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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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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
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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

107,887 views • 1 month ago

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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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。

Vincent

12,673 views • 2 months ago

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。
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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 views • 2 months ago

建议每个用独立 Mac、而且电脑里没啥敏感数据的朋友，都去试试 Codex。 很简单，几步就搞定：先登你的 OpenAI 账户，开个 20 美元的会员。然后在设置里把那个 Computer Use 功能装上，再给 Codex 开一下屏幕录制和辅助功能的权限。 完事儿之后，Codex 就能帮你接管电脑了。 我随手测了一下，让它帮我在新加坡租个房。结果它还真就自己打开中介网站，一本正经地在那儿翻房源了😆 ——感觉可以当半个助理使，挺有意思。
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建议每个用独立 Mac、而且电脑里没啥敏感数据的朋友，都去试试 Codex。 很简单，几步就搞定：先登你的 OpenAI 账户，开个 20 美元的会员。然后在设置里把那个 Computer Use 功能装上，再给 Codex 开一下屏幕录制和辅助功能的权限。 完事儿之后，Codex 就能帮你接管电脑了。 我随手测了一下，让它帮我在新加坡租个房。结果它还真就自己打开中介网站，一本正经地在那儿翻房源了😆 ——感觉可以当半个助理使，挺有意思。

区块链行情研究

400,101 views • 4 months ago

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。
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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

54,557 views • 2 months ago

最近被 gpt 5.3 codex 不说人话搞的有点暴躁, 阅读体验贼差, 特别是读 plan 的 ..... 事无巨细 + 黑话频出 我试过通过在 agents md 里写各种提示词来改善沟通, 但 codex 5.3 就是死活不听话 接着我又想到一个很严肃的问题 「我真的有必要去“阅读”事无巨细 + 黑话频出的plan 嘛? 输入 codex 和输出 codex 这个流程是不是都可以简单的优化一下? 我是不是可以找个小助手帮我解决? 我只看重点?」 所以, 我火速试了一下在 openclaw 里面去调用 codex 来规划, 这里我用的是 MiniMax (official) 的 M2.5, 你可以选择你熟悉的模型, 把一些输入偏好和阅读偏好放入龙虾中, 比如我更希望用表格呈现. 用 openclaw tui 快速跑通流程, 如视频, 左侧是优化版本的 openclaw给我的报告, 右边是 codex 默认的报告. 下一步就可以接入飞书或者discord了.
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最近被 gpt 5.3 codex 不说人话搞的有点暴躁, 阅读体验贼差, 特别是读 plan 的 ..... 事无巨细 + 黑话频出 我试过通过在 agents md 里写各种提示词来改善沟通, 但 codex 5.3 就是死活不听话 接着我又想到一个很严肃的问题 「我真的有必要去“阅读”事无巨细 + 黑话频出的plan 嘛? 输入 codex 和输出 codex 这个流程是不是都可以简单的优化一下? 我是不是可以找个小助手帮我解决? 我只看重点?」 所以, 我火速试了一下在 openclaw 里面去调用 codex 来规划, 这里我用的是 MiniMax (official) 的 M2.5, 你可以选择你熟悉的模型, 把一些输入偏好和阅读偏好放入龙虾中, 比如我更希望用表格呈现. 用 openclaw tui 快速跑通流程, 如视频, 左侧是优化版本的 openclaw给我的报告, 右边是 codex 默认的报告. 下一步就可以接入飞书或者discord了.

