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在 MacBook 刘海区域实时显示 Claude Code 和 Codex 的 API 用量限额。 展示 Claude Code 和 Codex 的 5 小时及每周用量限额。悬停可快速查看百分比,点击展开完整面板,支持在 Usage 和 Cost 之间滑动切换,Cost 屏基于本地会话日志估算花费和 token 吞吐量。

41,303 views • 5 months ago •via X (Twitter)

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终于,终于有人把所有模型缝合到一起了😭 Claude Code 编码、codex生图、检索抖音,小红书,youtube x的热点信息……全在一个工作台里 这就是我一直在等的“缝合怪max”!! 以前我得开五六个客户端,Claude 写完复制到 Midjourney 出图,再切到 Codex 写代码,脑子都要炸了 现在 dethink 直接把这些全塞进来了 一个界面切遍所有模型——Claude、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 关键是 Claude Code 和 Codex 也在里面,编码、写作、生图,一个工作台全干了 更爽的是什么?微信、支付宝直接付款 不需要外币卡,不需要找代充,不需要担心封号 $20 / $100 / $200 三档套餐,按 token 计费,用多少算多少 以前想用多个模型,要么分别订阅(每个月固定扣费,用不用都得付),要么来回切账号 dethink 按 token 计费,$20 / $100 / $200 三档,用多少算多少 对我这种有时候用得多、有时候用得少的人来说,这种灵活性才是真正省钱的地方 而且所有模型在一个工作台里,Claude 写文案、Grok 出图、Gemini 做分析,切换无缝 省下的不只是钱,是那种"终于不用管支付问题、不用来回切工具“的心智负担 还有三个让我意外的点: 1. 数据聚合直接内置 想查抖音、小红书、YouTube、X 的热点?直接在 dethink 里搜 以前我得开 Semrush、飞瓜、新榜好几个工具,现在一个地方全搞定 做选题、找热点、SEO 分析,效率直接翻倍 2. 图像生成的组合玩法 你可以用 Claude 理解需求、优化提示词,然后调用 GPT Image 2 或 Grok Image 出图 相当于把“最会理解人话的模型”和“最会画图的模型”组合起来用 以前我得在 Claude 和 Midjourney 之间来回复制粘贴,现在一句话搞定 3. 桌面端真的好用 Windows 和 macOS 都支持,本地文件直接拖进去就能让 AI 处理 做 Agent 任务、跑工作流,比网页版丝滑太多 现在 dethink 8月15日刚上线,前 500 名注册直接送 $5 使用额度 给大家申请了8折优惠码,限量500个!先到先得了:DETHINK2026 如果你也在用多个 AI 工具,每个月为订阅费头疼 或者你想用海外模型但支付一直是个坎,真的可以试试 dethink 链接:

超级个体|柿子

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Codex也能 “P”视频? Seedance + Codex,做出「瞬息多元宇宙」式的换装视频 无需二次调用生成模型,Codex 直接抽帧+转绘生图+ 自动剪辑 相比直接让 Seedance 一次完成密集换装,这次流程里的造型数量和切换节奏更可控,出错也能单张返修。 进一步想,它是否也可以用来做 AI 视频的「片段重拍」? 完整流程和指令: ① 先准备一条动作视频 用 Seedance 生成基础视频,确定动作、运镜和节奏,再把视频交给 Codex。后续换装围绕这条视频展开,保留同一个动作的推进过程。 ② 让 Codex 分析换装区间 「先让Codex查看视频,从约 1.1 秒踢中时开始换装,每 4 帧更换一套造型。先分析帧率、时长和动作,计算需要生成多少张图片,提取对应原帧。」 ③ 批量生成不同造型 「以每张对应原帧为底图,仅修改女主的服装、发型和配饰。造型穿插黑衣刀客、外星人、侦探、女将军、机甲少女、女忍者和粉红少女。 保持人物位置、身体比例、动作姿势和镜头构图一致,环境、被踢的人及围观者保持不变。踢出的腿在前景,弯曲收回的腿在后方。先生成图片。」 射击视频: 「在持续射击的动作中,交替更换翅膀材质、发色、服装和手中的武器,穿插加特林、科幻能量炮、可爱水枪等造型。保持握持姿势、枪口朝向和原动作一致。」 ④ 检查图片,局部返修 「把生成图与对应原帧并排对照,检查前后腿关系、手部、道具位置,以及背景和其他人物是否被误改。列出问题编号,只重做有问题的图片。」 这一步需要人工看一遍。发现哪张不对,直接告诉 Codex 编号和具体问题,不必整段重新生成。 ⑤ 让 Codex 自动完成剪辑 「将确认后的图片按原时间线替换回视频,每张持续 4 帧,最后不足 4 帧按剩余帧数处理。换装开始前保留原片,保持原时长、帧率和音频,导出 MP4。」 进一步想,它是否也可以用来做 AI 视频的「片段重拍」? 保留满意的动作和运镜,只重做指定片段的人物造型或道具,再自动接回原片。 整个修改阶段无需再次调用视频生成模型,只调用图像模型完成转绘,剪辑由 Codex 自动处理。

