cursor和京东对比
今天是二零二六年五月二十日， ai 编程工具这两天有两条很值得放在一起看的新闻， composer 连续更新， composer 二点五和 gera 云代理集成。 google 则在 i o 上推出 antigravity 二点零， 表面看都是写代码，实际是在争夺下一代软件生产入口。先看 curser， 五月十八日， curser 发布 composer 二点五， 官方强调它相比 composer 二，在长时间任务复杂、指令遵循、携作、手感和投入程度较准上都有提升。价格也很明确，标准版每百万输入零点五美元，输出二点五美元，默认 fast 版更快，但价格更高。 第二条是五月十九日， caster 进入 gera 团队，可以把 gera 公单直接分配给 cursor， 或者在评论里提到 cursor 启动一个云端代理，它会读取公单评论和仓库设置去修 bug， 加功能补测试完成后，把状态和 pr 链接回填到 gera。 再看 google anti gravity。 五月十九日， google i o 二零二六上 google 发布 anti gravity 二点零桌面应用，它的关键词不是单个编辑器，而是 agent first 开发平台一个中心界面里编排多个代理并行工作， 支持动态子代理后台定时任务，并连接 ai studio、 android 和 firebase。 更关键的是， antigravity 同时给了 cli sdk 和 gemini api 里的 managed agents， managed agents 可以 通过一次 api 调用，启动一个隔离 linux 环境，让代理推理用工具执行代码，还能保留文件和状态。也就是说， google 想把代理能力变成可编程、可托管、可接入企业系统的底座放在一起看， casser 的 路线更像从开发者真实工作流切进去编辑器模型 gera pr 越来越贴近团队交付， anti gravity 的 路线则更平台化，桌面命令行、 sdk、 云端托管环境一起铺开。短期看， casser 更容易吃到开发团队的日常习惯。 长期看， google 如果把 gemini、 android、 firebase 和云代理串拢，可能会变成更大的代理操作系统。 ai 编程工具的竞争已经不只是代码补全，而是谁能管理真正的软件任务。
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01:33查看AI文稿AI文稿没有用，科室的同志给我一些信息和建议，嗯，我是用了一年，之前是订阅了一年，然后前天刚刚到期了，然后我也是刚刚知道他们从去年九月份开始，这个 auto 就 不再无限使用了， 相当于套餐内呢，你可以使用一定的量，然后超出这个量就要收费了。但是很奇怪的就是他没有公布说你这个套餐，比如你这个 pro 二十块钱的 pro 套餐里边包含了多少的 toon， 或者说多少次的使用，没有都没有，我就不知道如果说我接着订阅的话，那我一个月能使用多少， 我给他们也发了一件，来回问了好几次，甚至我把我上个月的使用情况导出来发给他，那是我一个月使用的情况，然后如果说纯按量计费的话，可能是两百美金，那在新的这种机制下，有多少是套餐内的？多少是套餐外的？我需要到底需要付多少钱？然后他们就是 就遮遮掩掩，也没有具体去说这个套餐内多少，只是说套餐内这个量是挺大的，就远远比纯计费要便宜，但是 两百美金你便宜，我不知道能便宜多少，是便宜到一百美金，那依然还是很不划算的。我也看了一下这个选项，就是接着续费，但是我很担心能用多少，所以也想问问大家目前订阅科 sir 的 同志，嗯，跟我说一下 套餐内能用多少，然后这两天我也来看一些其他的选项，一个就是国内版的翠，还有一个是 coldbody， 然后要么就是用 coldbody， 然后要么就是用 coldbody 来使用。但是如果科 sir 可以 用的话，我觉得我还是最想用科 sir， 因为这个东西习惯了嘛。 然后它各方面的机制其实也都有，什么 skill， 什么 mcp， 什么各方面的机制，而且它去年推出了这个 composer 一 点五模型，虽然新闻上没有什么波动啊，但是我个人用下来觉得还是非常不错的。
