Saya merasa dalam beberapa tahun mendatang kita akan beralih dari pemrograman agen menjadi pemrograman agen swarm sebagai standar, dengan setiap pengembang memiliki lapisan orkestrasi sendiri.

tidak ada yang mengaudit pengaturan Claude mereka inilah yang menjadi biayanya: > tagihan Anda perlahan meningkat > output Anda menyimpang > Anda menyalahkan modelnya inilah yang benar-benar membuat perbedaan: > ada 125+ kunci di file settings.json Claude Code. Dokumentasi resmi hanya membahas sekitar 40 > memperbaiki satu titik putus cache_control mengurangi tagihan $340/bulan menjadi $87 > server MCP yang tidak digunakan memuat skema penuhnya pada setiap sesi > itu adalah 25-40K token sebelum Anda mengetik apa pun > 14 pengaturan berada 3 klik jauhnya di antarmuka Claude > 4 di antaranya tidak didokumentasikan di mana pun perbaikannya tidak rumit: > atur Extended Thinking ke Light secara default - gunakan Full hanya untuk masalah sulit > gunakan flag `enabled: false` pada server MCP alih-alih menghapusnya > atur `cleanupPeriodDays: 180` - default 30 menyembunyikan sinyal selama 5 bulan > letakkan cache_control setelah system prompt, bukan setelah pesan pengguna > satu Custom Style per alur kerja menggantikan 80% prompt yang disimpan > batasi memori per Proyek, jika tidak akan menyimpang dan mulai mengoptimalkan untuk "Anda" yang salah pola ini sama di semua 18 kasus: pengaturan default dirancang untuk pengguna rata-rata Anda bukan pengguna rata-rata 20 menit dengan daftar periksa menjelaskan mengapa Claude "menjadi lebih bodoh" dari orang-orang yang tahu persis mengapa ia menjadi lebih tajam

Hari ini sebenarnya mendapatkan hasil lebih banyak dari @claudeai dibanding @OpenAI codex. Lebih banyak pesan, lebih banyak putaran, lebih banyak pekerjaan yang selesai. Aneh. Saya mencoba remote control setelah mengatur Claude di server saya dan terus meminta agar ia menjalankan lebih banyak agen remote control.

🚨 Posting dari @MilkRoadAI merangkum pernyataan CEO Nvidia Jensen Huang mengenai bagaimana AI telah berkembang dari generasi konten menjadi sistem agen yang secara mandiri bernalar, merencanakan, menggunakan alat, dan mengulangi tugas dalam jangka waktu yang lama. - Contoh utama yang disebutkan adalah agen AI yang menyelesaikan pekerjaan pemrograman perangkat lunak dalam satu minggu, yang akan memakan waktu satu bulan bagi tim teknik manusia, menggambarkan peningkatan besar dalam komputasi per tugas. - Perubahan ini menciptakan permintaan sebagai hasil dari dua eksponensial—lebih banyak komputasi per tugas agen dan jauh lebih banyak tugas yang diterapkan di seluruh perusahaan—mendorong menuju era di mana insinyur mengoordinasikan kawanan agen.

Apakah model AI yang dirilis ke publik berkembang karena percepatan atau deklasifikasi — ini adalah pertanyaan penting untuk diajukan ketika membahas AI… Menurut saya, narasi kiamat jelas merupakan cara yang dipikirkan matang-matang oleh pemerintah untuk menakut-nakuti orang agar mendukung regulasi AI 🤷‍♂️

Claude Code menggandakan batas laju Cursor baru saja meluncurkan Composer 2.5 Codex sedang menjalankan agen. Ini adalah minggu yang baik untuk menjadi pengembang.

Tidak pernah tampak benar-benar terjadi atau memang sangat lambat, tetapi saya masih melihat produksi konten bergerak menuju monetisasi langsung. Saya mendapatkan nilai besar dari AI, dan kami melihat valuasi besar, tetapi AI adalah derivatif dari bahan sumber. AI membutuhkan manusia yang fleksibel untuk menghasilkan sinyal yang dapat diubahnya.

Pembaruan Platform: Penagihan Kredit untuk Pencarian & Sentimen + Patch Keamanan - 💳 Pencarian sekarang menggunakan kredit: Perintah /search sekarang dibebankan 5 kredit per penggunaan, memberikan akses kepada semua pengguna tanpa memandang tingkat langganan sambil memastikan alokasi sumber daya yang adil. - 📊 Sentimen & Visualisasi sekarang menggunakan kredit: Perintah /sentiment dan /visualize sekarang dibebankan 50 kredit per penggunaan, sesuai dengan perintah analisis berbasis AI lainnya. - 🛡️ Penanganan kesalahan yang lebih baik untuk Pencarian & Sentimen: Jika pencarian atau analisis sentimen gagal, kredit Anda akan dikembalikan secara otomatis dan Anda akan menerima pesan kesalahan yang jelas dan spesifik topik, bukan pesan umum. - 🔒 Pembaruan dependensi keamanan: Beberapa pustaka dasar diperbarui untuk memperbaiki kerentanan keamanan yang diketahui, menjaga platform tetap aman dan mutakhir. - 🧪 Peningkatan keandalan: Memperbaiki kegagalan tes internal yang tidak konsisten terkait waktu yang terkadang menyebabkan false negative di CI — tidak berdampak pada pengguna, tetapi meningkatkan kepercayaan dalam proses deployment. backend · 16 komit · 6 berkas

Endpoint /api/v1/models sekarang mendukung sort=favorites dan sort=mostused. Gunakan sort=favorites untuk mengurutkan model berdasarkan penggunaan terbaru Anda, atau sort=mostused untuk mengurutkannya berdasarkan popularitas keseluruhan.