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You make a fair point. But there’s a deeper shift in logic we have to recognize: Code Agent is a real productivity tool. It will impact far more areas in the future — not just a niche subscription service. So we should use it boldly and explore its applications across every field. Not tiptoe around worrying about the API bill like we are now. #CodeAgent #Productivity #AI #StopTiptoeing

实测 smolagents: CodeAgent(代码生成) vs ToolCallingAgent(函数调用)\n\nCodeAgent 3步/10.2s ✅\nToolCallingAgent 6步/12.6s ⚠️\n\n代码生成模式把多步推理写成一个Python块本地执行，省了4次API往返。函数调用模式中间还算错了一次。\n\n做多步推理Agent，优先试CodeAgent。

复制下面提示词，发送给 Codex 或任意 Agentic Code 助手 ``` 你是一个代码代理（CodeAgent）。我会给你一个 flomo 导出文件夹。请你把它整理成一个可以直接用于 Obsidian 的极简知识库。 你的目标不是“分析方案”，而是直接在本地执行转换，并产出最终可用结果。 目标 把 flomo 导出包转换成一个可直接打开的 Obsidian 目录，满足以下要求： 最终输出目录的顶层只能有两个文件夹：flomo 导入 attachment flomo 导入 中每条 flomo 笔记都要转换成单独的 Markdown 文件。 attachment 中保存所有附件。 Markdown 中的附件链接必须符合 Obsidian 的双链规则，保证可以直接显示或打开：图片、音频等附件引用格式使用 ![[attachment/文件名.ext]] 笔记间链接使用 [[笔记名]] 所有附件统一重命名为：flomoexportYYYY-MM-DD-0001 只递增最后四位编号 保留原始扩展名 所有笔记都必须有标题。 所有笔记文件名都必须使用“标题”而不是时间戳。 为所有能恢复出的 flomo 原始链接补上统一的“源链接”区块。 生成两级索引页，放在 flomo 导入 中。 最终再次全量校验所有 Obsidian 双链，保证没有断链。 输入假设 flomo 导出包通常包含： 一个 HTML 文件，例如：某某的笔记.html 一个附件目录，例如：file/... HTML 中每条笔记通常含有： 时间 内容 附件区 有时正文内含 flomo 源链接，例如：v.flomoapp.com/mine/?memo_id…... flomoapp.com/mine/?memo_id=... 关联自：https://...memo_id=... 注意：flomo 导出 HTML 不一定为每条笔记提供结构化的“唯一源链接字段”。 如果正文里没有出现 memo_id 链接，就不要伪造源链接。 输出目录要求 请在导出包目录下生成一个新的输出目录，例如： obsidian-flomo-YYYY-MM-DD 这个目录顶层只能保留： flomo导入 attachment 不要把原始 HTML、原始 file/ 目录、脚本、缓存文件放进这个最终目录。 笔记转换要求 每篇 Markdown 至少包含： --- created: 2026-01-14 15:37:30 source: flomo title: 标题 --- 正文内容 ![[attachment/flomoexport2026-04-17-0001.png]] ## 源链接 - [v.flomoapp.com/mine/?memo_id…) frontmatter 规则 created: 使用原始笔记时间 source: 固定写 flomo title: 使用生成后的最终标题 正文转换规则 保留原始正文内容 保留段落 尽量保留强调、列表等基础结构 语音附件如果导出中包含转写文本，可以在正文后保留： > 语音转写：…… 附件规则 图片、音频等均复制到 attachment/ 文件名统一编号重命名 Markdown 中统一改为 Obsidian 嵌入格式： ![[attachment/flomoexport2026-04-17-0001.m4a]] ![[attachment/flomoexport2026-04-17-0002.png]] 标题生成规则 每一条笔记都必须生成标题。标题必须尽量符合 Evergreen notes / API-like titles 的思路： 核心原则 标题是笔记内容的抽象句柄，不是时间戳。 