wdhwg001

@Jinmu24 我的评价：

它的驱动力不成立，或者说我的看法相反：我觉得 LLM 应该狠狠摔一跤或者在 HITL 里站直了挨骂，然后它学会的东西会被积累以降低后续的任务完成时间。你的驱动力是抬高怀疑，这增加的额外消耗是普遍的，而错误本身不是。

https://www.v2ex.com/t/1235190

没时间搓 codex 版，但是如果你的 harness 是 Claude Code ，我搓的这东西有时候能救命。

@liupeiqiang 不是这个意思，是说这是经典的 AI 味道，浓到让人觉得会有点“最不绕弯子的太稳了”。

同 Opus 5 主力，Fable 只在编排层，不总是 xhigh 拉满。

目前用量是超过两个 20x 订阅，不总是能超第三个订阅，要看实际工作量。

到了这个用量之后，实际上切号就真的是个麻烦事了，瓶颈在 5h ，切号又不能全自动化，否则会被 A\抓现行。现在是主动把 5h 周期钉住，这样稍微好处理一点。

虽然说我觉得 AI 做前端无可厚非，但是看到“The honest take”的时候还是会皱眉。

ZDR 我目前先不奢望了，只是希望内容真的不要被拿去当作语料，那个卖数据得免费用量的东西别开。

另外，实际上我有一个侧面：我会用会议笔记去长期挂着耳机，开在手机上，然后想到什么就说出来，让会议笔记帮我收想法，但是这拖着一个会议当然是很麻烦。只是这个实现起来也费劲，VAD 和 EOT 都要有了，否则分分钟跑炸用量。

此外，如果你是 Soniox ，其实那个 STT 对于自纠正的认同度很高，它本质上是一个 LLM 。另外如果你实时把 transcript 吐出来的话，人类就会看到这个乱糟糟的文本里面拼错的部分然后尝试纠正，这种纠正可以在 LLM 完成整理之后去跑另一个流程，识别并且去提升正确率。Typeless 选择隐藏这个乱糟糟的东西，制造了魔法效果，但也留下了黑盒，抹掉了自纠正空间，这个留给你取舍吧。

一句话介绍：

我每周烧掉起码两个，差不多三个 Max 20x 订阅。

https://github.com/wdhwg001/csift 是我给 Claude Code 的 session 层打的补丁。https://www.v2ex.com/t/1235190 是在 V2EX 上的宣传，因为这么重的用户才能挖到的东西确实是受众很窄，所以只作为重度 AI 使用者之间递名片用。

有自己的编排层，懒得开源，市面上躺着的 superpowers 的 yet another 茫茫多。

有点子。

不在找 CTO ，但欢迎 networking ，有意的话回复，我不主动加过去打扰，因为毕竟同样都是技术人，相轻也是常态，没有点 ego 就不是 cofounder 了。

dsh 是 flask ，但这个 flask 要的知识，尤其是脑子里对于各种最佳实践的取舍知识，那可太多了。

对于 Harness Engineer 以外的人来说，它不是 npm ，是 360 软件管家。

@MHPSY 其实这件事对于 Claude Code 自己的架构来说不太好办，因为它几乎是纯 TypeScript 的，但 JSONL 的规模大到 Bun/Nodejs 很难吃得下，这个项目背后藏着很麻烦的优化问题，因为它和 ripgrep 不一样，rg 不需要考虑结构，而它需要在考虑结构的前提下完成大量 session 的 regex 扫描，而这里面的拓扑一类的功能还涉及到动辄几十甚至几百个 JSONL 的扫描，带拓扑的多 session 找起来更费劲。

这东西绊了 AI 很长时间，我亲眼看着 Fable 试了六七个方案，profile 的构建吃了我差不多 200G 空间，最后才把时间压到<1 秒。

@MHPSY 感谢试用。

虽然刚开源没有多少 stars ，但是它扛过了严格的变异测试，并且内部的优化从 mmap 到 simd 和并行化都有，我对它的质量还是放心的。