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我没有在提示词里提到 subagent，也没开 ultracode。 可能是我提示词里提到了“广泛调研”，Claude 直接层层转包，给我套娃了 四层 subagent，我都惊了 这样做的代价是。。。19分钟把我 Max 5x 的 5h 额度烧完了 结果活还只干了一半 之前用 Fable 5 开 ultracode 都没这么快 相比之下，GPT 又是另一个极端。如果不在 prompt 里要求 Codex 使用 subagent，它几乎永远不会主动用。。。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Leaderboard – Context Arena 部分模型1M上下文成绩 AUC@1M项目成绩 50.9%：gpt-5.5 46.9%：claude-opus-4.6 44.4%：claude-sonnet-4.6 43.3%：gemini-3.5-flash 41.8%：claude-opus-4.8 40.0%：gemini-3.1-pro-preview 38.2%：gpt-5.4 35.8%：gemini-3-flash-preview 33.0%：glm-5.2 28.3%：deepseek-v4-pro 25.4%：deepseek-v4-flash 15.8%：mimo-v2.5 15.3%：mimo-v2.5-pro 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
bitget买的20美刀的，不知道什么时候封号，开贴记录下，ip是花云的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位佬，我想请教一下职业方向的问题。 双非本，985硕。今年 7 月左右就要开始秋招，但因为导师不放实习，我基本上没办法再去找正式实习，只有在导师公司的实习经历。 我现在主要做的是嵌入式相关项目。比较完整的一个项目是水听器系统，从下位机到上位机都有参与：下位机是 MCU + MPU，负责声信号采集、AD 数据处理、DMA、SPI 传输、数据存储和 FFT 数据缓存；上位机用 Qt/C++ 做界面、协议解析和声压级算法显示。项目里也涉及过设备树、SD 卡存储、自定义通信协议、日志排查、串口调试、用万用表和示波器定位硬件问题等。 但我现在有个比较大的困惑：我不知道接下来应该继续走嵌入式方向，还是转向 Agent / LLM 应用开发方向。 我对 AI 工具和 Agent 方向挺感兴趣，使用过 Codex、Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Reasonix 等工具（现在主要用codex了，代码基本上没写过）。然后平时也会根据自己的开发场景总结一些 skill。我能感觉到 Agent 岗位薪资比较高，所以不太想完全错过这个机会。 现在我比较纠结的是： 如果继续走嵌入式
elysiver.h-e.top New API OpenAI 接口聚合管理，支持多种渠道包括 Azure，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用 这个是之前注册的公益站，然后今天用l站账号登录，显示用户被封禁，暂时不知道什么问题 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 这是一款可以聚合管理skills、mcp、rules的工具！苦于目前没找到太满意的，于是乎我就vibe了一个！ v0.2更新日志 加入了对WSL的支持和解析；现在能够管理WSL的cli啦，也是响应佬友们的热情和需求! 加入了 qoderworkCN Zcode workbuddy 三个客户端的支持！ 欢迎佬友们继续品鉴！ 项目介绍 SMRmanager 会自动检测本机已安装的主流 AI 编程客户端（Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw、Hermes、Cursor、VS Code、Trae），把原本分散在各客户端配置目录里的 S
请问一下各位佬友，如果需要在海外使用deepseek的话，有什么性价比高一点的渠道吗？ 根据佬友们的帮助，现有渠道如下： opencode go deepseek 官方 openrouter 11 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
腾讯QQ出了专门给Agent用的邮箱，快抢注 腾讯出了专门给Agent用的邮箱，快去抢注你的邮箱名⋯ 注册以后，会有一段提示词，发给Codex或你的其他Agent来完成cli设置。 Agent.qq.com 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
一开始自己最早 vibe coding 的时候接触的就是 v0.dev，直到这两天用 Claude Design 重新设计页面，token消耗快的飞起的同时也在想v0.dev这样的AI Design网站在CD出来之后的优势还有吗？如果有的话还剩下什么？之前它们本身也是调用的C家的模型，然后对prompt 进行进一步的优化可这两天看到CD出的UI/UX真的挺不错了，当然了一些细节还得抠。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 ragcode-context-engine 想必看名字大家也知道这个项目是做什么的，这个项目并不是单一的代码检索工具，我想让它主要解决的就是当下我编程时的两个痛点 我已经封装了一个非常优秀的服务层，ai 要不就凭借记忆 要不就需要我去提醒 否则ai 就会实现一个仅能满足当前需求的代码 久而久之代码就成了屎山。 ai 动手修改代码时受限上下文 以及压缩的问题 代码不会知道即将修改的代码整体的链路是什么样的，可能修改这一块 其他需要这条链路的代码出现风险而导致bug 以上是在我真实使用下决定做这个服务，他并非ACE的平替也做不到那么优秀但是在实践中确实避免项目中屎山的堆积，暂时项目中针对的框架的优化非常有限 目前的优化除了常用的语言 和 框架 暂时我也没有做太多语言上的扩展
DeepSeek 官方发布招聘海报 6 月 21 日 DeepSeek 的 harness 团队负责人崔添翼表示非常缺人 期待 DeepSeek 交出一份满意的答卷。 佬友们抓紧投简历吧 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
