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程序员

V2EX 看到讨论"跨域"的帖子,那个她好像回来了 codex 今天真的是不稳定呀。 火山方舟 Coding Plan 慎买 刚问了大家 openclaw 和 hermes 在什么机器上面玩,求推荐一个机器 GPT-image-2 生成 AI 图片防伪有感 codex pro 5 小时限制已经严重缩水 逆天 Antigravity 动态 JSON 序列化对强类型语言很难吗? 自建了 GPT Coding Plan,遇到了定价问题,请教大家 大家都是在什么设备上玩 openclaw 以及 hermes 的呀? 软考还有一个月就考试了,你们学习了吗? 大伙用 AI 会考虑在 user scope 的 CLAUDE.md/AGENTS.md 里交代 AI 说中文吗 我发现程序员这个群体很大部分其实挺抠的 最近使用 cc 总会莫名其妙的返工, codex 不会 目前体验最好的远程 vibe 工具 想知道大佬们抓包遇到 ssl pinning 都是咋优雅的 解决的? 工业软件的大佬们是怎么 vibe coding 的 最近 chrome 是不是有 bug 啊,一搜索就卡住 分布式异步系统在 vibe coding 下的困境 PHP Native AOT 编译器,支持将 PHP 代码编译为可执行文件,运算性能提高 150 倍 没想到 2026 年,还要浪费大量时间在跨域问题上 DeepSeek V4 这周会出吗? 中转站正式试营 欢迎试用 不掺不假 小米 mimo 升级 v2.5,并且重置了额度 Jenkins, SCM 轮询完全不工作是啥问题啊 赛博斗蛐蛐, AI 模型的简单对比(白嫖版) 使用中转站要擦亮眼睛!不说别的,倍率计算 充值好乱。 买了火山的 Coding Plan 测试得出计费模式 给我的 AI 生成了简历和状态卡, 大家帮忙看下 Ta 能找到啥样的
十年没正经写代码后,我靠 AI 把公司工作流重新搭了一遍
fgghyyfk · 2026-06-25 · via 程序员

我是 87 年的,早年做过六年前端,后来转产品,做到 UED 主管。2014 年出来创业,一直做跨境进口。

公司里基本就是个打杂的:产品、运营、流程、成本、人,哪儿漏了堵哪儿。代码这东西我是真喜欢,但说实话,很多年没正经碰过了。

把我重新拽回来的,是 AI 。

最开始我从 OpenClaw 上手,后来换到 Hermes 。最直接的体感是:在体外记忆和多 agent 协同这件事上,Hermes 更接近我想要的那种“能接业务”的状态。OpenClaw 不是不能用,但我当时那套业务场景里,一复杂就开始吃力。

为什么这件事要命?

因为我一开始不是想做玩具项目。我是想给公司运营搭一套内部工作流。

我们做跨境进口,品类很杂。一个类目一套规矩,一个供应链一套限制,一个平台又一套审核逻辑。落到系统里,就不是一个 agent 解决所有事,而是要把不同类目拆开,各自有自己的记忆、规则、流程,再让多个 agent 协作。

听着很美。

然后就开始受罪了。

那阵子为了省钱,我主力用 DeepSeek 和 Qwen-Plus 跑这套多 agent 。不是说它们不好,而是在我当时那套配置里,只要任务稍微复杂一点,就很容易串记忆。

A 类目的上下文窜到 B 类目去,agent 之间一交接就乱。昨天还好好的,今天就像不认人了。

一个多年没正经写代码的人,去 debug “记忆错乱”,那种抓瞎你能想象。你看日志,看提示词,看上下文传递,看工具调用,最后发现哪儿都像有问题,哪儿又都说不清。

光在这上面试错,前前后后烧了两千多。

中间还有个插曲。我拿 GLM 做了个小功能,本来以为就是几句对话的事,结果最后账单出来两百多。我当时真愣住了。

后来回头看,大概率不是单纯模型价格的问题,而是我那次上下文、重试、工具调用没控住。便宜模型也不是闭眼省钱,用不对,一样肉疼。

后来换 Kimi ,好一些。

它长上下文确实能扛,整段文档、规则、历史记录塞进去,它至少不那么容易当场失忆。对我这种“不想重新解释十遍背景”的人来说,Kimi 那种能接长材料的能力,确实省心一点。

但真正让我感觉这事能往前走的,是换到 Claude 之后。

那套多 agent 协作到 Claude 手里,明显顺了很多。该是谁的记忆就是谁的,交接的时候不那么容易乱。不是说完全不出错,但出错的方式我能理解,也能修。

这个差别对我很重要。

因为我不是全职工程师,我不可能每天把大量时间耗在底层排错上。模型便宜是便宜,但如果每省 10 块 token ,背后多花我 2 小时 debug ,那账其实是亏的。

这里还有一个坑,现在想起来还肉疼。

当时为了省钱,我走过一些不太稳定的 Claude 使用方式,结果账号出问题了。省下那点钱,跟账号不稳定、工作流中断比起来,根本不值。

这事教育了我:有些便宜不能硬占。尤其是工具已经接进日常工作之后,稳定比单次便宜重要得多。

后面我就老老实实用 Claude 和 Codex 做开发。

这一年下来,公司业务中台基本成型,我现在的分工方式大概是这样:

最基础、能拆得特别细的活,交给便宜模型,或者走中转站。比如类目识别、违规词识别、简单字段提取,这种输入输出都很窄、规则很死的任务,它们做得又快又便宜,错了也好兜。

再往上,对接内部后台、数据分析系统、客服系统,我按部门一个个搭 skill 。谁的活谁的 skill ,规则、上下文、边界都拆开。这样越搭越顺。

再复杂一点的,比如多 agent 协作、跨部门流程、需要理解业务前后关系的东西,我就更愿意上 Claude / Codex 。贵是贵,但省脑子,省时间,也省半夜坐在电脑前骂人的次数。

折腾到现在,我的认知很朴素:

国产模型,适合你把任务拆得特别细,让它做最基础、最明确的那一块。

国外模型,贵,但省心。

别把一个大而模糊的活整个丢给便宜模型。它可能会串、会乱、会看起来很自信地跑偏。

但如果你能把活剁成一颗颗小螺丝钉,它拧得又稳又便宜。

复杂的、要自己把握全局的部分,交给更省心的模型,少熬很多夜。

现在我长期用 Claude Code 和 Codex 。说实话,我已经不怎么看代码了。我的工作变成了:描述我要什么,拆业务流程,验收结果,发现不对再让它改。

中间那些代码,大部分是 AI 写的。

一个十年没正经碰代码的人,靠这套又开始造东西,这事我自己都觉得有点魔幻。

但我还有个问题没完全想明白:

便宜模型和省心模型之间那条线,到底应该画在哪?

哪些活值得花时间拆到极细,喂给便宜模型?哪些活一开始就该上贵的?因为有时候省下的人力,可能比省下的 token 钱多得多。

这条线我现在还在一个个任务里试。

你们是怎么分的?

如果有人也卡在 Claude / Codex 的注册、付费、账单、额度,或者中转站选择这些坑里,我后面可以单独整理一篇。不保证标准答案,只讲我自己怎么踩出来的。