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我用 Codex 和 Claude Code 编写代码已经有一段时间了，但一个编码任务实际需要多长时间呢？当我让 Claude Code 估算时，结果往往来自训练数据，而这些数据是基于人类速度的。 这就是我构建这个工具的原因，用于估算 AI 智能体的速度。我每天早上在将编码任务分配给我的智能体之前都会运行它。 它包含以下内容： * **任务规模评估：** 根据描述自动将任务分类为 XS 到 XL，然后对该级别进行 PERT 分析。 * **人类等效比较：** 每个任务类型的乘数，以便您了解加速效果。 * **METR p80 阈值：** 当估算值超过模型的可靠性范围时发出警告。 * **波浪规划：** 在多智能体集群中并行调度独立任务。 估算数据来自我过去几周的日常编码任务： * **每次运行时的校准：** Opus 4.7、GPT-5.5，不同的模型具有不同的可靠性范围和成本。 * **每个任务类型的先验：** 后端、前端、应用程序开发、文档和头脑风暴。 * **PR 审查：** 我通常让 Codex 和 Claude Code 互相审查彼此的代码，并且该工具会考虑到这一点。 * **一个让我保持诚实的校准循环：** 调度数据在一天结束时由我的协调智能体进行验证。 试用：`pip install agent-estimate`，阅读代码 <a href="https://github.com/kiloloop/agent-estimate/" rel="nofollow">https://github.com/kiloloop/agent-estimate/</a>，或阅读文章 <a href="https://kiloloop.com/agent-estimate/" rel="nofollow">https://kiloloop.com/agent-estimate/</a>

这可能是我做过的最无用的事情了。它是一个图灵机（UTM），运行在一个（无限长，惰性初始化的）纸带上，该纸带编码了UTM的描述以及相同的纸带。<p>“L0”机器已经运行了大约1.5个月，每秒大约执行10亿步。<p>它所模拟的L1机器大约每秒执行十几步。<p>它所模拟的L2机器大约每小时执行一步。<p>大约在2070年，L3机器将执行它的第一步。

我致力于构建老式混响单元的真实插件复刻。通常我可以使用原理图和数据表，但自从开始使用ASIC后，我不得不购买一个我能负担得起的逻辑分析仪。<p>我的DSLogic附带的软件DSView差强人意，所以我开始开发一个可以随着时间推移进行定制的跨平台逻辑分析仪。<p>请告诉我您的想法，以及它准备就绪后您是否有兴趣试用。对于那些在工作中用到逻辑分析仪的人来说，哪些功能和解码器对您最重要？您希望在软件包中看到什么功能？

好的，这只是社会科学的范畴，但请注意以下几点： 马斯克今天发帖，要求人们如果想加入有史以来最昂贵、也“最具创新性”的公司——SpaceX，就提供 3 个证明自己拥有杰出能力的证据。 但如果你墨守成规，又怎么能创新呢？如果只给出 1 个、2 个或 4 个理由呢？而且，为什么有人要为一个观点备受争议的人工作呢？SpaceX 似乎不可能彻底改变世界，改变它：当然，他们确实做到了……20 多年，但他们未能彻底变革 20 多年。 原因显而易见。