musi

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musi 最近回复了
@zybzzc 我并没有深度测试,我目前改白嫖 gemini 了,key 和 gemini-cli 的额度是分开的,key 用完直接用 Gemini-cli 的 api ,还挺好使
@magic3584 多用 claude code 的 plan mode ,另外就是描述要尽可能的详细
@musi 痛点应该是 cc 这套 agent 是专为 Claude 模型设计的,随便你怎么换模型都达不到原厂的效果,你需要在这个基础之上做很多调试优化的工作。

比如你有一个任务,看起来都是调用了同一个搜索工具,但是 claude 能搜的更准确点,这就是差别。
@jonssonyan 换供应商/模型让 cc 不会封号早就不是什么痛点了,早就可以接入其他国内厂商的所有模型,甚至是私有化部署的模型,也能通过 openrouter 接入其他模型
20 天前
回复了 sxhxliang 创建的主题 程序员 字节 Trae Agent 的 rust 版本讨论
@sxhxliang codex 把大量时间花在了这种换语言的重构任务而不是对 Agent 的优化上,这也是目前还无法追上 claude code 的原因之一

#10 反驳你说的“Agent 功能其实比较简单”,实现一个看起来可用的 Agent 是很简单的,正如我在#1 中说的,难的是对任务的分解和调优,你可以尝试用 rust 实现达到`claude code`类似的效果(仅仅是最终结果的效果,不考虑其他非必要的功能)对 Agent 的调试得花多大精力
20 天前
回复了 sxhxliang 创建的主题 程序员 字节 Trae Agent 的 rust 版本讨论
我不认为这类工具需要多强的性能,相反,我觉得随着 AI 模型的变化这类工具应该有快速迭代(甚至更换架构)的能力。
这类工具的核心功能其实就两个:
1. 调用工具
2. 与 LLM 通信
这两个功能随便用什么语言都可以快速实现,难的是在这套方案之上抽象出来的工程化能力:如何给 agent 编写提示词?如何管理上下文?如何管理多 agent 之间的交互?这些是需要花大精力去优化调试的。

在一个复杂任务中调用工具快那么几秒在 LLM 推理的耗时面前不值一提,更不用说像 python 、node.js 这类语言仍然可以调用 rust/c 写的库来提升性能。
20 天前
回复了 jqknono 创建的主题 程序员 使用 Claude Code 中转商的风险
真要隐私还是得私有化部署 deepseek
目前来看 MCP 本身前景都不明朗
26 天前
回复了 happytaoer 创建的主题 分享创造 Prompt Security:你的剪贴板数据守护者
如果真的有数据安全的考虑,企业应该要做个 llm 网关之类的东西防止重要信息泄露。
如果只是一个功能的话
我会让 claude code 在执行完 init 之后问他 A 项目中的该功能是如何实现的,他会列出一些点,然后继续追问。最后把该功能的实现总结成一个 md ,然后到 B 项目中继续使用 claude code 根据这个 md 文档实现该功能

https://ex.noerr.eu.org/t/1139833 你可以在这个帖子的评论区中找到我发的一个图,里面有我和 claude code 的一个对话
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