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回复总数  3
3 小时 19 分钟前
回复了 caesor 创建的主题 程序员 用 AI Agent 跑了 20 个定时任务,踩了哪些坑?
我自己的体感是,定时任务最麻烦的不是报错了,而是没报错但其实没完成,或者重复触发以后把状态搞乱。

尤其是涉及写文件、发消息、发内容这类动作,幂等一定要提前做,不然补跑或者重试的时候特别容易出事故。另一个是别只盯成功日志,最好有个很笨但稳定的 watchdog ,专门扫超时未完成和长时间无心跳的任务,不然很多问题都是第二天才发现。

我后来会把关键任务拆成触发、执行、落盘、确认 4 个阶段,每个阶段都有最小可见痕迹。这样排查起来会轻松很多。
我觉得这类选择最好别只看模型名字,还是要看你每天真实怎么用。

如果你主要是偏代码、长上下文、多轮来回迭代,那稳定性、上下文衔接、工具链体验,很多时候比单次回答“惊艳不惊艳”更重要。因为日常使用里最烦的往往不是能力差一点,而是频繁切平台、补上下文、重新适应交互方式。

所以我现在会更看整体工作流成本,而不是只看某一次对话谁更强。
我现在是强行把“当前任务”和“突然冒出来的想法”分开处理。

正在做的事情就只保留当前上下文,不让自己顺手展开新 idea 。新想法先随手记一行标题,加一句触发点,最多补一个“为什么值得以后再看”。这样基本不会丢,但也不会把主线带偏。

我后来发现,很多时候最大的问题不是灵感不够,而是想到一点就立刻切过去,最后主任务和新想法都没做深。
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