AI 工程
GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 怎么选:别按任务难度,按错误成本
从能力边界、推理档位、Token 经济账、可验证性和错误成本出发,分析 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的选择方法,并给出工程化路由方案。
A80s · Since the early web
这里是一名老程序员的日常分享:走过的路、当下的感悟、真实的产品测评,以及那些值得被认真记录的人和事。
为什么写
从拨号上网、个人主页到云计算与人工智能,二十多年的技术生涯见证了许多浪潮。这里不限定题材,也不追逐每一个热点。我想分享亲历的经验、阶段性的感悟和尽量客观的测评,记录一件事经过时间检验后还剩下什么。
了解作者与这个博客 →工作、技术与生活中亲自走过的路,包括方法,也包括教训。
关于成长、选择和变化的阶段性思考,不急于给出标准答案。
基于实际使用分享产品与工具,既写优点,也坦诚说明限制。
AI 工程
从能力边界、推理档位、Token 经济账、可验证性和错误成本出发,分析 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的选择方法,并给出工程化路由方案。
AI 观察
梳理 2026 年 7—8 月值得技术团队关注的 AI 变化:Agent 产品化、网络安全事故、推理基础设施竞争,以及欧盟 AI 内容透明规则落地。
AI 工程
从产品完成度、模型自由度、扩展方式、权限边界与成本治理出发,对比 DeepSeek Harness、Claude Code、OpenAI Codex 和 Pi Agent,并给出可落地的选型建议。
行业观察
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技术
从 Agent loop、工具执行和上下文管理讲清 Pi Agent,再看 Oh My Pi 如何沿着另一条路线加入 LSP、调试器、子 Agent、浏览器与长期记忆。
AI 工程
从 Cordis、插件树、Agent Loop、事件日志、Profile、MCP、子 Agent 与沙箱实现出发,拆解 DeepSeek Harness 的架构价值,也核对那些容易被宣传稿写错的细节。
建站记录
以本站的搭建过程为例,完整记录 GitHub Pages 发布、独立域名、Cloudflare DNS、百度与 Google 搜索提交,以及几处容易踩到的坑。
技术
深入拆解 MCP 的协议边界、Host、Client 与 Server 分工、Agent 调用链、传输和版本变化,并用 TypeScript 实现一个可运行的 MCP Server。
技术
深入辨析 Function Call、MCP、Agent、Harness、RAG、Memory、Skills、Plugin 等 AI 工程概念,并给出实际选型建议。