五、GLM-5.1 vs 其他国产模型 我在蓝耘上做了个横向对比，同样的脚本生成任务： 模型 脚本生成时间 创意评分（主观） 每万token成本 GLM-5.
values 应用 LDA 将数据投影到二维空间: lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) X_r = lda.
.."），Agent 根据提示会重新拉起授权，而非反复重试。四、Skill 设计 CLI 通过命令落地了一系列接口的封装，下一步需要解决的是如何让 Agent 了解如何正确调用这些命令。
写完后，再把 FlushAsync 返回的 ValueTask 交给前面的 GetAsTask。
先说结论：拿到一个 ValueTask 后，绝大多数情况下直接 await 就可以了。