37老胡聊AI
03:08查看AI文稿AI文稿真的忍不住想要给大家推荐这个叫 zed 的 编辑器，刚用了一周，我就把 vs code、 酷搜、 bin、 supply 这些编辑器 i d e 全给删了， 它到底好在哪？我觉得有两点打动我了。一个是原生 agent 接入能力， zed 官方宣传就是 ai nif 专门为 ai 打造的编辑器，他们团队在去年推出 a c p 协议 agent client protocol， 目的就是打通 agent 和编辑器之间的通信。你就看当下各种 agent 的 迭代速度，今天 cloud code， 明天 code x， 后天派，每天在各种 agent 的 ui 和命令行之间切换，现在一个 a c p 协议全搞定了。 顺便说一句，市面上很多套壳的 agent 应用，底层其实就是基于 a c p 协议在实现，再把这些和三方 agent 的 对接的 adapter 全内置了，想用哪个用哪个。 不过各家 agent 对 a c p 的 兼容性参差不齐，至少跑下来 cloud code 的 a c p 插件在 set 中兼容不错，毕竟是 set 团队自己开发的，像图度、优酷这些模式切换、权限审批，还有大部分的 slash 命令，这些在 set 中都能直接用。 第二点就是轻量化， set 是 loose 写的，没有 electron， 真的 做到秒开。随手写个临时文件，命令行插入 set 杠 n 立马开一个临时编辑器， 完美替代 subline text。 另外比如 cloud code 生成 plan 的 时候，在命令行里面可以直接 ctrl g 通过 editor 绑定的编辑器查看。以前用 v s code 之类的产 品，启动要半天，现在换承载的瞬间就打开。出完优点，再说一下我现在是怎么用的。删掉那些 id 之后，我电脑基本就保留了三个入口， dead、 ghosty、 obsidian 日常开发还是习惯终端界面？ ghosty 加各种 agent 命令行操作，不用用鼠标，配合 teamworks 手机也能随时接管清量任务。比如写文章整理笔记 就转到 zed， 因为随时要查看内容或者手动编辑，终端上不方便。另外 zed 的 原声支持代码补全， edit protection 可以 用官方服务，也可以自己接 a p i 或者本地的欧拉玛跑一个小模型，我自己就是 mac mini 上本地跑的千万二点五 coder 这个三 b 的 模型。 再就是笔记查看和格式化内容编辑还是在 obsidian 里，毕竟 base canvas， exciter 这些完美可以替代 office。 obsidian 里也不需要装那些 ai 插件，需要 ai 编辑的时候直接把 vote 在 that 里打开就行。 当然用下来还是有些 bug 的， 例如内置的 get restore 命令有问题， a c p 接外部的 agent 的 时候看不到上下文消耗，只有内置的 agent 可以 显示，还有代码版权。通过 openai 金融协议接外部模型我一直没有调通，只有欧拉玛跑通了。 还有最近官方账号还大概率注册不了联系官方说是最近在打击一个盗取 a p i 的 团伙。另外毕竟是新产品生态，跟 vsco 的 肯定比不了，但已经可以看到不少社区插件和主题。 不过瑕不掩瑜，我觉得未来可能会出现更强大的 agent 上层软件来兼容各个模型和 agent， 不知道会是谁，但至少现在我觉得在真的很适合我。如果你的日常也在各种 agent 界面和终端之间来回切换，我建议试试。
