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flyingmoon 在 [cursor-bridge] 一款可以利用cursor增强你的cc或者codex项目理解能力的插件，还有其他功能 中发帖
最近更新了一项可以利用cursor帮codex分担子任务的功能,个人vibe小玩具，感兴趣的可以来试试，欢迎提出意见
naynu 在 君の公益 好像又不能用了？ 中发帖
瞪了两天，第一次使用这个公益站，是不是现在模型都不能用了？我看 ccswitch 上没有显示可用模型了，只有一个minmax模型
各位经验丰富的佬，帮忙解惑下！
派大星 (@gaoziheng85) 在 Luna、Terra、Sol用了几天，说说真实感受 中发帖
GPT5.6出来也几天了，三个版本都试了一圈，说点个人感受。
Luna是真的快，便宜也是真的便宜，但聪明程度嘛……写点简单的脚本、改改文案还行，稍微复杂点的业务逻辑就开始胡言乱语了，经常答非所问。
Terra感觉是最均衡的，日常开发用terra-high基本够用，不会像Luna那样犯低级错误，速度也还能接受。但真遇到难啃的问题还是力不从心。
Sol确实强，特别是xhigh以上，写复杂逻辑的时候明显感觉靠谱很多。就是太慢了，而且贵，每次用sol-max看着token蹭蹭涨都有点心痛😅
我现在是普通任务luna-medium，重要开发terra-high，攻坚才上sol-xhigh，sol-max基本舍不得开。
佬们现在都是怎么搭配用的？有没用出什么心得的？
saime 在 想知道各位佬都拿codex做些什么 中发帖
每天上班把leader的要求描述给codex听，然后做出来的东西过几天再被打回来，周而复始。
各位佬都拿codex做些什么项目呢？想搞一些有用的东西，最好能放简历上，后面也好找下份工作，但没这个思路好难啊 🫡
拾雨 (@c519127) 在 报告称 Claude Code 处理用户请求前消耗 Tokens 量约为 OpenCode 的 4.7 倍 中发帖
IT之家 7 月 14 日消息，科技媒体 systima 于 7 月 12 日发布博文，对比测试指出在相同提示词、相同 AI 模型情况下，在处理用户请求前，Claude Code 消耗的 Tokens 数量约为 OpenCode 的 4.7 倍。
该媒体对比测试 Claude Code 2.1.207 与 OpenCode 1.17.18 版本，均使用相同的 Claude Sonnet 4.5 模型，并通过日志智能体记录请求载荷和 API 用量。
调查显示 Claude Code 初始请求包含系统提示词和 27 个工具说明，仅工具描述就占用了约 24000 个 Tokens，在处理用户输入之前大约需要消耗约 32800 个 Tokens。关闭全部工具后，Claude Code 的系统提示词仍约占 6500 个 Token。
Systima 指出，Claude Code 的初始 3.3...
@dimples 在 Codex快问快答 中发帖
Q1：Codex 国内能直接使用吗？
A：Codex 本身依赖 ChatGPT 账户和 OpenAI 服务，国内直接访问存在访问和支付门槛。需要解决 ChatGPT Plus 及以上订阅问题后才能使用。
Q2：Codex 和 GitHub Copilot 有什么区别？
A：GitHub Copilot 偏 IDE 内的代码补全和辅助，集成度高、上手快。Codex 偏自主 Agent，能端到端执行多步任务、支持并发、能跑长周期自动化。简单说，Copilot 是助手，Codex 是工程师。
Q3：博思 AI 超级智能体和 Codex 是同一类产品吗？
A：在多智能体协作这个核心理念上是同一类产品，都属于 AI Agent 时代的代表性形态。区别在于服务对象和落地形态：Codex 面向开发者、落在代码仓库和终端；boardmix 面向非开发者团队、落在白板和画布上。两者更多是互补关系，...
