4月 哪个code plan 划算

国内的模型基本没怎么用，结果想买的时候试一试，发现买不了了，包括阿里云、百联和智普 ai， 智普的 g m m 也用不了了，每天都需要去抢。刚才我去十联讲了一下，发现它的网页是在转呢，跟抢票一样。 所以大家啊，早买早用，现在这个 kimi 还是可以用的。这个 kimi 还能用，赶快去买一下。我建议买个四十九到或者九十九的都可以，我买个九十九的 kimi 还是可以用上，感觉跟克拉扣的是有些差距，但是便宜，大家可以试一试，尽早用 其他的模型，比如说迷你 max 或者是 dipsic， 这些还是一般，有的说迷你麦草， 目前迷你 max 是 它的，这个定制 plan 是 可以用的。我买了一个 plus， 先试一试。刚才试了一下啊，还行，但是你要让玩龙虾比较贵，我不太建议用龙虾，用迷你 max 有 点贵了，我可以用本地去部署， 或者你就用一下提米豆的就可以了。还有庆大家一些，这些 ai 的 层出不穷，一个月一个版本，所以我建议大家就买一个月就试一试就得了，不要开这种连续包年的。这种的你看比如说前两天刚 充值 cds 二点零的，现在又出了新模型，所以一个月左右基本上就过时了，所以大家还是自己看一下，如果有钱无所谓，可以试试用这种单月的。

随着 opencloud ai 智能体的火爆，这可能离 ai 收购我们普通人最近的一次，平台都推出自己的 codingplay 的 套餐。为此，我花了一周的时间，把国内所有的平台 codingplay 全部撤了一遍， 整理出这一份可能是全网最全的对比指南。从七块九的入门价到五十块钱的旗舰版，从火山引擎到智普 glm， 从阿里百联到 mini max 七家平台，我会把每个细节都给你讲清楚，看完这期视频，一定帮你省下不少馒头。 那么我们正式开始吧。可能有些朋友还不太了解头顶 play 到底是什么，简单来说，它就是原厂商推出的 ai 编程模型订阅服务。 你以前可能只是简单用 ai 对 话来解决一些问题，但自从奥本克勒出现之后， ai 使用 有所改变，你需要自己调用 a api， 然后按 token 数量付费。 token 费用这个东西用起来真的没底， 有时候我们通过 open curl 问几个问题，一个月下来几百块钱甚至上千块钱都有可能。但是 coding play 不 一样，它是固定月费，根据我们的需要，每月只需要几十块钱就可以无限的调用。 这些平台做了深度适配，像 opencloudbirdcode、 coser 这些主流工具，全部可以直接使用，连门槛开箱即用，这就是 opencloud 的 核心价值。好，我们先说第一家，火山引擎方舟， 这是字节旗下的云平台，他们的特点就是多模型结合，什么意思呢？就是他不绑定某个模型，而是同时支持多个主流模型。他们有一个叫 out 模式，能根据你使用场景自动选择最优的模型。 这个功能很实用，省去你自己判断模型的麻烦。第二家，阿里百联，阿里百联是目前模型选择最丰富的平台，一口气支持五五个模型。还有阿里最大的优势就是它的 a 键生态圈， 什么意思呢？就是他不只是给你一个模型，而是有一套完完整的开发工具链，非常适合做复杂项目的开发者。第三家，腾讯云 腾讯云 callinplay 背靠着腾讯这座大山，最大的优点是企业生态做得好，支持混云二点零模型，这是腾讯资源的大模型。 腾讯人的优势。还有如果你本身就在使用腾讯的企业服务，如微信生态 企业微信这些，那腾讯人的接入是非常丝滑的。第四家，百度千帆，这家比较特殊，他最大的特点就是百度平台的生态圈，作为国内最早的原厂商之一， 百度的企业用户基础是非常庞大的，支持文新一员四点零，还有是百度的 c 加加优化，这是它的亮点，如果你主写 c 加加， 百度千帆可能是不错的选择。第五家，夜之暗面 kimi ko 夜之暗面这家的特点是长上下文的能力， mini 二点零，支持 二十万字的上下文，什么概念呢？相当于可以同时理解一篇三国演义，所以 timi 特别适合分析大型代码库或处理复杂的项目。第六家，智普 g l m codingplay 这家的编程能力是 真正的行业顶尖， glm 五在 s w e bench 榜单上是并列第一梯队的。 s e bench 是 什么？它是衡量编程模型能力的权威精准测试，能上榜的模型都经过严格的验证， 智谱的模型在推理能力上表现非常出色，适合需要高复杂编程任务的开发者。第七家， mini max talking plane 这家是今天性价比最高的平台，它最大的特点不是便宜，而是全模态。什么意思？ 其他平台只支持编程模型，而 mini max 它包含了语音模型、视频模型、图形音乐模型一站式服务，且代码之余还能用它来语音转文字视频，裁剪图片，生成一页，制作一份定位，就解决了所有的需求。 