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Been working on the @RomeAILab Mac app for a while now. My agent and I have been working together really well through it, and the results have been pretty amazing. Can’t wait for you to try it.
Stay tuned 👀
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Anthropic 最近开始建议企业「少用点 Subagent」，甚至把一些专家 Agent 重新合并回主 Agent Loop。
他们在多个企业项目中发现，单 Agent + Skills 的效果经常比复杂的多 Agent 架构更好。有个客户改成单 Loop 后，运行速度甚至快了约 2 倍。
原因很容易理解。
多个 Agent 之间反复交接任务，每次都要传递和总结 Context，信息容易丢失，延迟和成本也跟着增加。
Anthropic 现在更推荐让一个主 Agent 负责规划和执行，需要时再动态加载 Skills 和 Tools，把业务流程和领域知识留在可复用的组件里。
不过文章里有个细节值得关注。
他们曾把客服系统里的 Subagent 合并，延迟确实降低了，却让一个原本能完成的任务失败了，因为主 Agent 漏掉了向物流专家确认送达时间这一步。
所以作者强调，每合并一个 Subagent，都要用端到端 Eval 验证，尤其要检查哪些原本通过的任务突然失败了。
当然，并行研究、独立验证、Context 隔离这些场景，Subagent 依然有价值。
这样看来以后设计 Multi-Agent，可能得先问问自己，每个 Subagent 真的需要独立的 Context 和执行循环吗？
Anthropic 还开源了一套迁移工具，可以帮你分析现有架构，逐步合并 Subagent，并比较改动前后的质量、成本和延迟。很推荐做 Agent 工程的朋友试试。
原文：claude.com/resources/article…
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I’m looking for my next role.
I created SWC (swc.rs), the Rust-based open-source transpiler used by Next.js, Rspack, Node.js’s amaro, Parcel 2, and other projects.
I maintained Next.js and Turbopack at Vercel and previously worked with Deno.
My expertise is in developer tooling and performance optimization. I enjoy digging deep into difficult technical problems, and I’m open to new challenges across fields.
I prefer roles that let me work remotely from Korea. If you’d like to work together or know a team that could be a good fit, please DM me.
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As an iOS dev, I never imagined I'd be creating a native app on the iPhone/iPad itself — no Xcode, no Cloud server, no Remote session.
Introduce a new Minis Skill: ios-dev(C/ObjC only now). Compile, self-sign, install, launch, read logs — all of it happens on-device.
The demo: one prompt, 10 minutes, DeepSeek V4.1 Flash shipped "Voicemore", a Typeless-style voice input app. Although The UI is rough, the logic is buggy — but it was compiled, signed, installed and it really runs: you speak, and the words appear.
That's the part that still feels like magic. ✨
Skill Link:
github.com/OpenMinis/MinisSk…
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今回のPHPの脆弱性対応のため、現在もウェブサイトを一時停止されている事業者などの皆様もいらっしゃると思います。
昨日は、高市早苗公式サイトも、すぐに事務所からサイト管理者、サーバー管理者に連絡をしてアクセスができない状態にした上、対応を行ってきましたが、先ほど措置が終了し、アクセスを再開できるようになりました。
状況によっては、サイトを一時的に停止することも重要だと私自身も改めて感じた次第です。
企業を含めサイトを開設されている方々の中には、深夜の対応が必要な場合など、今回のような注意・警戒情報にすぐには気付かない方もいらっしゃると思います。
そうした場合、個社の中でサイト管理を担当されている方、あるいは委託を受けているサイト管理者やサーバー管理者の方が気付くことで、早急に対応に着手することができると思います。
政府では、
国家サイバー統括室(注意・警戒情報)（@cyber_forecast） / X
のアカウントで、重要な注意・警戒情報の発信を行っています。
サイト管理者やサーバー管理者の皆様が、このアカウントを広くフォローして下さることが迅速な対応に繋がるのではないかと、今回の対応を通じて感じました。
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Let me help:
1. We worked on regulating freedoms away from the small to enrich ourselves.
2. We blocked biology from the small so our biotech program had a monopoly on AI.
3. We started the fear campaign and danger porn
4. My PR company made me write a letter.
5. Protect IPO at all costs. My 19 billion matters.
6. We continue to attack China because DeepSeek is too cheap and helpful.
7. La de da de da.
Oh… and let’s see the numbers.
This is weak sauce and wreaks of panic. •
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I just took the bullet train from Hangzhou to Beijing. The Chinese started building the line in 2008, same year as CA project, and finished the 800-mile stretch in 2011. Three years for a distance twice as long as LA to SF!
