BUILDERS · 2026-07-06 · 推理算力（Test-Time Compute）已成为决定模型表现的核心变量，传统静态基准测试因未控制思考时间而全面失效。

今天读这三行就够

推理算力（Test-Time Compute）已成为决定模型表现的核心变量，传统静态基准测试因未控制思考时间而全面失效。

智能体开发正从“堆砌代理数量”转向“精准工作流嵌入”，过度追求零错误反而引发算力幻觉与效率反噬。

技术彻底抹平执行杠杆后，创业竞争回归点子本身；融资与日常协作流程正被 AI 工具强制提效。

大家在聊什么

推理算力膨胀与基准测试危机 — ×3 人 · 播客 · 🔥升温

模型能力不再由参数规模决定，而是由推理预算驱动；当模型能持续思考数周才 plateau 时，不控制计算时间的静态榜单已失去对比意义，行业亟需建立基于预算的动态评估框架。

No Priors：OpenAI 研究员指出当前评测体系未控制测试算力，模型性能随推理预算线性增长，传统基准网格已无法反映真实差距。

Nan Yu (@thenanyu)：批评多开 Claude Code 标签页只是表演型编程，实际并未解决核心问题。

Nan Yu (@thenanyu)：认为用实时策略游戏模式管理智能体是死胡同，AI 已远超人类微操水平。

智能体工作流落地与过度工程警示 — ×4 人 · 🔥升温

开发者开始将代理嵌入具体业务场景，但普遍陷入“要求绝对零错误”或“简单任务调用海量代理”的设计陷阱，核心共识是代理应服务于快速迭代而非替代人类判断。

Cat Wu (@_catwu)：分享利用 Claude Code 动态工作流自动抓取候选人并生成邮件的高效招聘实践。

Matt Turck (@mattturck)：调侃要求 AI 代理“绝不犯错”会导致系统崩溃或过度防御。

Dan Shipper (@danshipper)：寓言式指出“追求零错误”在超自动化语境下是不切实际的幻想。

Dan Shipper (@danshipper)：讽刺为改按钮颜色就调度上百个代理的过度工程化倾向。

创业杠杆转移与融资流程重构 — ×2 人 · 🔥升温

技术消除了规模化执行的门槛，竞争焦点回归高质量创意；创始人和投资人正被迫放弃低效的标准路演，转向用 AI 工具进行产品试用与提示词对齐，沟通范式正在被重塑。

Garry Tan (@garrytan)：宏观断言执行杠杆已被删除，未来唯一约束是好点子及其构建能力。

Nikunj Kothari (@nikunj)：吐槽融资路演中重复背诵商业计划书的低效，主张直接用 AI 上传提示词或产品原型进行深度共创。

其他声音

Amanda Askell：吐槽向医生索取主观概率区间如同打 Boss，涉及法律风险与认知负担。

Garry Tan：简短宣告进入高度不确定性的新周期。

Zara Zhang：分享强化代码理解能力的实用技巧，呼应当前对可解释性的重视。

Nikunj Kothari：跨城家庭旅行规划求助，展现 Builder 生活化一面。