如果你追求极致的性价比，又想体验全套模型，那么 mini max 是 最佳的选择。这边是模型的对比情况，最后给大家一些选购的建议。 如果你追求极致的性价比，日常写写代码，不用做特别的复杂项目， 那么 mini max 是 你最佳的选择。如果你在企业环境需要稳定的服务，完善的工具链，那么 阿里百链是最佳的选择。它不只是提供模型，还提供了 ag 的 生态生态圈，以及五个模型的随意切换。如果你需要 强大的编程能力，比如处理复杂的算法或者大规模重构，那么智普是首选。智普的 glm 五的编程能力是经过 swe 编程认证的，是行业顶尖水平。如果你想处理超大的代码， 如十几个文件、复杂的项目分析，那么 kimi 是 你的最佳拍档。如果你刚开始使用 ai， 火山眼前是个好的起点，它的自动选择模型模式 非常适合我们新手入门。以上就是国内七家平台 qq 平台的全面对比，如果你觉得有用，请点赞收藏，我们下期再见！

不知道大家有没有用过一些食之无味弃之可惜的 ai 产品，今天我就遇到了。上个月我订阅了阿里巴巴的百炼 coinplan， 原价是两百块钱，第一个月优惠只要三十九，我觉得很划算。过去这一个月，我主要使用里面的 kimi k 二点五模型， 用于接入我的小龙虾。当一个备用的 ai pro 的 同时，我也把它转换成了一个 a p i， 接入了我的一些 ai 应用。老实说，阿里巴巴的这个 callin plan 不 管是接口响应速度还是提供的 ai 质量都还是挺不错的，用量也很足，我一个月使劲用下来才使用了百分之十三的额度。但 但是我自己工作本身主要用的是 cloud code 和 codex， 我 还有免费的 java 都底，除了 gpt， 五点四也有好几个其他 ai api 的 渠道。所以阿里巴巴的这个 coding plan 第二个月续费要两百块钱， 就让我觉得有点浪费了。昨晚我还在纠结要不要续费，后来忙其他事忘了，结果过了零点发现订阅已经被取消，而且无法再续费了。 阿里巴巴的这个 coinplan 由于太火爆，购买居然还有限额，要每天早上九点半抢购，这你敢信吗？话说大家现在有在用国内的这些 coinplan 吗？如果用的话，大家更推荐用哪一家的呢？也欢迎大家来讨论交流一下。

现在国内的套餐，他们推出了那个 coding plan， coding plan 给的那个套餐数量就是 token 数还是蛮多的。 对，嗯，你像不过针对，不过相对来说你像一个月花四十块钱，我觉得这个东西还是确实挺贵，因为你平时基本上用不完，单个人的话就是它是用不完的。对， 而且各个厂商他们，呃，我今我今天就是对比了一下，就是把我目前知道的大厂，对，他们把他们的那个 呃拿出来，然后做，做了一个网站，做了一个那个对比，然后看看哪一家厂商他们都有什么模型，然后，呃，对比，你们就是想要想 大家一起看一下啊。你像嗯，固定的几家有推出自己的一个大模型，有豆包的，它就是豆包的一些模型， samsung 生成视频的，然后嗯， deepsea 这个，它就是那那个什么，它好像没有那个出可订 plan， 目前就是。还有，嗯，百度，百度都是用的别人的模型。对，那个也一个月四十也蛮贵的。对 啊，就还有就是智普啊，迷你 max 基本上都四十多，然后他们他们都有普通模型，还有一个极速模型，极速模型我用了确实很快，和那个普通模型没法比， 一百 token 和五十 token 真的 是差距太大了。嗯嗯，还有就是嗯，腾讯什么的，腾讯，腾讯是这里面最啊，在年初的时候，嗯，就刚过完年，我还买了一个百度九块九的套餐，现在都没有了。 对，他直接过了一个月都直接变成嗯，四十多往上都没有那种便宜套餐。也就就是我整理了一下，然后看到腾讯有， 对，腾讯有七块九的，然后每个月限，每天限量。对，你还得抢，但是不我不知道，就是我我我听看他那个介绍，好像是里面包含了一些。 嗯嗯， deepsea 智智普，然后迷你 max， 然后它不是那种新模型二点五的，然后还不是极速版， 不过你像相对来说图便宜，然后买它的也不错。对，如果说各位有需要的，我这边有就是我，我是 我这边有账，有账号能一起拼一下。对，有需要的话可以联系一下我。对，我这边。嗯嗯，告诉你地址接口，然后你去自己创建。可以独立的啊，都是独立的。