213沫沫姬姬玩AI
01:29查看AI文稿AI文稿别再问 codex、 cloud code、 cursor 谁更强？真正的问题是，你现在是在编辑器里改代码，在终端里调项目，还是想把任务交给代理自己跑？ 这三个工具不是同一个物种。 cursor 更像 ai 编辑器， cloud code 更像终端里的工程搭档， codex 更像可以接任务、跑验证交付结果的编码代理。 如果你每天大部分时间都在 id 一 里，先用 cursor， 它适合补全局部重写，选中一段代码直接改，也适合边看文件边问这里为什么这么写。 如果你习惯命令行或者任务离不开日制测试脚本， get 命令， cloud code 很 顺手。它的优势是贴着终端工作，边查项目，边跑命令，边改多文件。 如果你想说清楚目标以后，让代理自己读仓库，改代码，跑测试，总结 diff， 甚至开 pr， 那 codex 更合适。尤其是多任务并行、代码审查、重构和迁移。 所以选择口诀是，人在编辑器里先 cursor， 人在终端里先 cloud code， 任务要交出去跑先 codex。 不是 谁替代谁，而是谁在当前场景摩擦最小。 常见错误是把所有需求都扔给同一个工具，小改动用重型代理会慢，复杂迁移只靠编辑器补全会碎。先判断任务半径，再选工具。 如果你想要一张 ai 编程工具，选择清单，评论区打选型，觉得有用先收藏，关注我，下一条继续拆，真实开发工作流。
74双喜日记
02:43查看AI文稿AI文稿正经人，谁用国产模型写代码啊？今天我总算理解了，为什么很多人说 ai 写代码还是不行。事情是这样的，我今天呢，公司的 cost and capital 额度正用完了，我就用克拉蔻蔻去接了一下。咱们国产的模型，包括千问呢，还有 deepsea， 我先用的是千问，因为网上说千问写在前端代码比较厉害，我正好有前端的需求，我的需求是这样的，我需要从后端拿数据，把这个数据渲染给前端的一个页面，最开始的这个东西是我拷贝来写的，有一点问题，那个数据没渲染出来，因为那个页面相对有那么一点点复杂，我就让千问帮我干的。 千问知道我的问题之后，他就开始 thinking process， 说他打算怎么办，显得非常的专业。开始读我的文件，要读什么？三百行到三百五十行， 我就让他放到一边，让他自己处理了。过了十分钟之后，我发现他还在读那个文件，他读的是什么？要读到第九百行到九百五十行，读完之后他又返回到前面去，为什么要读三百行到三百五十行？一直在那转圈圈，就是不给我出代码， 真是把我给无语死了，我没办法，我就让他赶紧给我停掉，赶紧给我出代码，不要在那里转圈圈。他说好。他最后又等了五六分钟，给我出了什么代码？在我那个代码里面打了一堆日制，不知道什么没用，有用的没用的日制打了一堆，然后我再运行一下，发现还是数据没渲染出来， 我整个人都无语到，真的是无语死了，我觉得这玩意实在是太憨了。我靠，我就直接跟他说让他再做，再做一遍，给他一次机会，他又是开始 thinking 了，又开始 thinking， 二三十分钟代码就是不出来， 这个就是把我真的无语到，我发现千万不行之后，我又重新用 csgo 去切换了一下，赶紧用上 dsp， 怎么样？ dyp 的。 我不知道他是不是咱们访问的人实在太多了，我让他完成跟前委一样的任务，他就是一直在那里 generate， generating， response， 一 直在那里，就是不给我出，结果三十分钟过去了，什么代码都没有写出来，不知道为什么一行代码都没有出来， 就是一直在那里转，说自己在在想，哎，我真的就无语了，就这种你不知道是他因为他工程用的人太多还是怎样，他就是不出招，就像一个高手一样，网上都别人都说他是高手，但是这个高手他就是不出招， 你说真的是，哎呀，就是用国产模型写的吗？