AIHUB 在 [富可敌国]AIHUB中转,我们不生产Token我们是Token搬运工!聚合十几家源头持续监控,共同维护！Codex低至0.03x评论就送10$ 中发帖
🚀 AIHUB 正式入驻 LinuxDo！便宜且相对稳定的 Token 中转站
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站点访问：https://aihub.top
写点废话~
Hello 大佬们好，我是 AIHUB 的站长。
做这个站的初衷很简单：让大家用上便宜且相对稳定的 Token。
作为个人开发者，你是否经常遇到
某渠道早上可用，下午不可用，只能干等？
某渠道今天 0.05 倍率，明天飙到 0.2，无奈接受？
某渠道今天充的钱，明天号没了，直接跑路？
想要绝对稳定，就必须接受天价倍率？
为什么会有 AIHUB？
我发现大部分源头渠道非常讨厌做 C 端用户：
用户需要帮助 → 置之不理
需要解答问题 → 没人搭理
需要远程协助 → ...
拾雨 (@c519127) 在 从分布式电力到分布式算力：Sunrun 在美启动边缘 AI 推理节点部署试点 中发帖
IT之家 7 月 14 日消息，自称美国最大家用电池储能、太阳能和家用并网电站供应商的 Sunrun 当地时间本月 8 日宣布启动一项边缘人工智能推理计算节点部署试点项目，将分布式电力转化为分布式算力。
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Sunrun 表示其拥有超过 110 万现有客户，而这些客户可选择在其家用表后微电网中加装来自 Sunrun 并由 Sunrun 维护的 AI 计算节点。这些硬件产出的算力将由 Sunrun 协调并转卖到企业，客户则能从中获得收益分成。
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Sunrun 总裁兼首席营收官 Paul Dickson 表示：
人工智能公司正争先恐后地争取获得更多的能源和计算能力。
近二十年来，我们在分布式资产的运营、融资和规模化方面已臻于完善。...
forgot1074 (@xbtang) 在 codex取消5h时限龟速规律。似乎刚用重置卡就会全速跑，用到5小时限额就变龟速（包括15%可开新任务和15%延续任务）。 中发帖
pro20x，昨天刚重置时蛮快的。快速跑到60%多左右都很快，然后就越来越慢，晚上20%跑到今天中午才磨蹭完。刚又用重置卡一下子就跑15%了。长任务多开还是比较合适的，还得用grok补充点小任务。不然一天都在等，根本不能作为有效开发工具。
择一城终老 (@allinone2000) 在 《功夫女足》三天破6亿，最总会多少呢，快来预测一下 中发帖
周星驰导演电影票房（单位：亿）
《国产凌凌漆》：香港 0.38亿港元
《大内密探零零发》：香港 0.36亿港元
《食神》：香港 约0.40亿港元
《喜剧之王》：香港 0.30亿港元
《少林足球》：香港 0.61亿港元
《功夫》：内地 1.70亿（香港另收0.61亿港元）
《长江7号》：内地 2.03亿
《西游·降魔篇》：内地 12.46亿
《美人鱼》：内地 33.92亿
《西游·伏妖篇》：内地 16.00亿
《新喜剧之王》：内地 6.28亿
《功夫女足》（2026）：上映3天破 6亿（还在涨）
班班 (@banban) 在 卫生间占位指示器，佬友们指点一二 中发帖
撸了一个卫生间占位指示器想在自家卫生间使用，但现在走线很丑，如何美观收纳并使用呢？
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LKZZZ 在 传统开发想转Agent开发需要准备哪些？ 中发帖
本人原来是Unity开发，后来AIcoding了一年，开发水平直线下降彻底废了，秉承着打不过就加入的想法，所以想转Agent开发，目前已经学了基础的一些Agent的各种术语和概念。实操方面学了本地部署Dify、n8n搭建一些简单的工作流这种（主要是想不到什么比较大型复杂的需求）。
我想问问有没有比较懂的佬能指点一二，我后续还要学LangChain、LangGraph那些嘛，我想着能不能先找个纯工作流搭建的先入个行。就会dify、n8n这些够了吗？
目前我是全职在家里学习的状态，时间很多，如果还不够我还能继续学，望各位佬指点指点 🫶 🫶
Carlos (@super_carlos) 在 【慢讯】蒋方舟硕士学位被人大撤销 中发帖
中国人民大学通报：
情况通报
根据近日网上关于我校文学院2019届硕士毕业生蒋某某学位论文涉嫌学术不端的新线索，学校高度重视，立即组建由多位校内外知名专家参与的调查组，通过文献溯源比对、依规问询、听取当事人申辩等，深入开展核查工作。经核查，蒋某某硕士学位论文有9处与境外某篇期刊论文存在文字重合，且相关内容未标注引用、未列明参考文献。依据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》，校学风建设委员会认定蒋某某构成学术不端行为。依据《中华人民共和国学位法》，经校学位评定委员会决议，并研究决定，撤销蒋某某硕士学位。诚挚感谢社会各界对我校学风建设工作的关心与监督，学校将以此为鉴，持续深化学风建设，优化论文质量管理，夯实学术道德教育，坚决维护学术规范的严肃性和权威性。
中国人民大学
2026年7月13日
本次事件根源直指一场长达两年的对线
[image]
2026年4月，肖鹰通过电子邮...