海拉鲁编程客

23,103 views • 6 months ago

阿里刚发布了Qwen3.6-Plus 直接冲着"国产最强编程模型"来的 跑分上，SWE-bench 和 Claw-Eval 都超过了 GLM-5 和 Kimi-K2.5，是目前国产模型里最接近 Claude 的 实测了一下前端，确实有点东西 阿里云百炼已上架，价格不到 Claude 的十分之一 阿里这几天连发三个模型，平均一天一个： 3月30号，Qwen3.5-Omni 全模态 4月1号，Wan2.7-Image 图像生成 4月2号，Qwen3.6-Plus 编程模型 感觉熟悉的千问节奏又回来了..
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阿里刚发布了Qwen3.6-Plus 直接冲着"国产最强编程模型"来的 跑分上，SWE-bench 和 Claw-Eval 都超过了 GLM-5 和 Kimi-K2.5，是目前国产模型里最接近 Claude 的 实测了一下前端，确实有点东西 阿里云百炼已上架，价格不到 Claude 的十分之一 阿里这几天连发三个模型，平均一天一个： 3月30号，Qwen3.5-Omni 全模态 4月1号，Wan2.7-Image 图像生成 4月2号，Qwen3.6-Plus 编程模型 感觉熟悉的千问节奏又回来了..

小互

101,639 views • 5 months ago

兄弟们，我发现 Codex 改 Bug 最狠的玩法，不是让它直接修。 是先让它亲手证明：这个 Bug 真的存在。 直接把这段丢给它： “先别改源码。写一个最小测试把问题复现出来，运行给我看；找到根因后再修，然后重新跑同一个测试。” 跑完后，红的。 Codex找到问题改完，再跑一次，绿了。 这下codex他就不会嘴硬了。 有时候它会偷懒说“已经修复”，按照这个给他跑。 现在失败和通过全摆在屏幕上，它想嘴硬都不行。 这个对付codex偷懒小秘法我是百试百灵。 别只听它说好了，让它现场证明。
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兄弟们，我发现 Codex 改 Bug 最狠的玩法，不是让它直接修。 是先让它亲手证明：这个 Bug 真的存在。 直接把这段丢给它： “先别改源码。写一个最小测试把问题复现出来，运行给我看；找到根因后再修，然后重新跑同一个测试。” 跑完后，红的。 Codex找到问题改完，再跑一次，绿了。 这下codex他就不会嘴硬了。 有时候它会偷懒说“已经修复”，按照这个给他跑。 现在失败和通过全摆在屏幕上，它想嘴硬都不行。 这个对付codex偷懒小秘法我是百试百灵。 别只听它说好了，让它现场证明。

火山哥🕊️

66,744 views • 14 days ago

上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。 感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。 这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的
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上一次用的是可灵的模型，这一次用的是 sd2.0 的模型，角色选取的是我之前生成图片的其中的一个角色。 感觉在情绪把控这方面，真的已经很到位了，很难以想象两年前的AI还不会吃面，现在就已经能够精准的落泪了。 这才720p看着就这么的高清，那4k会是什么样子的

南鸢 nuyoah

12,334 views • 1 month 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！
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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 • 27 days ago

有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。
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有个事我憋很久了，今天必须说一下。 市面上那些标榜 AI 驱动交易的 Bot，我深度用过几款之后发现一个特离谱的现象：它们所谓的 AI 就是接了一个 GPT 或者 Claude 的 API，把 K 线数据原封不动丢进去，让一个从来没被训练过理解金融时间序列的通用模型给你输出买卖建议。说难听点，跟拿 ChatGPT 算命没什么区别。 所以 AIX 的多模型路由方案，是我接触这个项目之后第一个真正觉得"方向对了"的设计。 它同时接了 GPT、Claude、DeepSeek R1、Gemini 这些通用模型，也集成了 Kronos 这类专门为金融预测训练的专业模型。中间多了一层调度层，根据当前市场状态智能路由，震荡市用一套推理框架，单边趋势切另一套算法组合。 这个设计的聪明之处在于它承认了一个很朴素的事实：没有一种模型能在所有行情里通吃。趋势跟随在单边市是神，进了震荡就是来回止损。反过来网格在震荡舒服，单边一来直接穿仓。通用大模型做策略意图理解很强但看 K 线的能力确实有限，专用金融模型在时序预测上更精准但没办法理解你用自然语言描述的策略逻辑。没有一个模型能同时搞定所有事。 AIX 干的事不是选一个最强的模型然后迷信它，而是让不同模型在不同环节轮班上岗，动态调权重。这个思路在传统量化里叫多因子动态权重，AIX 把它搬到了 LLM 和时序模型的协同上。 我体验下来的感受是它不像那种一问一答的 Bot，更像有一个小团队在后台协作，你只需要给方向，它自己去协调谁干什么。这个架构如果跑通，抗单一模型失效的能力跟那些只接一个 API 的项目不在一个数量级。 个人分享，非投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