大家好，我是三百零，很多小伙伴给我私信呢，包括评论区都在问用什么模型最好？呃，我首先给大家一个结论，就是大家不要去充钱到各家平台，然后使用他们的 a p i， 因为那样是非常非常贵的。呃，先 说个小结论，就是用 coding plan 是 最便宜的，每个平台都有，就包括 kimi， 智普， mini max， 还有腾讯云，阿里、火山，这这几个都有 coding plan 好，我们用到底是用哪一家呢？哪家更便宜呢？我们首先先看一个数据，就是 openroot 是 全球最大的模型应用平台啊，我们国家在前在三月份的前两周已经 登顶了这个模型调用，包括前五都是前四都是我们国家的，包括 mini max 是 第一， kimi 是 第二，然后 glm 第三。然后这几个模型呢，其实是经过全球玩家，就包括啊，国外国内的玩家验证过的啊，哪个模型是最好用的，所以我们就用他们验证过好用的模型就好了，用 mini max 跟 kimi 我 觉得是 ok 的， g o m 也是可以的。然后我们要买阔丁，不但要搞懂一个问题，什么是 a p i 请求次数，什么是 prompt 次数，还有什么是 token 剂量，然后我就先放一下，大家看一看就好了， 然后第四。呃，然后下一个是入门的档位啊，就各家其实入门的档位很便宜，就包括阿里云才七块九，然后火山才八块九，哎呀，腾讯云才七块九，这几个三，这三家大厂的价格都很便宜，但核心是还有没有能买，能不能买的到啊，因为这个我去腾讯云看了一下，腾讯云那个是需要抢的，然后火山阿里可能也还有 大家采购了去看一下，但是作为这个价格本身来说，其实也就不到一杯奶茶的钱。对于对于大家想玩小龙虾，想试小龙虾，我觉得是一个非常好的一个选择。 然后我们挨个说一下模型，首先是 kimi 啊， kimi 是 唯一多模态的，然后能够支持 kimi crow 跟 a 卷集集群的，然后他同时也是用计算 token 的， 就不会说五个小时就限流，所以我比较喜欢用 kimi， 因为我有时候会集中去开发一些东西，所以我选的是一幺九九安岳的套餐，目前还没有，还不用满， 就二十倍的这个用量我觉得还是挺充足的。然后是智普的，智普的大家可以看一下，就是四十九到一百四十九到四百六十九， 然后到 mini max， mini max 是 呃，性价比比较高，然后它是五个小时限时的，也是限限的次数，所以就看我觉得就 mini max 跟 kimi 选一个吧。然后你如果说可以五个小时 就开发不是很集中的话，我觉得用 mini max 也是没问题，因为它毕竟是全球钓用第一嘛，那肯定说明它是最好用的。 然后腾讯云的，腾讯云是每家都有啊，就 im 五， kimi 二点五， mini max 二点五，就这些都有。然后阿里云跟火山引擎也都差不多，因为三三家大厂都差不太多，都是各家的的模型，其实都有配啊，包括火山引擎这里没必要，但他也可以都用 kimi 二点五的。 如果大家不是新手的话，新手的话可以用这个中度的使用模型，但各家其实你要还有更大的需要，可以当场就升级了 啊，不同的人群怎么选就薅羊毛啊，尝鲜的就是阿里云，腾讯云的 light， 就 这些也可以选选择 kimi 二点五的模型，包括 mini max 的 模型，然后剩下这个追求极致体验的就是 kimi， 像我一样，就是你就需要去疯狂的使用，突然有时间，有有有 idea 就 疯狂的使用的，不要半路被卡壳停下来的，那你就选 kimi 就 好。 然后这是五个知识点，就是不要被请求次数迷惑，就一次提问不等于一次请求。 然后五个小时的滚动窗口的平静是很重要的，就是你们就看你们使用的这种平静，因为我自己肯定是很讨厌五个小时的，因为真的是很难受，用五个小时正正正正坐着呢，正写的嗨呢，突然就不让用了，然后你的你的虾又不能工作了，就就这就很烦，所以我用的就是 kimi。 然后涨价趋势，这个确实是已经在涨价了，就原来直普啊， kimi 他 们都有首月优惠的，现在都给取消了。一句话总结，便宜试水就是 mini max， 极致体验就是 kimi。 然后最后我列一下大家这个 coding plan 的 网站，大家可以啊，截图保存，然后后面有需要可以去去去去购买。 然后我最后再给大家再看一下这个模型的调用啊，就是我给大家讲了这么多，其实你可以可以了解到大概各家的一个情况。然后首先呢，我觉得 最好还是 mini max 跟 kimi 里面选吧，因为这是全球人民验证过的，既然验证过咱就不去验证了，咱也不是什么特别大的，也没有数据支持，也不是什么特别大佬，所以用别人验证过的东西就好了，就 mini max 跟 kimi 选一个吧。啊，这是我的建议啊，我的分享到此，谢谢大家。

