delphi7列出 dll导出函数

兴冲冲打开游戏，结果蹦出个缺少叉叉叉点 d l l 是 不是瞬间想砸电脑？ d l l 就是 windows 里的公共工具箱，很多软件都找他借工具，工具箱里少了个扳手，软件自然就罢工了。第一个法子，谁报错重装谁简单直接。第二个法子，去微软官网 把 v 七加加 directx net 全家桶都装一遍治本。但问题是，你根本不知道缺的是哪个扳手，总不能把微软几十个运行库都下下来装一遍吧，又慢又容易搞毁。其实有个更简单的办法， 用星空运行库修复大师打开软件，点一下扫描它就能自动检测你电脑里缺了哪些运行库，哪些 bl 要坏了，再点一下修复，自动给你补齐，不用自己费心找。完事重启电脑，再打开游戏，忘错没了，省下的时间多打两把游戏不香吗？

这个第一次运行的话，他可能要封号的话要进行注册，注册好了随便点击一下，我这个是个人记账，比如说日期选择， 比如说充值话费之类的，比如说话费充值啊支出类，比如说用的是花呗， 有不背，那可能就一把备注，细节要保存进去，这个就查询用。还有一个就是做的是这种股票，比如说我看中这个，我点击查询一下， 我觉得这个股不错，我复制粘贴出来，我这个地方再点击一下， 本来这里是一个市值，但因为但因为现在接口，好像原来野生接口好像出现问题了， 抓取不到每年的那个年末的期末的那个市值所切换为股价，股价涨幅，这是每年的营收同比净利润同比增长。 经营来看看整体的一个一个一个的持股检测情况，这股票的情况， 这个是宏观呢，去看批量，比如说学同一个行业的批量，你就学几个比较合适的，从分红啊，盈收啊，净利润啊，净资产收益，盈收账款的周转天数之类的，还价格， 研发战笔都选中好的，在全景表里和整个按按照按，按照近五年的数据，但呢原来呢，有一个，这个 这个长线但，但是好像这个代码好像有问题，我重新用那个 dl 封装了，重新自己搞了一个，优化了它所有的代码， 原来写的可能有点乱，全景表，哎，在哪里哦，还是原来代码，可能很多都已经失效了， 那我分装了一下，分装了一下， 分装了一下， 比如说分装了很多代码，比如说这个分装的， 把这个地方封装起， 就看看股票用的。

这节视频我们来学习第二节静态和动态电动 deo， 我们打开视力程序，在这个视频中我们使用上节视频中我们写的 simple 点 deo 这个动态灵库，这个动态灵库里面它包含三个导致函数 啊， nc ctrl 啊，还 dc ctrl， 还有一个球模三个导出函数。那么接下来我们要调用这个动态电梯库里面的导出函数，我们分别写两个例子，一个是 user dl 一点一点四一，这个程序我们运行一下， 在这个视力中啊，我们创建一个对话框作为这个程序的界面，然后对话框中啊，我们包含几个空间上面呢？这是一组空间，一个一体的空间，两个八层空间，我们 点击增加，那么计数器呢，就加一啊，其实调用的就是 simple 第二中多弹内裤中的昂 ccon 这个导入函数，我们把这个技术值把它写入到这个一体的空间中啊，如果说点击减少这个八分空间，那么我们就调用 这个申报第二中的导出函数，第一 cctum 把这个技术去简易，并且把它写入到异地的空间中。 我们再来看下面这一组，在下面这一组中啊，我们包含两个啊，一体空间后面还有一个，这个后面这个一体空间呢，他是指读性质的啊，前面这是可以写的，那么我们写入两个指数值啊，比如说写入二和三，那相当是二 除以三，他的模是二，等于是计算取模。 接下来我们再来运气下 uzada 二点一 c 这个程序，这个程序呢，我们可以发现和这个前面的这个 uzada 二一，它的功能是一模一样的，计入器加一减一，它取模， 只不过呢，这两个系列他的区别是，前面这个 uzi 二一他使用的是静态调动动态内裤的方法，下面这个 uzi， 第二他使用的是动态调动动态内裤的方法。

