sonnet做的应该是经常返工修改，那么这么一来一回，不知道消耗怎么样，会不会不如opus直接干？你们都怎么配置的？
开不开advisor？advisor开的话配给谁了？子代理有没有指定什么模型？
我都是让肥波5.1规划，opus实现
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子代理只是为了不污染上下文。
假设能省token，省下的token，对比降智。
你选择接受哪个？
目前我感觉token可能多一点点（要给子agent生成提示词）
时间长一点（要等子agent启动）
但是对比长任务的上下文污染，我选择接受。
指不准降智了，你还得多开一轮对话，反向多用token了。
那佬你一般是跑到多少M上下文的时候会切下一个？
没有开5x，现在只有pro 
给公司打工，开5x感觉还是贵了点，公司现在统一用的DeepSeek
我是菜鸡。。。。
这个不固定吧。一般会先做任务拆分。如果觉得这个任务可以拆成N个子任务。
一般会开N个session。然后并行跑不相关的（worktree）
如果有强相关的，会放一起跑，但是也要看任务大不大，特别大也会拆开串行session跑。
最后merge。
另外结合grilling，把控感强一点点。
我记得有一些理论分析说是40% - 60%的上下文是智商最高的？
我忘了，你可以搜搜。反正我每次基本小任务都用不满上下文就跑完了，然后就新开session了。
大任务偶尔会触发一次compact，但是grilling有handoff的话，基本不会跑偏。
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日常用5.6sol规划加deepseek执行确实会省一点，不过给轻量模型执行前要让高级模型制定好规划，比如要修改的范围，修改边界等等，限定好了以后轻量模型执行的效果会更好一些，这样返工的也少，最后再让另外一个模型快速review一下
s5.5出了可以试试，现在的sonnet实在难以恭维
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具体使用上是使用plan来做规划吗？还是trellis这类建任务？还是说直接告诉主模型做规划，考虑边界和范围？
用子代理不应该是拿用量换速度吗，多了代理间信息交换的成本，而且还有信息损失。
opus很会分配任务,你可以先试试让opus使用sonnet作为子代理一段时间看看效果,不行的话再调整回来,代价不会很高
有些类似于trellis这种，建立一个md文档，我是先让sol给我创建一个skill的，用来给flash模型生成任务执行书，里面会介绍任务需求、边界范围、修改指南这些，然后每次和sol讨论完需求后，就让他根据这个任务书生成任务，然后直接丢给flash执行