朋友们，强烈安利你们去使用 cloud code 加飞书 c i 这套效率工具组合真的太好用了，我们直接跑几个 case 感受一下。第一个，帮我生成口播稿。 在 coco 中，我们调用提前写好的帮我写口播稿的 skill， 然后把我准备好的 android kappa 近期接受访谈的 youtube 链接丢给他，点击发送。大概五分钟，这个口播稿就被写入了非署文档的指定位置，我就可以直接拿这份口播稿去开始准备视频录制。第二个 case， 我们让他读飞书某一份数据表并进行分析。三分钟后，就可以看到飞书文档上多了一份详细的高质量报告，并且这个报告的排版结构都做得非常好。第三个，我们试着让他总结某个群聊最近的消息。 通过他对群聊的总结和分析，我就可以确保自己不错过任何重要消息，还能快速知道这个龙虾群里大家最关心龙虾的哪些问题。我还做了个 hook curlcode， 每次把新版本发到 github 后，会同步在非书表格里写入一条新的版本记录，方便溯源。 我展示的这几个 case 不是 非书 c i 的 全部能力，我让 curlcode 画了非书 c i 的 全景图，我们一起看一下。 第一个部分，沟通。通过 cloud code 加非书 c i， 你 可以便捷管理非书上的私聊和群聊的所有消息，比如进行消息回复、消息同步或消息分析。 第二个部分，知识库。通过这套组合，你可以快速地对非书文档、非书的知识库进行创建或编辑。 第三个数据，飞速的多页表格是非常好用的数据，有了 calco 加持之后，你就可以把它物尽其用，可以用这套组合帮你进行项目管理、数据分析等等。 日程。我经常用飞速 c i 加上 calco， 直接帮我去新建日历的代办提醒，然后帮我对开发任务进行任务的提醒和管理。 最后一个会议能力，通过飞书 c l i cloud code 就 可以直接读取视频会议的妙记记录进行分析摘要，然后把摘要同步到群里。飞书的画板工具也非常好用， 这个画板就是通过飞书 c l i 加上 cloud code 画出来的，我不用做任何的编辑。深度使用飞书 c l i 的 这几天，我对 ai 应用的未来发展趋势有了一些新的理解。 其实早在今年二月份， offscreen 就 发布了他们的 cl i 版本，我当时有一些不以为意，我认为这是一次标新立异的复古，它没有任何价值。但我今天发现我过去完全错了， 这是一个必然的趋势。首先，未来应用就是给 a i a 准设计的。过去互联网发展的二十多年中，我们大多数的软件都是给人类去设计使用的，所以我们需要去兼顾人类的视觉和使用感受，我们需要去强调交互体验和图形界面。 但是对于 a i a 准来说，它其实不需要这些东西。对于它来说，对于大模型来说，最熟悉的母语其实是 c l i。 他的训练数据里面有大量的 cli 的 命令，他出生的时候他就知道怎么用好 cli， 我 们不需要额外去教他。这也能解释为什么 clico 加飞速 cli 这套组合用起来这么丝滑。第二，相比 mcp， cli 是 更简洁通用的能力设计。 我们过去使用 mcp 的 时候，每增加一个新的 mcp server， 你 的上下文窗口都会多一套新的 scammer。 久而久之，你就会发现，有时候你什么活都还没有干。 但是你的上下文窗口已经被各种 n c p server 的 scammer 挤爆了，而 c r i 不 会有这种问题。每次你给他下达任务，他都是动态查命令，然后帮你去执行对应的 skill 和脚本，不会固定地占用你的上下文窗口。 如果你是 coco 玩家，同时你的日常工作离不开飞书，真的强烈建议你试试我说的方法。今天分享就到这里了，如果你对飞书 c i a 准的实战独立开发经验感兴趣，欢迎持续关注我们，下期继续。

今天给大家分享一个比较便宜的普通小白都能用的一个大模型。我们知道我们在学习 ai 或者使用 ai 的 过程中，就会发现 它是一个巨大的氪金的东西，因为会消耗大量的 token， 很多大模型靠这个 token 的 消耗令来盈利来赚钱。今天分享的这个呢，就是阿里云的一个最新的叫扣丁普兰的 这个头，跟他这个主题呢，说是量大环保，支持阿里云的千万的三点五，还有 mini max， 还有 嗯 g m m 等等各种模型，他是按照消耗的次数调用的，次数就每月呢大概有一万八千次的这个调用额度，每月的这个套餐费用是四十块钱，现在打折啊，现在二十块钱 对于普通小白是完全够用的，因为很多人反映这个 投币量很少，而且比较慢，如果你只是说我掌握一下 ai 的 基本应用，跑一下简单的流程，知道这个 ai 是 干嘛的， 我觉得是完全够用，它还支持这个龙虾，还有支持可乐扣的。另外一个呢，就是我们在调用这个 api 的 时候，一定要记得是扣丁普兰的 api， 不是 那个百炼的 api， 因为百炼的那个 api 呢，它是后付费的，你消耗多少投币就扣多少钱。 我上个月签约的时候，当时结果 api 填的是那个百炼的，他一天就给我花费了一百块钱，当时把我吓坏了。我觉得阿里云他这个售后比较好，因为是今天那个售后小哥给我打电话， 我把这个事情给他说了，他说你是调用错了 api 了，今天就把那个 api 给改过来了，我觉得这个是比较划算，因为一个月就二十块钱，大家可以试试。

