群精华日报

82 篇 · ZOPC Builder

8 月 1 日 ~ 8 月 31 日 · 14 篇

DeepSeek Harness 的架构一切插件化，适合拿来魔改自己的工作台。第三方实测六项编程任务合计约 182 分钟、124.8 万 token，对比 Co

让 agent 全自动驱动 comfyui 出视频，Claude Code 不用交代就会主动在后台挂至少 3 个排队任务，保证显卡没有空挡；GPT5.6 不说就

Kimi Computer Use 能力和 Codex 版基本没差距，但它是开放的，设置页里可以一键接入 Claude Code、ChatGPT / Codex

浏览器翻译需求，直接装沉浸式翻译的 Chrome 插件，群里不止一人在用。

新会话里 Codex 不记得做过什么，最准的找回方式是让它读 git 记录；AGENTS.md 一定会被读，但只适合留项目框架。进度跟踪以 task list

两个模型互审 4 到 5 轮照样能挑出新问题，审查不存在「通过」这个终点。可落地的做法是：大版本让两个模型都审，拿更强的模型汇总再修 bug，问题定位到了就修，

跨 session 发消息不再只在 CLI 有，桌面端同样支持。一个 session 可以把项目进度评估和接手说明直接推给另一个 session，多会话协作的交

Codex 输入框异常先让 Codex 自己排查设置项，查不出来再重启；Windows 并非没有 computer use，可直接让它上机看界面。还有一个现成的

不要指望一个模型包打全场，按环节分工：Kimi 负责前端，GPT 5.6 sol 做规划和方案，Grok 4.5 或 v4flash 负责执行任务，配上自己搭的

爬虫项目封号快，平台风控一升级就失效。更稳的做法是 computer use 模拟人工操作频率，Chrome 插件或 Kimi 的 WebBridge 都可以，

Skill 突然「用不了」通常是它放在某个项目目录下，换个项目就不会被主动调用。放全局只是提高概率，模型判断用不上时照样自己乱研究，要确定命中就用斜杠命令显式触

github.com/ai798Lab/jing 开源了，用途是定期复盘你和 AI 协作暴露的问题并给出洞察建议。使用前提是你手里已经有足够的会话和项目沉淀，数

想压 Claude Code 的 token 消耗，这类开源项目「有很多」，辛一挑出来的是 headroom（https://github.com/headro

路径是设置的「配置」页往下拉，「模型功能 → 可用推理强度」，说明写着「选择在模型控件中显示哪些推理强度级别」，勾上后输入框的下拉里才会出现。同区块还有「模型选