告诉大家无限用 Astra 6.0 的方法。 打开 ChatGPT，或者在移动端切到 Chat 模式，就能一直聊。 额度独立，不影响你... codex 里的额度。 聊技术、拆问题、捋思路、改文案，能干的事非常多。 很多事情，聊明白就解决了。show more

Chatgpt的Astra我要吹爆！！！强烈推荐！ 对空间的理解能力非常强。 我之前一直在写动作捕捉的 retargeting 算法，已经几乎把市面上所有的模型都测试过，都无法解决。刚刚用 Astro，Medium 一下子就解决了，而且效果还可以啊。 最重要的是，对额度几乎没有变化。解决这个问题只用了 不到1%... 的额度。如果是用 Fable，估计要花一半以上的周额度，而且不一定能解决，因为之前我也试过。 这在几个小时前，我都无法想象竟能把这个困扰我很久的技术难点解决了。show more

有人把各家大模型的免费额度，拼成了一个每月约 17 亿 token 的 AI API 池。 FreeLLMAPI... 做的事很直接：统一成 OpenAI 兼容的 /v1 接口，某个模型限流或额度用完，就自动切到下一家。很多 AI 工具改一下地址就能接入。 当然，免费额度随时会变，也没有 SLA，更适合个人实验。 但真正值得讨论的是：以后我们还会固定给一家模型付费，还是把模型放进一个池子里——谁便宜、谁稳定、谁能用，就调用谁？show more

让Codex调用Grok之后，我的工作流被大大优化了。 Grok Build是Grok的CLI，能够被目前的Codex最强的SOL模型这一最强大脑调用 Sol做规划或者思考大脑，然后调用Grok去X上能够搜索很多技巧或者帖子 调用方式直接用自然语言告诉Codex调用本地的Grok Build或者用下面这个skill

Codex 5.6 最强隐藏提示词：让 AI 不再盲目执行，而是先帮你找错！ 很多人用 Vibe Coding 最崩溃的时刻：... AI 花几个小时写完代码，token用完了，最后才发现——方向从一开始就错了。 因为 AI 擅长执行，却不会主动质疑你的想法。 分享一个我反复测试后的codex提示词，让 Codex 开启高级工程师评审模式： “在执行任何任务前，请先进行独立判断： 检查我的需求是否存在错误前提、逻辑漏洞、信息缺失或隐藏风险。 不要默认接受我的方案，如果发现更好的方案或潜在问题，请直接指出。 明确区分：已确认事实、合理推测、未验证假设 涉及代码、数据、版本和技术结论时，请先验证，不要编造。 如果信息不足，请先提出需要确认的问题，而不是自行补全。 在执行前，评估方案的长期维护成本和可能影响。” 换成这种方式后，Codex 最大的变化： 1️⃣ 提前发现问题 在开发开始前，先检查需求漏洞和隐藏风险。 2️⃣ 优化技术决策 不只是完成功能，而是帮助找到更可靠的实现方案。 3️⃣ 减少无效返工 把问题解决在写代码之前，比后面不断重构更省时间。show more

好家伙，要你命3000！ 多 Agent 编程的神器 —— Parallel Code，这玩意儿让你同时跑 Claude、Codex、Gemini，每个都有自己的 git... 工作区，互不干扰。 你想让多个 AI 同时干不同的事，比如： • Claude 重构核心模块 • Codex 写单元测试 • Gemini 更新文档 传统做法：开三个终端，三个窗口切来切去，Parallel Code 的解决方案：git worktree + 自动化管理。show more

AMD的CEO苏姿丰：教育的核心本质，是培养独立思考与解决问题的能力。 在她看来，科技迭代永不停歇，但真正受用终身的本事始终不变。 “无论三十年前，或是往后三十年，教育的内核从来没变：教人学会思考、学会破题。” 当年初入行业所用的技术工具，和她后来重整 AMD 时早已天差地别，但做关键决策依靠的思维逻辑一脉相承。 “技术日新月异，只要练就解决难题的能力，未来总能闯出一番成绩。”