用 openclaw 费 token 花销高，选对 codeplan 套餐比普通请求省太多？今天教你 glm、 mini max、 kimi、 阿里云百联四款套餐怎么选，不用懂开发也能看明白。 先搞懂 code plan 和普通请求的核心区别。普通请求是按次扣 token， 用一次花一次， open claw 操作频繁的话，积少成多，花销很高。而 code plan 是 固定月费或计费，买完享专属额度，期间不用额外花钱，同价位额度多几倍，不用频繁充值。 而且 code plan 是 针对编程工具打造的，适配 openclaw 直接用，不折腾。 glm coding plan 性价比首选三档可选 lite pro max 包计九折计付，最低一百三十二元起。重点来了，价格仅为同类普通请求的三分之一，额度却是三倍。 pro 和 max 还带联网视觉理解，专属额度做复杂操作，不额外耗基础额度，想省成本，用 openclaw 做各种操作，选它就对了。 mini max 入门极致省钱，新手试手比普通请求划算太多。三档按月付费， starter 限时九点九元每月， plus 四十九元， max 一 百一十九元，远低于普通请求。月均花销按五小时划分，固定额度，精准匹配基础使用需求，用多少选多少不浪费。 刚用 openclaw， 想花小钱施舍选它，没错， timi co 的 灵活共享，多人用 openclaw 比单独 co token 省一半。私党按月付费三十九元起，包年最高立省一千六百八十元。核心亮点是支持多设备共享套餐额度，小团队家人共用 openclaw， 一 人订阅多人用，单人均摊成本超低，中等使用选七十九元每月，党就够了。阿里云百炼 co 的 plan 大额度耐造，高频用户首选两档月费 light 四十元， pro 两百元，首月特惠七点九元和三十九点九元，入门成本极低。 light 每五小时一千两百次，请求 pro 高达六千次海量固定额度，满足高频使用需求。还整合了多款模型， 适配 openclaw， 不 用额外换额度，按使用情况直接操作页选套餐，偶尔用只做基础操作。选 mini max starter 九点九元每月，试手不心疼自己。常用需求中等 选 g l m pro 寄付四百零二元，性价比最高，多人共用。享摊成本选 kimi， 七十九元每月档，支持共享均摊，超省高频。重度用户选阿里云百联 pro， 大 额度耐造，不用反复充值， 核心省钱。提醒，用 openclaw 时别再用普通请求零散扣 token。 选对 codeplan 套餐的固定额度，不仅单价更低，额度更足，还能避免操作频繁导致花销暴 涨。按需选档位，精准控成本，觉得有用就点赞收藏加关注，后续还有更多 openclaw 使用技巧分享！

你有没有发现，你的 ai 每次打开都是从零开始？这开源项目让你的 ai agent 越用越聪明！每天一个硬核的网站推荐第十六期， 港大数据科学实验室刚开源了一个项目 open space， 它的核心就一句话，让你的 ai agent 越用越聪明，越用越省钱。 短短几天时间，已经获得了三点八 k 的 star。 一个命令可以进化所有 ai 代理， open cloud、 cloud codex， cursor 等等。逆天的是，它有一个叫 skill 自进化引擎的机制，每完成一个任务，它就自动把经验提取成技能，下次同类任务直接附用，不用重新推理，失败了也不怕。它会自动修复这个技能， 而且技能还能上传到社区。全网 agent 共同进步。官方拿四十四个职业，两百二十个真实专业任务测试，同样用千万模型， open space 的 ai 收益是普通 agent 的 四点二倍都肯消耗，减少百分之四十六。说白了，它帮你做的活儿更多，花的钱更少。