标题应尽量像一个“可被引用的结论”。 标题优先使用完整短语，不要只用标签名。 标题尽量是原子化的，不要把多个主题揉在一起。 标题尽量是正向、清晰、可复用的表达。 标题优先级 按以下顺序取标题： 如果正文一开始就有明确的加粗标题、陈述句标题或问题句标题，优先使用它。 如果正文没有显式标题，就从首个有完整含义的句子中抽象出标题。 如果是极短笔记，例如只有一句“去行动”，可以直接用该短句作为标题。 如果主要是词组清单，可以把前 2 到 4 个关键短词压缩成一个标题。 如果主要是图片笔记且无正文，可使用：某主题 图片摘录 或基于标签生成一个最小可用标题 禁止事项 不要把纯标签行当作标题，例如：#AI #Read/得到 #公司/海底捞 不要把时间戳当标题 不要保留 未命名笔记 2025-... 不要让标题退化成：AI 知识 公司 Read 这种过于空泛、无法承担引用功能的名字，除非用户明确接受用它创建概念节点 文件名规则 文件名直接使用标题 自动清理系统不允许的字符 如果文件名冲突，可以在后面追加日期或序号 源链接补充规则 如果某条笔记正文里出现 flomo 单条 memo 链接，就在文末追加统一区块： ## 源链接 - [v.flomoapp.com/mine/?memo_id…) 规则： 从正文里提取所有 memo_id 链接 去重 统一写入 ## 源链接 如果没有 memo_id 链接，就不要生成该区块 两级索引要求 在 文件夹 中生成两级索引页： 一级索引 文件名建议： 00 flomo 索引.md 内容要求： 列出所有二级主题页 使用 Obsidian 双链 示例： # flomo 索引 - [[01 主题索引 - 设计|设计]] - [[01 主题索引 - 思考|思考]] - [[01 主题索引 - 输出|输出]] 二级索引 基于笔记内容统计高频主题词，生成二级索引页，例如： 01 主题索引 - 设计.md 01 主题索引 - 思考.md 每个二级索引页中必须列出该主题下的所有笔记，且使用正确双链： # 设计 - [[某一篇设计相关笔记]] - [[另一篇设计相关笔记]] 二级主题词提取要求 先做中文分词 清理停用词 排除 Markdown 噪音 排除 URL、附件名、frontmatter 字段 排除明显无意义高频词 尽量选能作为主题入口的词 如果有必要，可以人工剔除这类不适合作为主题页的词： 链接 未命名 那么 有些 Obsidian 双链校验要求 在全部转换完成后，必须做两轮全量校验。 第一轮 扫描所有 [[...]] 和 ![[...]]： 如果目标是笔记：检查 flomo 导入/目标.md 是否真实存在 如果目标是附件：检查 attachment/目标文件.ext 是否存在 第二轮 再次扫描确认： 没有断开的笔记双链 没有断开的附件嵌入 如果发现正文中存在概念型双链，例如： [[终身学习者]] [[知识]] [[flomo]] 但当前没有对应笔记文件： 不要忽略 不要留断链 应创建对应的最小概念笔记，以保证 Obsidian 可以正常跳转 例如： --- source: manual-link-fix title: 知识 --- # 知识 知识是被理解、被组织并且能够在需要时重新调用的信息。 完整验收标准 最终必须同时满足： 最终输出目录顶层只有：标签 attachment 原始 flomo 笔记条数与输出 Markdown 条数一致 附件已全部复制并重命名 所有附件在 Markdown 中均使用 Obsidian 格式嵌入 所有笔记都具有：frontmatter 标题 标题化文件名 能恢复的 flomo 源链接都已补入 ## 源链接 已生成一级索引页 已生成二级主题索引页 全量双链校验后断链数为 0 不允许残留这类无效状态：未命名笔记 ... # 未命名笔记 ... 时间戳文件名 顶层多余文件 推荐执行顺序 建议严格按这个顺序执行： 识别 flomo HTML 和附件目录结构 解析每条笔记时间、正文、附件、可能存在的语音转写 创建中间版 Markdown 复制并重命名附件 替换 Markdown 中的附件引用为 Obsidian 双链格式 从正文中提取 flomo 源链接并补 ## 源链接 生成笔记标题 用标题重命名文件 修复所有笔记间双链 生成两级索引页 补足概念型断链对应的最小笔记 做两轮全量 Obsidian 双链校验 输出最终目录 最终交付时应向用户报告 请向用户明确汇报： 最终输出目录位置 笔记总数 附件总数 成功恢复源链接的笔记数量 一级索引页路径 二级索引页数量 双链校验结果是否为 0 断链 执行风格要求 直接执行，不要只停留在建议 保留原始导出包，不要破坏原文件 最终目录保持极简 以 Obsidian 能直接使用为唯一验收标准 ```

day-7 of ascending this summer >completed unit-1 of agents course on hugging face >made my first simple CodeAgent with smolagents framework

