ego lite解决了codex跟我抢浏览器和playwright/computer use反应非常man的问题👍
某种程度上来说agent+ego lite是种开箱即用的爬虫，实操花了2h爬取了2w篇文章，中间流程包括访问不同的信源平台，对内容做识别筛选规律，音视频转录，打标签归档。我体感上ego lite比codex+edge要丝滑非常多，codex在操作edge的时候表现的跟高ping战士一样😅而且还要跟它共用一个浏览器。
这次唯一大意的地方就是忘了ego lite的账户信息是从edge直接导入的🤌经朋友提醒才想起来会被平台gank，不过那个时候已经把X的访问限制打出来了🤣
Hey buddy, we need Emoji.
bonjour有类似拉黑/屏蔽/不想看的功能吗？🤔
👋 你好，我是 Kaiyuan。
本科和硕士都在做 GIS / 空间数据，后来一路折腾到了 AI 和 Agent。过去一年做了这几件事：
一个多 Agent 系统：把自然语言需求转成 GIS 代码，自动执行、自动纠错
一个 Agent 失败诊断工具：把 100+ 条运行轨迹，整理成可分析的故障模式
在 Praxis Growth（一个 AI 出海增长社区）参与知识产品共创，从用户场景、竞品调研、方案选型，到 Weknora MVP、飞书机器人和内部测试，都实际跑了一遍
平时我也喜欢折腾新的 AI 模型和工具。最近把一个 Astra 3D 场景 Prompt 重构成了 27 页指南——在小红书和 B 站累计拿到 4.5w+ 浏览、2.8k+ 点赞收藏，334 人下载了 Prompt PDF。
这些事看起来跨度挺大。但做得越多，我反而越清楚自己真正喜欢的是一种做事方式：
面对一个一开始并不清楚的问题，先把它搞明白，找到真正的约束，再把技术、数据和现成工具组织起来，做出一个能运行、能被别人使用、也能被反馈验证的东西。
我以前会因为一个岗位看起来有意思，就努力解释自己为什么适合它。现在更想反过来：去找那些真正需要我已有这套能力的团队。
我不排斥复杂和高强度，但希望这份投入是会累积的，希望今天做的事情，能变成明天更好的判断、方法、产品或能力，而不是做完之后什么都没留下。
所以现在更想认识这样的人：在 AI / 数据 / 产品和真实业务的交界处做事情，具体 title 可以不一样。如果你也在想"怎么把新技术真正变成有人用、能产生价值的东西"，很欢迎来聊。
Astra比sol更“听得懂人话了”，不过有没有遇到执行Remove- Item - Force被拒绝的问题，删除一下临时文件都不通过啊🤌
偶然刷到数字艺术分区，用codex和glm简单复刻了一下，感觉粒子效果好酷好有趣😂
所以，知识库产品到底该怎么做才能帮助小白在新领域里构建起系统认知和问题阶段定位？
不是用那种XHS/领英 “The 12 things you should do…”帖子回答用户，以及怎么避免做成存储云盘和单纯的知识问答🥲
已经从5.6切回5.5了🙂↔️大家可以试试luna max干活，文案工作不用考虑gpt，北美做题家这一块，疯狂哈希map各种测试来回做（配置md能减轻），，一个下午烧光一周配额这种事已经在我身上发生两次了。
还有，5.6 Sol ultra对于很多任务是过度的，不仅耗时特别长，产出的内容也会解读论述过多，可读性低复杂度又太高。
现在已经切换到chatgpt做规划，然后丢给codex执行和挖漏洞了，chatgpt网页版应该是内置了openai的独家skill，做思考和规划不错，codex更适合闷头猛干且擅长挖漏洞。前端依旧依托
token花光光 等tibo重制了