哈喽，晚上好，我是动人心弦，今天给大家带来一个教程，就是修复 d l l 的 错误一个问题。嗯，也可以，就是用于游戏卡顿、闪退、掉帧等，有些是像咱们打开一些软件就提示什么错误， d l 缺少，缺少什么文件， 然后咱们直接开始啊，微软运行库这五个字，然后认准这个微软图标，点一下，然后点这个最新支持的版本，然后它会跳转到这，选择六十四位的 下好了，直接那个安装就行了，因为我这里已经安装了，我就不再安装了，他可能会出现电脑重启的状况，这是正常的， 这是没有事情的。然后还有一个软件，就是什么呀，游戏闪退检测工具啊，要记住联想，打联想，然后加上这几个字去搜索下载，然后打开这个的时候，他会出现一种情况，有可能就是你的杀毒软件，他会拦截他，你记记住注意 右下角。嗯，点允许就可以。好了，这就是打开的一个界面，然后要等他确认一下本地信息，把这个右下角这个勾选一下，一键检测是 他会清的，清除一些历史记录，这个不要担心啊，没有什么影响的，不影响咱们正常使用好进入这个界面是吧？直接点修复，确定 检测并修复这个直接擦掉就行了啊，不用管 它，这个作用也是类似于修复运行库的，因为运行库的缺失，它会导致系统的一个缓慢啊，或者是影响你打游戏，或者影响你打开一些软件，它会提示报错，所以说修复一下这个 我关闭，就是如果在修复的过程他也可能会重启，重启之后的话再重新这样去操作就不会了，没有问题了。好，今天就到这里，谢谢大家。

大家好啊。嗯嗯，正好这两天直播间被封了，然后给你们做一点，嗯，也许用的上的东西，好吧。呃，很多人呢，就是是学生党，他可能就是，嗯，比如说一个月可能也就 啊一两千块钱的生活费，他根本他很喜欢玩这些第九艺术里面的游戏之类的，对吧？但他没有那么多钱，怎么办呢？这个时候他可能会去玩学习版， 嗯，目前来说我认为比较全的一个学习版是什么？嗯，直接搜避难所资源啊，然后第二个不要点第一个，点第二个， 然后这里就是目前就是能够被，嗯，有市面上基本上所有的学习版，这里比较火的他都他基本上都有啊，基本上都有。然后怎么去找嘞？ 他还有一个备用网网站啊，在在这里，这个不是这个，嗯， 不是这个， 在这里基本上你可以找到。呃，比如说生化危机系列，他基本上一到九部他都有到这里， 好，这就进来了 啊，这就进来了，好，目前来说比较比较火的啊，生化危机九，对吧？但是生化危机九呢？它是那个地加密嘛？地加密，所以说它的学习版呢？它毕竟地加密它是需要用虚拟机去运行的嘛。这样的话，呃，对你的配置是有有一个有一点要求的，就说，嗯，虚拟机 你要至少会弄虚拟机你才能去搞那些玩那些地加密的，这里可以直接点下载就行， 是免费的。然后你比如说你想玩玩一点别的什么游戏，比如说，嗯，生化危机四，对吧？你只要搜直接搜生化危机就点搜索，对吧？这里生化危机就出来了。那这都有生化危机五，生化危机六、生化危机三、生化危机二啊，生化危机四高清版， 还有生活危机第八部，还有恶灵附身这些，他这些基本上都有啊。嗯，你要决定玩学习版之前呢， 一定要记得看一下，就是说记得上网搜一下这个游戏他到底有没有低加密，如果你的配置不高的话，比如说，嗯，是二零系或者幺零系的话，那低加密的游戏基本上你就开个最低画质。开个最低画质应该是也能跑，我个人认为啊。 嗯，因为我这个生化危机九入正了嘛，所以对学习版这个低加密的学习版不是很了解。 嗯，下载完之后直接解压就可以玩了。嗯，还有一件事就是有钱了记得回去补票。好吧，我能理解你们。嗯， 这些学生党没钱啊，毕竟生活费也就那么一丁点啊。我能理解，但是有钱了记得回去补票，就这样。

给你们看一个比柬埔寨还要炸裂的东西，首先我们先找到一条爆款的一个视频，比如说像虎寿老王，他现在我们随便找他的账号，之后随便找一条视频，百分之九十的一点，比如这一条。然后呢我们直接点击这里呢有个分享， 我们呢复制链接，复制链接之后呢，我们来到我们的豆包，把我们刚刚复制给他的链接呢给他粘贴进去，然后呢再给豆包一条指令， 好的，我已经出来了，我们点击这个复制，然后来到我们的 ai 小 工具里面，在这里呢有很多软件可以用，我们直接选择这个这爆款高级版，然后选择我们的数字人，这个数人我们已经提前删除好了，然后往下滑，找到我们的自定义文案，把我们刚刚复制的链接呢给它给粘贴进去。 然后这里呢我们一定要点开全自动执行，然后呢我们点击开始执行，稍后呢他会自动生成我们所有的配音，包括视频的生成，视频生成好了，我们点进看一下，不必追求满分，做好这些便能跑赢多数人。克制必遗憾，装傻小敌人，谦逊远中伤， 赞美聚人心，自律换自由，专注提效率，怎么样？够炸裂吧？关注我，下期带你看更炸裂的东西。