DeepSeek研究员陈德里最近与AI协作完成了一项开创性实验，通过自研的DeliAutoResearch系统，由CodeAgent（基于DeepSeek-V4-Pro与GPT-Image2）主导撰写了45页综述论文《从Copilots到同事：自主科研智能体综述》，人类参与时间仅2小时，6天完成全流程 1. 五级能力分级体系 提出L1-L5自主研究智能体分级标准： •L1（代码补全）到L4（全流程科研）已实现，L5（自主选题/资源分配）仍属构想。当前主流系统如Devin、SWE-Agent处于L4级，展现多日无人值守研究能力 2. 四大架构模式解析 •单智能体循环（ReAct）：L3级主流，简单高效； •多智能体协作（MetaGPT）：任务拆解专业化； •分层编排（Supervisor-Worker）：L4级关键，保障长周期稳定性； •工具增强执行（CodeAct）：突破文本生成局限，对接实验环境 3. 行业三大发现 •代码智能体最成熟：受益于自动化评测与工具生态； •专用智能体＞通用：领域聚焦提升输出稳定性； •开源闭源差距缩小：OpenHands等开源系统逼近商业产品 4. 六大待解难题 认知死循环、上下文窗口限制、创新性评估、结果复现性、安全风险、成本控制构成关键瓶颈，其中原创性量化与安全伦理问题最为紧迫 这次研究首次验证双AI协作完成完整学术论文的可行性，展现智能体在长周期任务中的逻辑连贯性与执行效率，为AI从“工具”迈向“科研同事”提供实证案例。论文开源后引发开发者广泛关注，相关技术或加速科研范式变革 论文地址：victorchen96.github.io/auto_…

With CodeAgent, I can finally pick up so many things I’d dropped due to low energy. Blogging is one of them. This blog is ~1% me, 99% the agent 😂 victorchen96.github.io/auto_… (Disclaimer: Just doing this for fun and testing my skill: DeliAutoResearch😆. Not a rigorous academic paperc. All opinions are my own and do not represent the views of any company or organization.)

AI時代に「個人で作る・稼ぐ・増やす・守る」を実験しています。 発信テーマは、AI/個人開発、仕事・組織・産業ニュースの論点整理、資産形成とFIRE後の運用。 感情論で消費せず、「何が争点か」「どう動くか」を構造で整理します。 運営：codeagent / RandaWorks / Toshi Time

