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分享创造  •  jukanntenn  •  2025 年 7 月 18 日  •  最后回复来自 jukanntenn
2
天翼云踩坑
云计算  •  jukanntenn  •  2025 年 1 月 25 日  •  最后回复来自 DICK23
8
frp 内网穿透开启了 HTTPS,但不是很明白其中的原理
问与答  •  jukanntenn  •  2025 年 1 月 22 日  •  最后回复来自 make115
7
jukanntenn 最近回复了
感谢开源! star 支持,很不错的想法,有些地方确实有这个需求。
@yishuiliunian #8 好的。仔细看了你的博客,很受启发,全都是遇到过的痛点。
@yishuiliunian #5 太感谢了,真的特别想你可以分享一些踩过的坑和在实际项目中的用法。比如怎么用 ticket 的,怎么用 loop 的,怎么用主 agent 拆解任务,而后你只需要监督主 agent ,子 agent 完成的 task 怎么验收?是人工 review 吗?
支持视频下载吗?
看上去很不错的样子,op 有没有体验过 vibe kanban 这类的产品? AgentsMesh 和这类产品区别在哪呢?我还没实际部署体验,只把文档过了一遍。我当前的理解是,可能 AgentsMesh 支持多台设备同时接入,AgentsMesh 充当一个重新服务器,负责节点之间编排和调度,通信等。
请教一个问题,在聊天窗口里面可以实现终端那样的交互吗?比如很多工作流 AI 会用 checkbox 、input 、select 等组件采集用户反馈,这个在聊天工具里面是怎么处理的呢?还是只能输入文字一问一答?
感谢分享,现在正是 AI 工作流大浪淘沙阶段,任何创意都有价值,质疑也避免不了,但是在最终结果落定之前,这些探索我觉得都是有意义的。不能因为觉得未来 AI 的能力无所不能现在就不去做,很可能未来 AI 的能力正是因为现在做的这些事才被提升到那个程度的。
id: 739 感谢老板!祝生意兴隆
你的理解是对的,但是可以取一个更好地名字简洁概括且显得更加高级:Context Engineering 。
@jukanntenn #11 插件有问题,又误触了,继续:
superpowers:探索上下文 -> 生成 plan -> plan 几乎包含了所有要素,AI 实现时只需要照猫画虎。
trellis:可以理解为在上面这些工作流嵌入了一套记忆系统,记忆项目的主要特性,工作过程中 AI 按需加载相关上下文(理想情况是这样,但因为模型差异,不一定能 100%保证按预期地准确加载所需上下文),核心通过 /start 命令注入初始上下文,工作过程中 AI 自动按需加载其他上下文,编码完成后 /finish-work 让 AI 执行项目规范检查,如果一切 ok 的话 /record-session 记录当前项目进度和可能的新 pattern ,以供后续 AI 按需加载。
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