Fortell om min nåværende vibe-oppsett: - Core Dev Agent: Langdistansesamtaler med CC, detaljert interaksjon med kjerneproduktplaner, og kjøring direkte på Main. - Research Agents: Skrive ulike planer basert på min GitHub-stjerne og mine egne X-bokmerker, sende inn til GitHub-utgaver - Dev-agenter: Så lenge det er et problem, må en levedyktig gren opprettes basert på det tilsvarende problemet - Testagenter: Gjennomgår kontinuerlig 24/7 på tvers av alle avdelinger og forbedrer testdekningen - Markedsføringsagenter: Finn kampanjepunkter basert på commits (ekstern produktisering er shipcast) og lager tekst, bilder og videomateriale. - Hook Agents: Implementer informasjonsoverføring mellom agenter basert på ulike webhooks. Min kjerneutvikling er fortsatt basert på langdistansesamtaler med CC, fordi jeg føler at jeg ikke klarer å tenke klart om problemet, og mange agenter vil definitivt ikke klare å tenke klart på det, noe som sannsynligvis er den eneste menneske-i-loop-delen jeg er dypt involvert i akkurat nå. Da jeg nylig skrev om produktet til Wanman One-Person Company, oppdaget jeg at mange agentmatriser legger vekt på produktets allsidighet, fordi de løse ingeniørproblemene alle er like (se forrige push), men det er stor usikkerhet i leveringsproduktet når brukeren faktisk bruker produktet, og det er vanskelig å vurdere kvaliteten på leveransen. Jeg har ikke tenkt på hvordan jeg skal bruke agenter for å implementere dette problemet, programvareutviklingen vi står overfor, fra deterministisk til usikker arkitektur, tar i seg selv litt tid å tilpasse seg, jeg tror kanskje som bruker også stadig tilpasser meg de psykologiske endringene ved bruk av programvare. Derfor, hvis designet av produkter for menneskelige brukere for øyeblikket er svært usikkert, men samtidig rettet mot publikums behov, kan det være en god idé å begynne å realisere feltet fra retning av ekstrem konvergens.

I dag brukte jeg to timer på å gjennomgå alle agent metrix-produktene som har blitt lansert den siste uken, faktisk er alles tilnærming lik, og de står også overfor lignende ingeniørproblemer: raske samtidighets-sandkassepooler, LLM-ruting, verktøybrukssystem (de fleste bruker nå samme ferdighetsagent-idé som Chatben), parallelt oppgavesystem (egentlig sandkasseinfrastruktur), MCP eller rettere sagt Tilkoblingsintegrasjon, kryssagent-sesjon og minne, planlagte oppgaver og tillatelsessikkerhet. Hver av disse retningene har faktisk mer modne eller modne løsninger, og neste steg er å kjempe for leveringshastighet og kvalitet. I løpet av de neste tre månedene eller så vil vi definitivt se en grad av fullføring som langt overgår skyagentmatrisen til produkter som OpenClaw

Fy søren, TUI er virkelig gøy