真的就是自己找罪受你知道吗？要么就是半天不出代码， 你知道你写代码本身就是要用它提高效率的，就他半天不给你出代码，要么就是出了代码全部这些无用的根本解决不了问题的代码，所以真的说，哎，咱们国产品虽然说嗯，可能其他的做一些日常的问答还是可以的，但是写代码真的差距太大了，真的就是，我说实话就是路边一条，真就是路边一条，太菜了， 就写代码这一块还差的太远了，你不能说光便宜你，光便宜你解决不了问题有什么用呢？
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09:48查看AI文稿AI文稿这一小节，我们先来认识两款我长期使用过的 ai 开发工具， cursor 和 codex。 当然，市面上的 ai ide 远不止这两款，只是我目前主力使用的就是它们。 所以这篇不做复杂横屏，只聊我长期使用之后的真实感受。 cursor 和 codex 到底强在哪里？又分别适合什么场景？在正式开始之前，你需要先知道一件事， 对于 webcoding 来说， ide 很 重要，但它不是最重要的。真正重要的是两件事，第一，模型能力够不够强。第二，你有没有能力驾驭 ai。 ide 只是入口，它决定你怎么和 ai 写作， 模型能力决定 ai 能做到什么程度，而你自己的思维方式决定它最后是能帮你做出一个好项目，还是在浪费你的钱、时间和精力。况且往实际一点说，除了 codex 这种强绑定自家模型能力的工具外，目前很多 ai de 都支持接入第三方模型， 比如 cursor 既有自己的模型，也支持 gpt、 cloud 等主流模型。所以这篇文章不是要告诉你必须用哪一个，而是帮你理解 cursor 和 codex 分 别是什么类型的工具，以及你应该在什么场景下选择它们。 cursor 更像一款成熟的 ai ide。 要说 ai ide， cursor 算是非常早布局这一赛道的产品，它基于开源项目 vs code 二次开发而来， 所以整体使用体验对程序员非常友好，你可以把它理解成一个深度集成 ai 能力的 vs code。 cursor 也是我进入 web coding 的 第一款 ide， 最开始我只是用它的 tab 自动补全，后来 ai 能力逐渐增强之后，我基本就开始直接让它分析需求，制定计划，然后根据计划一路写代码。虽然我现在用 cursor 比较少了，但在我看来，它依然处在 ai ide 的 第一梯队。原因很简单， curser 作为 i d e 的 控制能力非常强，它的编辑体验、文件定位、上下文理解、代码修改、项目内操作都比较稳。对于专业程序员来说，这一点非常重要，因为 ai 写代码不是只看模型输出， 还要看它能不能稳定理解项目结构，修改正确文件控制修改范围。这点 cursor 做的确实不错。不过 c u r s o r 也有自己的问题。也许是因为他们把重点放在了 ai ide 本身，所以自家模型给我的体验并不算特别稳定。早期 composer 一 x 我 觉得还可以，只要前面的计划制定的足够清晰，最后代码产出一般不会有太大问题。但升级到二点 x 之后，我个人体验明显下降，代码能力、理解能力都不太稳定， 经常会写出一些让人摸不着头脑的东西。总之一言难尽。但这并不影响 cursor 在 我心里， a i d e d e 本身。更何况 cursor 本来也不止支持自家模型， 你完全可以接入 gpt、 cloud 等第三方模型。那么我现在为什么很少用 cursor 了？主要原因是成本。如果你完全依赖 cursor 做开发，并且大量使用第三方高级模型，成本其实不低，我之前两百刀的额度几乎全拿来缩哈，高级模型 也就用了两个星期左右。