大家好，最近我决定订阅 Google One AI Pro。这样做主要是为了使用 gemini-cli。虽然我对这个决定并不后悔，但我觉得我可以更好地利用这个工具。基本上，我希望能获得一些关于如何提高 gemini-cli 效率的建议。例如，我尝试过 caveman 扩展，它确实减少了令牌消耗，但我并不太喜欢它。所以，如果你们能给我一些建议，我将非常感激。
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我一直在探索一种不同的人工智能使用付费模型。
目前的情况是：
1. 开发者需要跟踪每个用户的使用情况，建立复杂的定价系统以保持盈利，并处理前期的人工智能代币成本。
2. 用户在不同的应用程序中多次为相同的人工智能付费。
rNet 试图将这一模式转变为更接近互联网服务提供商（ISP）的模型，让用户直接为自己的使用付费。
这仍然是一个早期的概念验证。该协议已经上线，库已在 npm 和 Maven Central 发布，文档也已公开。
我主要希望获得关于这个模型在技术或概念上可能出现问题的反馈。
网址：- https://www.rnetai.org/
AgentRQ 是一个（可选的）人机协作、自我学习的闭环任务管理器，专为代理（agents）设计。代理可以为自己创建和安排任务，并按照自己的时间表进行工作。
从高层次来看，它配备了一个主管 MCP，负责控制工作空间（工作代理），以及无限数量的独立工作空间 MCP（自我学习代理）。
每个工作空间/代理都有一个使命/角色，并且具备自我学习循环的功能。
我在生产环境中使用它大约六周，完成了超过 500 个任务。我刚刚发布了开源版本（与生产环境中的版本相同），采用 Apache 2.0 许可证。
目前，它支持 Gemini CLI 和 Claude 代码。我计划很快扩展对所有主要代理的支持。
欢迎提出任何问题。
我甚至不使用Copilot。然而，如果你和我一样，有时使用源代码控制选项卡来暂存文件或手动编写提交信息，它会自动将Copilot添加为该提交的共同作者。<p>微软/ GitHub的任何人怎么会觉得这样没问题？我根本不使用你们的人工智能，这段代码是我自己写的。这看起来实在是太绝望了。