昨天， nflappy 发布了一篇非常有意思的文章，探讨了如何为长期运行的智能体设计控制框架。团队在文中分享了一些独到的见解，也坦诚地承认了一些问题。 这些内容对我们所有人构建专用智能体系统都很有帮助。他们在文章中演示了如何构建一个二 d 复古风格的游戏引擎，整个过程是在一次长达六小时的自主编码过程中完成的，他们还在四小时内在浏览器里构建了一个数字音频工作站。 虽然这些长期自主运行的智能体案例是针对编码领域的，但其背后的设计原则适用于所有类型的专用智能体系统，例如合规审计、风险分析、内容流水线以及影响评估等等。上周，我在这个频道上传了一个视频， 视频中我将一个专用智能体的控制框架集成到了一个自定义的拍方和 react 应用里。像这样的自定义控制框架肯定还有改进的空间， 而 antropolis 那 篇驳壳文章里的一些见解正好能派上用场。如果你不太清楚控制框架到底是个啥，它本质上就是包裹在 ai 模型外面的一套软件和架构，目的是让模型不跑偏。说白了，它就是一个协调层，里面包含了提示词、各种工具、 反馈循环、约束条件以及验证机制等等。总之，模型周围所有这些组建加起来，才能把它变成一个可靠的系统。 要给智能体控制框架打个比方的话，它就像是一辆汽车，模型如同引擎，而整个系统或汽车则是驾驭它的江绳。因此，若没有系统，汽车作为载体，引擎模型就只能在原地空转，毫无用处， 最终只会导致寸步难行，一事无成。其实一个更贴切的比喻是野马与江绳。野马虽力大无穷，但行事全凭己愿，不受约束。 而江绳则能让你驾驭这股力量，为其设定方向，最终抵达目标。而这篇文章的一个核心观点在于，对于需要长时间运行的复杂任务，系统框架或成江绳的设计与模型本身同等重要。 昨天的文章延续了他们去年十一月一篇帖子的思路，该帖子探讨了如何为长期运行的 ai 智能体构建有效地控制框架江绳。而论文要解决的，正是整个行业都在致力攻克的一个根本性问题， 如何为 ai 智能体设定一个复杂的目标，便让它持续工作数小时甚至数天，已最终实现该目标，而真正的价值也正是在此过程中得以创造。从开发者角度看，这可能意味着一次性搞定一个大型功能，甚至开发出整个应用。 但在其他领域，例如执行合规审计这类工作，通常需要投入一个人整整一个月的工作量。然而，若缺乏一套控制框架，就会面临这样一个问题， ai 智能体可能会试图一口吃成个胖子，妄想一次性就构建出整个应用程序。他可能干到一半就断片儿了，他可能活干一半就撂挑子，还不留任何记录。又或者，他可能为了早点下班就谎称任务已经完成了。 所以， and fabrik 最初的解决方案是一个双管旗下的系统，一个初步化智能体负责搭建环境，并把项目拆分成一个个功能模块。接着它会创建一个进度跟踪文件，然后一个编码智能体会逐个功能模块地进行处理，每完成一个模块就提交到 git 仓库， 之后他会留下清晰的工作成果，方便下一个编码智能体接手。这样一来，你就把工作分解开了，实现渐近式的推进，并且干净利落地完成上下文交接。平心而论， and fabic 并非首家提出这种常效智能体约束构想的人。早在几个月前，杰弗里亨特利就提出了拉尔夫维格姆循环， 其核心思想是让一个智能体在循环中运行，并用一个不会说谎的参照物来检查它的输出。这个参照物可以是代码检查工具，也可以是类型检查器，这样就能确保循环持续进行，直到任务完成为止。所以，有了这些明确的停止条件，你就可以让智能体在循环里反复运行， 从而真正确保它把活干利索了。然后，如果把它和规范驱动开发这类工具结合起来，威力就更大了。因此，像 byman speckey 或 open spec 这类框架，能让你在开发前就制定出结构化的需求，在实际动手写代码之前。 这样一来，智能体就不会在真空中空转，而是在按照一个预先设定好的蓝图来工作。所以，这些框架解决了智能体。低估工作量的其实是智能体本身。 