经过几天的使用，感觉flash是个很有潜力的模型

它能把事情干好，但有几点需要你来弥补

1. 我发现flash的“探索欲”不太高。像GPT5.5这种会非常积极地探索各种文档，了解前因后果和项目规范，flash可能浅浅读一下外面的文档就觉得自己懂了，这可能也是幻觉的一种。

就必须由你来纠偏，告诉它读取哪些，充分调研，搞清需求，设计做好模块划分

我用的是一个叫trellis的工作流，它有个很不错的设计，在任务文档处维护一个jsonl提供执行任务子代理必读的文档清单，强制子代理掌握充分的上下文再干活。但规划阶段AI总是容易跳过这步，急不可耐就实现，要真让它实现前面的规划就白做了。

2. 它设计完任务是自信满满的，急不可耐就要执行，还必须让它派遣个子代理，子代理带着当初建立任务的Skill来审视我们建立的任务，说说哪里不合理

子代理上下文干净，能以更清醒的眼光审视任务设计，然后再修正，再审，再修正

3. 实现后的review也必须用子代理，让它自己审是贼自信的，发现不了问题的

虽然flash的缓存命中率高，但要是照我这么用花的也挺快的