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tcchen
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做了一个扮演“Auto Reviewer”的网页游戏,正在调整数值,想看看大家「审批疲劳」的时间点分布

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  •   tcchen ·
    PRO
    · 14h 17m ago · 847 views

    观察到用 codex 等 AI 开发的时候,用户一开始通常是手动批准 AI 的各种请求,但一段时间后就会产生审批疲劳、开始切换到 Auto Review 甚至是 yolo 模式。

    基于这个现象做了一款模拟“审批疲劳”的游戏,玩家负责扮演 Auto Review 模型,左划/右划即可通过、审批各个 Agent 的请求,注意 Agent 填写的字面理由可能和命令执行后的实际效果有着天壤之别:

    试玩地址↓↓:

    https://tcchen2026.github.io/allow-overflow/

    想看一下大家的成绩分布,以及收集一下反馈,尤其是平衡性是否需要调整。

    游戏 UI 本身是开源的( https://github.com/tcchen2026/allow-overflow ),我还在做一系列能够减轻人类审批压力的工具,后续计划开源出来。

    5 replies  •  2026-10-16 04:18:18 +08:00
    imsoso
        1
    imsoso  
       14h 11m ago   ❤️ 1
    哈哈有意思
    imsoso
        2
    imsoso  
       14h 10m ago
    你是准备把这个当成众包或者新时代的验证码软件嘛😄
    tcchen
        3
    tcchen  
    OP
    PRO
       14h 1m ago
    @imsoso 游戏是预先编好的题库,和真实的审批无关。后续开源的工具可能是由一个本地模型驱动的(还在训练)。
    charsunny
        4
    charsunny  
       13h 48m ago
    审批疲劳这块我太熟了,一开始还认真点,后来就想一键放行。做成游戏挺好玩的。
    darcyC
        5
    darcyC  
       1h 55m ago
    好多题目不会做
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