这和把 Codex 开源了有啥区别啊，这也太牛了,直接把所有的模型接进 Codex 里.... Grok、Kimi、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen，甚至本地 Ollama 全部出现在 Codex... 原生的模型选择列表里，和官方模型排在一起，切模型就跟切频道一样 这个项目就是opencodex，之前看到乌云推荐，就很想试下，现在实测已经非常舒服了 我之前就一直很肉疼一件事，我手里挂着四个订阅：Codex、Claude、Kimi 199、GLM 但我真正用掉的不到一半，月底全部作废，那我总不能每个客户端都用一下：kimi code用一下，claude code再切过去，然后再codex啊，每家都有自己的客户端 现在统一在 Codex 里切，真是爽翻了 三行搞定： npm install -g @bitkyc08/opencodex ocx init ocx start xAI、Kimi、Anthropic 都支持 OAuth 登录，key 都不用配show more

有人把 Claude Code、Codex、Kimi 这些 AI 全塞进了一个桌面软件里，叫 hermes-desktop。 不用终端，不用记命令。模型切换、工具开关、技能管理全是图形界面，点点就行。 最狠的是它内置了81个技能，能直接操控... iMessage、备忘录、提醒事项这些 macOS 原生应用。你跟它说"翻一下上周的备忘录"，它真能翻。 还有个看板功能，多个 Agent 同时干活的时候在看板上调度，谁在跑、谁卡了、一眼看得到。show more

34家AI平台的免费额度，每月能白嫖74亿Token。 最有用的还不是这个数字。 Codex或者Claude Code跑到一半，当前接口被限速、返回429，它会自动换下一条可用线路，不用停下来换Key、改地址、重启任务。 这个开源项目叫FreeLLMAPI。 免费API名单其实到处都是，真正麻烦的是：每家的接口地址、模型名和限速规则都不一样。 Google能用多少次，Groq还剩多少额度，Cerebras什么时候被限速，平时全要自己记。一个接口挂了，还得手动修改配置再重新跑。 FreeLLMAPI把这些零散额度接成了一个统一的/v1接口。 把自己申请到的免费Key放进去，它会记录每个Key的RPM、RPD、TPM和剩余额度。当前线路被限速或者报错，就暂时跳过，自动尝试下一家。... 目前已经整理了34家AI平台、474个模型系列和635个免费接口。 Codex CLI、Claude Code、Cursor、Gemini CLI、Aider、Cline这些工具都能接，官方也提供了Mac、Windows和Docker的安装方式。 不过先说清楚： 它不是破解，也不会直接送你74亿Token。各个平台的免费Key仍然需要自己申请，74亿只是把34家平台的理论免费额度全部相加。 更适合个人学习、跑Agent和临时测试，不适合拿去跑商业生产。 我看到时项目约2.08万星，本周新增约1700星。 对于每天同时跑几个Agent的人，它解决的不是“去哪里找免费API”，是怎么把这些零散额度真正接起来。show more

试着让 GPT6 Astra 用 Cavalry 复刻了 fafa 老师的动画效果，感觉还原度很不错了 第一轮纯大力出奇迹全是关键帧打出来的效果，后来让他自己查文档，随意查看软件功能，居然能拿效果器跑出完整内容了... 中间还有个非常有意思的细节是，第一轮复刻视觉还原度很差，过往还需要告诉他具体哪里有问题才可以一点点优化 但是对于 Astra 只需要告诉他效果不太好，他自己是能判断具体哪里有问题的，这一点在其他模型上很少见 我不知道怎么形容这种感觉，某种程度上模型的判断力好像跟原来不太一样了，以至于有很多过往一定需要我自己判断的事情，后续可以尝试来让 Astra 自己来了show more

Codex 5.6 如何拥有用不完的token？ 你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁？是不是每天都在等待Tibo Tibo 重置额度？ 别等了！告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。... 如果你是 Mac 系统，在 Codex 对话中输入的prompt： 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下配置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统，在PowerShell 中执行： New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后： 1️⃣主 Agent：负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent：负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。 让不同 Agent 负责不同任务，这样非常节省token，用plus进行vibe coding基本够用。show more