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21,957 views • 14 days ago

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的,不是 prompt,而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”,但真正重度使用的人,早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置: 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml,日常任务追求速度,复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt: 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置,不要猜测或使用已经废弃的参数;然后修改 ~/.codex/config.toml,为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度,并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置,最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构,根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles,可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt,直接用: 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile:fast-dev 用于快速开发和小修改,code-review 用于 PR 和代码审查,deep-architecture 用于复杂系统设计;分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略,不使用已经废弃的配置项,并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”,项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml,不要每开新会话都重新解释。 直接输入: 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具,为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml,只写当前项目真正需要的配置,不覆盖无关的全局设置;完成后解释每项配置的作用,并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式,就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks,在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段: 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks,并为我建立最精简的一套自动化流程:代码修改完成后运行必要测试和 lint,关键变更执行安全检查,提交前执行最终验证;只配置真正必要的 Hook,避免重复执行和拖慢开发速度,完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧!

govin.eth | G哥

154,237 views • 1 month ago

早上Claude Fable 5 蹬的一滴都不剩了,模型很强,那为啥消耗这么快呢?到底值不值呢?具体适合什么场景呢? 我在等额度的同时,发现了ZenMux 也上了Claude Fable 5 ,于是做了个与opus 4.8的测评,他家的数据也比较完整便于我后续分析 测评最终效果见视频:opus 4.8 还不错,但是仔细看就会发现Claude Fable 5 的强大,更加生动,自然效果更明显,加分项完成的也更多 再对比模型具体指标: Claude Fable 5 耗时: 110.44s 输入 2798 输出: 10322 Claude Opus 4.8 耗时: 68.36s 输入: 2798 输出: 6100 所以你会发现 Fable 5 输出token 也是两倍 也就是说fable 5 话更多,耗时更长,而token 单价fable 5 也是opuse 的两倍,所以一般任务上整体花费可能远不止两倍了,性价比上还是4.8更高 但是效果上毫无疑问Fable 5 会好一些。 要追求极致的效果和复杂任务可能Fable 5 更好,一般任务还是老老实实Opus 4.8 或者4.6吧 评论区附赠:如何最大限度发挥Fable 5 Fable 5 本身也是针对最艰巨的任务而打造,其他模型搞不定的可以考虑再上Fable 5 ,所以这么看其实按量比较合适 而ZenMux 目前刚好推出限时充值返赠活动: 充 20 美元 送 10 美元 充 50 美元 送 30 美元 活动限时一周,每位用户限享一次,先到先得。 想要尝鲜新模型的朋友,可以考虑下ZenMux 或者6/22 后claude code 订阅不给用 Fable 5 了,那也可试下ZenMux

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Anthropic 开源了其一套可运行的 AI 电商 Agents 参考实现 让电商平台、零售商和开发者在几天内快速搭建出真正能卖货、能管店的 AI Agent... Anthropic 称,使用 Claude 购物 Agent 的零售商,购物车金额最高增加 35%,消费者完成购买的可能性提高 60%。 这套参考实现包含 Shopping Agent、Merchant Agent、十个 Skills、四个行业示例和三种运行方式 并演示了业务工具、呈现组件、记忆、安全审批和评测的实现。 Commerce Agents 仓库 包含以下内容: 两个 Agent:Shopping Agent 与 Merchant Agent 1. 面向消费者的“导购智能体”(Shopping Agent) 这相当于直接嵌在你的网站或 App 里的 24 小时贴身金牌导购 2. 面向运营者的“掌柜智能体”(Merchant Agent) 这个智能体是给商家老板和运营人员用的后台军师 10个 Skills:两类 Agent 各五个,覆盖搜索、购买研究、规划、客服、个性化、经营分析、商品、库存、定价促销和营销活动 四个可运行行业示例:零售、旅行、电信和娱乐票务。每个示例都有消费者前台和商家后台 三种运行方式:Messages API、Claude Agent SDK 和 Claude Managed Agents 七个本地 Python 包、八个 Web 应用、共享后端接口、前端组件、测试和部署脚本 一个 Claude Code 插件,提供搭建 Agent、增加业务流程、编写 Evals 和审查现有 Agent 的命令

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