用了一晚上只费了1%，平常一下子就5%-10%了。

智能体到底是什么，大家都在说智能体智能体，这个智能体，那个智能体，智能体到底是啥啊，要怎么开发一个智能体

最近deepseek天天都有卫星放，馋哭了说是 😩

各位佬，到底谁家的魔法能够稳定访问A/还不会被封，好像最近梯子波动很大？

这一次不想写太多了，由于暂未开源，地址就不贴了，想体验的佬友可以留言或私我。 
Magi：面向真实工程协作的多智能体开发插件 
Magi 的定位不是“聊天式 AI 助手”，而是你项目里的工程协作系统。 
它专注解决开发现场最常见的问题：需求拆不清、任务并行混乱、改动不可追溯、上下文断层、工具割裂。 
产品理念 

先理解，再执行：先明确目标、约束与验收，再进入编码环节
过程可控：每一步都有状态、有归属、有结果，不靠黑箱输出
工程优先：强调稳定性、可追踪性和可回滚能力，而不是一次性“看起来很聪明”

核心能力 

多智能体任务编排 
按任务类型自动分派给不同 Worker，支持串行与并行协作，按依赖关系推进，减少重复劳动与冲突修改。
任务面板与执行可视化 
把“AI 在做什么”透明化：任务、子任务、状态、失败原因、执行进度都可见，方便你随时干预和接管。
文件变更治理 
所有改动都与任务链路关...

从gpt-5.3(不是instant)好像已经偷偷出了欸w继续讨论： 
胰岛素增多会抑制胰高血糖素增多，胰高血糖素增多则会促进胰岛素增多，其原因是什么呢？ 
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活人感几乎为零…不喜欢 
对比一下5.2chat: 
 [Screenshot_20260305_005159] 
活人感拉满 爱看 
官方怎么说的？ 
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你就继续逆向优化吧，我受够你了

[51T)NQH2Q64X2VJK8ZJSI] 
转自脉脉。有佬友证实不，看描述至少有七分真。

[4c79c929bc6ae3efee67b26f4e4182a9][a4c8f65f3a5012b352c1df41b2970ac8][679d9dc43ca16e5fb98015c718a7dc08] 
浦发银行近日更新了“浦大喜奔”信用卡APP版本至8.3.1，增加了万事达卡绑定Apple Pay的相关绑定选项且已经添加正确的卡片描述，但经人脸识别验证和短信验证后，会显示“无法添加卡”。 
同时，绑定时需要同意的协议为万事网联版本。 
感谢Hawk Sum投稿 
转自encmasuta

我使用的插件是oh-my-opencode-slim，公益站的claude-opus-4-6可以聊天，但是没法在opencode中使用

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(再补一张明显一点的w) 
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有没有不降智的佬友测一下呢w 
OpenAI给ff降智了qwp 

codex没有的啦w

就不挖坟老帖了 linux.do 一直调用poll是什么情况？ 
大家都说不要开太多窗口, 我看/poll也确实每个窗口都在跑, 那能否考虑把/poll放进service-worker.js里dispatch event? 这样好歹多开窗口也不会跑多份了.

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如图，其实是因为开启了小助手，被风控警告了，请大家主动关闭避免误封。 
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今天，也就是 3 月 4 号，也是返工的第一天，再次进入我们离谱的校园混饭吃，不管怎么说，味道都还没变。 
在一天的思索中，突然有了一个话题，就是关于麻醉，我小时候完全不懂。 
曾经听说过全麻、半麻还有局麻这三种说法。 
那时候的我就想，如果真让我选择，我肯定是全麻，完全不敢选半麻或者局麻。 
当时的我的思路是这样的，我想我能感受到全身各处的疼痛，那样的话如果我做局部手术，虽然那一部分局麻没有感觉了，但是痛感会传到我的身体其他地方。所以只有全麻是最保险的 
大概就是说我拿错把痛觉产生部位认为是全身各处了 
大家以前有没有类似的经历？ 🫠 
不过从小到大倒是没做过大手术

桌面端颜值一般，有没有好看的桌面端？

最近半年，国内各大 AI 平台纷纷推出了 Coding Plan 编程订阅套餐。只要按月付费，就能在 Claude Code、Cursor、Cline 等主流编程工具里直接用国产大模型，不用再按 token 算钱了。 
但问题来了——智谱 GLM、MiniMax、Kimi、火山引擎方舟、阿里云百炼，5 家平台各有各的定价和玩法，套餐名字也五花八门，选起来真的头大。 
我花了点时间把这几家的套餐信息整理到了一个对比网站上：codingplan.org，方便大家一目了然地做选择。 
简单说几个结论
入门体验的话，MiniMax Starter 只要 ¥29/月，是目前最便宜的月付方案。如果想更低成本试水，火山引擎和阿里云百炼都有首月特惠，最低 ¥7.9 就能用一个月。 
模型丰富度方面，火山引擎方舟支持 6 款模型自由切换（豆包、DeepSeek、Kimi、GLM 都有），还有 Auto 模式...

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康奈尔的研究人员首次利用高分辨率3D成像检测到计算机芯片中可能破坏性能的原子级缺陷。 
该成像方法是与台积电（TSMC）和先进半导体材料（ASM）合作的成果，几乎涵盖了手机、汽车、人工智能数据中心和量子计算等现代电子产品。 
 [17726405924285249390957962167697] 

https://www.nature.com/articles/s41467-026-69733-1

有佬友有玩Deep Network设备吗，放角落挂着一年多，登录看了下收益低的离谱，DPR价格也是一落千丈。但好消息是DPN还是能正常使用的。🤣

看上去是因为高管对Qwen团队现有的结果和生态位都不满意导致的。 
原文链接： 
https://www.reddit.com/r/Qwen_AI/comments/1rkmdry/junyang_lin_leaves_qwen_takeaways_from_todays/ 
 The original Qwen team of over 500 people was constantly demanding more funding and more GPUs, yet they operated without any KPI evaluations.

Ultimately, their results were inferior to the small models cleverly distilled by MiniMax, despite Qwen’s total burn ...