youling257

V2EX-V9GH 已领

认真看了一遍，感觉 Frset 真正吸引我的不是“功能多”，而是把很多高频但又不值得单独装一个 App 的操作串到一起了。

我平时开发过程中剪贴板、截图/OCR 、JSON 格式化、Base64 、时间戳转换这些基本每天都会用，现在通常是 Raycast + 浏览器工具 + 截图软件几个地方来回切。如果 Frset 能把这些操作做到足够快，确实有机会替代掉一部分现有工具。

比较期待后面能继续加强「工作流」能力，比如剪贴板里的 JSON 直接一键格式化、截图 OCR 后直接翻译/复制、选中文字后直接进入 AI 或开发者工具，让这些功能之间不是简单地放在一个 App 里，而是真正串起来。这样“多合一”的优势会比单纯堆功能明显很多。

另外一次买断这点好评，现在效率工具订阅越来越多，愿意提供买断本身就挺有吸引力的。已经连续迭代 10 个版本也说明作者确实在认真维护。

先蹲一个码，如果中了准备实际当主力工具用一段时间 😄

@fourtaob 没有获得新链，发出的邮件没人回复，基本都是自然增长的外链；

@fourtaob 实际做了 3 个，但没收到回复，目前没有看全部的报告，还没发现有错的，这个周投入时间很少，后续我还会继续看报告中的内容去发外链的，有问题我会在帖子里回复你

@fourtaob 看过了，我会优先选择 A 中的，其次会将报告中提供的联系方式联系一遍。
有一个小的优化提议：1 、文章中的链接通过新的标签页打开； 2 报告可以出具中文版的么

@fourtaob 非常感谢，很感兴趣的，请帮我跑一份吧，谢谢

感谢支持，范特西码后炮么哈哈哈

因为 Agent 的一次任务通常不是一次模型调用，而是多轮循环：
读取上下文 → 思考 → 调工具 → 把结果加入上下文 → 再次调用模型
后续每一轮都会重复携带大量相同内容，例如系统提示词、工具定义、项目说明和历史对话。模型供应商可以缓存这些不变的前缀，下一轮直接复用。
举个例子：每轮输入 100,000 Token ，其中 90,000 Token 是不变的上下文。如果缓存命中率为 90%，每轮真正需要重新处理的可能只有新增的 10,000 Token 。对需要循环几十次的 Agent 来说，差距很大。

缓存命中率更准确地说是一个“运行效率指标”，不是“能力或效果指标”。评估 Agent 应同时看：
1 、任务成功率和结果正确性；
2 、完成任务的总时间；
3 、总 Token 与总成本；
4 、模型调用和工具调用次数；
5 、是否需要人工介入；
6 、缓存命中率。
我更倾向使用 每个成功任务的成本和耗时 作为核心指标。缓存命中率适合用于解释成本和延迟为什么变化，但不应该单独拿来判断 Agent 好不好。

之前 2408:821a 上传速度 ipv4 和 ipv6 一样，只有 30Mbps
改成 2408:821b 上传速度 ipv6 变成了 90Mbps，ipv4 没变
感觉真正进入了大内网
imgsrc.baidu.com/forum/pic/item/8c1907087bf40ad134f5c448592c11dfa8ecceee.jpg
imgsrc.baidu.com/forum/pic/item/5f51cd95d143ad4bcd784b6b8c025aafa50f06ac.jpg