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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。

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实践哥 Li

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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。
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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。
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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。
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Vincent

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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。”
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0x鸣人

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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
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超级个体｜柿子

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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
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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。
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govin.eth | G哥

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Vincent

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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。
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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。
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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~
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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。
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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。
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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。
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