事实的确是这样。
我作为Memoh的Founder,虚心接受所有人对我们产品的批评,因此我做出了两个决定:
1. 所有在9月首发付费订阅Memoh的用户将免费获赠一个月的时长,权益将在一周内发送。
2.在我这条推文下对Memoh进行有理有据批评的用户,将免费赠送一个月的Go套餐,最高送出50份,并且我们将会建档持续追踪改善这些问题。
之前的大多数用户体验问题多来自于资源不足,我们正在全力扩容改善,我们希望能真心解决大家的每一个问题,于用户做朋友。
Replying to @aiandcloud @modal
我们的agent是用golang构建的,为此我们还写了一个ai框架,目前已开源:
github.com/felinics/twilight
codex 爆火都半年了,还给 astra 摸索出 computer use 的路子,而 A➗ 还在 TUI 上雕花
来个暴论+干货:A➗根本就不懂 Harness.
在harness上,和OpenAI对比起来,A➗更像一个营销公司。
Codex Desktop 完全领先 Claude Desktop 一个时代。
●codex desktop 的UI UX被所有同行学习,定义了agent GUI的设计规范
●扎实优雅的架构设计。真正的技术扎实和设计优雅。老早就大幅度重构,实现了统一 runtime host: V2 使用了 app-server 架构,全端统一使用一个runtime。对比之下,CC 架构到现在还是一个 session 一个 bun,天天堆代码屎山。而codex做到了,甚至你可以用自己的Client连接别人部署的 Codex App Server。
A➗还老吹自己是,Infra工程师特别多。我怎么感觉你根本就是营销公司?你的设计和架构在哪呢?
●各种Agent harness benchmark测试基本都是效果最好的一批,不管是Maka做的Terminal-Bench 测试还是Runta 的 Agent harness 测试,都是最强的那一批。
●在Astra上更是实现了异步工具调用与后训练,边执行边推理,实现了非阻塞调用,大幅度加快了执行,能明显感觉到现在执行时间短了。
●Codex老早就实载了服务端侧的上下文压缩,所以Codex虽然上下文要短,但是实际上效果表现却非常好。
在Astra上更是实现了异步工具调用与后训练,边执行边推理,实现了非阻塞调用,大幅度加快了执行,能明显感觉到现在执行时间短了。
●Responses API 做了 mid-turn steering,实现了动态交互调整,在任务进行中可以插入新指令或中间修改要求,直接把穿插修改放到了底层的 API层。
全球第一的 Computer Use 的的能力更是不用多说了,大家都吹爆了。
●Codex 还做了上下文管理的前沿探索,Context Windows 也已经实现在Codex里面了。用上下文窗口的滑动,而不是用压缩。这样子就通过可搜索历史主动换窗,让长期的信息能够沉淀,可以被召回。
●Codex的Memory目前也是越做越好了,基本上是目前实现里面最无感的一家。并且实现了dreaming机制。
●实装的 PTC / Code Mode 机制配合 astra 强大的后训练能力。让模型的能力大幅度跃升。是真正的Harness和模型相互配合的典范。
●Claude团队设计 MCP也是埋了不知道多少坑,根本没有借鉴历史很多协议的设计经验和精华。Plan mode也是Claude设计的,现在已经成了历史糟粕了。
Launching super-prototyping: clone any app's UI as plain HTML artboards on a @tldraw canvas.
Run /clone-prototype on your screenshots; every color and metric traces to a measurement. No design tool, no build step.
prototyping.rescience.com
github.com/ReScienceLab/supe…
📦Acbox retweeted
gpt 5.6 最让我受不了的就是:
我让它做一盘番茄炒蛋,它往里还加了东坡肉。
我说有必要加东坡肉吗?它说你说得对,然后把东坡肉去掉。
我说好,你提 PR 吧。再一看,它 PR 写着「番茄炒蛋(无东坡肉)」并且注释里会写一大堆为什么本道菜不需要加东坡肉。






































