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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  1. 多Harnesses协同是当前agent工作的关键技能

  2. Claude CodeCodex/GPT-6 Astra的审核协作流程

  3. Fable在写作任务中的性能优势及成本效益分析

  4. 通过实验确定最佳Harness-Model组合提升整体效能

思维导图

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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。

#AI代理#模型优化#工程实践
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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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