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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。

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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

岚叔

16,616 views • 2 months ago

你是看不懂 Codex 里面那些英文技能是什么意思,对吧?​ 那就让它直接全部汉化。​ 不只是翻译名字,最好连每个技能的作用、什么时候用,也一起说明白。 如果你的 Codex 技能/工具列表里还有很多英文名称,可以让 Codex 帮你做一次本地中文化整理。 提示词: 请帮我检查本机 Codex 技能/插件列表里仍然显示英文的名称和说明,并把它们改成中文显示。 要求: 1. 先扫描以下目录里的技能和插件元数据: - C:\Users\Admin\.codex\skills - C:\Users\Admin\.agents\skills - C:\Users\Admin\.codex\plugins\cache - C:\Users\Admin\.codex\cache\remote_plugin_catalog 2. 重点检查: - display_name - short_description - 缺少 agents/openai.yaml 的技能目录 - 远程插件目录缓存里的 interface.display_name 和 interface.short_description 3. 对仍然是英文的技能名和说明,补充或改成自然中文。 例如: - Figma Code Connect → Figma 代码连接 - CI Debug → CI 调试 - Branded Presentation → 品牌演示文稿 - Channel Summarization → 频道总结 - BigQuery Data Transfer Service → BigQuery 数据传输服务 4. 不要改 SKILL.md 里的核心触发描述,除非确实需要;优先只改 agents/openai.yaml 和远程目录缓存里的显示字段,避免影响技能调用。 5. 修改前先备份相关目录,方便回滚。 6. 修改后重新检查: - 缺少 agents/openai.yaml 的技能数量是否为 0 - 纯英文 display_name 数量是否为 0 - 纯英文 short_description 数量是否为 0 7. 最后告诉我改了哪些类型的内容、备份在哪里、是否需要重启 Codex App 刷新缓存。

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最近一段时间都在关注模型、建模、仿真、优化 这些都是有趣课题,值得去了解学习 在这里我简单介绍两款开源项目: Webots 和 Modelica & OpenModelica 视频1是Webots的自动驾驶仿真 视频2是OpenModelica 6气缸的 v6 引擎仿真 模型,模拟仿真,物理引擎,机器人,自动驾驶,都是非常重要的课题和基础 Webots 是一款用于模拟机器人的开源多平台桌面应用程序 之前也提及:汽车自动驾驶其实就是一个大号机器人,软件定义汽车已是趋势 Webots 提供了一个完整的开发环境来建模、编程和模拟机器人 它为专业用途而设计,广泛应用于工业、教育和研究 Webots 基于 C++/Qt 构建,支持 ROS Webots 依靠 ODE(Open Dynamics Engine,开放动力学引擎)进行物理模拟 因此,一些 Webots 参数、结构或概念引用了 ODE ODE 有着广泛的应用,值得更多关注 Webots + ODE + ROS 一个完整的机器人自动驾驶模拟仿真工具链 一个思考:我们的世界是个建模仿真还是一个真实存在 -------------- 建模很重要 Model knowledge is stored in books and human minds which computers cannot access 数值分析、科学计算软件包基本都会搭载建模仿真工具,比如 MATLAB 有 Simulink Scilab 有 Xcos 当然,也有很多专注建模和仿真的开源工具,上面介绍的 Webots,接着再给大家介绍下 Modelica & OpenModelica Modelica 是开源建模语言 OpenModelica 是一个基于 Modelica 的开源建模和仿真环境 (基于 C/C++/Qt 构建),包含编译器和运行时,旨在供工业和学术用途 基于建模语言和仿真环境去学习研究和实践数学建模、物理模拟和科学工程都是非常好的方式 类似将 MATLAB/Octave/Scilab 用于数值分析和科学计算是同样道理 Modelica 基本理念: 设计一种建模语言,满足多领域物理系统建模与仿真工程应用,可用于几乎所有工程领域的建模,从而摆脱针对特定专业领域工具的限制 换言之,Modelica 即是建模语言,同时也是模型交换与重用的标准 众多面向对象建模语言开发商共同一起,基于他们的经验,研究建立多领域物理系统的建模规范 Modelica 可以解决用连续微分代数方程组(DAEs)表示的许多问题 Modelica 使用 DAEs,而避免使用常微分方程 (ODEs) 描述物理世界,从而在建立方程方面减轻了建模人员的负担 Modelica 支持连续变量和离散变量两种方式在同一组件模型或系统模型中使用 Modelica 模型标准库,Modelica Standard Library, MSL 开发 MSL 的目的是让使用 Modelica 语言的用户,不用开发底层基本的组件模型,就可以开展物理系统的建模和仿真工作 用户需要掌握 Modelica 语言的基础,并学会怎样有效地使用 MSL 目前版本的 MSL 包含 1417 component models and blocks, 512 example models, and 1219 functions Modelica 是开源建模语言,采用类似 C++ 的发展模式,希望能最终纳入 ISO, ANSI, IEEE 标准体系 如果不出意外,Modelica 极有可能会像 C++ 一样成为一种流行的物理系统建模语言,我们拭目以待吧 有关 Modelica & OpenModelica 的介绍和快速了解,可下载官方提供的 200 多页幻灯片资料 从 1997 年 1.0 版到现在正在开发的 3.7 版,Modelica 建模语言之路也已走了快 30年 ---------------------- ps: 国内外的很多差距其实就体现在这些方面,国外很多研究和应用可以一直持续几十年不间断。(展开,包括很多知名摇滚重金属乐队,动不动就是30,40年历史,国内乐队大多昙花一现,有些东西确实没办法) 我们更多是热点来了一哄而上,热度退却,再一哄而散。没有10年,几十年甚至上百年的积累沉淀,怎么比和竞争呢 所以不要盲目的瞎高潮,克制住站在巨人肩上取得一点进展的狂喜中迷失自我

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