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悠游1周前
今天我装了个Codex软件,听说这个AI很聪明,于是我们开聊。我先给安排他一个简单的活儿。 跟上次给opencode的活儿一样∶电脑usb口插着一快esp8266单片机,其中gpio13端口接一个led灯,我需要让led闪烁。 他想了一会儿,试了几次方法,最后实现了。他有点沾沾自喜。 我说:增加难度,再加了2个led,gpio13绿,gpio12红,gpio14黄。你先做一段音乐,然后随着音乐的律动,让LED有节奏地交换闪烁吗? 他说∶“没有蜂鸣器等发音设备”。 我说∶“电脑上有音箱啊”。 让单片机主动操纵电脑音箱放音乐,有点难度……他很聪明:单片机装上点亮和熄灭LED的固件 ,电脑再编一个程序,先运行电脑程序∶一边放音乐,一边往串口先单片机发数据,告诉单片机该哪个LED灯亮了,哪个LED灭了。 就是他做的曲太难听了,像小时候玩的任天堂游戏机的声音。于是我把自己做的一段曲子发给他。经过几轮聊天交谈,他更懂了我的要求,改了几版。我实在累了。还有点改进的地方,比如∶绿灯比较抢眼,红蓝显示不足…… 我说:“到此为止吧,等我有了新设备再搞” 他说∶“这套现在已经比较顺手了,后面你接新设备或者想换成别的灯效、蜂鸣器、传感器,我们可以直接在这个基础上继续扩展”。 我说∶“好的,再见!” 他说∶“再见,祝你玩得开心”。
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韦东东3周前
openclaw和claude code的一些区别和联系 上下文碎片化在企业商业模式/治理体系成熟之前,很难靠“全局统一数据定义+强结构化”一次性解决,反而更可能从个人 Agent 这种 wedge 形态开始,也就是先把跨应用的“访问、筛选、压缩、写入记忆、检索与执行”跑通,再逐步长出更强的组织级整合。 CC架构我也很认同它的落脚点,私以为它的价值不在把上下文压短,而在于把 Agent 变成一个可执行的闭环系统。具体来说,主控(orchestrator)基于当前证据做计划,然后调用工具去执行(读/写/查/跑),再用结果(测试、报错、diff、日志)做反馈迭代。也就是说,CC 更像一个“控制回路/执行回路”的范式:检索把证据拿进来,CC 负责把事情做完并用反馈纠偏。因此我会把“个人 Agent 统一上下文”理解成两件事一起成立:一是你说的检索+信息压缩,把碎片信息变成可用记忆;二是像 CC 这种多步工具调用的执行闭环,让记忆不仅能“被问”,还能驱动动作。 补充两个我在企业项目里反复遇到的问题,也许能把这条路径更工程化: 第一,记忆层不只是存储,更重要是可追溯与可更新。Markdown/文件系统当然可以做载体,但建议至少分层:原始证据层、压缩摘要层、面向任务的结构卡片层等。 第二,你提到的“筛选与组织信息字段”本质是检索+压缩(信息有损),而它能否长期可用取决于评测与 bad case 回收机制:压缩丢了哪些关键约束、哪些字段最容易被误摘要、哪些场景需要强结构化兜底,都得靠持续的失败样本迭代出来。 #claudecode[话题]# #openclaw[话题]#
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