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这个 AI 编程工具叫 Pi，用了以后再也不想回 Claude Code 了！ • 32K 上下文的本地模型跑多轮任务，比 Cline、OpenCode 更轻、更省上下文 • 把 OpenCode 换成 Pi，同一个任务从反复返工变成一次做对 • 缺什么能力，就让 Pi 自己做，或者装别人做好的扩展 100% 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

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Anya Rossi• Live Now

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这个 AI research 工具atypica.AI，真能帮开发者解决产品开发前最关键的一步——市场调研举个例子，我最近发现很多人都在做 AI 剪视频 skill，就去调研了下把这个需求包装成付费工具，变现潜力到底怎么样。 Atypica 给了我一份市场分析报告，它直接帮我找好了这款产品最适合的目标人群，告诉我不同用户群体的付费能力和定价区间，以及最有潜力成为重点付费用户的是哪一类人。这个工具跟 Claude 、GPT 不一样的地方在于，它不是让模型自己扮演用户回答问题，它是真的会生成一批合成用户，通过一对一访谈或者小组讨论的方式做真实用户调研。更狠的是，调研做完这批用户能留下来反复使用，相当于你有了一个AI专家小组，以后有新想法直接拉回来再问一轮，不用每次从头建用户画像。现在新用户注册有100w token免费额度，可以先试试：对了，想要这份 AI 剪视频产品调研报告的,评论"atypica"，我发给你。

这个 AI research 工具atypica.AI，真能帮开发者解决产品开发前最关键的一步——市场调研举个例子，我最近发现很多人都在做 AI 剪视频 skill，就去调研了下把这个需求包装成付费工具，变现潜力到底怎么样。 Atypica 给了我一份市场分析报告，它直接帮我找好了这款产品最适合的目标人群，告诉我不同用户群体的付费能力和定价区间，以及最有潜力成为重点付费用户的是哪一类人。这个工具跟 Claude 、GPT 不一样的地方在于，它不是让模型自己扮演用户回答问题，它是真的会生成一批合成用户，通过一对一访谈或者小组讨论的方式做真实用户调研。更狠的是，调研做完这批用户能留下来反复使用，相当于你有了一个AI专家小组，以后有新想法直接拉回来再问一轮，不用每次从头建用户画像。现在新用户注册有100w token免费额度，可以先试试：对了，想要这份 AI 剪视频产品调研报告的,评论"atypica"，我发给你。

阿西_出海

11,392 次观看 • 2 个月前

Pi 接微信的方案，我只推荐这几个🔥 这件很多人问我Pi能不能对接到微信上，然后我花了点时间整理了如果你也想把 Pi 搬到微信里，这几个可以先收藏： 1、pi-wechat-assistant 目前我最推荐的一个。微信消息直接进入当前 Pi Session，支持文字、语音、图片、文件，还能远程切模型、停止任务、压缩上下文。 2、jiah-liu/pi-wechat-assistant 上面的安全增强版，增加微信账号绑定、敏感操作二次确认，更适合拿来远程控制自己电脑上的 Pi。 3、pi-weixinbot 比较纯粹的微信 Bot 插件，支持扫码登录、多微信账号、消息收发，适合想快速把 Pi 接进微信的人。 4、pi-wechat 更轻量，主打微信和 Pi 之间的文字桥接。功能没那么多，但部署简单，适合先体验。 5、weixin-agent-sdk + pi-acp 这个更偏折腾党，不是单一插件，而是把微信作为 Agent Gateway，再通过 ACP 接 Pi。后面想做微信、TG、飞书多平台统一入口，可以研究这条路线。如果要我一直推荐的话，我会推荐最前面两个，后面几个反倒是有点功能冲突了，因为我也分享过多客户端的对接插件本来一开始我是想自己写的，后面发现有那么多人已经写好了，我就直接用在微信上控制Pi挺方便