但反过来说，如果你能把 auto 模式用好，开发一些不太复杂的项目是完全够用的，比如小程序、官网、普通后台、轻量级工具类项目， cursor 都能胜任。但如果项目再往深走，比如硬件开发、系统底层复杂工程架构，那就要慎重。这类项目不是单纯让 ai 写代码就能解决的，你需要有足够强的任务拆解能力、架构判断能力和验收能力， 也需要具备相应领域的专业知识，毕竟模型能力摆在那里， codex 更像一个超级 agent app。 codex 给我的感觉只能说是惊为天人。当然，它最强的地方并不在于 i、 d、 e 本身，而在于它背后模型的能力，以及它作为 a 阵工具的整体执行能力。 所以严格来说， codex 不 太像传统 ide， 它更像是一个超级 agent app， 它不仅能写代码，还能操作环境、执行命令、获取、日制跑、测试、启动服务、部署项目， 甚至可以在权限足够的情况下，连续推进一个很长的任务。这就是它和普通 ai ide 最大的区别。比如你开发前端 ui， 它可以一边写代码，一边启动页面，一边调整设计，一边根据运行效果继续修改。比如你开发硬件项目， 它可以一边写代码，一边自动烧录部署，打开日制监控。这个体验在我开发 bug 的 时候特别明显，每次发布版本前，我经常让它自己打开 qq， 做测试监控日记、分析问题、修改代码。只要你给他足够完整的权限，他真的可以自动化跑很久。再比如部署服务，他也能直接接管很多流程。之前 bto 的 树莓派版本有一块屏幕驱动需要安装， 我把树莓派的局域网 ip 和密码给他，再把官方文档丢给他，他自己登录进去。配置环境、安装驱动 部署、 bto 配置、开机自启，整个过程跑了三个小时，中间还顺手重新设计了一些 bto 里不够完善的功能代码。 类似的场景还有很多，当然，这些能力现在 cursor 也在追赶，很多事情也能做。但我实际用下来， codex 在 长任务、跨工具、自动化执行部署和日制分析这些场景里更丝滑， ag e n t 感更强。所以在我看来， codex 强大的地方不是它像不像 ide， 而是它根本不只是 ide， 它更像是一个拥有强模型能力、能操作环境、 能跑命令、能读日、智能改代码、能持续推进任务的 ai 工程助手。计费方面， codex 的 体验也和传统按量消耗不太一样，它更像是按照套餐额度、时间窗口和使用量综合计算。我的实际体验是，如果高强度使用额度，确实会消耗得很快， 但对于大多数普通用户来说，一周的额度未必能完全用完。如果五小时窗口真用完了，也刚好可以休息一下，反正过一段时间又会恢复。不过这类规则变化很快， 大家实际使用前一定要看官方最新说明。我这里讲的是我自己的使用体验，不是固定不变的计费规则，它们不只是写代码工具。其实即便你不想做项目，也不想用 ai 写代码，我也建议你装一个 cursor 或者 codex， 因为它们不只是写代码工具，也可以帮你处理很多电脑上的事情，比如清理电脑、分析内存空间、安装软件配置、开发环境、跑脚本、整理文件、排查服务问题等等。尤其是在今天这个 ai 时代， 很多好用的项目都是开源的，但开源并不等于开箱即用，你经常需要自己安装、依赖配置环境、启动服务、 处理报错、部署到服务器。对于不会编程的人来说，这些步骤非常劝退。但如果你会使用 cursor 或 codex 这类工具，很多事情就会简单很多。你可以让它帮你读 readme、 分 析部署步骤、安装依赖修复报错、启动项目， 甚至帮你把整个项目部署起来。 beetle 就是 一个很好的例子，它本身是一个真实项目，涉及代码、硬件部署、 日制测试、系统服务等很多环节，如果全靠人工处理会非常琐碎。但交给 codex 这类 agent 的 工具之后，很多重复性的配置和验证工作都可以自动化完成，所以你可以把它们理解成一个懂代码、懂命令行、 能操作电脑的 ai 助手。