最近我不是用那个 rest 重写了一遍 cloud code 吗？但是评论区下面总有一些不和谐的声音说，为什么说开发组不会想到用 rest 呢？难道是它没有，你懂？但是我想说， rest 可以 说就是 ai 时代 最牛逼最通用的语言。过去就是因为 rest 他的学习难度太高了，他学习曲线很陡，但是现在我们拥有了 ai， 我 觉得这些东西都可以迎刃而解，所以拥抱 rest， 那 么你就拥有了 ai 时代最强的编程武器。 哈喽，兄弟们，经过三天的奋战了，两天的通宵，终于把整个 rest 项目重构完了。然后整个项目呢，它现在有应该有二三十万行的 rest 代码，这个文件夹， 这个 themes， 还有这个 agent， 它每一个都是全部翻译好的 api 基本上是原汁原味的全部还原了。我是列了一个飞书的文档， 分析了一遍源码，把源码所有的功能基本上都深度重置了一个表格，我是每一段分别进行投位重置的，基本上是还原了它这里的所有的功能， 同时也把大家诟病的封号系统，封号的功能也把他的移除了，他现在整个系统更加的确保他的远程的控制的核心功能，他不会有任何的封号操作。 所以说这套系统是真正的为我们国人量身打造的，没有监控，没有后门的系统。我是整个用 rest 重构了，性能也比原来的更加强大。这个 s r c 文件我们可以看到所有的，你看这 br bridge， 它这个远程的调节的功能都已经 集成部署好了，基本上你看这个文件是有两百多行代码， manager， mode， session， 还有这个 c i 的 一个命令行工具也都已经重构好了。看这一排还有这个 al 美，基本上都是 rest 的 语言编写构造的， 还有 epi 的 这个 config 登录的认证，所有的我甚至把就是原本挖掘出来潜在的功能 rest 的 埃尼索匹那边还没开发好的功能，就隐藏的功能，我全部用 rest 的 工具进行了一次重构和复原，就它没有 写出来工具我现在都是用 ai 再重新把它做出来了。所以说现在这套 rest 系统 可能会有原来 aniso 所不具备的功能，你看潜在的功能深度挖掘，它原本是有语音交互系统的，还有宠物系统的，还有超级规划 各种功能系统，基本上我都用 rest 进行重构和修复了，现在整个项目也相比原来用 tabisk 写的更加的完善。我们可以看到这一排全都是 rest 的 了 代码，现在在进行整个代码的翻译和修复的过程，马上就会将整个项目推到 dpa 上面。做这种大型文件的时候，我们一定要将整一个他们的原代码数据要完整的用 ai 完整的逐条分析一遍， 因为只有建立了这样的上下文流程之后， ai 才能真正懂得你这个整个完整的原代码项目它写了什么，这样重构起来才不会有遗漏。 所以说最开始我先让整个 ai 逐条生发了他每一个功能的系统，这样进行我们后面重构，我们也只需要把这些大标题进行分别类的 给他作为一个一整个项目放进去，让他帮我们进行重构，这样也会更加稳定，不建议说你没有一个具体的框架，你直接说让他帮帮你去改。 结果我也是试过的，因为第一遍我也是让他说你基于这个项目帮我直接去重构， 但是一看原码，我的天呐，五十五万行代码，结果就重构出来了。第一个版本我上传了个版本给很多网友嘲笑说只有两千五百行代码，但是那个版本 比较好一点是什么？比较出乎意外意料的就是他居然还是一个可以运行的 demo， 就是 他把最基础的 ai 调用的逻辑是打通了，但是他不能 帮你操作电脑的文件，就是它连 opencloud 所谓的零头其实功能都达不到，因为它没有脚手架，或者说它没有调用工具的能力。 现在我们用 rest 系统级的重做一遍之后，把这些状态管理系统啊，以及 m c p 集成工具这个 greatbook 的 特性开关系统，整个服务框架架构都重新 完成了一个 rust 级级别大件之后，它才具有了 anti slip 的 原版的全部功能。 当我把三体问题可细化，用 clodico 做成了一个艺术装置， 我将采用 webgl 和十万个粒子的追巅 g 向你展示我的构建过程。 为了使得艺术装置更加完善，我们添加多星体运动和碰撞体系， 其他模型展示。 飞行雪绒这个名字一听就知道是因为雪绒海报起的，没什么寓意了。注册网站域名是随手写的， 我的兴趣大部分都来的快，去的也快，因为和学院里的大家关系都还不错，我经常会去给他们的社团帮忙，也算是时常都在体验不同方向的爱好了， 非要说的话，我喜欢和大家一起热闹开心的做事，因为要轻松快乐的活着嘛。黄龙的同学曾和我说过他们那里的一句俗语，人生处死无大事， 那些不值一提的烦恼在死亡到来后也不再让我挂心了。现在除了为怎么保护世界苦恼外，就是担心你吧。 新剧学院的学生们都来自世界各地，有不少人入学时也会带自己老家的特产和菜谱来校内论坛上。 那时候我只觉得自己落入湖深处，在因这些意识模糊时，有一双温暖的手揽住了我，那双手在深处竭力将我向上托。 当我醒来时就看到了你。 也是在那时候，我发现父母留给我的护身符不见了，可能是沉在湖底了吧，这让我非常非常伤心。 我大哭起来，你只好手忙脚乱的安慰我，把我带到了小屋里取暖。在那之后，就像你猜测的那样，我们在这间小屋中共同生活了一段时间，直到你离开了海洛。 因为这个 碎者如心的核心，对现在依附于碎者存在的我而言，也相当于我的心脏。 变成电子幽灵后，我没有就此放弃，找回自己的存在，以此再度回到现实。