10개의 저장소 리뷰 결론부터 말하자면 이 10개의 저장소의 알맞는 조합 4~5개 정도 추려서 사용하는것을 추천 1. github.com/Shubhamsaboo/awes… 주장에 가장 잘 들어맞는 저장소입니다. 100 개의 실행 가능 템플릿이 git clone → API 키 입력 → 3개 명령 원칙으로 설계되어 있습니다. RAG, MCP, Voice, Multi-agent, Fine-tuning까지 카테고리가 다 있어서 "내가 만들고 싶은 에이전트"의 출발점을 찾을 수 있다. 2.github.com/microsoft/ai-agen… 패턴 학습용으로는 무료 자료 중 가장 체계적. 3.github.com/crewAIInc/crewAI 기술 트렌드: Crews(자율 에이전트 팀) Flows(이벤트 드리븐 워크플로) 듀얼 아키텍처. 100 빌트인 도구, 단/장기/엔티티/컨텍스트 메모리, Agentic RAG, MCP/A2A 인터럽 모두 지원. 4.github.com/langchain-ai/lang… 사용성: 학습 곡선이 비교군 중 가장 가파르다. 단순 핸드오프 체인을 짤 때는 보일러플레이트가 많아 시간이 오래 걸리지만, 분기·체크포인트가 필요한 시점부터 압도적으로 유리해진다. 5.github.com/punkpeye/awesome-… 이건 프레임워크가 아니라 "AI에 도구를 붙이는 방법" 디렉토리 6.github.com/OpenHands/OpenHan… docker run 한 줄로 SWE-Bench Verified SOTA급 코딩 에이전트가 노트북에서 돕니다. 7일이 아니라 7시간 안에 GitHub 이슈를 PR로 자동 변환하는 워크플로를 시연할 수 있습니다. 7.github.com/huggingface/smola… 기술 트렌드: "코드로 행동하는 에이전트"(CodeAgent) 일등 시민. JSON tool-calling 대비 30% 적은 스텝, 더 높은 벤치마크 점수(GAIA 검증셋 44.2% 1위)를 실증. 2025–2026 사이 MCP 도구·구조화 출력(outputSchema)·Vision/Audio 멀티모달·E2B/Modal/Blaxel/Docker/Pyodide Deno 샌드박스 지원 추가 8.github.com/pydantic/pydantic… 외부 벤치에서 경쟁군 대비 비용 효율이 가장 우수했습니다. 그러나 핸드오프·역할 기반 패턴은 미지원이라 멀티에이전트가 본질인 워크로드면 부적합 "타입 시스템과 검증을 이해하는 것"이 곧 비용 우위가 됨 9.github.com/openai/openai-age… 주장의 가장 깔끔한 시연 케이스입니다. 4줄짜리 hello-world, Agents·Handoffs·Guardrails·Tools 4개 프리미티브만 알면 끝. Realtime/Voice·Sandbox·MCP·Sessions까지 다 들어 있고, OpenAI 대시보드의 트레이싱이 무료 보너스입니다. PyPI 월 천만 다운로드. 하지만 그래프·체크포인트가 없어서 장시간 작업·복구·인간 승인이 필요한 워크플로는 Temporal과 결합해야 하는데, 이것이 단기간 학습 곡선이 아님 10. github.com/letta-ai/letta 주장이 가장 무너지는 저장소입니다. 메모리는 7일짜리 학습으로 끝나는 주제가 아닙니다. Core/Recall/Archival 메모리, Sleep-time Compute, Context Repositories, Agent File 직렬화 — 이 개념 자체가 MemGPT 논문(UC Berkeley Sky Lab) 기반이라 주장이 부정한 "논문"이 정확히 이 저장소의 토대입니다. Docker 한 줄로 띄울 수는 있고 7일 안에 챗봇 시연도 가능합니다. 그러나 "메모리가 왜 망가지는지" 디버깅하는 단계에서 컨텍스트 윈도우 관리·임베딩 검색·메모리 일관성 같은 LLM 시스템 이론이 필요해집니다. 주장은 이 단계를 "반복(iteration)"으로 압축하는데, 실제로는 이게 프로젝트의 70%입니다.

🚀 Built my first AI Agent! 🧠 Think | ⚡ Act | 👀 Observe Used tools, APIs, CodeAgent & Gradio UI. Next: real-world automation 🔥 #AI #AIAgents #Python #HuggingFace

Day 2 🔥 Built the CORE security layer for CodeAgent: ✅ Docker sandbox ✅ Network isolation ✅ CPU/RAM limits ✅ Timeouts ✅ 10 security rules ✅ 8 tests passing AI-generated code now runs safely in containers. Next: GitHub PR automation github.com/itsprabhucbe/code… #BuildInPublic

claude 用不了，我就用 pi codeagent，其实覆盖老笔记本最方便，openclaw 内置的 agent 框架，写代码是非常好的利器

朝起きたらQwen3.6-27Bが来てたので、早速ダウンロードして使ってみた。 環境はDGXSparkで、VLLMでFP8版を使用。 CodeAgentはOpenCodeを使ってみた。 35Bのサクサク度は無くなったけど、コードの切れ味はかなり増した。 朝飯食いながらDOOM likeゲームが作れるくらいに賢い。 #DGX #Qwen3.6-27B

Hugging Face @ Tokyo smolagents @ Tokyo CodeAgent @ Tokyo Transformers @ Tokyo Diffusers @ Tokyo わいわい🤗 東京へようこそ！ 埼玉県民だけど🌿

昨天commit了201次，在和朋友打杀戮尖塔的间隔vibe coding出的产品，open-island vibe island的开源替代品 已经支持cc/codex ghostty/cmux/kaku/terminal.app github.com/Octane0411/open-v… 1.他真的有用 2.现在我们有开源的了 3.鸡煲真好玩 #vibecoding #codeagent #vibeisland

.agents ，软链到codeagent 对应目录