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小墨同学

13,818 次观看 • 18 天前

兄弟们，用GPT-6 Astra，一定要把这个开关打开。找到 ~/.codex/config.toml，加上： [features.context_management] experimental_mode = true 保存，再新开一个任务。以前对话一长，前面的细节容易被压成一坨摘要。打开以后，Astra会自己记笔记，还能回头搜索同一任务里的历史消息和工具结果。这才是它真正狠的地方。不是一轮回答更聪明，是项目做了几天，它还记得你为什么这么干。长项目不开这个，真有点拿跑车送外卖。

兄弟们，用GPT-6 Astra，一定要把这个开关打开。找到 ~/.codex/config.toml，加上： [features.context_management] experimental_mode = true 保存，再新开一个任务。以前对话一长，前面的细节容易被压成一坨摘要。打开以后，Astra会自己记笔记，还能回头搜索同一任务里的历史消息和工具结果。这才是它真正狠的地方。不是一轮回答更聪明，是项目做了几天，它还记得你为什么这么干。长项目不开这个，真有点拿跑车送外卖。

火山哥🕊️

120,912 次观看 • 23 天前

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

非常Nice啊，这模型完全免费，Token终于可以自由白嫖了，甚至视频模型都是免费的，太爽了。它叫Agnes AI，全球模型榜前十，6 月 1 号起把自己家三个核心模型全免费开放了，无限期。图片模型在 artificial analysis 上榜了，文字模型一周被干了一万亿 Token。我把它接进 Claude Code，配起来十分钟的事，Token 随便用。这玩意到底是什么呢。 Agnes AI 是全球模型榜单前十的一个 AI Lab，这次免费开放的是三个模型，文本、图片、视频。文本模型叫 agnes-2.0-flash。能写代码，能做知识问答，能跑 Agent，能规划复杂任务。在 Claw-Eval 智能体评测榜进了 Top 10。说真的，这周它还要上 1M 超长上下文，以前用 200K 的模型跑到 150K 就降智，这种破事不用再忍了。图片模型叫 agnes-image-2.1-flash。图改图、多图融合、换背景、改文字、图像修复，电商主图和广告素材这种反复改的场景，太合适了。最近还加了 4K 超高清输出，最高 4096×4096，生成的图可以直接进印刷，不是那种看着还行一放大就糊的草稿。视频模型叫 agnes-video-2.0。原生音画同步，首帧生视频、首尾帧生视频、多镜头切换都支持，720P 和 1080P 随便选。接进 Claude Code 怎么搞，其实很简单。第一步，去注册，拿到 API key。第二步，打开 cc-switch。右上角选 Claude CLI，右上角点 + 号，选自定义配置。把 API key 填进去，请求地址写格式选 OpenAI Chat Completions。第三步，点获取模型列表，选 agnes-2.0-flash。第四步，点左上角设置，找到路由，打开路由总开关，Claude 打开。完事。回到 Claude Code 正常发消息，模型就已经切过去了。我试了一个在酒吧吉他弹唱的视频，和真人区别不大。现在 Token 不要钱，Agent 该跑几轮跑几轮，该拆几步拆几步。反正我觉得这才是免费开放最爽的部分，不只是省钱，是心理上解放了。我测试了一下视频模型，能用，就是慢了点，文字模型还是比较快的。开发者文档在 OpenClaw、Hermes、Claude Desktop 的，也有现成教程。

产品经理老王霸

55,427 次观看 • 3 个月前

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI 技能"。下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。

Vincent

14,794 次观看 • 3 个月前

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

Tw93

94,740 次观看 • 6 个月前

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？

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？

Vincent

11,843 次观看 • 3 个月前

牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？一个窗口解决所有问题，随时切模型、切 harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区

