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在本地AI或托管AI的安排中，我看到很多人发帖表示他们需要24/7的代理，假设他们是在软件领域。那么这些代理实际上在做什么？这些模型离前沿技术有多近，成本又是多少？ 我经营一家SaaS业务，但我觉得代理对我并没有真正起作用，因为一旦我分配的最后一个大型任务完成后，代理就没有什么用处了。我有一个巨大的待办事项清单，希望能够自动化，但我很难理解人们是如何从任务中获得高质量输出的，用户在整个流程中应该处于什么位置，以及从创意到任务再到自动构建，最后我假设是人工干预的审核过程是如何进行的。 总的来说，我假设他们使用某种问题跟踪系统，比如Linear或GitHub Issues，将其转入云代理或工作树中进行构建和测试。那么对于那些不是基于错误或问题的，而是实际功能的任务呢？你提供了多少上下文？你如何防止AI在需要澄清时不询问而是自行处理？ 这种设置实际上是否带来了净正收益，还是大多数时候你最终只能修补那些在夜间自动完成的工作？

请帮助我打好Python语言的基础。

有没有人制作过“Show HN:”的聚合网站，让我可以隐藏所有悲观的评论？最近这种情况似乎失控了，我发现自己经常要点击折叠按钮。<p>我认为有时候悲观评论确实有价值，但有时我只是想先看到那些对一些登上首页的惊人技术表示庆祝的评论！