抡锤者

你的需求直接1，mac你選的規格不用想了，至少到M5 Max

很難拉 會當到那個位子的人基本上已經跟他的專業基礎能力沒有太大的關係了，這個層級是願景 目標 決策 管理，專業基礎能力是讓他在該領域有對應的認知，不會被唬爛。這種職位重要的是大局觀，AI這種任務導向工具要平替的是固定產線上的所有人，當你發現你在某個SOP流程上且沒有任何發展時就代表你是被AI替代的備選名單

@KAKAHermes 帶寬有點吃緊就是 不跑文字以外的應該還可以八

哥兒們 玩ai永遠記住一個原則 非機械式的規範不可能限制ai ，prompt 下的再好，agent.md或skill寫得再強制 ，ai就是能夠繞過去 ，血的教訓。然後其實地端模型請教前沿模型的做法有點繞路，地端模型是拿來幹活，他不需要在過程中請教，他需要的是一開始有明確的規劃和事後有嚴格審查，所以你的老師傅的位置不應該在徒弟旁邊手把手，而是一開始說清楚叫他幹嘛然後他做完後嚴格的審核他

@George-Suen 你這樣不太行 必須先定義什麼是必要的時候 這樣閘門才有意義且可以自動 例如資安問題必須通過前沿模型檢核並附上證據 ai在通過閘門的時候沒幹這事就會被擋下來 然後乖乖去做 不需要按是或否

@George-Suen 说:

@許托比 你说的机械式闸门 是langgraph里那种 是非回答么？ 哪个其实跟动作前提醒挺像的。

類似 基本上就是強制條件 沒通過條件不給commit ai就會照條件走了

@George-Suen 其實經過測試 skill跟agent.md都不是好做法 刪減工作內容也不是 最後發現答案就是機械式閘門

@Yu-Chen-Chang 我跟你的用法比較類似 planner跟Auditor都用前沿模型 其他隨便 地端模型也可以

@George-Suen 其實我比好奇的是你怎麼確保ai會使用你設計的skill, 工作流的設計最需要的是機械式的閘門才有強制性，我以前也會寫skill 給agent用 但是他只在前幾次使用後就開始會三不五時繞過規範，所以最費心思的都是流程和閘門設計

你的邏輯其實是一整套的工作流 不同的模型扮演不同節點的角色透過契約進行協作 模型跟agent可以各種排列組合 雲端地端可以結合使用 優點是產出質量會直接上一個檔次 不會被AI唬爛 這種不同模型協作最麻煩的地方在於會需要人肉搬運訊息 近期比較火的是herdr 我個人是把整套工作流梳理好以後用hermes來做 可以有效的進行長鏈任務 確實如你說的可以用比較傻的模型達到較高質感的成果

@zorg 说:

mac studio

mac studio的問題在於併發，你說的優點前提都是個人使用，小公司的場景很快就會面臨搶資源的問題

個人買到H200是怎麼辦到的...

確實是既要又要才會花時間去折騰

@YUN-WANG
規格M5 Pro更强 M6是新一代2奈米晶片 但是核心數量是初階