17,513 views • 1 month ago

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？
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Vincent

11,797 views • 2 months ago

我去！image2和seedance2.0简直绝配 还记得在视频号上「流量上百万」靠流量日入过千的机器人变形视频吗 现在又有羊毛可以薅了 而且光变现就有两种方式，第一种直接发布这种视频，我能赚流量的钱 第二种，那通过这个视频会有很多的商家来找我给他们做，一单200，这个是我验证过的 而且获客也很简单，发两条在自己的视频号上就可以了，土老板很喜欢这个，做出来的视频样式就在下面 而且这个平台是「字节官方开白名单的平台」我一定要推荐一下！ 就是之前我推GPT会员购买的GamsGo做出来的rita 真的一定要去试一下，链接我放下面了，而且这是我实际接到的第一个需求，后面还有一个需求，我下一条就马上写出来给你。真的AI赚钱很轻松 而且 Rita 不只是视频生成这一个功能，它一站式集成了 Seedance 2.0、Kling、Runway 这些视频模型，还有 Midjourney、Flux 、image2这些生图模型，Claude、GPT、Gemini 这些对话模型 一个平台搞定全部，不用在五六个工具之间反复横跳，效率真的不是提升一点 还有一点很实在：新人注册直接送 100 积分，Seedance 2.0 可以先体验再决定要不要付费 Mega 套餐 $11.99 一个月，1200 积分，算下来比官方便宜不少，试错成本低很多。 想试试的直接点这个链接，有什么问题直接评论区反馈给我！：
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叫我阿杭

60,231 views • 4 months ago

发现一个离谱小技巧。 外区 Apple ID 不一定非要每次去 App Store 里来回切。 可以把外区账号加到： 设置 → 备忘录 → 账户 之后有些外区 App 更新时，直接点更新就行，不用反复切 App Store 账号。 这个对经常用外区 ID 下软件的人真的省事。 以前更新一次 App，切账号切到怀疑人生。 现在相当于把外区 ID 挂在系统账户里，更新顺手很多。 不是百分百所有情况都适用，但值得试一下。
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发现一个离谱小技巧。 外区 Apple ID 不一定非要每次去 App Store 里来回切。 可以把外区账号加到： 设置 → 备忘录 → 账户 之后有些外区 App 更新时，直接点更新就行，不用反复切 App Store 账号。 这个对经常用外区 ID 下软件的人真的省事。 以前更新一次 App，切账号切到怀疑人生。 现在相当于把外区 ID 挂在系统账户里，更新顺手很多。 不是百分百所有情况都适用，但值得试一下。

断浪 WaveKing

77,106 views • 2 months ago

Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。
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Claude Fable 5 经过1个月紧急下架后再回归，我这两天也重新去测试了一下。 正好一直刷到赛博斗蛐蛐的视频，正好拿来测试一下，看看能不能做个同款出来。 给大伙看看fable 5 的效果：视频1 再来对比一下GPT-5.5的效果，老实说有点拉了，为什么把restart按钮直接盖住了屏幕啊？不是很理解：视频2 最后再来看看国产Deepseek V4 Pro的效果，物理效果感觉还是不行，有点迟钝的感觉：视频3 Fable 5的整体效果是最接近我刷到的小视频的效果的。 虽然效果很强，但是现在fable 5最大的问题在于，官方在6月22日以后，订阅套餐不能用Fable，只能走API。 但是价格实在是遭不住：每 M 输出 50 美元的定价让社区吐槽声不断！我推荐用Zenmux，这个省一些。目前有个加赠20%的活动，每人最高可享 300刀 ！ 官网在这里： RPM、不限流。可调用全平台 200+ 模型（含 Claude Fable 5），非常适合做这种评测、并排对比和长期开发。

