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Stablecoin & RWA & Harness Engineering Tokenizing dev @kaio_xyz / Chief GTME @Signalsurf / Co-founder & Core Contributor @xuedao_tw /

Taipei City, Taiwan
Joined December 2021
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Today we're launching XTrace, an open-source macOS app for people who code with agents. See AI vs human time, API-equivalent spend, and insights on what to improve. Add your own scoring skills or ones you discover. Try it: github.com/XTraceAI/xtrace-d…
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How do always-on, proactive agents like @Bot work? Watch my lecture at Stanford CS146S: 2:35 How we got here 6:13 What changed in the models 10:06 Inside an always-on agent 18:07 The harness 27:26 Context engineering 34:26 Where this is going
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以前我會說 Web3 既像科技業,有很多創新,又像在金融業,當然,這是基於其業務本質嘛。 但我認為 2026 之後,它比以往都更貼近金融業了。只會是 FinTech,不會是 TechFin。 甚至是在 LLM 帶來的 software productivity 暴增,並沒有在 Web3 上獲得很好的體現。這主要是智能合約的開發週期以及風險性所導致的。 歸根究底來說,區塊鏈還是一項防禦性的創新。
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Important note regarding Grok @Bot: Going forward, @SpaceX will use the best back end model for any given task, including Claude Opus 5.5, MidJourney, Suno and other leading APIs. Whatever is most likely to give you the best outcome.
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Introducing e2e The agentic testing framework for any app ~/ npx e2e init → Fully Open Source → Mix deterministic and agentic APIs → Supports web, mobile, and more → Bring your own agent and infrastructure → Run locally or in CI tester.army/e2e
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100% agree my approach is to separate the human TL;DR version and agent version cuz at the end of the day, your agent docs are reading by other’s agent so it make sense to left some evidence for other agent to be able to fetch the source or validate it.
We instituted an official AI Writing Policy at @Clay. Massive thanks to @sophiebits on our engineering team who wrote this. Originally this was just for eng, but other teams found it so helpful we expanded it company-wide. Here are the four guiding principles: 1. You must stand behind every idea and sentence It is your responsibility to make sure that the entire document is representative of your own thoughts before you share it. 2. Writing is thinking Spending time on the writing process teaches you more about your topic. If you circumvent this process, you will walk away with a poorer understanding of the subject matter. 3. More time should be spent writing a document than consuming it If you generate a document from a short prompt then ask your readers to go through the longer output, you are disrespecting their time. They can talk to ChatGPT themselves if they want to. 4. Longer is not better AI makes it easy to generate long docs, and it loves padding them with sentences that say nothing. If you're producing docs from a short prompt, consider just sharing the prompt. You can read (and borrow) the full policy below. Hopefully we all communicate a bit more clearly now :)
