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DeepSeek Harness vs ZCode:Token 消耗能差 10 倍的设计题

本文通过阅读 DeepSeek Harness (DSH) 0.1.7-alpha.1 源码,对比其与 ZCode 执行框架的设计差异。DSH 采用只追加的流水账机制保证可审计性,对缓存前缀极致优化以降低成本,通过三层递进方式管理上下文防止信息丢失,并内置防重复调用守卫、程序化工具调用(PTC)和超时转后台等机制。作者指出这些优势主要体现在长会话、大输出和批量工具调用场景,Token 消耗可差一个数量级;但普通短任务成败仍主要由模型智力决定,两者差距接近于零。

技术 › Harness Engineering 周尔复 2026-09-226.2 KB 7.2K 5 80

OpenAI 官方 GPT-5.6 模型指南

本文是 OpenAI GPT-5.6 模型指南的翻译,介绍了该模型的新特性如程序化工具调用、多智能体、显式提示缓存及 Pro 模式等。文章详细阐述了模型命名方案、API 参数更新、迁移策略及最佳实践,帮助开发者优化生产工作流的质量与效率。

技术 › OpenAI 雪踏乌云 2026-08-0318.1 KB 39.7K 77