LLM神秘小技巧 (json vs yaml) | CyanTachyon
yaml非常好，缩进有利于模型知道当前嵌套关系、多行字符串避免转义。
SubQuiz中上下文压缩等任务，我就从json改成了yaml，表现确实提升了
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昨天尝试把发布release自动化，然后就跟workflow agent mcp 权限 转义字符之类的玩意全杠上了
现在基本成功（目前那个release有点问题，应该会删了重发）
流程是：由我手动触发自定义agent，agent先总结更新变化，我修改确认后agent用mcp运行触发模式为手动的发布workflow，workflow自动打包并发布（bash）
为什么这么抽象呢，因为agent默认只读，所以需要给mcp、给我自己的 Fine-grained personal access tokens（现在权限还给多了，agent自己修bug直接修到main上了，虽然这次干的不错但是还是不符合安全规范）
然后，即使是mcp，也根本没有发布release的功能（我打算去gh mcp写个issue），但是能run workflow，而workflow不需要额外配置token就能发布release
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我需要一张“用几个小时把几分钟的工作自动化”梗图：
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不出所料，有人提过了，甚至vibe coding出了个PR，但是就在这搁一年了…
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搞定了，虽然AI还是会漏东西，但是所以技术问题都打通了
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哦对了github copilot有一个优点(?)就是agent里是按’premium request’而不是token计费的，也就是一次指令不管它自己折腾多久都花一样的额度
如果多给复杂任务会比较赚，可惜我现在没有多少，反而经常需要持续互动
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