白嫖 Claude Fable 5 的野路子。 GitLab 现在搞 30 天试用，直接送... Fable 5 的使用权（mythos-class 级别）。 不用绑卡，不用 KYC，有个 Gmail 就能搞。 虽然额度不多，但拿来体验一下目前最强的 agentic coding 模型足够了。 教程我放下面了，赶紧冲。show more

孩子出生在大河南，拿河南户口，想靠读书做题出人头地的卷度有多少，很多父母是真没个逼数嘛。。。。 三年级不爱做作业，最大的可能就是智力水平一般，因为三年级数学会开始学习一元一次方程，3x➕12=36这种，智力水平跟不上的孩子会瞬间懵逼，然后就会出现一系列厌学现象，这在发达国家非常常见，解决办法也非常简单，多跑跑步打打球和同学玩玩就行，这辈子就别寻思做题这回事了，义务教育到高三毕业，踏实蓝领完事了。 但是在老中，这基本上就是判了死刑了。这辈子彻底失败了，家长开始疯狂焦虑，又打又骂，最后以孩子跳楼，或者严重抑郁为终点。 唉，老中。

给喜欢记灵感笔记的朋友，强烈推荐一下豆包输入法，它解决了我的一大难题。 我经常喜欢在备忘录里记东西，但是手机打字的速度完全跟不上脑子思考的速度，很容易错过灵感。 豆包输入法提供了语音输入转文字的功能，识别率非常高。 现在我基本上都是直接对着手机说，几秒钟一段想法就记下来了。

发现一个能把任何电子书变成Claude Code skill的项目，叫 book-to-skill 解决了看书的痛点：你买了本实用的技术书，认真读完，三个月后就忘了讲了什么。 这个项目把整本书变成Claude Code随时能调用的skill，调用它再加上电子书路径，就能自动拆成核心总览、分章节笔记、术语表、速查表。 拆完后这个skill就会以书名命名，你只需要输入书名，它会给你整本书的核心总结 如果你带着具体问题问，它会自动去对应章节里找答案讲给你听。 而且这些章节都是按需加载的，你不问到的部分不会占用上下文。

这周我的X创作者收益再次刷新了记录$1990，折合人民币1一万五千多。 我知道这个数字单看不算什么， 但有个对比可能会让你意外：很多粉丝量是我好几倍的大V，收益可能还不到我的一半。 我的账号，从零到破2万followers，一共只用了三个半月。 这段时间私信和评论区最多的两类问题： 一是怎么做到的， 二是怎么保持持续创作不断灵感。 说实话，关于涨粉、运营、算法这些东西，X上大把教程，比我讲得详细的多了去了。我不想在这里把别人的口水话再重复一遍。 那些都是术，是招式，... 你搜一搜就能找到， 学一学就能上手。 但真正让我拿到这个结果的， 不是术， 是底层的那套心法， 或者说，是"道"。 招式可以抄，心法抄不了， 你能模仿一个人的发帖频率、排版格式、选题方向， 但你模仿不了他脑子里那套做决策的逻辑。 我一直觉得，招式决定你能不能起步，心法决定你能走多远。 正好这周OPC一人公司的概念火了，我翻来覆去想了一下， 干脆借这个机会把我自己这三个半月的实战底层心法全部开源出来， 不讲怎么涨粉， 讲我为什么能涨粉。show more

为什么很多人的 Agent 用不起来？ 不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。 不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。 很多市面上的Agent... Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。 最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。 直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。 最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。 具体3件事： 1、每步操作都会被打分 不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。 这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成 可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取 记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。 用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零 在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。show more

获取最真实的出海需求，出海的另一种打开方式 方法：去fiverr里面搜索China，可能今天晚上你就能赚到你的第一美刀了~ 针对想做中国市场的外国人做产品，何尝不是一种非常巧妙的出海策略，很多外国人也是想做中国市场的。

Plus用户的网页版额度永远用不完，但codex只能跑五分钟..... 于是我做了这个： 一个技能，让Codex干活时，把思考让给网页版Sol， 规划、审查代码全在网页端完成，Luna只负责执行。 视频是 Codex 自己打开 ChatGPT 连接、自己对话、自己干活的全过程，我全程没进行干预。 已经开源了，欢迎体验提PR~