雪踏乌云

48,569 views • 2 months ago

我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。 现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。 但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。 坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。 但 GPT 对我来说，是另一回事。 我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。 我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。 而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。 官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题： 成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？ 所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考： 第一，你得有自己的个人 IP。 如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。 第二，你不能什么模型都往上写。 我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。 第三，你得承认自己不是万能的。 我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。 真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。 轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是： 会不会突然跑路？ 会不会掺模型？ 会不会偷偷改请求？ 会不会跑到一半没额度？ 出了问题有没有人处理？ 尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。 这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。 一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。 坦诚讲，我为什么要做中转站？ 第一，肯定是赚钱。 去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。 第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。 推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。 中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。 第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。 有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。 我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。 这个感觉有点像早年的币圈。 混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。 所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。 活动很简单： 充 20，送 10 平台额度； 充 200，送 100 平台额度； 最高充 2000，送 1000 平台额度。 我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。 如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。 但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。 后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。 我想把它叫做： 才谷和他的朋友们。 欢迎体验，也欢迎挑毛病。 我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。
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我不准备把 BerryCode 做成最便宜的中转站。 现在市面上有 0.06 倍、0.1 倍、0.2 倍的渠道，我知道这些价格看起来非常诱人，但我现在只能做到 GPT 官网口径 0.28X，也就是 0.4 折，用 1 M token, 综合下来大约在 0.4~0.6 人民币；换句话说，它不是最低价那一档。 但我能保证一件事：BerryCode 现在只做纯 GPT。 坦诚讲，我的能力还撑不起 Claude 中转。 Claude 封号太严，我承担不起这个风险，也不想为了多卖一个模型，把一个自己都没把握的东西塞给用户。后面我会自己体验一批价格合适、稳定性还不错的 Claude 中转站，如果真的好用，我会直接推荐给大家。 但 GPT 对我来说，是另一回事。 我现在用 Pro 账号做号池，配合一部分补充渠道去填 token 缺口，即便不卷到全网最低价，毛利润率依然能做到 30% 左右，这个数字对我来说已经够了。 我有一个暴论： **你现在能看到的大部分 AI 机会，其实都已经开始走下坡路了。** 中转站最近在推特被骂得很惨，卖数据、掺水、跑路，大家骂得不算冤，因为这个行业确实混进来了太多只想短期收割的人。 而且后面中转站这个生意只会越来越不稳定。 官方会持续封控各种渠道，低价货源会越来越少，成本会越来越高，如果一个站唯一的竞争力就是便宜，那它迟早会遇到一个问题： 成本涨了以后怎么办？ 2C 用户对价格很敏感，你今天用低价把人吸进来，明天成本上升你要涨价，用户凭什么继续用你？ 所以我现在越来越确定一件事： **中转站最后拼的不是谁便宜，而是谁值得被信任。** 信任从哪里来？我有几个思考： 第一，你得有自己的个人 IP。 如果一个完全匿名的站跑路，用户连骂谁都不知道；但我这个账号就在这里，几千个关注我的人也都在这里，BerryCode 真出了问题，我不可能装作没发生过。 第二，你不能什么模型都往上写。 我现在不碰自己没把握的 Claude，不碰我无法承担封控风险的渠道，只做我能解释清楚成本、稳定性和边界的 GPT。 第三，你得承认自己不是万能的。 我不说 BerryCode 永远不出问题，也不说它多便宜，我只能说我会把每一次问题都摊开讲，把修复过程讲出来，把我能做到的稳定性做到极致。 真正长期使用中转站的人，需求和轻量用户是不一样的。 轻量用户可能只看今天谁便宜 20%，但那些每天要跑 Codex、Vibe Coding、自动化任务、长上下文任务的人，他们更关心的是： 会不会突然跑路？ 会不会掺模型？ 会不会偷偷改请求？ 会不会跑到一半没额度？ 出了问题有没有人处理？ 尤其是国内那些真的在用 AI 做业务的人，他们并不只是想省几块钱，他们想要的是一个能长期放在工作流里的入口。 这也是我为什么选择用更稳的方式做 BerryCode。 一个 Pro 账号 1400 左右，我拿它做号池，成本不低，但我心里踏实；我宁愿少赚一点，也不想把整个站建在自己都解释不清楚的便宜渠道上。 坦诚讲，我为什么要做中转站？ 第一，肯定是赚钱。 去年炒币负债以后，我现在确实很需要现金流，这个没什么好装的，来推特的人也不是为了单纯装逼，大家都要吃饭。 第二，我的推特一个月涨了 4200 个粉，但我前阵子很迷茫，不知道该把这些流量导向哪里。 推特上很多商业模式，本质还是拉人头，做应用也好，做服务也好，很多钱来得快，但不一定长久。 中转站当然也不是一个完美的行业，但只要我不赚那些没良心的钱，只要我真的能给用户提供稳定、透明、可用的服务，那这个钱我觉得可以由我来赚。 第三，这一个礼拜搭 BerryCode，我认识了很多以前接触不到的人。 有做政务网站的，有用 AI Vibe Coding 做产品的，有自己搭工作流的，有在公司里偷偷把 AI 引进业务流程的。 我每天通宵改代码、测接口、修登录、修支付、修人机验证，虽然累，但我很久没有这么强烈地感觉到，自己正站在一个还在生长的行业里。 这个感觉有点像早年的币圈。 混乱是真的混乱，但开放也是真的开放；风险是真的风险，但机会也是真的机会。 所以从今天开始，BerryCode 正式进入压力测试和拉新阶段。 活动很简单： 充 20，送 10 平台额度； 充 200，送 100 平台额度； 最高充 2000，送 1000 平台额度。 我需要通过真实用户的使用，知道服务器、号池、支付、监控、客服到底要做到什么程度，才算是一个能长期运营的站。 如果你只是想找全网最低价，那 BerryCode 大概率不是最适合你的。 但如果你想找一个价格不离谱、模型边界讲清楚、出了问题有人处理、愿意长期把信任一点点攒起来的 GPT 中转站，可以来试试。 后面这个群也不叫 BerryCode 交流群了。 我想把它叫做： 才谷和他的朋友们。 欢迎体验，也欢迎挑毛病。 我现在最需要的不是一句“支持”，而是真实用户把问题砸到我脸上，然后我一个一个修掉。

