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自从它们发布以来，我一直在同时试验这两者。经过 4 款游戏、3 个网站和 2 个内容创作引擎的实践——我认为我已经准备好分享我的一些经验和看法。 **我对 Fable 的观察** 1. **输入什么，输出什么**——也就是说，在我给出 Fable 初始信息和提示之前，做出所有设计决策，就能获得最佳结果。它自己做决定时更舒适——它不会告诉你它做了什么决定——除非你事先明确告诉它哪些它可以自己决定，哪些不行。 2. **它是一个黑箱**——在某种程度上，这是上面观点的延伸。我用“代理机构”来类比向人们描述它，也就是说，它会接受一个简报（Fable 自己称之为“指令”）然后独立执行，直到完成才会回来。我曾有过一个 Fable 对话独立工作了 9 个小时，为我构建了一个客户自助服务门户。我只需要在它每 5 小时达到会话限制时输入“继续”。 3. **它功能强大得令人难以置信**——所以，如果你事先通过 Opus 对话进行思考和梳理，把一切都安排妥当，你就能获得惊人的结果。它会创建自己的子代理，进行自己的测试和自我验证，然后将一个完成的产品交给你。这让我大开眼界。 **但我更喜欢 Opus 5** 为什么？因为它不是一个黑箱。 1. **它会汇报**——它似乎会在自然的阶段性节点暂停，并更新它生成的内容以及原因。它有一种节奏，让你用户能够参与其中。 2. **它同样有能力启动子代理并进行自己的测试和验证。** 3. **它的成本确实便宜得多**——例如，当 Fable 在处理一项任务时，我的 Claude Max 限额大约在 30 到 45 分钟内就会耗尽（Fable 速度很快）。但这之后我就只能无所事事了。Opus 5 的感觉在某种程度上更具条理性（这可能仅仅是因为它会返回给用户，导致节奏变慢）。或者换个说法，Opus 让开发者在整个过程中都保持参与。而且它似乎更专注于给你你想要的东西。Fable 不会这样做——它基本上只是接受简报然后自己做决定。 我只是想分享我的经验，因为我很快就达到了熟悉度，并认为这可能对其他正在试验这些前沿模型的人有价值。 期待你的想法。祝好。

市面上有许多任务跟踪解决方案，但这是我自己的一个。它是开源的，可以免费部署在您自己的 Cloudflare 项目上。 <p><a href="https://github.com/TAJD/projektor" rel="nofollow">https://github.com/TAJD/projektor</a> 我曾遇到过一些付费解决方案的问题，而像 Beads 等本地解决方案总是存在一些我不想去解决的怪癖。我基于 Cloudflare 非常慷慨的免费使用额度构建了自己的解决方案，并且在过去的一个月左右的时间里，我一直很享受使用和开发它的过程。我想在这里分享一下，并听取大家的反馈。 部署过程设计得非常简单。我将从仓库中发布可配置的构件，您可以使用他们最近发布的 Cloudflare AI 功能来部署到您的项目。然后，您需要配置自己的 Cloudflare Access 策略来限制访问（或不限制），然后就可以开始使用了！ 如果您有任何反馈，请告诉我！

想知道是否有人尝试过配备 128GB 统一内存的 Strix Halo 系统用于本地 AI，以及他们在运行不同模型方面的经验如何： - 参数数量 x 量化后的实际限制 - 您用它来做什么 - 哪些模型和推理引擎结合得好

随着人工智能工具的发展，所有内容都被存储起来，特别是会议记录，每一次互动都会被转录并嵌入，供代理作为上下文使用。 这难道不会造成巨大的责任风险吗？我设想在证据开示过程中，会有海量的数据，包括公司随口说出的评论。 我特别想到像谷歌这样的公司，他们对语言有规定，比如不要说“主导”或“杀死”。如果每次会议都被录音，那么查找这些内容就会容易得多，而且随着人工智能分析证据数据，可能很难忽略这些信息。 我不认为我见过任何产品能够封装这些工具，或者内置功能来清理会议记录，而且如果你目前正处于诉讼中，情况可能会更复杂，因为在这种情况下，清理可能被视为销毁证据？