因此，即便有了智能体约束和拉尔夫维格姆循环这些方法保驾护航，研发被公司还是观察到了。两种常见的翻车模式，当智能体去执行这类任务的时候，有意思的是，无论你是开发一个 app， 还是处理更通用的任务，比如研究管线或者内容管线。第一种被称为上下文焦虑症。当上下文窗口被塞满时，模型不光会变得前言不搭后语，他们的行为模式都会发生改变，他们会开始急着结束对话，他们会草草跳过步骤，事情还没搞定就宣布大功告成。 这种情况你自己可能也碰到过，如果你在同一个对话窗口里和 o l m 聊了很久，它最终会越聊越短，回复越来越精简， 于是就有了上下文压缩这项技术，就是把之前的对话内容压缩打包总结提炼一下，腾出地方，留出更多可用的上下文空间。但爱发被公司发现，即便用了上下文压缩，像萨纳四点五这样的模型，还是会有上下文焦虑，总想提前撂挑子。 究其原因，是因为你不是从零开始白纸一张。所以他们去年十一月想出的最初解决方案就是上下文重置，就是开一个全新的对话窗口，读取进度文件里的最新功能， 测试一下之前已经做好的功能，然后着手完成你手头的具体任务，等你这边搞定了，就出发一个结构化的交接流程，然后下一个智能体接手时，又是从零开始，干干净净。就像我刚才说的，他们发现 sna 四点五确实有这些上下文重置系统， 但 opus 四点五就没这个问题，至少没那么严重。有意思的是，在这篇博客文章里，当它们升级到 opus 四点六时， 它们发现根本就用不着上下文重置了，光靠上下文压缩就足够了，也不会出现 l l m 总想提前摆烂的这种焦虑症状了。有意思的是， andrafic 最近发布了 opus 四模型， 其上下文窗口长达一百万个 token， 他 们宣称即使上下文拉得很长，其剪辑质量也基本能扛得住。不过说实话，我对这个说法持保留态度，甚至有点怀疑处理更多的 token 对 infopark 来说最有利可图。所以我敢肯定，要是你每次都发个百万 token 的 请求过去，他们简直要乐开花了，哪怕其中一部分会被缓存起来。 所以我坚决认为，这绝非迄今为止设计的那些上下文重置机制的终结。第二种失效模式相当有趣，那就是自我评估能力太差。 m 八倍之前对此一直慧莫如山，但说白了，如果你让一个 ai 代理评价自己的活，他多半会自卖自夸，就像那位工程师说的，哪怕在人类看来，这活干的也就那么回煞。所以我觉得他们能承认这些点还挺有意思的。 他们提到，从前端设计的角度看，跨二生成的成果顶多算是重规重矩，甚至有点寡淡。在构建这个系统时，他们特意打压了那些高度雷同、像是 ai 批量生产的垃圾套路。 而自我评估这事本身就是个棘手的问题，因为这玩意儿对主观性任务和客观性任务来说完全是两码事。在这篇文章里，它们聚焦于前端设计，试图给主观性的质量打分定级，而这即便是对于那些不涉及 ai 编码的应用场景来说，也是个实实在在的难题，你怎么去评判一个 ai 的 写作风格好不好呢？ 比如说一张图的美观程度，或者一份法律文书够不够专业？我认为这就是为什么过去十二个月里， ai 的 写作风格够不够专业。我认为这就是为什么过去十二个月里， ai 的 写作风格够不够专业。我认为这就是为什么过去十二个月里， ai 的 写作能火起来。 因为它的产出是可以验证的，你可以跑一遍代码检查工具，可以做类型检查、回归测试、浏览器兼容性测试。说白了， ai 可以 自己不断优化它的产出， 所以把主观感受变成可打分向这个思路，就意味着 ai 能以一种更客观的方式来评判这些东西。这就引出了 nfl 在 这篇文章里提出的核心方案， 那就是对抗性评估这个概念。这个想法是受了 game 网络的启发， game 里不是有生成器和判别器吗？在这里，我们设一个生成器智能体，负责写代码生成内容， 再设一个评估器智能体，专门负责给生成的作品挑刺打分。理想情况下，这个评分要尽量客观，然后评估结果会反馈给主智能体，也就是生成器。 就像 candy 一 样，这里的核心思想是让这两个智能体互相较劲，从而提升最终产出的质量。他们发现，如果只靠生成器智能体，自己事情会难办得多。