牛逼，我真没想到，Dethink 居然把 Claude Code、Codex、各种大模型、不同的 Harness 还有 X、抖音、小红书、YouTube、SEO 的实时数据，甚至电商和金融数据，全塞进一个工作台了？？？一个窗口解决所有问题，随时切模型、切 harness，支持 BYOK 自己配置模型 Dethink 可以跑通这整个流程： 1、先接 X、抖音、小红书、YouTube、Instagram、Semrush 等实时数据，查趋势、关键词、竞品和用户反馈。 2、然后随时切 Claude、GPT、Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi，同一窗口调用不同模型分析、写作、改方案、做图。 3、你还可以直接切 Claude Code 或 Codex 等不同的 Harness，并且同一窗口，前面的文件和上下文还在。一条内容从找题、研究、成稿到配图，全在一个地方跑完。开发任务也一样，你可以随时切换不同的 Harness： Claude Code、Codex等，还能随时切换不同的模型，比如 Claude 规划、Codex 实现、Grok 来做快速任务...... 这个组合确实有点牛逼，还能稳定使用的 Claude Code / Codex 官方订阅，支持国内支付方式，🔗和优惠码放评论区

余温

108,278 次观看 • 1 个月前

Claude有个很让人不爽的点！！每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ，也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。听说这模型死贵！！于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去，任务要求比较复杂：保持原 API 兼容；拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed；补幂等，避免重复扣款；改状态机；更新单测；输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事：第一，先拆计划，再执行。它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。第二，最后主动自检。它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。结果看起来，还是一如既往的稳！但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。现在刚好还有个限时的充值返赠活动：充 20 美元送 10 美元充 50 美元送 30 美元如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！

Claude有个很让人不爽的点！！每次新模型发布，官方非订阅用户连体验的资格都没有！！想起之前在 ZenMux 充了钱还没用完，登上去一看，没想到已经上架了Claude Fable 5 ，也算是第一时间体验上了这个“目前最强模型”。听说这模型死贵！！于是很慎重的用它跑了一个支付模块重构的任务！零代码基础，只能把之前Codex的输出给复制进去，任务要求比较复杂：保持原 API 兼容；拆出 PaymentRequested / PaymentSucceeded / PaymentFailed；补幂等，避免重复扣款；改状态机；更新单测；输出迁移风险； Fable 5 不算快，面对这个长任务，它做对了两件事：第一，先拆计划，再执行。它把兼容层、事件定义、状态机、handler、测试、回滚风险都列出来了。第二，最后主动自检。它自己指出：支付成功事件必须幂等；旧接口“返回成功”不再等于“扣款完成”，调用方文档要改。结果看起来，还是一如既往的稳！但是真的贵，就这么几分钟，直接跑了十多美金！！所以，我觉得要是家里没有矿，还是不要随便用Fable 5 ，根本不适合当常驻模型！感谢Zenmux让我体验了一下“宇宙最强”！虽然有点贵，但有时候相比价格，省心省力会更重要。比如多文件重构、复杂迁移、PR review、长链路 Agent workflow这些复杂任务，偶尔用用，还是可以的！最后说一下 Zenmux，它有个PK 模式我一直很喜欢，可以同屏对比多个模型输出、延迟和成本。现在刚好还有个限时的充值返赠活动：充 20 美元送 10 美元充 50 美元送 30 美元如果你想第一时间体验Claude Fable 5或者其他模型，现在就是下手的最好时间！

沐阳

15,442 次观看 • 3 个月前

Claude Code 桌面板发布本地定时任务功能设定好任务执行的频率，Claude 会在你电脑开着的时候自动执行，无需你每次手动触发。比如：每周五下午，汇总本周进度，生成一份 Markdown 报告存到本地有几个细节值得注意：任务第一次跑完之后，Claude 会自动重写你的 Prompt，记住具体该去哪里找文件、用哪些工具，下次会更准可以开 Git Worktree 模式，每次运行在独立分支里，不会动你的主干代码如果电脑在任务时间点刚好休眠了，App 重新打开后会自动补跑，并发通知目前需要 Claude Pro 以上的付费订阅，桌面端专属，网页和手机暂不支持。怎么用在侧边栏点击 "Schedule"，再点 "+ New task" 就能创建一个定时任务。也可以在任意会话里直接描述需求，比如"帮我设置一个每天早上9点执行的代码 review 任务"，Claude 会自动完成配置。

