
ex @Dify_ai | Building Myrio | ACMer & Computer Science Enthusiast | Lesbian | 💖love maimai & 📝writing | 🐱Catgirl | 💝I'll always be with you.
Shibuya-ku, Tokyo
Joined August 2023
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Know you will wake, on winds rise again
知道你终会醒来,从那之后天空即为极限
For this journey's end but one step forward to tomorrow…
而这旅途的终焉,即为迈向明天的开始
每天和我说一遍,opus 是神!
(试着做了个特别有意思的小玩具,但是现在还没做完,不能放出来(
one shot 起飞,多轮对话更是完全知道你要做什么,完全不会有 codex 那种 regression 爆炸越改越烂的情况,太棒了,我太喜欢 claude 大小姐了
最近用 Opus 5.5 跑了 104 个小时,用 Rust + GPUI 重写了一个飞书文档本地客户端,最终得到的效果很超乎预期:
- 覆盖了飞书文档的绝大部分功能,除了必须依赖云端的 feature。
- 标题、文字、列表、表格、分栏、高亮、引用、代码块,各种交互表现细节和 web 版保持高度一致。
- 100 万字的文档,单帧绘制耗时中位数 5.7ms,性能远超 web 版。
- 28MB 的轻量客户端,纯本地存储。
做完这个测试才第一次切身感受到什么叫“许愿式编程”,opus 5.5 就像一个事无巨细的老管家,宁愿跑三天三夜也要帮我把所有细节都处理好,这感觉太神了。
出于对飞书团队的尊重,这个项目不会对外发布😄
曾经 agent ui 的领头羊放弃了自己的优势和独特的审美,转向批量生产的 ai slop ui
真不知道他们接下来还要干什么
怪不得 claude code 的几个负责人都跑路了
我为你们感到耻辱
Today we rolled out a refined new look for the @claudeai app! Was a blast to work on this with a few of our talented product designers, from sketch to launch in under 3 weeks with the help of Claude and our design system ✨ let us know if you have any feedback!
我们给 obelisk 做了一个短片,感觉会比之前的文字介绍更加直观一点~
然后,我们在最新版本增加了 OpenCode 的支持,并且修复了 Deepseek 的格式支持,使得它现在可以正确支持 v4 版本的 session index
用了 claude 之后的体验:
在用 opus 5.5 做 obelisk 的宣传视频
感觉 opus 5.5 真的只需要很少的 prompt 就可以 get 到你的意思,已震惊瘫坐
祝 claude 早日逃离原生家庭
虽然我很喜欢 kimi 的模型
但这次 k3.1-pro 真的不知道该怎么说
疑似蒸 astra 把风格化全弄没了
然后宣传的 3d 性能也不稳定
还要宣传自己是便宜的 opus 5.5
emm…你除了 benchmark 比 opus 5.5 高了好几个之外,其他完全没感觉出来啊?什么做题家模型
反倒有了这一出之后,更加觉得大肥鱼性价比高了,真神登基
所以就忍不住问两个问题:后训练真的比预训练重要吗?benchmark 真的没有在评估模型性能方面失效吗?
我要把 kimi 模型换成 gemini 了,下个月退订见
任何一个做 coding agent 的,让自己 agent 的 performance 先打过 pi 再来说这个事情吧?有没有可能能跑起来的 agent 就不应该很复杂?
如果你堆砌功能把 agent 做复杂了,变成了你口中的工业化,反而 performance 倒退了,那首先应该想想是否应该增加这些复杂性
梦想中的 kimi 3.1
1. 能够有前端界面的风格化作品
2. 增强对于人类意图的理解,且不固执己见
3. 工具调用能力全面提升,不再出现重复调用错误参数
4. 在 coding 场景下可以说人话,比 k3 更好,大幅降低 review 时间成本
5. 至少 50tps
6. 可视化和生成视频能力略低于 opus 5.5(当然给我惊喜也不错
Mario's right: history tools are the way.
We built one. Obelisk is an open-source session retrieval layer for coding agents. Your agent can:
- Trace why a piece of code was written that way
- Pick up another agent's unfinished task
- Dig through months of sessions to understand how the architecture evolved
Raw sessions, queried on demand. No embeddings, no memory extraction.
And with Code Mode, agents can explore history without flooding their context.
github.com/tommy0103/obelisk



















