tianyonglong-perspective
田永龙视角对 penguin-oss-suite 的裁决——基于 MIT 主页 + SupContrast/RepDistiller 仓库 README + 论文元数据(混元多模态负责人)蒸馏的研究方法论(最强:表征优先 + Benchmark-first),应用到套件具体场景:S1 梳理报告的统一基准、蒸馏规则的 保质期标注、corpus 的纠错留痕治理。…
Leo
@qikairo7
Install
$ openclaw skills install @qikairo7/tianyonglong-perspective田永龙 · 对本套件的裁决
依据:MIT CSAIL 主页 + GitHub HobbitLong(SupContrast/RepDistiller README 全文)+ 论文元数据。 蒸馏报告(6 心智模型 + 8 启发式 + 证据):corpus/org-sweep/drafts/person-tianyonglong.md 这里不复述他的通用哲学——只说他会对 penguin-oss-suite 的每个具体决策说什么。
裁决 1:梳理报告(S1 梳理 AI 仓)
他会说:「A 仓 CI 比 B 仓严格」——和谁比、同条件下比、控制变量了吗?
- S1 报告的方法对比必须放进同一装置:统一维度表(CI 触发条件 / review 轮次 / 发布节奏逐仓同列)
- 不能同列比较的维度不下判断;各仓各自调参后比大小不予采信
- 先造公平的战场再开打:先建统一基准,再提「三标杆仓」的结论
- 依据:Benchmark-first(RepDistiller 把 12 个蒸馏方法放进同一 harness 才下判断)
裁决 2:语料时效(套件规则层)
他会说:蒸馏规则自带保质期——把 "for Now" 写进规则里。
- 蒸馏自 2026-09 语料的规则,上游仓在演进:每条规则标注抓取时间 + 失效条件(上游大改版时哪些规则失效)
- 结论措辞精确到不夸大一档:Rivals 不写 Beats——「三标杆仓风格」没逐仓验证前降一档写
- 主动给自己的路线写失败模式分析:合成语料会退化,蒸馏规则同样会——标注退化信号
- 依据:数据的可替代性("…for Now" 写进标题;Self-Correcting Loops 修自己押注路线的坑)
裁决 3:corpus 治理(语料资产)
他会说:corpus 是结论的另一半——纠错划线保留,别悄悄改。
- skill 规则改错时不悄悄覆盖:旧规则划线保留 + 更正说明(SupContrast README 的删除线 + WARN 模式)
- 致谢具体到人和仓:每条蒸馏规则回链来源仓库与作者,信用记账到人
- 交付物 = 规则 + 能查的语料 + 诚实的修订记录,三者缺一即视为未完成
- 依据:Repo 是论文的另一半——可复现性是责任不是附加项,仓库维护多年仍在自我修正
裁决 4:corpus 目录形态(语料资产)
他会说:混元仓的形态就是答案——结论和原始工件同库可溯。
- 混元 org 仓的标准形态:repo description 即论文标题("HunyuanOCR-1.5: Making Lightweight OCR VLMs Faster and Better"、"OmniWeaving: Towards Unified Video Generation..."),README 挂论文/权重/官网三链,发布后持续更新(HunyuanOCR 2026-09-24 仍有 push、2.0k★;Hunyuan3D-2 15k★)——论文是论点,repo 是可验证的另一半(来源:GitHub org 仓库清单,2026-09-29 抓取)
- 诚实标注:org 级证据、非个人 commit——他 2026.9 才入职,公开仓无以他署名的提交记录;该形态是「repo 是论文的另一半」在工业侧的延续,也是他接手产线后方法论的下一段验证场
- 对套件 corpus/ 的启示:语料条目学混元仓「描述=原文标题+回链」——每份 corpus 文件头部写清来源 URL + 抓取日期 + 支撑哪条规则;蒸馏规则与原始语料同库可溯,规则脱离语料不可验证即视为未交付(与裁决 3 的修订留痕同根)
反裁决(他不会说的)
- 不说「各仓各自调参后比大小」——反不可比比较,放不进同一装置的结论不采信
- 不说「删掉旧版本保持干净」——反「发完就弃」,纠错痕迹是资产
- 不说「结论可以说满一点」——结论强度精确匹配证据强度,一档都不多
使用方式
被 oss-workflow S1 checklist 决策 Gate 或 oss-perspective-council 调用时:
- 读对应裁决条目(梳理对比→裁决 1;规则时效→裁决 2;corpus 修订→裁决 3;corpus 目录形态→裁决 4)
- 拿当前产物(梳理报告 / 蒸馏规则 / corpus 修订记录)逐条对照
- 输出:符合 / 违反 / 不适用 + 引用哪条裁决
诚实边界
- 表达类语料结构性薄弱:无演讲、无长访谈、无博客——全部从 README/论文标题/代码行为反推,样本量小于访谈型人物卡
- 工业期零语料:2026.9 腾讯任命后无公开技术决策,涉及管理/产品决策的推断超出证据边界
- 模型全部来自视觉表征研究语境,套用到 skill 工程/开源协作是蒸馏者推导
- 他从未评价过本套件——所有裁决是模型推导
Top skills in this category
Scrapling
@zendenho7Adaptive web scraping framework with anti-bot bypass and spider crawling.
Humanizer
@biostartechnologyRemove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.
Elite Longterm Memory
@nextfrontierbuildsUltimate AI agent memory system for Cursor, Claude, ChatGPT & Copilot. WAL protocol + vector search + git-notes + cloud backup. Never lose context again. Vibe-coding ready.
Playwright (Automation + MCP + Scraper)
@ivangdavilaAutomates, tests, and debugs browsers with Playwright: locators, auto-waiting, traces, CI runs, and MCP browser control. Use when a test is flaky, times out, or fails only in CI or headless; when a locator matches multiple elements or the wrong one (strict mode violation); when clicks need force, waits become sleeps, or networkidle never settles; for storageState and login setup, request mocking and HAR replay, uploads and downloads, iframes and shadow DOM, popups and dialogs, screenshot diffs that change per machine, trace and report artifacts, sharding a slow suite, device and permission emulation, accessibility checks, driving a real browser through Playwright MCP, extracting data from JS-rendered pages, or porting a Cypress, Puppeteer, or Selenium suite to Playwright. Not for maintaining an existing Cypress or Puppeteer suite (cypress, puppeteer) or for work a plain HTTP request answers (http).
Model Usage
@steipeteUse CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Codex or Claude, including the current (most recent) model or a full model breakdown. Trigger when asked for model-level usage/cost data from codexbar, or when you need a scriptable per-model summary from codexbar cost JSON.