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小互

23,651 次观看 • 6 个月前

Damn，三天前大家还在争论哪家大模型写代码更便宜, 今天老黄Jensen Huang 和NVIDIA 英伟达直接掀桌子了: 问题根本不在模型, 在你的脚手架太蠢了。英伟达与 MIT 团队公开了全新架构 SoL-Pi, 放弃人工打补丁, 让算法自己演化出四套运行时机制。不仅在 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 上守住了评测水准, 更把 API 成本直接削去三分之一。那些天天盯着大模型降价、却任由 Agent 脚手架疯狂烧钱的团队, 建议把这篇论文打印出来贴在工位上。英伟达实验室开源的SoL-Pi 论文，可以说是做了一件全行业早就该做的事: 用自动演化系统重新锻造 Agent 运行脚手架。在 51 个真实编程任务的严苛评测中, 面对 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 5 这种巨无霸, 任务得分毫发无损, 但直接把 Token 消耗腰斩了 49%, 每跑一小时就能从 API 账单里直接省出 8.75 到 13.50 美元。很多团队以前做智能体全靠工程师人肉写死调度逻辑, 试几个用例就自以为调好了, 跑进几十步的复杂长任务里, 臃肿的上下文几分钟就能把账单干爆、把模型智商撑死。英伟达这次最聪明的一步, 是彻底放弃了人类手工调优。他们把脚手架扔进多个不同的代码环境里, 让系统开启自动化研究循环, 像自然选择一样让无数机制自我对抗淘汰, 最终只有四个物理机制活了下来。首先颠覆的是执行节奏。以前 Agent 走一步看一步, 调一次工具往返一次, 动作融合机制直接把连贯动作在端侧合并批处理, 砍掉了一大半网络和上下文震荡。然后是给运行中的上下文无损脱水。它不是等上下文满了再调大模型写假大空的摘要, 而是在任务行进中对观察结果进行重组打包, 并在委托阅读长文件时强制保留证据行, 既把整个 API 成本砍掉整整三分之一, 又死死守住了关键代码细节不被遗忘。以前是工程师凭直觉给 Agent 编死板的笼子, 从今天起是算法在残酷淘汰中自己进化出最精密的骨骼。如果你的代码 Agent 每小时也能凭空省下十几美元, 你会选择把省下来的钱用来多跑十倍的并发测试, 还是换更大参数的模型? 我先说, 肯定无脑拉满并发, 把原本舍不得跑的全量回归测到爽。开源代码、论文地址和这套四机制的详细对照表, 我整理好放在一楼了。

Damn，三天前大家还在争论哪家大模型写代码更便宜, 今天老黄Jensen Huang 和NVIDIA 英伟达直接掀桌子了: 问题根本不在模型, 在你的脚手架太蠢了。英伟达与 MIT 团队公开了全新架构 SoL-Pi, 放弃人工打补丁, 让算法自己演化出四套运行时机制。不仅在 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5 上守住了评测水准, 更把 API 成本直接削去三分之一。那些天天盯着大模型降价、却任由 Agent 脚手架疯狂烧钱的团队, 建议把这篇论文打印出来贴在工位上。英伟达实验室开源的SoL-Pi 论文，可以说是做了一件全行业早就该做的事: 用自动演化系统重新锻造 Agent 运行脚手架。在 51 个真实编程任务的严苛评测中, 面对 GPT-5.6 Sol 和 Claude Opus 5 这种巨无霸, 任务得分毫发无损, 但直接把 Token 消耗腰斩了 49%, 每跑一小时就能从 API 账单里直接省出 8.75 到 13.50 美元。很多团队以前做智能体全靠工程师人肉写死调度逻辑, 试几个用例就自以为调好了, 跑进几十步的复杂长任务里, 臃肿的上下文几分钟就能把账单干爆、把模型智商撑死。英伟达这次最聪明的一步, 是彻底放弃了人类手工调优。他们把脚手架扔进多个不同的代码环境里, 让系统开启自动化研究循环, 像自然选择一样让无数机制自我对抗淘汰, 最终只有四个物理机制活了下来。首先颠覆的是执行节奏。以前 Agent 走一步看一步, 调一次工具往返一次, 动作融合机制直接把连贯动作在端侧合并批处理, 砍掉了一大半网络和上下文震荡。然后是给运行中的上下文无损脱水。它不是等上下文满了再调大模型写假大空的摘要, 而是在任务行进中对观察结果进行重组打包, 并在委托阅读长文件时强制保留证据行, 既把整个 API 成本砍掉整整三分之一, 又死死守住了关键代码细节不被遗忘。以前是工程师凭直觉给 Agent 编死板的笼子, 从今天起是算法在残酷淘汰中自己进化出最精密的骨骼。如果你的代码 Agent 每小时也能凭空省下十几美元, 你会选择把省下来的钱用来多跑十倍的并发测试, 还是换更大参数的模型? 我先说, 肯定无脑拉满并发, 把原本舍不得跑的全量回归测到爽。开源代码、论文地址和这套四机制的详细对照表, 我整理好放在一楼了。