想让生成器智能体对自己刚写出来的东西持怀疑态度，这太难了，远不如专门设一个 q a 质量保证或评估器智能体来的有效。 后者的系统指令就是专门让他对刚拿到手的活挑毛病的，然后一旦生成器智能体拿到了评估器的反馈意见，这样就有了一个具体的可供后续迭代优化的基础。 我知道你心里在想什么，这套东西一点也不新鲜，多智能体系统这玩意儿已经存在好几年了，评估者智能体这个概念跟用大语言模型当裁判之类的想法本质上没啥区别， 但我认为关键区别在于，它们实际上是把一个评估者智能体接入了生产流程的闭环里，而不是仅仅把它当作一个临时性的用完即抛的评估工具。而且从扑克文章来看，这个过程可真不是一帆风顺的。它们还透露了一个有趣的事实，可模型在未经专门调优的情况下，是个相当差劲的 p u a 质量保证智能体 文中提到，在早期的测试中， car 确实能识别出一些确实存在的问题，但接着他又会自我说服，认为这些问题无关解药，最终还是批准了工作。而且他往往只做表面测试，不会去深挖那些边界案例，这样一来，一些更隐蔽的 bug 就 常常成了漏网之鱼。 因此，这个评估者智能体是经过多轮迭代和精心调优才搞定的，它完全不是什么即插即用的现成方案。在经历了这番折腾之后，他们总结出，要想让评估者智能体真正发挥作用，需要做到三件事。此句意已整合到一百五十五句的定稿中。第一点我之前已经提过，就是把主观的质量评价给量化分级。 从前端设计的角度来说，不能只是笼统的问这个设计好看吗，而是要问这个设计是否符合我们制定的优秀设计原则，然后他们再去具体定义这些原则是什么。 因此，他们制定的评分标准包括设计质量、原创性，只在避免狭隘、粗制滥造的内容。另外两项是制作工艺及技术实现水平和功能性。第二个收获是需要根据模型的实际能力对这些标准进行权重分配，因为他们发现 opus 模型在四项标准中的两项上表现出色，但在另外两项上则理有不逮。 经过多次迭代调整，他们最终决定提高某些标准的权重，以此来规避 ai 产出的模式化缺陷。第三个心得是必须让评估人员能够与模型的输出结果进行互动，为此，他们利用了 playriteem cp 工具，但这并不意味着就不需要更多确定性的测试方法了。 在我上一期视频里，我介绍过 stripe 公司提出的小兵概念，即每次代码变更都会自动运行，其包含三百万个测试用力的测试套件中的一个子集。这个过程并非由评估智能体来触发，而是硬编码，甚至于其部署系统之中的。 回到这个案例研究，他们一共进行了三项实验。第一项实验关于前端设计，他们让 ai 模型为一家荷兰艺术博物馆生成网站。 大家可以看到这里展示的是一些早期的迭代结果。在经历了十轮反馈调整后，他们最终得到了一个独具匠心的设计，本质上是一个拥有棋盘格地面的三 d 虚拟房间。 他们谈到这堪称一次创造性的飞跃，是单次提示生成前所未见的成果。在迭代像前端设计这样主观性极强的领域时，这个发现颇有意思， 这就是那个设计工具链的庐山真面目。本质上，它就是一个简单的单据指令。接着，这个指令会交给一个生成器智能体，由它来生成 html、 css 和 javascript 代码。生成的代码随后会交给评估器智能体，它能通过 playrite m c p 工具与代码进行交互和测试。 经过五到十五轮的反馈迭代后，最终成品就出炉了。显然，所有这些工具链都是基于 cloud agent sdk 构建的。 但这并不意味着你不能借鉴构建这些高效工具链的经验，并将其应用到竞争对手的模型或本地的开源模型上。那么第二个实验就是升级到全站编码的规模。 为此，他们引入了规划器智能体。这次给出的指令是创建一个二 d 复古游戏制作工具，要包含关卡编辑器、精灵编辑器、实体行为编辑以及可玩的测试模式等功能。 这个实验他们运行了两次，一次只用单个生成器智能体及简化版工具链，另一次则动用了包含规划器、生成器和评估器的完整工具链。显然，运行完整工具链的成本高得多，耗时也涨得多。但他们发现，成本更低、速度更快的简化版工具链做出的游戏基本上跑不起来， 看起来是那么回事，但根本没法完。而完整工具链构建出的游戏则是真正可以运行的。