lel020
刚想说 reqable 就看到说闪退，我感觉现在最好用的抓包软件就是这个了， 闪退考虑提 issue,
一直在跑，感觉比上周慢了些，但 5.5 xhigh fast 烧 token 还是很块，一天一个亿还是能干掉的， https://i.imgur.com/xO9lDaQ.png
我主要自己写 skill ，装别人的只是锦上添花，superpowers 这种强迫 AI 多思考的，bb-browser 控制浏览器， 自己写 skill 或者说自己让 AI 写 skill 针对特对工作沉淀常用的经验和脚本， 我现在连代码风格约束都放在 skill 里了， 动手写代码前加载遵守…
我习惯是针对仓库，也就是.git 所在目录， 按这个思路如果是 monorepo ，一个仓库有多个项目，那就是在 workspace ， 如果只是几个不同项目放在一个父目录下，那就只在子目录用，
没有这个需求，我是单独一个 skill 放个脚本让 ai 创建带日期的临时目录，然后任何大段内容包括临时代码脚本文档讨论解释，所有都必须写到这个目录里，在 vscode 看，
和中转站有什么本质区别？是想把责任抛出去吗？对上下游来说，你这个平台有什么比中转站好的吗？
你该想想，如果 CC Switch 能保证安全，那 Sub2API 为什么不直接参考 CC Switch 做完全一样的请求？ 实际上就是没谁能保证稳妥。风控规则又不是透明的。过去安全也不等于未来安全。
哎，AI 时代的经验有明显偏科啊, 以前一直用按次计费的时候，压根不用考虑 token 消耗问题, 现在就很容易焦虑这方面
@bwnjnOEI 我也是这么想的，但是刚刚粗看了一下调试信息，发现压缩上下文这个请求开头没有携带 skill 列表, 这应该就是重要的分歧了。这之前的系统指令依然走了缓存，这之后的所有内容就和普通的请求对不上了 @106npo 输出并不多，压缩非常狠，有用没用的都丢了，几百 K 可能压缩到 1…
感觉还是 agent 层面提示没够， 模型就算是几年前的 gpt3 也能很好的区分 mac 常见命令和 linux 的区别， 到 5.5 不太可能是训练数据问题，更可能还是权重没有重视你当前的系统是 macos ，AGENTS.md 补充强调一下必须按 mac 版使用命令应该能好些，