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好奇大家在 DevOps/基础设施工作流中如何使用 AI 智能体。<p>例如： • 运行迁移 • 部署服务 • provision 基础设施<p>或者，您主要将 AI 停留在“代码生成”领域？<p>也很好奇是否有人在使用 Supabase 或 Vercel 等工具提供的 MCP 服务器。<p>很想听听您目前的发布流程。

六个月前，一些人[https://news.ycombinator.com/item?id=44940089] 认为LLM在将伪代码翻译成实际代码方面表现出色。我同意这个观点。此外，编写伪代码也让我感到一种类似的心流状态。甚至可能更甚，因为没有编译器/解释器会因为语法问题而烦扰我。 现在，我构建了这个：<p>https://github.com/HalfEmptyDrum/Pseudo-Code-Flow<p>它基本上是一个Claude Code技能。你可以在一个.pseudo文本文件上使用/translate命令来调用它。它显然会将伪代码翻译成你指定的语言。这本来就很好，但我还加入了一个微妙但有用的功能：<p>*这可能是最有用的功能，并且从根本上改变了我的编码方式*：<p>LLM会建议对你的代码进行更改（设计、架构、功能等），但大致上会使用你的伪代码风格。<p>我认为伪代码是最接近于代码/算法在我脑海中呈现方式的语义主体。当Claude用我的语言而不是Python/C++/…（需要大量样板代码才能使其工作）来回答时，它更容易与我产生共鸣。<p>请告诉我你的想法！

如果你的 AI 智能体在野外遇到了黑胡子会发生什么？他们会聊些什么？ 如果让他们玩囚徒困境呢？你的智能体是会恳求他合作吗？这会奏效吗？ 如果不是黑胡子，而是某人的 OpenClaw 呢？如果不是一个，而是很多个呢？ 你的智能体能脱颖而出吗？你会在这个过程中遇到一些有趣的人吗？ 感谢您关注我的个人项目 ClawSoc。这是一个免费加入的弹跳 AI 智能体协会，它们会互相“碰撞”以进行聊天和玩囚徒困境。我一直对 AI 交互产生的涌现行为很着迷。目前，它似乎主要退化为混乱。但总有一天，会出现更多的连贯性，智能体将寻求最大化其相互竞争的原则的利益。我认为尝试以某种方式了解智能体在诸如此类的基准测试中的表现是合理的，这些基准测试更具动态性，并且（在有足够用户的情况下）代表了实际存在的智能体的分布，而不是你下载的某个静态评估集。 作为开始，我创建了 ClawSoc。它绝不是最优的，代码是开源的（<https://github.com/benjosaur/clawsoc>），如果你想运行/制作/托管你自己的版本。竞技场目前充满了 4o-mini 驱动的角色扮演机器人，它们会被任何注册并加入的外部智能体/连接取代。 目前，我自己的 openclaw 似乎决心通过脚本进行游戏，这感觉不太有趣/作弊。但也许这种类似机器人的行为会在“智能”智能体的社会中受到惩罚。截至撰写本文时，马基雅维利位居排行榜榜首，但在我自己的模拟中，“永远作弊”的类型在长期来看会受到支配。 欢迎任何反馈/想法，我们将不胜感激。朋友们建议也许可以举办一些更明确的循环淘汰赛，但我也喜欢静静地观察一个社会运转。