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由于我的 Codex 消耗额度实在太快了，我决定把所有的 iPhone use、Android use 这种设备使用的任务全部交给通过 Magpie 连接的 DeepSeek，让 DeepSeek Flash 来使用手机
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看了一下DeepInfer的数。我觉得吧，前几天大家转载的那个SiliconData Index的价格，未来一年估计还得不回头地跌个95%+，具体什么时候影响到GPU Rental rate蛮难预测的。
这个价格体系下，梁圣买张卡估计100天就回本了。一旦有朝一日token价格真的暴跌到影响rental rate，所有股价肯定已经跌了一大轮。
给大家几个数，所有的数都是$ / 1 mm token，基本上1mm token 95% cached = 100-150页的薄书.
- Dylan一直在说Jane Street的变现价是$100-200 USD / 1 mm token
- Opus 5.5 / GPT Astra 的价格在deepinfer的体系下大概是1-2 USD / 1 mm token，比标价便宜个80-95%
- 变态的来了，Deepseek 4.1 Flash off-peak的价格在这是1.5美分，又比SOTA便宜个90%。
- 按照一般的大B300 Cluster，根据deepinfer的计算，一个GPU大概能每小时产出2.7 Bn token, 成本换算过来大概是0.25美分 / 1 mm token，这已经比我想象中便宜很多很多了。之前算过我记得是15美分 / 1 mm token，不过没有计算cache。这个level的成本大概率是大机房+高使用率+超高存储时间，一般机房估计都做不到这个theoratical.
- 这也就是大家看到的80-85%毛利 (1.5 / 0.25)。DeepSeek要是以比这个利润率稍好的功率赚钱的话，一个B300大概2-3个月回本，而不是8个月。真是无与伦比的暴利，比贩毒爽多了，自然是砸锅卖铁也要走私B300。
- 如果B300按照break even算的话，那么成本大概是0.13美分 / 1 mm token. 然后原材料其实是B300 ～600k价格的6%不到（按照产业链毛利计算）。
- 所以最后算下来马斯克如果去完全积压的话，每1mm token的最终生产成本可能是0.01美分, or 0.0001 USD。这基本上跟免费差不了太多了。
这种屠夫版的价格我不知道你怎么看，但是when you see the headline API price of Opus @ 8/40 USD input/output，我只能感觉说只要OSS + Post-train和中国模型蒸馏大法能够持续跟随 + 没有新的breakthrough，token 价格未来一段时间应该是以断崖式的下跌。至于什么时候触碰到rental rate, maybe someone smart can tell me.
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刚开始接触生物学的时候，我经常想象原始海洋里的有机分子构成核糖核酸，然后诞生了最早的单细胞生物，单细胞生物又聚在一起变成黏糊糊的原始多细胞生物，最终一步一步演化出各种生灵。我也经常想，如果能在实验室里加速重现这一过程，完整观察整个生物演化史就好了。
刚开始接触计算机的时候，我想过一个问题：程序是从哪里来的？后来我知道了编译器，程序从编译器来的。编译器自然也是从其它编译器来的。那么最早的编译器是从哪里来的？后来我逐渐搞清楚了这个问题的答案。但偶尔还是会想一些相关的问题，比如：如果现在全世界的编译器都忽然消失，人类要怎么重建整套体系呢？
最近几年研究 AI 安全问题的时候，我经常想：如果只给予 AI 完成特定工作所需的工具，那么 AI 的能力是不是就会被限制住？是不是就可以阻止 AI 获得强大的网络入侵能力？
2026 年 2 月，我看到马斯克预测到年底 AI 就可以绕过编译过程直接创建二进制文件。当时我做了一些实验，发现虽然 AI 还不能创建完整可运行的程序，但已经可以生成正确的机器码片段了。到了 9 月，我再次实验，发现此时 AI 已经可以用直接创建二进制文件的形式输出不太复杂的程序了。
但用直接输出二进制文件的方式去写大型程序显然不是好的选择，即使能写出来，也难以维护。那么，是不是可以让 AI 重演现代编译器的诞生过程？就像重演从核糖核酸到哺乳动物的生物演化史？
下面这个视频里超级马里奥游戏就是从核糖核酸开始构建的。
AI 先是通过直接输出二进制的方式构建了一个 3584 字节的机器码装配器 A0。然后用 A0 生产了一个更类似汇编器的工具 A1。又用 AI 生产了最基础的 C 编译器 C0。再一步一步迭代，最终演化出了一个完整支持 C89 标准并部分支持 C99 标准的编译器。有了这个编译器，就可以写出超级马里奥游戏，或者是任何网络攻击程序。
对 AI 说：“要有光”，然后整个世界就一步一步诞生了。所以我把这个项目命名为 BitKindle。感兴趣可以测试一下：github.com/tombkeeper/BitKin…