选择其它模型就是retry，是我配置不对么 ● API Error: 400 {“error”:“1m 上下文已经全量可用，请启用 1m 上下文后重试”,“type”:“error”} ✻ Baked for 0s /model Worked for 0s hello ✻ API error · Retrying in 0s · attempt 1/10 /model ⎿ Set model to Haiku 4.5 and saved as your default for new sessions hello Thought for 3s (ctrl+o to expand) ● Hi! Ready to help. What would you like to work on with the decrypttools project? ✻ Baked for 4s /model ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
AI 不是替代者，它是放大器。 放大器有个特点：它不创造方向，只放大输入。你输入的是判断力，它放大的就是判断力的价值；你输入的是模糊和混乱，它放大的也是混乱。 所以那个真正值得焦虑的问题，不是"AI 会不会淘汰我"——而是： 我有没有值得被放大的东西？ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
最近很多人问我。 你的 Kiro 账号池是怎么搭的？ 为什么这么稳定？ 能不能分享一下方法？ 今天就把这个技术原理揭秘一下。 但先说个坏消息。 Kiro 的注册奖励变了。 以前注册一个账号，送 550 积分。 现在只送 50 积分。 差了 11 倍。 以前一个账号能用很久，现在 10 个账号才抵得上以前一个。 这个变化是最近才发生的。 所以账号池的搭建，变得越来越重要了。 因为你需要更多的账号，才能维持同样的使用量。 说实话，这个技术不是我从零摸索的。 是基于 GitHub 上一个项目的思路，我做了深度研究和改造。 Kiro 免费版支持的模型有限。 最高只能用到 Claude Sonnet 4.5。 还有 Claude Haiku 4.5 和一些国产模型（DeepSeek、GLM、Qwen 等）。 没有 GPT，也没有 Opus 系列。 如果你想用更高级的模型，需要充钱升级到 Pro 版。 Pro 版 20 美元一个月，有 1000 积分。 可以用到 Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6 等更强的模型。 从手动注册一个账号要 20 分钟。 到现在全自动化，
mimo-v2.5-pro thinking 模式 bug 报告 问题描述 mimo-v2.5-pro 的 thinking 模式（ thinking={"type": "enabled"} ）在处理复杂问题时，虽然思考过程正常，但最终答案为空（0 字符）。 复现步骤 使用 Anthropic Python SDK 调用 mimo-v2.5-pro 模型 设置 thinking={"type": "enabled"} 提问复杂问题（如数学推理题） 代码示例 import anthropic client = anthropic.Anthropic( base_url="https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic", api_key="your-api-key" ) question = """在一个袋子里有三种口味的糖果（苹果、桃子、西瓜），两种形状（圆形、五角星形），形状可以靠手感分辨。 数量： 圆形：苹果7个，桃子9个，西瓜8个 五角星形：苹果7个，桃子味6个，西瓜4个 问：最少取出多少个糖果，才能保证同时拥有不同形状的苹果味和桃子
BREAKING: Anthropic accuses Alibaba of using nearly 25,000 fraudulent accounts to extract Claude AI model capabilities. 同时在 Reddit 上，有人截图 Claude 自称 Qwen 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
Java 开发误入 toG，没有项目管理，都是说啥时候超期啥时候延期，很多需求到手里还是 story，项目工单里也只是产品写的一个思路，我问你的设计需要前端吗，今天被产品问是你是刚干开发吗，今天还被领导说不让延期，明明AI做不出来，自己已经 debug 出来了，还要走一遍 AI使用的流程呢，付出的努力从没有正反馈，我这辈子从来没有被搞过这么大压力，还要不要留 经常听到坐办公室的人说，AI 两下就搞出来了，跟我说这个搞不了那个搞不了，真服了，最后还不是要我们善后啊 11 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
花了几天时间，把市面上几个主流的 AI 中转站研究了一遍。 我一直很好奇一个问题： 为什么中转站能做到官方价格的三十分之一，甚至五十分之一？ 官方 Claude Opus 是 15 美元每百万 tokens，中转站只要 3 毛钱每千 tokens，换算下来只要 4 毛钱每百万 tokens。 这个价格差距太大了。 要么是技术牛逼，要么是有猫腻。 我决定深挖一下。 看完之后，我发现：原来是这样。 第一部分：中转站的核心架构 中转站不是简单的"代理转发"，而是一套完整的技术方案。 我画了一个架构图： 用户请求 → 中转平台 → 账号池 → 官方 API → 返回结果 看起来简单，但每一层都有技术细节。 中转平台（API 网关） 这是用户直接接触的部分。 核心功能： API 转发：接收用户请求，转发到官方 API 协议适配：兼容 OpenAI 的 API 格式 请求重试：失败自动重试 负载均衡：多个账号轮换 技术栈： 后端框架：Node.js 或 Python 缓存：Redis 数据库：MySQL 关键逻辑： 第一步，验证用户的 Token 第二步，从账号池获取可用账号 第三步，转发请求到官
谢谢各位佬友的技术，知识分享，我在这里收获了很多，小米mimo的tokenplan完全用不完，佬友们请拿去爽蹬吧，给我点点赞就行啦，感谢各位佬友 API key：tp-cq8wq3s4ixj5t08cklnf4pqsmq89wvtmyq6pv9zi1wzua9om 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic mimo开放平台： https://platform.xiaomimimo.com/ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题