作者分享使用 Claude Fable 与 Codex 5.6 的体验:额度定期重置,攒着不用就是损失,应尽快消耗。建议分工协作,Fable 负责顶层设计与创意,Codex 负责稳定执行,两者互相 Review。实用技巧包括对抗性 Review、规格驱动设计、明确验收标准、上下文管理与 Sub-agent 调度。作者借此一人维护 Pigsty 大型项目,认为个人生产力被极大释放。
MLOps是围绕机器学习模型研发的标准化和工程化过程,提高了模型研发效率和分工协作,关注模型的开发、部署和运维。MLOps包含数据处理、训练、验证、部署和监控等环节,分为级别0、1和2,分别是手动过程、机器学习流水线自动化和CI/CD流水线自动化。
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