夜观鬼火 (@AuroraFlowOne) 在 运维学习和工作的内容的请教 中发帖
最近自己在学linux基础，感觉自己连工作门槛都看不到，运维需要掌握的知识，和技术方面的内容需要到什么水平才能开始投简历找工作。
bg：带专毕业，简历和个人经历项目为0就不贴出了，感觉和工作遥遥无期了。 😀
还是想了解一下行业内运维的工作情况
一、工作内容与日常
生产环境是否有堡垒机审计，或者跳板
运维工作是否 24x7 在线，或者值班轮换
现在运维工作的AI普及如何，日常工作如何使用AI工具增效，AI巡检，写脚本，配置模板，还是工作流搭建
维护的服务规模如何，一个人维护多少台机器，管理多大规模的集群
一般是公司自建机房，还是使用云服务，aws，gcp，azure，阿里云，腾讯云，华为云等云服务
平常硬件接触多吗，需不需要自己上架，布线，换配件，装系统
硬件方面的知识需要掌握到什么程度
二、工作流与制度
生产环境工作是什么流程，工单提交，审批，执行权限怎么管理
现在自动化搭...
派大星 (@gaoziheng85) 在 大家写代码的时候耳机里都在放什么？ 中发帖
我写bug的时候必须听点东西，不然脑子静不下来。
之前一直听白噪音（雨声、咖啡馆那种），后来发现越听越困。最近改听Lofi Hip Hop，效果还不错，不会分心也不会想睡。
周围的朋友有听古典的、有听摇滚的、还有听郭德纲相声写代码的（这个我真学不来😂）。
佬们写代码的时候听什么？有没有什么宝藏歌单或者电台推荐的？
菠萝赛东 (@TioitWang) 在 [做T发家第二天]今日收益1.63%，小吃70块；PS:可以覆盖在中转站冲的钱了 中发帖
[微信图片_20260714150102_5137_12]
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复盘：
昨天一位博主小刘的评论区下留言，询问是否做T是否有收益，小刘回复说 不要做下降趋势中的T，没有操作所以没有收益，今天开盘ETF们除石油都是低开。等了一会发现港*创新药ETF无论是量还是价都已经跌到了极点，但是大盘一片死寂，不敢动没有买入，盘中突然拉升再想入就是追高了，违背记录，直接放弃直接错过3.5%的波动空间，但是维持住了纪律。
在错过3.5%的波动空间的前提下，看到港*科技ETF波动，但是时机太晚了，错过底部，鬼使神差居然不看参数直接在下跌小对抗的时候买入了，一买入马上下跌，直接速抛割肉 -0.5%， 压制心情，细看参数坐等底部，11点左右到底，多次更下探底被秒接，确认底点，同时港*大盘拉升，果断买入，一觉睡起，高点出货，喜拿1.63%。
三条铁律：
1. 不追涨，买入波动大于0.5%的直...