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海拉鲁编程客

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🖥️ 探索 Agent 的边界 📌 油管「海拉鲁编程客」 🌸 沦为程序员的段子手

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用 openclaw 调用 codex 写代码,每 60s 给我个进度汇报。 最近觉得没有必要看太多 ai agent 的输出,特别是爱说黑话的 codex 。于是用 openclaw 设置了一个 "贴身护卫海拉鲁蟹道人",模型选了 MiniMax (official) M2.5, 帮我提炼我需要看的要点。 每隔 60s 汇报一下进度,情绪价值拉满。 PS: openclaw 的 bug 是真多。。。。。。

用 openclaw 调用 codex 写代码,每 60s 给我个进度汇报。 最近觉得没有必要看太多 ai agent 的输出,特别是爱说黑话的 codex 。于是用 openclaw 设置了一个 "贴身护卫海拉鲁蟹道人",模型选了 MiniMax (official) M2.5, 帮我提炼我需要看的要点。 每隔 60s 汇报一下进度,情绪价值拉满。 PS: openclaw 的 bug 是真多。。。。。。

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这版本的 Kimi.ai k2.5 + kimi cli 确实有点牛 下面这个 remotion 视频用了两句提示词 1. 第一段提示词 + Remotion skill 定好骨架 2. 第二段也就一句话提示词换上 remotion + kimi 的 logo 而 remotion 官方做这个 demo 用的模型是 opus 4.5 当然我并不是说 k2.5 已经超过了 opus 4.5 , 但这个进步速度太夸张了.

这版本的 Kimi.ai k2.5 + kimi cli 确实有点牛 下面这个 remotion 视频用了两句提示词 1. 第一段提示词 + Remotion skill 定好骨架 2. 第二段也就一句话提示词换上 remotion + kimi 的 logo 而 remotion 官方做这个 demo 用的模型是 opus 4.5 当然我并不是说 k2.5 已经超过了 opus 4.5 , 但这个进步速度太夸张了.

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最近玩 seedance 2.0 的时很头疼提示词改怎么写 一怒一下用 cc + MiniMax (official) 写了个 sd 编剧 skill 开源放在 github 链接, cc 安装 skill 后, 输入 /screenwriter 英国蓝猫, 农村, 番茄炒蛋, 功夫 聊两句之后自动写好故事+分镜, 往 seedance 2.0 里一丢, 你就可以得出如下的视频 AI视频也可以很 Vibe!

最近玩 seedance 2.0 的时很头疼提示词改怎么写 一怒一下用 cc + MiniMax (official) 写了个 sd 编剧 skill 开源放在 github 链接, cc 安装 skill 后, 输入 /screenwriter 英国蓝猫, 农村, 番茄炒蛋, 功夫 聊两句之后自动写好故事+分镜, 往 seedance 2.0 里一丢, 你就可以得出如下的视频 AI视频也可以很 Vibe!

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最近被 gpt 5.3 codex 不说人话搞的有点暴躁, 阅读体验贼差, 特别是读 plan 的 ..... 事无巨细 + 黑话频出 我试过通过在 agents md 里写各种提示词来改善沟通, 但 codex 5.3 就是死活不听话 接着我又想到一个很严肃的问题 「我真的有必要去“阅读”事无巨细 + 黑话频出的plan 嘛? 输入 codex 和输出 codex 这个流程是不是都可以简单的优化一下? 我是不是可以找个小助手帮我解决? 我只看重点?」 所以, 我火速试了一下在 openclaw 里面去调用 codex 来规划, 这里我用的是 MiniMax (official) 的 M2.5, 你可以选择你熟悉的模型, 把一些输入偏好和阅读偏好放入龙虾中, 比如我更希望用表格呈现. 用 openclaw tui 快速跑通流程, 如视频, 左侧是优化版本的 openclaw给我的报告, 右边是 codex 默认的报告. 下一步就可以接入飞书或者discord了.

最近被 gpt 5.3 codex 不说人话搞的有点暴躁, 阅读体验贼差, 特别是读 plan 的 ..... 事无巨细 + 黑话频出 我试过通过在 agents md 里写各种提示词来改善沟通, 但 codex 5.3 就是死活不听话 接着我又想到一个很严肃的问题 「我真的有必要去“阅读”事无巨细 + 黑话频出的plan 嘛? 输入 codex 和输出 codex 这个流程是不是都可以简单的优化一下? 我是不是可以找个小助手帮我解决? 我只看重点?」 所以, 我火速试了一下在 openclaw 里面去调用 codex 来规划, 这里我用的是 MiniMax (official) 的 M2.5, 你可以选择你熟悉的模型, 把一些输入偏好和阅读偏好放入龙虾中, 比如我更希望用表格呈现. 用 openclaw tui 快速跑通流程, 如视频, 左侧是优化版本的 openclaw给我的报告, 右边是 codex 默认的报告. 下一步就可以接入飞书或者discord了.

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写了个 slidev 但是 react 版本, 用 markdown + react + codex 实现幻灯片自由! 支持 mermaid , LaTeX, code highlight, annotation. 需要自取

写了个 slidev 但是 react 版本, 用 markdown + react + codex 实现幻灯片自由! 支持 mermaid , LaTeX, code highlight, annotation. 需要自取

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最近使用 Kimi Code + K2.7 极速版辅助编码,分享一下使用体验。 背景: 来自大约 5w 行左右的 golang agent runtime 的重构。前期用 codex / cc 疯狂推代码之后进入了重构期。 用 codex / cc 压低代码行数,很难满足我想要的效果。比如 opus 4.8 反复背诵不知道从哪里学来的超过 300 行代码是不好的设计(我明明没有加这一条,记忆里面也没有),而超过 2000 行不能拆开的代码多了去了,这是本质复杂度。而 codex 在精简了一些之后反手又给我加了一些兼容代码。。。。 所以我回归了半自动的方案,用 kimi code 调研出报告,人工 review 之后开修,大致步骤如下 1. 选择一个切入点 /goal 请你使用 hai-architecture skill 帮我系统整理 nil, 按照当前代码,当前位置,问题点,解决方案表格罗列一下。 有些可能是 nil 本身过度防御,有的地方可能是设计上有更好的方向。请你系统梳理之后,整理到 docs/architecture/nil-review.md ,要详细,分好类和优先级,整 50个点给我 使用 /goal 是为了确保能捞 50 个点,使用 hai-architecture 是为了打开格局,看看是不是有些 nil 是不是因为更上层的设计问题。 2. 50个点的 markdown 看起来还是比较吃力的。可以做个简单的可视化优化一下咱们的阅读体验。 /skill:hai-visual-report docs/architecture/nil-review.md 做一下可视化 然后你就得到一个阅读体验比较好的问题清单,然后挑选一些问题开修就好了。 这里不得不吹一句,K2.7 极速版是真的快,两分钟可视化跑完(视频未加速),调研的时候没感觉有非常大的速度提升,到可视化报告这块速度很快,有明显的推背感。好处就是产出高了,坏处就是刷推少了。。。。。

海拉鲁编程客

18,291 просмотров • 1 месяц назад

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