我有要做的事，我必须要成为完整的碎者。共鸣者， 但毕竟是以异常状态开始共鸣的，力量的缺损和不稳定也是必然。 这么多年来，我一直使用这枚核心增强自己的力量。日灵们也在帮助 我。在前不久，他落到了你这里，因为只有他，你才变得能够看到我。 这也是因为我最近看三体看的有点入迷了，一直在研究三体问题的运动轨迹，然后我就想着说用 ai 的 这个 weblab 还有 sweep 三 d 来模拟一下吧， 结果一不小心就做了一个好玩的玩意儿，然后整个项目我都已经以网站的形式做好了，大家想体验的话可以点击进去玩一下哦！ 最近我也打算用这个艺术装置来结合硬件做点更加好玩的东西，欢迎大家持续关注吧！

瘦身四十四倍！港大开元 colodaco 的 平替刚发布没几天就狂揽四千多私大。它是港大 h k u d s。 团队开源的纯拍摄实线，被誉为 colodaco 的 极致平替，核心代码只有一点一万多行，却干掉了原版近百分之九十八的核心能力，重量直接瘦身四十四倍，无需反锁，配置一条命令哦， 即可启动美观的 react 加英可 t u i 界面，支持所有 l l m 本地欧莱雅 club 的 g p t 都能用。内置四十三个实用工具，含盖文件读写、炫耀、执行等，它完美适配 colog 的 技能和插件，系统可自动加载点 m d 文件，具备全线控制、前后置工具钩子、上下文记忆、任务委托等功能， 让 ai 成为可靠的编程伙伴。自带多级安全模式，自动审批和上下文压缩，防止 ai 执行命令影响项目。 无论是个人开发者、本地实验，还是团队搭建 a g t。 工作流，都能即开即用，益于拓展。对想深入研究 a g t 架构，打造自己的 coding 助手、追求极致轻量可控性的开发者来说， open harness 绝对是二零二六年最值得研究的开源神器。

离线了他也可以跟你去对话，帮你做一些事情，这个是百分百可以本地跑通的，我们复制这一个链接把它刻拢下来，刻拢之后就可以了， 我们现在主要是测试跑本地的模型，然后这个时候你们还需要一个软件 lm studio 去下载它，这边我都配置好了了，打开它之后去下载你们的模型，我会给你们配置好一个模型， 这一个前面的三点五九 b q 五的一个版本，这个的话比较适合大部分人，你们的显存，估计啊十二 g 这样子的话，它也是可以跑的。然后我们这边打开它啊，先加载这个，然后我们去点点这个地方，点这一个，然后去到这里 把这一个调大一点给就给你们做测试用的话两万五千吧，基本上就够了，就简单的对话，然后你就一定要按这一个重新加载一下，如果你们是按默认的四千多的话，他会报错的。这个时候我们去打开它这里， 然后这些全部按是，然后这个时候我们跟他聊一句话，你好，你看这边就已经在运行中， 就可以聊起天来，这个是本地的，就不消耗你们的 a p i 啊，不消耗你们网上面的钱。显存大的话，像我三十二 g 的 话，我就之前就玩一个千万的二十七 b 的 一个模型，你们玩小模型也也也可以啊，去体验一下。换模型要在这个地方 就是把这个名字，这个名字在哪里，这个就是它名字，把这名字复制过来就给它换掉了。 你们每一个模型它都会有一个这个东西的。然后还有一个就是如果你们要用 api 的 话，我这里用的是轨迹流动的，原来是这些模型，你只要去轨迹流动那里把你那个 api 填写进去就可以用了 哦，还要把这个名字给改了，要把后面这几个字给删掉。它们模板是在这个地方，我是有写的这两个，一个是本地模型的模板，一个是呃，轨迹流动的模板。哦，还有 你们填写那个 api 要兼容这一个，如果你们的 api 不 兼容这个协议的话，你们就去把它换成兼容这个协议的。现在是网上面有很多种工具是可以转换的，然后的话还有像那个宠物输入这个指令，它就会弹出来这个宠物，然后你不喜欢的话啊，就输入这个指令， e pro 这个时候就可以换了，换到你喜欢为止。还有一个是 codex 的， 这里都是 codex 的 那些指令啊，你们可以到时候去看看 具体怎么用，我这个插件已经是帮你们装好的了，像我现在的话，我把这个 wifi 关掉以后我还可以去跟人家聊天， 我问他我是谁，他这个瞎说的，我没有十五年经验，这么多离线了，他也可以跟你去对话，帮你做一些事情。所以这个就是你不用登录啊，没什么问题的，包括你看我说让他去写这么一篇文章，保存在这个地方啊。 yes， 看他就自动帮你写文章，就是基本功能啊，这是这些都是有的，百分百可以让你们跑通的，包括这些本地模型之类的， 他速度也很快，你们也看到了是吧？像这个小模型啊，我也会配置好在网盘里面，你们啊到时候可以拿来去测试一下啊，你们有更好的模型也可以去试。在这个地方 它可以下载很多的群友，包括有些是苹果的，有些是 windows 的， 都可以跑成功。它们已经是玩的很多功能了，我只是给大家提供一个成功跑起来的一个基础版吧，剩下有很多功能你们可以自己去加，像各种 skills 啊，你们也可以去往里面去加去。