当然，前提是你得知道自己要它干什么，也要知道哪些权限可以给哪些。操作必须谨慎。 ai 能帮你执行，但不能替你判断所有风险。 cursor 和 codex 怎么选？ 如果你更看重传统 ide 体验，希望在熟悉的 vs code 生态里写代码、改代码、管理项目，那么 cursor 很 适合你。它更像一款成熟的 ai ide， 适合日常编码项目开发、快速补全、局部重构和中小型项目推进。如果你更看重 a 整的能力，希望 ai 不 只是写代码，还能帮你跑命令部署，看日制持续执行复杂任务，那么 codex 会更适合你。 它更像一个自动化工程助手，尤其适合长流程任务、复杂环境部署验证、硬件调试和多步骤工程项目。 但不管你选哪一个，都不要以为装了工具就等于会 vip coding。 工具只是入口，真正决定你能不能用好 ai 的是你能不能把需求讲清楚，能不能把任务拆明白，能不能判断架构是否合理， 能不能验收 ai 写出来的东西。当然，如果你问我两百刀冲给谁，我现在会更建议直接给 get codex。 原因也很简单，如果只是写普通项目，科室很好用。但如果你想真正体验 ai 作为工程助手的能力， codex 的 长任务执行、 环境操作、日制分析和自动化推进能力给我的震撼更大。最后你需要知道的是，你可以用任何 ai， ide， cursor 也好， codex 也好，其他工具也好，都只是入口。对于 web coding 来说，真正重要的不是 ide 本身，而是两个东西，第一，模型能力。 第二，你自己的思维能力。前者决定 ai 的 上限，后者决定你能不能把这个上限真正发挥出来。 你不会规划， ai 就 会乱写。你不会验收， ai 就 会把问题藏进项目里。你不会判断架构， ai 就 可能帮你把项目越写越乱。所以，本系列接下来真正要讲的不是某个按钮怎么点， 也不是某个工具怎么用，而是你如何驾驭 ai， 如何提需求，如何拆任务，如何制定计划，如何控制上下文，如何验收结果，以及如何避免被 ai 带沟里，这才是 webcoding 真正的核心。
277敲代码的小虾米
02:29查看AI文稿AI文稿曾经京东外卖被所有人寄予厚望，都说他是来破局的，是来改变外卖行业的。结果一年多过去，一手好牌打的稀烂。还记得当初的初心吗？刘强东亲自站台，只做有实体门店的品质外卖，给骑手交五险一金，给商家免佣金降费率， 目标很明确，干掉黑作坊，改善骑手待遇，打破低价内卷。当时全网都在说，外卖行业终于要来个规矩人，我们直接对比三家，美团是占第一，单量最大，系统成熟但抽佣高，骑手单价压得狠。饿了么阿里系不贴猛，即时零售强， 但商家利润薄，骑手内卷严重。京东外卖本该走差异化，合规品质保障。结果呢？他偏偏跳进价格战，跟美团、饿了么拼补贴，拼低价。 最讽刺的是，嘴上说给骑手社保，实际只有极少数全职骑手拿到送外卖还要稍快递带东西。拼单压价，劳动量翻倍，收入不涨，单量一差，就变相逼走骑手，减少派单，乱淘汰。 初心是品质，现实是被监管处罚，原因是审核不严，幽灵外卖泛滥，连年亏损，成了集团吞金兽，单量从巅峰断崖式下跌，如今只有美团零头，舆论彻底反转，大家不觉得你在破局，只觉得你在加速内卷。 本来他完全有机会做成整个行业的标杆，如果从头到尾坚守初心，把骑手社保合法用功彻底落地，光明正大签订劳动关系，这本身就是合法合规的硬底气， 一旦这条路走通，会直接倒逼整个行业跟着整改。反观还在用外包合作协议规避社保的平台，就要直面源源不断的劳动仲裁和监管严查，天天被法律封减。 而京东这边不用应付纠纷，不用承担违规代价，还能稳稳留住一大批稳定优质的骑手 队伍，踏实，人心安稳，运力自然充沛，配送服务整体体验也会遥遥领先。不靠低价抢客，单凭合规用工加优质服务就能慢慢拉开差距。偏偏选了最烂的一条路， 跟风低价压榨骑手，消耗口碑。从行业救星到内卷帮凶，京东外卖这盘棋真的太可惜了。你觉得他还有机会回头吗？评论区聊聊。