那么，在这个完整版工具链里，指定会先交给规划器智能体，由它来大幅细化需求规格，并将其拆分成多个开发冲刺阶段。 这里他们用的是 oppo 四点五模型，这点很重要，但在每一个冲刺阶段，内部还会进行合同谈判。在生成器智能体和评估器智能体之间，他事先就明确了完成的标准，在他真正动手开发之前。 这样一来，生成器智能体就没法中途改变规则，在项目进行到一半时就宣布大功告成。因此，评估器智能体每个冲刺周期评估一次，接着进行上下文重置，并将工作交接给下一个冲刺。 因此，如果没有规划器智能体，就意味着你会严重低估项目的规模，因为你只输入了一行描述，说你想开发个什么游戏。而如果没有评估器智能体，生成器就会对自己的成果过度认可所有工作，然后早早撂挑子。 就在这些实验进行期间， opus 四点六发布了，于是他们打造了第二个版本的实验框架。他们决定化繁为简，因为要打造高效的智能体，你应当始终致力于寻找尽可能简单的解决方案， 而不是把事情搞复杂或者过度设计。因此，他们在尝试简化架构的过程中经历了一些试错，他们最终得到了这个方案，移除了冲刺机制。他们取消了上下文重置功能，因此他们转而依赖上下文压缩技术。 所以，我们再次使用一句简单的提示词来构建一个应用交给规划器智能体，它会将其扩展成一份详细的多的规格说明，然后这份完整的规格说明会被传递给生成器智能体来构建，实质上就是一次性生成整个应用，在一个连续的绘画中完成 整个过程依赖于云端智能体 s d k， 该 s d k 内置了上下文压缩功能。因此在这种情况下，评估器智能体只在完整构建结束时才运行， 然后它会提供反馈意见，以便系统能够根据这些反馈进行迭代优化。所以我觉得 infopack 这多少有点在炫耀的意思，就是想展示 opus 四点六有多厉害，厉害到能构建整个应用。你根本不需要那些辅助工具。 在拥有一百万 token 的 上下文窗口下，这开销肯定不会小。但他们似乎确信上下文衰减问题以及上下文焦虑问题在这个新模型版本中都已不复存在。 所以针对这个第二代框架给出的指令是，利用 yebao api 在 浏览器里打造一个功能完美的数字音频工作站道。没错，这就是一个数字音频工作站。接下来是分阶段的具体明细 规划。代理 planner agent 耗时五分钟，花费五十美分。接着第一次完整构建耗时两小时，花费七十一美分。 评估器获称质量保证。代理大概用了十分钟之后，第二次构建又用了一小时，第三次构建则花了十分钟。总而言之，总耗时约四小时，总花费一百二十五美分及一点二五美元。 当然，这一切都离不开 quad agent s d k。 的 支持，它具备上下文压缩功能，让你能够长期稳定运行它。 当然，你也可以选择自己动手搭建，并非一定要用 cloud agent test， 你 可以自行开发这些代理长期运行所需的功能，那么这就是最终成品了。他们的确想要一个功能完备的数字音频工作站，但我认为它并非完全意义上的功能完备。正如他们所言，这离专业的音乐制作软件还差得远。 不过话又说回来，它的制作成本只有一百美分，即一美元，所以也许本就不该对它抱有那么高的期望，不过它确实具备一些实际所需的核心功能。 这引出了本的一个核心观点，即约束系统进化的理念。因为约束系统中的每个组建本质上都代表着一个预设前提及模型自身。其实搞不定这个任务，上下文重置就是个绝佳的例子。 samsung 四点五模型有上下文焦虑症，所以我们只能在约束系统里搭建一整套上下文交接流程。因此， and hyper 观点是，这些预设前提会逐渐失效。随着模型不断改进，尤其是在升级到 opus 四点六实现性能飞跃后，这一点变得尤为明显。他们还发现，评估环节的效果同样取决于模型能力的强 弱。因此，如果你真的让模型去挑战极限任务，那么设置一个评估智能体来确保万无一失就直观重要了。 反之，如果你让模型做的事是他的拿手好戏，那你可能压根就不需要评估智能体。我想这才是约束系统和上下文工程真正的价值所在，因为这从来就不是个一劳永逸的配置，你必须在这个过程中持续的优化和迭代。

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