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我在过去几天里构建了这个。我和几位朋友已经成功地沉迷其中。最近，我去参加了一场——用一个更合适的词来说——社交/协作表演，地点是在柏林的一家艺术画廊。那里一群艺术家用木制的10x10厘米立方体填满了一个巨大的工业大厅，供人们用来搭建结构。玩木块的概念是如此普遍，而这些结构又是如此短暂，各个年龄段的人们都回到了童年的游戏状态。让我印象深刻的是，哪些游戏不需要任何解释。我因此构建了一个匿名的多人拼图。我们已经在里面度过了几个小时，现在你也被邀请进来。希望你喜欢。

我们构建了一个模型路由器，可以连接到编码代理（如 Claude Code、Codex、Cursor 等），并智能地将请求发送到最合适的模型进行处理。以下是本地运行的快速演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=isKhAyivtfM" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=isKhAyivtfM</a>。 在 Weave，我们几乎所有的代码都是由 AI 编写的，但这变得越来越昂贵。尤其是在 Opus 4.7 发布时，由于其分词器的变化，我们的成本急剧上升。我们知道并不需要在所有情况下都使用 Opus，但也不想在真正需要智能的场景中失去它。因此，我们决定构建一个模型路由器来处理这个问题。 Weave 路由器充当了专门为编码代理设计的 Anthropic/OpenAI 端点。它会查看每一个推理请求，并智能地（稍后会详细说明）决定将其发送到哪个模型，同时处理所需的所有转换。因此，它可以在可能的情况下使用更快/更便宜的模型（如 DeepSeek v4、GLM 5.2、Kimi K2.6），在必要时使用前沿模型（如 Opus 4.8 和 GPT 5.5（以及 Fable 一旦恢复））。 我们如何知道将请求路由到哪个模型？我们在数万条代理记录上训练了一个强化学习模型。当路由模型选择一个成功完成给定任务的 LLM 时，我们会给予奖励。 举个例子：如果你要求路由器规划一个复杂的变更，它（可能）会将该请求路由到 Opus 4.8。用于探索代码库以收集上下文的子代理将被路由到更合适的模型（如 DeepSeek V4 Flash）。然后，当你准备好实施计划时，它（大概率）会交给一个更快的模型（如 GLM 5.2）来执行。 在过去一个月左右的时间里，我们一直在内部使用这个路由器。与我们原本可能支付的费用相比，我们节省了 40% 的令牌费用，且在质量或速度上没有明显差异。 该路由器在 Elastic License 2.0 下可用源代码，因此你可以自行托管。如果你愿意，也可以使用我们的托管版本：weaverouter.com。 如果你有任何问题，我会在这里为你解答！

我刚刚更新了我的入口页面，使大脑书籍和博客之间的联系更加直观。节点是可点击的，指向我第二大脑中的实际笔记（还有成千上万的笔记）。你觉得怎么样？<p>如果你感兴趣，我的第二大脑（基于Quartz构建）是完全开源的：<a href="https://github.com/sspaeti/second-brain-public" rel="nofollow">https://github.com/sspaeti/second-brain-public</a>。