AYi

49,296 次观看 • 10 天前

太牛了，Codex 能直接做 3D 了！！！这位大佬用 GPT-5.6 Sol 做了一个 Codex 插件，只要给它任意一张照片，它就能直接把图里的物体反向编译成纯代码构建的 3D 模型。效果是真的很不错啊。关键是完全免费，已经开源了，人人都能用。

太牛了，Codex 能直接做 3D 了！！！这位大佬用 GPT-5.6 Sol 做了一个 Codex 插件，只要给它任意一张照片，它就能直接把图里的物体反向编译成纯代码构建的 3D 模型。效果是真的很不错啊。关键是完全免费，已经开源了，人人都能用。

zhouluobo

36,175 次观看 • 2 个月前

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。真正高效的 Codex 工作流：高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。

Codex 5.6 这 4 个设置，能砍掉 80% 无效 token 浪费，复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强，而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面，经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存，减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。直接输入prompt： “请整理当前任务上下文，清理失效方案、重复日志和无关历史，只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动，后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强，但工具越多，上下文负担也越大。当前项目需要什么，就加载什么，别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构，更容易持续复用缓存，也能减少 Agent 反复重新理解项目。真正高效的 Codex 工作流：高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置很多时候 Codex 不需要再变强，你只需要做的，就是别再浪费它的上下文。

govin.eth | G哥

219,312 次观看 • 1 个月前

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型，它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理，简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。你调用它和调普通模型没区别，一行API的事，但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀

全网都在吹日本Fugu跑分超GPT，但我敢说99%的人没看懂它真正炸场的地方。首先这玩意儿根本不是什么超大单体大模型，它全身上下只有0.6B参数，本职工作就其实就是个AI项目经理，简单任务自己处理，复杂任务自动拆分，从全球顶级模型池里挑最合适的选手，分配思考执行验证三种角色，多轮协作最后合成答案。你调用它和调普通模型没区别，一行API的事，但背后的编排策略是训练出来的，不是人手写prompt调路由磨出来的，它可以发掘出人类根本想不到的协作模式。我觉得最狠的还不是跑分超了Claude和GPT，关键是它直接绕开了scaling law的军备竞赛。不用堆万亿参数，不用砸超算中心，靠更聪明的协作机制就能摸到前沿模型的天花板，AI的竞争第一次从拼参数变成了拼管理。当然不是银弹，比如黑箱不透明，复杂任务延迟更高，简单题用它反而更贵。但这件事的信号意义比跑分数字重要一百倍，意味着多智能体编排从实验室玩具正式变成了可用的生产力工具。 orchestration layer这条新赛道，今天正式开跑咯🚀