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第一次使用 @FathomDotAI 是2023,那時候發現他是所有競品裡效果最好的,剛一看收到 email 發現團隊居然被 @Superhuman 收購了,真是了不起! 這個品項繼續卷也辛苦,Notion 免費爆送一堆額度,Gronola 瘋狂買廣告。 techcrunch.com/2026/09/14/su…
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先用方便快速迭代的語言拼功能和增長,未來重構架構和技術棧是帶著明確的瓶頸才考慮的。 新創需要 PM 與全端融合一體的 product builder(也許甚至不是 engineer background 了),業務需求明確了且 PMF 才來考慮 hire 甚至 outsource performance improvement work
果然任何公司都会有技术债,只是这次 OpenAI 选择了把技术债留给未来的 AI 来还。 OpenAI 刚公开了 ChatGPT 背后的存储系统 Habitat。 它现在每秒处理超过 7000 万次请求,保存 500PB 以上数据,服务每周超过 10 亿用户。但它最早只是一个连接数据库的小型 Python 库。 有意思的是,OpenAI 很早就知道 Python 扛不住未来的规模,也知道迟早要重写,但当时没有立刻动手。他们做了一个很大胆的判断,先用 Python 快速扩张,等必须重写时,未来的 Codex 和 GPT 会让迁移便宜很多。 后来这笔赌注真兑现了。 2026 年第二季度,两名工程师加上 Codex 和 GPT‑5.5,把整个服务重写成了 Rust。现在新版本已经承接 95% 的生产流量,CPU 效率提高 6 倍,内存效率提高 15 倍。 过去我们说技术债,是把今天省下来的时间,留给未来的工程师加班偿还。 OpenAI 这次做的是把债留给未来更强的模型。 这可能会改变软件开发里一个很基础的判断。 以前选错语言、架构不够完美,意味着以后要付一笔很贵的迁移费;如果 AI 能让大规模重写越来越便宜,公司就可能更愿意先用最快的方法把产品做出来,再让未来的模型收拾残局。 当然,这不是鼓励大家随便写。OpenAI 敢这么干,是因为系统边界、测试和监控都足够清楚。 没有这些,AI 重写的不是系统,可能是事故。
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The Remote-First Generational Company🫡 @linear respect
Today we're announcing our second employee tender offer. We passed $100m ARR earlier this year and now have more than 40,000 paying customers. The tender lets our teammates participate in that success at a $2.5B valuation: linear.app/now/sharing-growt…
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I thought everyone just symlink the CLAUDE.md and ./claude 🤔
I’m thinking about banning Claude code at Shopify until they change their mind and read AGENTS.md and .agents/skills etc. Insisting on only reading CLAUDE.md sometimes leads to split brain problems when different team members use different tools. Just unnecessary.
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人腦也是一個 black box,從公司角度來說你的 token 可以大概透過你的 compensation 回推。也就是說人作為 input token 和 output token 都極貴的一個 human agent,其實很多時候必須要好好想想什麼時候該用(就像你不會開著 Fable 5 ultramode,這是一種炫富)。 人的 output 確實可以透過傳遞想法給 AI 讓它代為 output,但是 input 成本沒有辦法降低,換句話說現在最貴的是人類的 effective input token?
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爆了,Pi 居然在他们新的开发笔记里把其他家的Agent都锐评了一下🤣 @pidotdev 官方表示,DSH、Claude Code、OpenCode 这一类方案,它关注的已经不是谁多几个 Tool、谁的 Demo 更炫,而是一个更麻烦的问题: 如果一个 Agent 连续跑 50 个小时,它还知道自己到底干过什么吗? 他们先点了 DeepSeek Harness。 Pi 直接从 DSH 的 Context 管理开刀。 DSH 有一个 tool result pruner,工具输出太长以后,会保留前面一部分和后面一部分,中间直接裁掉。 Pi 那边给的评价很不客气:permanently-lossy pruner。 因为删掉的内容以后找不回来了。 比如一个 Agent 跑测试吐出 3 万字符日志,真正的错误刚好在第 12000 个字符,压缩完以后这段已经消失。后面模型再聪明,也没法从空气里重新读出来。 所以 Pi 做的版本是 prune + spill。 Context 里依然只放一小段,完整 Tool Result 同时落到磁盘,Context 留文件路径和 offset。模型需要的时候自己 grep、sed、read 回去。 他们拿 GLM-5.3 和 DeepSeek V4 Flash 跑了 19 个真实 Session,Context 占用降低 26%~35%,uncached prefill 降低 72%~88%,信息还能恢复。 PR 里甚至直接写strictly better than dsh’s permanently-lossy pruner😂。 然后又点了 Claude Code。 Pi 表示有一个挺有意思的发现: 新一代 Claude 在第三方 Harness 上,有时候反而更容易把 Tool 调错。 