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把 Claude Code 的月费砍到 $0 的开源项目。 MacBook 本地跑 122B 大模型，接管 Claude Code 全部功能。没有中间商，没有 proxy，没有云。一条命令装好，双击启动。项目👇

axiaisacat

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大佬huangserva 开源的这个项目很有可玩性。只花了不到2个小时就重新搭建了一个3D汉服的网站。方法简单介绍一下： 1/ 将大佬的开源项目地址扔给CodeX或者Agent，告诉它：请先阅读一下这个Github项目，然后模仿这个项目，帮我做一个3D汉服展示的网站，功能要求与原项目一致，语言改成中文，并重新调整复合汉服审美的UI。 2/ 在混元3D网站上将图片生成3D模型GLB文件并下载。地址： 3/ 将下载的GLB文件上传到你已经开发好的网站就可以了。效果可能没有原项目好，但做项目展示够用了。

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4GB 显卡跑 70B 大模型，听起来像标题党。但 AirLLM 这个 21.4k Star 项目，README 第一屏就写得很直： 70B 模型，单张 4GB GPU 推理。 Llama 3.1 405B，8GB VRAM 也能跑。它不是把模型砍小。也不是靠蒸馏、剪枝糊弄过去。核心思路是把推理时的内存占用压下来：模型按层拆开，需要哪层加载哪层，再配合预取和压缩，把“显存不够”这件事往后推。这对本地大模型玩家很要命。因为过去很多所谓“本地部署”，真正的门槛不是会不会写代码，而是你有没有足够贵的显卡。

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👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论我第一时间就上手了。先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

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