Mr. 才谷

10,554 views • 4 months ago

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的： 我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人，第一次可以不是我了。
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最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的： 我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人，第一次可以不是我了。

sleepy.md

21,551 views • 13 days ago

有时想在 Obsidian 笔记里直接和 AI 对话，又不想来回切换窗口，或者担心隐私问题不想用在线服务。 最近在 GitHub 上看到 ChatGPT MD 这个插件，能把 ChatGPT、OpenRouter 和本地大语言模型无缝集成到 Obsidian 中。 支持在任何笔记里直接发起对话，还能引用其他笔记作为上下文，对话内容完全保存在本地，不经过第三方服务器。 GitHub： 除了支持 OpenAI，还能接入 OpenRouter 平台的 Claude、Gemini、DeepSeek 等模型，或者通过 Ollama 和 LM Studio 使用本地模型，完全离线运行。 每个笔记都能单独配置模型参数，支持 Markdown 渲染、自动生成标题、模板复用等功能。 如果你想在 Obsidian 里高效使用 AI，又希望对话记录和笔记保持一致，这个插件值得一试。
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有时想在 Obsidian 笔记里直接和 AI 对话，又不想来回切换窗口，或者担心隐私问题不想用在线服务。 最近在 GitHub 上看到 ChatGPT MD 这个插件，能把 ChatGPT、OpenRouter 和本地大语言模型无缝集成到 Obsidian 中。 支持在任何笔记里直接发起对话，还能引用其他笔记作为上下文，对话内容完全保存在本地，不经过第三方服务器。 GitHub： 除了支持 OpenAI，还能接入 OpenRouter 平台的 Claude、Gemini、DeepSeek 等模型，或者通过 Ollama 和 LM Studio 使用本地模型，完全离线运行。 每个笔记都能单独配置模型参数，支持 Markdown 渲染、自动生成标题、模板复用等功能。 如果你想在 Obsidian 里高效使用 AI，又希望对话记录和笔记保持一致，这个插件值得一试。

GitHubDaily

17,695 views • 9 months ago