主要还是编程出项目方面的应用。 我是用国外模型开发 harness，日常使用的时候，国模，gemini，grok 这些，都能在这上面干活，这时候就感受不到模型带来的差别了。因为我会把任务拆小、拆细，难度降低到脚本级的程度。这样对模型的兼容性就提高了。 目前感受是，grok-4.7 gemini-3.8-flash glm-5.3-flash deepseek-v4.1-flash，这几个属于是口粮模型，便宜又量大。 好比一家公司，如果流程、职责划分合理，对人的招聘适应性就可以降低，说所以说小公司要全能武将，大公司就可以发挥人的长处。大公司也经的起人员流动。 harnness 的理念相关，一些零碎的感受是： AI 其实什么都知道，这是前提，缺的是人的主观意愿，以及垂直场景的个性化信息（项目的、需求的、公司的等等）。 太多约束会限制 AI 能力发挥 把需要人决策的，集中处理和判断 spec重要，但这不是人来写，人来校验 模型可以各司其职，发挥长处，“通材”自己省心，但是成本肯定贵 AI 产出的高质量内容太多了，人完全看不了，只能是 AI 来消费 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：工作与职业机会
  • 分类依据：内容涉及招聘、求职或职业发展
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/9/29 08:21:58