AI That Works 分享用 post-mortem 复盘改进智能体技能与提示词的方法

@pvncher 分享技巧：让 Astra 把应用截图拼成 contact sheet，减少图像读取调用次数，节省大量上下文用量。Dex Horthy 转发补充该技巧对 fable 同样有效，他最早见 fable 主动这样做，且拼图也适用于从视频中提取时间线。

哦不错，@AndrewWarner 在 NextNewThing 上对 humanlayer/skills 做了个小解析 - https://www.youtube.com/watch?v=aX8Y183qDpY&t=355s

Dex Horthy 回应 Peter Yang 对"软件工厂"的质疑，主张"亮灯工厂"模式--尽可能自动化，但保留人类在环。Peter Yang 认为除验证和测试外，AI 尚无法在无人类定义需求或检查工作的情况下端到端构建新功能，并质疑有哪些产品真正做到了这一点。

这边也一样--astra 在特定场景下有用，但在编码方面几乎没什么提升，甚至可以说完全没有，而且总体上更不稳定 【引用 @thdxr】：我们团队一部分人已经回去用 Sol 了 astra 不错，能做一些新颖的事情，但也有一些缺点 而且到目前为止我们的实际支出看起来翻了一倍，所以很难说得过去

Agentic AI Foundation 引述 Dex Horthy 的证据称，HumanLayer 一个轻监督的软件工厂膨胀到 3 万至 4 万行，带有运行四个 Unix 进程的"极其复杂的状态机"，最终整个代码库被归档。

来玩，展示你的软件工厂里哪些东西跑通了--还剩几张免费票，需要的话私信我。 DevGuild 新活动：Software Factory Show & Tell，给你上台的机会。带一个 5 分钟 demo，不讲 pitch，不搞包装。评委 @swyx、@dexhorthy 和 @tylerjdunn 将在台上评出最佳。9 月 24 日，旧金山 → https://luma.com/long-horizon-stack?utm_source=twitter&utm_medium…

他回来了 【引用 @zeeg】：我的观点基于我自己的实践。我产出了大量软件，可能比业内大多数人还多，而我不需要 10 个订阅就能做到。如果你用了 10 个订阅，那只是因为你纯粹在瞎折腾，等着自食其果的那一天。 （这与 Sentry 无关，我们在推理上花了不少钱）

这事将在9月23日（周三）发生--感兴趣的话联系我，还有几个名额。 【引用 @dexhorthy】我正在为旧金山的企业软件工厂负责人组织一场晚宴。 我们认识谁符合以下条件： - 在旧金山或愿意前往 - 内部AI软件工厂的技术负责人 - 公司至少有100名工程师

为什么模型不擅长工程编排（harness engineering）！？ 我认为让模型做好编排（harness）/流水线（pipeline）/提示词工程是最难的事情之一。部分原因是训练集太小，部分原因是如果基于推理构建，强化学习预言机（RL oracle）更慢更贵，还有部分原因是近期大量训练数据是缺乏正规工程内容的 AI 胡言乱语（ai psychosis slop），这进一步强化了平庸表现。

很多人都在问--你怎么看？