AYi

233,826 次观看 • 3 个月前

3D 圈的人看到这个应该会沉默几秒 3D 模型再次进化 Hyper3D 这个 BANG to Parts功能有点牛P 你丢给它一个完整的 3D 模型，AI 会自动帮你把它拆解成一个个独立的、完整的的3D零件也就是可以将任何完整的 3D 模型自动拆解成多个3D的零件拆好的零件可以直接用来做动画、改材质、甚至去 3D 打印这能帮 3D 设计师省下大把“手动擦屁股（清理模型）”的时间更狠的是：拆完还能接着拆整车 → 拆出车轮 → 车轮再拆出轮毂、轮胎、螺丝。理论上你想拆多细拆多细。而且每个零件都是独立完整的 3D 模型：单独换材质、单独改形状、甚至单独重新生成一个新的换上去 3D 模型第一次变成了“乐高”，而不只是“手办” 还有一个关键点是：拆出来的每个零件都是完整、独立、可编辑的 3D 模型。换材质、改造型、缩放变形、甚至整个重新生成一个换上去,都行借助目前Codex和Claude code的强大能力，打造一个 3D 模型/开发工作流，非常牛P

3D 圈的人看到这个应该会沉默几秒 3D 模型再次进化 Hyper3D 这个 BANG to Parts功能有点牛P 你丢给它一个完整的 3D 模型，AI 会自动帮你把它拆解成一个个独立的、完整的的3D零件也就是可以将任何完整的 3D 模型自动拆解成多个3D的零件拆好的零件可以直接用来做动画、改材质、甚至去 3D 打印这能帮 3D 设计师省下大把“手动擦屁股（清理模型）”的时间更狠的是：拆完还能接着拆整车 → 拆出车轮 → 车轮再拆出轮毂、轮胎、螺丝。理论上你想拆多细拆多细。而且每个零件都是独立完整的 3D 模型：单独换材质、单独改形状、甚至单独重新生成一个新的换上去 3D 模型第一次变成了“乐高”，而不只是“手办” 还有一个关键点是：拆出来的每个零件都是完整、独立、可编辑的 3D 模型。换材质、改造型、缩放变形、甚至整个重新生成一个换上去,都行借助目前Codex和Claude code的强大能力，打造一个 3D 模型/开发工作流，非常牛P

小互

30,324 次观看 • 2 个月前

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西具体来说它会建议你装： -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的

Vincent | 信号＞噪音

21,388 次观看 • 3 个月前

在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目

在GitHub上看到一个专门教怎么用 Claude Code 的项目，已经涨到了 4w star 它不是官方操作文档，而是一条从入门到高级智能体的完整学习路径斜杠命令、MCP配置、钩子脚本、子智能体编排，每个模块都有可视化图解，教你"怎么做"的同时也会教"为什么这么做" 最实用的是里面的模板，钩子脚本、代理配置、斜杠命令、MCP配置文件，全部可以直接复制粘贴到自己的项目里不管你是想补齐 Claude Code 的知识盲区，还是想搭一套属于自己的 AI 工作流，都可以关注下这个项目

阿西_出海

19,667 次观看 • 2 个月前

不会剪视频的人，真的等到救星了！这个工具搞定语音转文字、翻译、配音、字幕生成和变声。完全免费开源，在你电脑本地跑，不用上传到云端 GitHub:

不会剪视频的人，真的等到救星了！这个工具搞定语音转文字、翻译、配音、字幕生成和变声。完全免费开源，在你电脑本地跑，不用上传到云端 GitHub:

三个三

30,648 次观看 • 1 个月前

发现一个免费的录屏开源神器，已经登上了 GitHub 的 Trending 榜第一对标 Mac 上的付费录屏工具 Screen Studio 完全免费开源，跨平台，Windows 和 Mac 都能跑，下载即用核心功能： 1、全屏录制或指定窗口 2、录完加文字、标箭头、添加画面缩放、设置录屏背景 3、无水印，商用也没问题以后做产品演示、自媒体课程，直接用就行

发现一个免费的录屏开源神器，已经登上了 GitHub 的 Trending 榜第一对标 Mac 上的付费录屏工具 Screen Studio 完全免费开源，跨平台，Windows 和 Mac 都能跑，下载即用核心功能： 1、全屏录制或指定窗口 2、录完加文字、标箭头、添加画面缩放、设置录屏背景 3、无水印，商用也没问题以后做产品演示、自媒体课程，直接用就行

阿西_出海

30,098 次观看 • 20 天前

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：

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超级个体｜柿子

88,924 次观看 • 1 个月前