Dex Horthy 提及 aiDotEngineer 与 vikhyatk

另一种做法——让模型为某个任务制作一份详细的技能，只需极轻的引导。基本上就是你平时用来激活该技能的那条自然语言消息。 阅读所创建技能的内容（主要来自权重，以及轻量框架可能提供的上下文，比如关于你的代码库的信息）。 如果技能内容看起来正确，就删掉这个技能。它已经在权重里了。

HumanLayer 的 Dex Horthy 回应提问，认为同会话串联约 5 个 Skill 没问题，但 Skill 需要叠加生效或数量极多（如 200 个）时，应改用子智能体、新会话或把多个 Skill 内容预合并到一条用户消息。他建议按内容类型取舍：流程步骤宜拆开，纯信息可合并，重要行为规则需重复注入或用 hooks 等确定性手段保证遵循，并提醒不要把权重里已有的知识写进 Skill。

我们与 @vaibcode 和 @zachlloydtweets 的软件工厂大师课最终版上线了！我们聊了： - 软件工厂的构建模块 - 好的软件工厂始于度量，然后针对这些指标自我改进 - 把成功的智能体运行转化为 evals，用于测试未来的模型 / harness 等 - DORA，为什么统计代码行数是糟糕的指标，以及为什么统计 PR 数可能就够了 enjoy！

我有个朋友开始用“agi”和“agiiiii”这样的说法，来代替“awesome”或“that's dope”这类表达基本热情的短语，我觉得我还挺喜欢的

这里标题出了点问题，但这是我们期待已久的软件工厂"辩论"，嘉宾是传奇的 @zachlloydtweets （说是辩论——结果发现我们其实相当一致）

基于生产数据构建 Evals：🦄 AI That Works #79 https://x.com/i/broadcasts/1oJMvNZWvXRxQ

工程领域一直以来的道理依然成立。放慢节奏，做好优先级排序，减少并行任务，把完成最重要的 #1/2 件事置于最大化利用你全部注意力之上（即使这意味着你会有一些空闲时间）

哦对，这玩意儿太酷了

打算在这儿试个新的

酷在于“软件工厂显然不只是为旧金山初创公司或试图推进前沿的实验室准备的”——这一理念正在进入全球最关键的系统中 有趣在于“等等，我在剪辑时已经听过这首歌 100 多次了”