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我创建了一个基于Moriopoulos Collection 2025的种群遗传相似性互动地图（<a href="https://genarchivist.net/showthread.php?tid=1449" rel="nofollow">https://genarchivist.net/showthread.php?tid=1449</a>）。<p>每个数据点是一个25维的表示（Global25），我使用的是欧几里得距离。<p>目前已经有一个网站<a href="https://genetic-distance.com/" rel="nofollow">https://genetic-distance.com/</a>，您可以在上面查看最接近的种群数据表。<p>这个可视化图表有很多需要注意的地方。首先，它基于现有数据（及其质量），而这些数据并未覆盖所有种群。其次，群体的定位是通过大型语言模型（Claude）完成的，其中一个局限性是整个种群（有时像“阿什肯纳兹犹太人”这样分散的群体）被放置在一个位置，有时是任意的。第三，颜色的插值纯粹是装饰性的。<p>来源：<a href="https://github.com/stared/genetic-distance-map" rel="nofollow">https://github.com/stared/genetic-distance-map</a><p>考虑到这些，祝您使用愉快！<p>看看哪些种群与维京人、迈锡尼希腊人或迦南人最相关。现代的阿什肯纳兹或罗马人散居群体又如何呢？

由于代理现在几乎掌握了所有的编码过程，我一直在思考，什么是人类方面最好的、持久且可审查的真相来源。 我一直在尝试的一种想法是以用户指南驱动开发，先编写用户指南和原型，然后让代理在此基础上进行迭代，直到他们的工作与指南相符。我几乎停止使用单元测试，而是创建用户体验，也就是说，一个没有上下文的代理会逐步阅读指南，并在工作被视为完成之前，尽量逐字遵循它。 我在一些小工具中使用了这种方法，感觉对整个过程的控制感更强。不过说实话，我不确定这种方法能扩展到多大规模。我很好奇大家认为这种方法在哪些方面会出现问题。

我注意到Fable没有分享它的流程。因此，它运行了两个小时，结果返回了很多不必要的工作，而我本可以通过监控CoT快速阻止这些工作。大家是如何处理这个问题的？