AI Agent 與開發 第 2 頁

WebFetch 工具與 web-fetch 子代理分三層看：用固定一頁、一題核對實際模型、工具呼叫與等待，再把 Token、API 估價與訂閱額度分開記。

Anthropic 自報：Claude Code 的 50 萬至 100 萬 token 請求，首 token 等待中位數約降 35%。拆清 message threads、快取與對話保存，理解為何少重傳不等於省 token。

AI 生成的 HTML 放進 iframe，父頁仍要守住訊息入口。從指定視窗、允許來源與格式契約開始，用十組本機假資料測例確認接受、拒絕與狀態不變。

桌面 Agent 說成功，檔案卻還沒選好？固定 1.0.2，以兩個同名視窗與假表單，學會用視窗 ID、快照 ref、送達收據與結果驗收，判斷何時重試、何時交接。

Agent 卡住，先查題目給足資料了嗎？用三份 CSV 和 Python 小練習，查出缺值、矛盾與不可讀來源，再把資料完整性、工具成功率與成果品質分開驗收。

裝好 LSP 插件，Java 跨模組引用還是漏查？用接線、啟動、匯入與已知引用探針分層排錯，附三模組練習及缺依賴／缺處理器演練。

原生 llama.cpp 已經有專家快取，tandem.cpp 多做了什麼？以同檔、同版本三組對照，學會分辨 CPU 協作、整包補丁收益與真正的等待成本。

任務卡有人在做，失聯後誰能接手？用可執行的 Python＋SQLite 小實驗，拆開原子認領、續租、過期回寫與外部操作去重。

DeepSeek 公開 dsh-superagent 研究原型，把團隊留言接成工作單。從接單政策、獨立 Session 到合併與主機權限，拆開可借用的設計和仍需驗收的邊界。