我是 flutter_gemma 的创建者和维护者——这是一个用于在移动设备上本地运行 LLM 的 Flutter 插件。我越是使用设备端 AI，就越发确信：未来属于本地代理，或者至少是混合代理。
Instead of tee() with its hidden unbounded buffer, you get explicit multi-consumer primitives. Stream.share() is pull-based: consumers pull from a shared source, and you configure the buffer limits and backpressure policy upfront.
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结论并不是简单的「覆盖了多少任务」，而是引入了一个更严格的指标——「有效 AI 覆盖率」：在 Claude 能完成的任务里，究竟有多少是这个职位最核心、最耗时的工作？