓存的费用也白瞎了。
4. openrouter中使用gemini，在一段消息中，openrouter只允许缓存一个消息（即要选出最大的做取舍）
5.为了让缓存持续生效，消息构造要非常小心，要把固定不变的提示词放在前段，后段放置有变化的提示词【重要】
总的来说，如果你的业务场景是判定性质的，即大部分输入固定且庞大，输出仅是yes/no的判断，利用好缓存，成本可以大幅降低
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今日份skills学习
1. codex 的skills实现基于 Agent Skills 规范，但这个规范显然更新的不如Claude Code快，所以skills的新能力codex永远慢一拍。
2. Claude code 在2.1.0版本给skills增加一个context: fork 属性，fork模式下，运行这个skills时，会启动一个sub-agent运行，可以不污染主上下文。像我这个规划skills就非常适合这个模式。
3. Claude code 在2.1.0增加了skills热重载，也就是编辑skills之后就立即生效，这就意味着可以skills理论上可以做到自己迭代自己
1. codex 的skills实现基于 Agent Skills 规范，但这个规范显然更新的不如Claude Code快，所以skills的新能力codex永远慢一拍。
2. Claude code 在2.1.0版本给skills增加一个context: fork 属性，fork模式下，运行这个skills时，会启动一个sub-agent运行，可以不污染主上下文。像我这个规划skills就非常适合这个模式。
3. Claude code 在2.1.0增加了skills热重载，也就是编辑skills之后就立即生效，这就意味着可以skills理论上可以做到自己迭代自己
20 06
一顿Vibe猛于虎，终于从飞书群推送升级为web版本了，让AI 每天从4000+推特X的海外帖子，即刻的AI探索站等频道，1000+的Reddit、Hackernews 帖子中精选出国内、海外大模型、AI编程、AI产品的资讯进行总结，没有广告，没有标题党，基于全文总结，全中文呈现。
网页版想找点内测用户，欢迎大家体验&反馈
访问地址：qunliao.vip
激活码：AIFEED-C08B87BA
不搞营销套路了，求个转发吧
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好记星.ai: 一个实验性产品，让AI 每天从3000+推特X的海外帖子，1000+的Reddit、Hackernews 帖子中精选出海外大模型、AI编程、AI产品的资讯。然后由AI提炼总结后推送到飞书群里，没有广告，没有标题党，基于全文总结全中文呈现。 欢迎飞书用户加群~这可能是你见过的信息质量和密度最高的飞书群
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一直听说claudecode可以运行N个小时，从来没有实践过。这回我按照anthropic的博客方法实践了之后，成功让cc和codex都跑了N个小时。然后我发现，一旦长时运行的Coding Agent成立，接下来跟不上的是需求。因为要长时间运行，就必须有长篇且详细的需求文档来支撑。所以接着我把需求文档的 long-running也实现了，现在可以基于一个短的想法，agent 根据现有的代码生成一个巨长巨详细的需求/技术实现文档。这个完成后太爽了，现在唯一的瓶颈就只有成本了，这个玩意循环跑非常的消耗token。
Effective harnesses for long-running agents
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