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越来越觉得Gemini 好用了，如果你受够了ChatGPT的慢如蜗牛般的速度，那这个 Gemini4argon 还是值得用一下的 最新我发现了新的组合，也变成了我日消耗 3-4 亿 token 的基础，就是把 Gemini 3.
8 flash 作为子代理 每个号有 8 亿 token 周额度，当你有 10 个 Gemini pro 会员账号，你就可以每周有 80 亿 token 可以用了 但是呢，Gemini3.
8 这个 AI 虽速度快，但还是有不少缺陷的。
全局思维比较差，容易踩坑、容易钻死胡同。
所以还是需要有个大师指导一下，这就得去用更好的 AI 比如 Gemini4argon、Claude Opus5.
5 在使用 agent 的过程中，不管你是用 workbuddy 还是 GPT 还是 Claude，在 Windows 电脑上使用，大概率会撞到 powershell 的问题 什么是 powershell？
它就是 Windows 电脑的系统指令，咱们用微信、浏览器、办公软件，都是在这些系统指令上跑的 这些 agent 会出现怎么样的 powershell 问题呢？
就是他们本身是去了不同的大学深造出来的，可能早期的学习经历几乎是一样的 但是出社会了工作的时候，发现这个 powershell 跟以前学的教材不一样，就会出现学习到的内容和实际工作的内容完全不同，就会反复犯错。
于是乎，我就让 Gemini4argon 来处理一下这个事儿 怎么弄呢？
显然就是要看看历史上是怎么犯的这个错误，有哪些 agent 干过出过问题。
实话讲我的两台电脑，算上 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 这些可能用了有 300～400 亿的 token 了。
这么多 token 总共用下来，大概也有快 2 年了，沉淀了很多经验，有很多 AI 的犯错记录 经过我的提示， gemini4 在处理的时候就会去看 Claude、Gemini、grok 等等各家的使用记录，甚至也一口气派了 6 个员工出来同步干活，这个效率极高 6个Flash小员工分头去翻各家的历史记录 看这个记录，基本上每个 agent 都是上万次的执行记录，这些其实都是很宝贵的数据了 不查不知道，Droid这agent居然四分之一命令都在报错 这种问题，真的还是很值得去做，而且越早用 skill或者一套规则去搭建好越早受益。
你想啊，你一个身边的朋友，天天在你面前晃，天天犯一样的错，咱烦都要烦死。
所以真的还是很有必要制定方案，做成 skill 这类的 其实还担心的一点就是他这种系统指令执行的不好的话，怕他乱删东西、搞破坏 光是在这上面折腾就白白耽误了几十个小时 算下来其实如果 agent 一直在犯错，持续的出现，在做一件事的时候来回踩坑，token 疯狂的被消耗也没产生什么价值，你说气不气？
全机7个工具加起来居然白费了8000多轮 相比于 AI，agent 往往是因为接入了各种工具、约束、规则，这样他就可以更好的完成更多的事情，应用到更多的场景当中 加个本地拦截，0.
06秒就能把错命令拦下来 按照他这么算，其实真的还是能省下很多的token 的，犯错了之后 AI 还会回去想这是问题出在哪了，产生更多的思考，但总是在这里绕就没什么意义了，纯浪费了 同样跑两千个会话能省下好几个亿的token～ Claude Code 我还发现了一个新的用法，比如你有 Kiro，再安装个 magpie，你就可以不需要改环境也可以让 Claude 像官方的版本一样运行起来，而且产出效果不一定就比官方的差！
直接在后台拉起Claude Code来做源码体检 通过这样的方式，其实跟我们熟悉的 Claude Code 正经正版用法，几乎是一样的，能看到原版 Claude Code 会显示的内容，可以完整的抓取过来显示了 原版终端里的排查进度都能实时抓回来 现在 Gemini 的 agent 软件我感觉是越做越好了，其实从能力上看，还是够的，但是 harness～ 对 AI 的约束还有很大的提升空间。
Gemini 的 agent 工具现在有了语音聊天模式了 再跑一轮 Claude Code，进行深度的排查，有时候 Gemini 真不能全信，还是需要大佬 Claude Opus5.
5 来指点一二的 Opus5.
5一上来只给打了5.
5分，真是一点不客气 不得不说 Opus5.
5 确实很敢说，一审把好几个要是直接发给朋友可能会改坏别人电脑配置的隐患全揪出来了，连着修了两轮才算真正弄好了 可能很多不写代码的朋友会好奇，搞这么个东西，平时用 workbuddy 这类 agent 处理日常工作，到底有啥区别？
讲真，感知特别明显，就拿平时最常见的整理桌面文件来说，没装这个之前，你让 workbuddy 把桌面上的合
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