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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

3小时前

openclaw龙虾费token这事可能无解。 就拿纯数字空间的任务编程来说，原来程序员要学习一门语言，用各种编程工具这一套流程走下来才能拿到一个可运行的程序。 现在都被像openclaw这样的language agent替代了，多少基于语言的活动都变成了LLM的token生成了。 这是我们人和这个世界交互的token化，不费token就想拿到结果？除非躺平。 所以工业化开始以来对机器和人

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Mr Panda

1天前

我拉了三个 OpenClaw 群之后， 我知道了， 利好的是模型厂商、云厂商、还有LLM 的API 中转站。

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Barret李靖

1天前

让 AI 好好干活儿，把事情做好，一句话扔给它显然是不够的。一句话来，一句话去，会让 AI 陷入到细节。陪伴式地结对编程，对人的消耗也特别大。 最高效的方式是，将任务分成两个阶段，第一阶段打磨框架，第二阶段做精细化调优。 前者需要人类想清楚事情的目标，以及产品服务的供给方式，给 AI 做好任务规划，让它可以大把大把吃 token；后者需要对 AI 执行结果做编排和重构，更多是为了对齐人类目标和

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克斯马

1天前

Typora也是没想到 它怎么就成了最佳Coding IDE了

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Mr Panda

1天前

现实的情况就是AI/LLM可以解决你90%的问题， 但另外10%的问题会让你崩溃。