最典型的情况是,Pi 给模型的 edit tool schema 明明写得很清楚,模型却会自己生成 requireUnique、matchCase、oldText2 这种 Pi 根本没有的参数。 一个很合理的猜测是,Claude 的后训练越来越适配 Claude Code 自己的 Harness 和 Tool Schema。 模型已经学会了 Claude Code 里某个工具应该长什么样。 然后你把它放进 Pi,它脑子里还是那一套。 所以现在模型能力越强,模型和 Harness 的绑定可能也越深。 以后评价一个 Coding Model,单独看模型可能越来越没意义。 Claude + Claude Code、DeepSeek + DSH、GPT + Codex,很可能逐渐变成一个整体。 讲到这里 Pi 表示他们最近重写了 Harness,开始把一次 Agent Run 当成接近数据库事务的东西来设计。 Tool Call 执行之前,先写 intent。 执行结束,再写结果。 进程崩溃以后,系统得知道这个 Tool 到底执行过没有。 Session Tree、运行状态、Lane、Operation Log 分开保存。 一个 Agent 可以有多个 Lane 并行跑,每个 Lane 都知道自己的当前位置、队列和未完成操作。 Context 允许压缩,原始执行历史继续保留。 甚至连进程刚好死在 Tool 执行到一半这种恶心情况,他们都专门设计了 recovery。 你再回头看现在很多 Agent Framework,会发现大家以前真的挺勇的: 一个 while loop,塞一个模型,塞几个 Tool,Context 快满了就总结一下,然后祈祷它一直别挂。 跑十分钟当然没什么。 Agent 开始跑几小时、几天以后,问题全出来了。 这些已经越来越像操作系统和数据库问题了。 有意思的是Pi 甚至对 Extension 的态度也在变。 现在大家都喜欢说「一切皆插件」,DSH 的 Cordis 就走得很远。 Pi 这边最近却越来越强调边界: 哪些是 Conversation,哪些是 Runtime State,哪些是 UI,哪些是 Extension,哪些东西能持久化,哪些东西只能观察。 因为插件能力一旦无限扩大,Agent 又长期运行,状态会变得非常难推理。 OpenCode、Claude Code、DSH、Pi 现在看着都是 Coding Agent,底层其实已经开始走不同路线了。 Harness 这东西,开始越来越像 AI 时代的操作系统了🤔
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笑死完全 100% 正確
gpt 5.6 最让我受不了的就是: 我让它做一盘番茄炒蛋,它往里还加了东坡肉。 我说有必要加东坡肉吗?它说你说得对,然后把东坡肉去掉。 我说好,你提 PR 吧。再一看,它 PR 写着「番茄炒蛋(无东坡肉)」并且注释里会写一大堆为什么本道菜不需要加东坡肉。
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Not only reviewing the code itself, but also examining how the code is generated.
Today we’re introducing Delta. Delta is a multiplayer environment for coding with agents and reviewing what they build, powered by DeltaDB. The first invites to our private beta are going out now. zed.dev/blog/introducing-del…
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I ran out of all my reset 😭 and my streak just shutdown. @thsottiaux, can we only count the day with credit so that I can continue on my streak 😭
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That’s exactly what AI-native SaaS today 😃 but still the opportunity is huge
everybody who's not shooting for AGI is building the same thing: * an interface that sits as close as possible to a user's workflow: slack, email, terminal, standalone app, other existing app * infra that can run long-running agents on schedule or on demand that progressively learns (search/finetuning) and gets cheaper (eval-driven routing/finetuning/oss models etc.) the interface you give away for ~free, and you charge a premium over your infra cost. lots of opportunity there for the ones that can cap their non-model infra costs and keep quality high without bleeding money to frontier models
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我非常看好這類型的題目,作為一個企業或者團隊,如何衡量 AI 導入並且規模化的蒸餾員工絕對是每個 Tech Lead & CTO 的難點。 而且 @WorkWeave 的吉祥物🧶有點可愛⋯
We’re announcing our $13.5M Series A led by @Standard_Cap. AI has taken over engineering and companies are wasting millions. Weave gets you the most out of every dollar spent on tokens. Have fun watching a man attempt to conquer his fears in the video.
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