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LINUX DO - 热门话题 · 2026-05-14 · 已成文 · 来源 file

原来DeepseekV4要这么用:与 Agent/MCP/harness/Claude 工程化相关,值得纳入处理集沉淀。

为什么重要

来自 FR star 处理集的 Mode B 补写:把历史收藏连回 Vault 知识文,避免只 mark_read 导致的断档。

正文

原来DeepseekV4要这么用:与 Agent/MCP/harness/Claude 工程化相关,值得纳入处理集沉淀。

Claim

原来DeepseekV4要这么用:与 Agent/MCP/harness/Claude 工程化相关,值得纳入处理集沉淀。

Why it matters

来自 FR star 处理集的 Mode B 补写:把历史收藏连回 Vault 知识文,避免只 mark_read 导致的断档。

Summary

Mode B 收藏补写条目。主源为 FR favorite + Vault 快照。 正文以标题/URL/既有 content 线索整理为背景/机制/取舍/动作;未做全文二次抓取时已在 caveats 标明。

Actions

  • (none)

Evidence

  • (none)

Caveats

  • (none)

Research queries

  • (none)

Body

正文

背景

该条目已在 FreshRSS star(处理集),但此前清未读流水线未对其做 ka-v0 沉淀,形成 star 与知识文断档。

机制

Mode B:对 favorite 无 ka 队列写回同一 Vault item 的 manualnotes(围栏 YAML + Markdown 正文),source 提升为 aideeparticle,tags union ka-v0/deep-article,并 markread 对齐。

取舍

批量补写优先覆盖断档与可打开 ITEM_URL,而非每条全量杂志深研;浅信号走 shallow,噪声 discard。

动作

打开 ITEM_URL 校验;P0 剩余队列继续同一脚本;可选 1:N 合并同主题 star。

结合的源文章

主源
原来DeepseekV4要这么用
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原文快照

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水知乎的时候看到deepseek要暖机,结合自己的使用情况,还真是!
DS写新项目不好使,理解言外意不如Claude Opus
但是,当给他塞上200k的项目代码上下文、文档,用起来就很顺手,个人体感比Gemini好上一级

据说DS训练数据没有美系AI足,AI用的是 猜测-验证 方法去解决问题,泛用性更好,但消耗token更多

我让DS解决一个小问题,直接花了4,803,532 token,只消耗2包辣条
梁圣的恩情还不完 \ :sob:/

image

另外DS角色扮演也是一绝 :hot_face:

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