codex 跟 c c 到底哪个好？我想大家各自都有自己的判断。在我个人为二者都充了二百刀的 pro max 会员以后，我个人的体感是 二者的模型能力之间并没有本质的差异，甚至都足够惊艳，让人心喜。但它们其实代表了两种完全不同的人。与 ai 合作的费洛索费 本质上，我们不是选择两个工具，而是选择两种与 ai 交互的模式。你习惯使用哪种模式，你的工作场景是哪种模式，你就应该选择支持哪种哲学的普顶工具。通常来说，抽象的讲， 软件工程开发的模式可以粗略地分为两大类，首先一类是那些探索性不确定的 idea。 在这种场景下，我们自己可能对需求要做什么，最终的一个中态是什么，甚至过程中该如何实现，它都没有一个明确的定义，它更多是我们一个拍脑袋的灵机一动的想法。当我们解决这类问题时，我们期待的一个 partner， 无论是不是 ai， 它应该都要能 快速的与我们进行交互，通过一些他主动的提问甚至判断给我们更多的信息输入，通过一系列的沟通，最终确定出一个相对更结构化，信息密度更高的思维原型来指引我们后续的执行。 而另一种常见的工作模式则是一个更明确的需求，比如说产品已经给我们了相对明确的 p r d， 那 我们剩下要做的只是说把这个项目 真正转移为一个可以被执行的代码而已。对于绝大多数的研发而言，这种场景下想要做的事情是基本完全确定的，我们在此时要做的无非只是一些 dirty work， 把那个 p r d 转化为真正写出来可用的代码而已。 而结合我自己的使用经历来看， c c 更适用于前者者的工作模式。它会在你输出一些观点之后快速地给你响应，并且高频地向你发出提问，以确定它后续的一些方向执行思路。但 codex 则完全相反，它会在你给完需求以后， 非常认真且可靠地将你的需求描述执行完。这个过程会花很长的时间，但是 结果往往是令我们满意的。想要更明确的拆分这两种工作模式的分野，我们不如从三个维度上来进行拆分，首先是任务商，也就是目标的清晰程度以及约束条件的多少。其次则是以我们预期的交互结构， 我们到底期待着与其他 partner 是 同步的沟通，还是说是一些异步的沟通模式？另外则是一个人类所占主动性的比例， 我们到底期望 ai 占据多少责任？他们是只是执行任务，还是说给我们也有一些他自己的认识建议？其实这三者并非是一个非常正交的关系。一个很明显的结论是，如果一个 目标的本身并不清晰，只是我们拍出的粗糙 idea， 那 我们显然就需要我们的协作者能快速的发问，帮我们把 自己大脑中一些比较模糊的观念导出出来，并且通过一些沟通确定哪些思考是我们需要的，哪一些是可以被删除的。通过这种 快速的同步沟通，得出来一些更结构化的结果，那在这个流程中， ai 需要介入的部分以及引导的主动性就会占比更多，但如果这个需求本身就像我们之前讲的已经相对来说明晰，是一个低伤的场景，那我们就不太 需要。它是一个很同步，事无巨细都要向我们发问的流程，它完全可以在我们把事情说清楚之后，一步的完成这个工作，从而解放我们人类自己的时间。我们也不需要给他太多主动发挥的空间，他只需要忠实的执行我们给他的需求就可以。我觉着对未来工具的使用以及工作流的设计，也都是从这三个维度去进行判断，动 态的选择。我们到底适用于哪种工具，应该主要采用哪一种工作流的思路？如果要打一个比方的话， c c 更像是坐在你隔壁工位的好蜂蜜， 会在有了一些 idea 之后立马的打断你现在的所作所为，跟你去探讨它的一些碎片化想法。而 codex 则更像是一个你忠实可靠的下属，在你交代完任务需求以后，忠实的可靠的帮你把事情完整的办完再通知你。我已经做好了。 每个模型都有它们自己的性格，我们也可以顺应的这种性格，在不同的工作场景中选择不同的工具以及模型。 以上是二零二六年二月我对这两个投影工具的一些使用场景总结，但我相信这个领域是日新月异的，二者工具之间 大概率在未来也会发生一些融合。不会说一个工具只是一种工作流场景，那就需要我们未来本身人类自己有一些对需求使用场景的预判，从而能告诉模型它应该采用哪些工作流模式。软件工程永远没有银弹， 不可能说我们用着一种模式，一条道走到黑，就可以得到一个很完美的结果。如果你在错误的场景使用了错误的工作模式，那模型给你提供的支持也就会非常有限。 结合自己的需求，场景动态切换自己的工作流模式才是一个更高效率开发的必经之途。以上是本视频的全部内容，如果你有一些想法或者建议，期待评论区讨论，谢谢大家！