Machina(@EXM7777)
running multiple harnesses at once is the most important skill in agent work right now... one harness plus its own subagents isn't enough here's a basic example: - from Claude Code, send plans to Codex and GPT-6 Astra for review - from Codex, writing goes to Fable... genuinely better than the GPT models - the background bulk goes to Deepseek, stupidly cheap for what it handles it takes real reps to find which harness + model combo is best at each task but once you find it, the speed and quality jump to
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
同时运行多个harnesses是当前agent工作的核心技能,结合不同模型可显著提升效率和质量。
核心要点
- Claude Code适合发送计划至Codex和GPT-6 Astra进行审核
- Fable在写作任务上优于GPT系列模型
- Deepseek以超低成本处理后台批量任务
结构提纲
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- §核心观点
多Harnesses协同是当前agent工作的关键技能
- ·实践案例
Claude Code与Codex/GPT-6 Astra的审核协作流程
- ›模型分工
Fable在写作任务中的性能优势及成本效益分析
- ·优化策略
通过实验确定最佳Harness-Model组合提升整体效能
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- 多Harnesses协同
- 实践案例
- Claude-Codex-GPT-6协作
- 模型分工
- Fable写作优化
- Deepseek成本优势
- 优化策略
- 组合实验方法
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Fable... genuinely better than the GPT models
Deepseek, stupidly cheap for what it handles
it takes real reps to find which harness + model combo is best
#AI代理#模型优化#工程实践
打开原文Machina on X: "目前,同时运行多个框架是代理工作中最重要的技能... 仅凭一个框架及其子代理是不够的。这里有一个基本示例:- 从 Claude Code 发送计划给 Codex 和 GPT-6 Astra 进行审核 - 从 Codex,写作内容发送给 Fable... 实际上比 GPT 模型更好 - 背景批量处理发送给 Deepseek,处理其任务时价格极其低廉。需要真正大量的实践才能找到最适合每个任务的框架+模型组合。但一旦找到,速度和质量会直接跃升到另一个层次"
Machina
@EXM7777
目前,同时运行多个框架是代理工作中最重要的技能... 仅凭一个框架及其子代理是不够的。这里有一个基本示例:- 从 Claude Code 发送计划给 Codex 和 GPT-6 Astra 进行审核 - 从 Codex,写作内容发送给 Fable... 实际上比 GPT 模型更好 - 背景批量处理发送给 Deepseek,处理其任务时价格极其低廉。需要真正大量的实践才能找到最适合每个任务的框架+模型组合。但一旦找到,速度和质量会直接跃升到另一个层次
8:59 PM · Sep 17, 2026
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