360独行其道
01:14查看AI文稿AI文稿公司最近给配了一个月的 cursor， 我 之前主要使用的是阿里的 coder， 使用下来我觉得 cursor 还是要稍微更好用一些。 首先在 tab 补全上面， cursor 在 你多个文件切换之后，基本上还是能准确预测到你要补充的字段或其他信息， cursor 就 要稍微欠缺一点。在智能提问上面， cursor 的 响应速度以及处理速度都会快一些，特别是在一些细节的处理上面， cursor 会更精准一些。然后 cursor 还会时不时的能预测到你下一个要跳转的文件。 cursor 在 我之前使用过程中几乎很少能预测到文件。 此外， cursor 再启动大型 java 项目时，出实化速度会快很多，然后在后续的使用过程中也会更流畅一些。这个确实是我比较喜欢的一点，不过国内的 coder 以及 tree 等这些智能编辑器 更新频率很高，也越来越优秀，希望能早一点跟上国外的水平吧。
15一昂杨_
03:48查看AI文稿AI文稿今天我用那个 coser， 还有这个 deepsea 啊，呃。然后开发了两个小软件吧。 呃。我算一下成本啊，成本的对比给大家分析一下。那个 coser 我 还有百分之二十，我是昨天下午开始啊，我还有百分之二十的额度没用，然后今天到晚上吧，应该这个 coser 的 额度就清光了，所以我想把它用掉， 那么我用了，我这搞了一天半吧，差不多，然后用了百分之百分之二十的额度就都用光了。呃。这百分之二十我算了一下，就算，呃。就就，咱就按整数算，就算一百五一个月， 然后这百分之二十呢？一百五乘以，呃。就是还剩百分之二十，就是五分之一，大概三十块钱， 三十块钱的。然后工作量的对比呢？我就按时间来算吧。啊？差不多是五分之一，就是 coser 干了五分之四啊，然后那个我用那个 deepsea， 大 概，呃，干了五分之一的活儿，差不多啊，就这大概这样还比较好算。 呃。然后，呃。两个我感觉完成的质量吧，好像 deepsea， 因为我用用的是 flash 嘛，呃。稍微差一点，但是也能完成。呃。你跟他只要给他问题指出来的话，他也都能修不了。 呃。所以说这个倒是没感觉有特别大的差别。好像，但感觉好像有一点点哈，有一点点就是他不如那个 coser， 呃。就是靠，有的时候你需要给它交代两遍。呃。这个不清楚是到底是这个因为上下文的问题还是怎么样，因为我我中间切换了上下文，有很多信息，就是是从这个 deepsea 是 从头开始的。 呃。这个时候，然后大概我看了一下，就是这两这两个软件我我算是一天的时间吧，就都都做完了。呃。然后我算了一下费用啊，就是，呃 costco 大 概花了三十块钱，然后 deepsea 呢花了一块钱， 呃然后工作量呢？那个 costco 大 概干了五分之四吧就算然后 deepsea 干了五分之一。 呃算下来的话啊差不多就是七倍的关系。就是 coser 花七块钱，然后对应着 deepsea 花一块钱 啊，完成的事情呢也都差不多可能时间啊我不确定啊不确定会不会多一些。这个我还没有统计，但是给我感觉就是至少我想要的他们都能实现。 呃但是费用的话 deepsea 是 省多了，省太多了。而且我感觉 deepsea 的 速度好像挺快的，嗖嗖的。 就给我的感觉是这样的啊，费用就是别的，别的方面呢？呃可能还得慢慢的去验证但是这个费用啊确实是降低了。我这一天的话我可能也就两三块钱吧，那一个月算下来撑死了一百块钱足够了。 而且我还是每天做的话，我要不每天做的话你像那个 cost， cost 的 话他是包月的 你不像 deepsea 它不是包月，它是按量的你你 cos 的 话就是给我一个现实的问题，就是我如果这个月的额度没动完我就觉得可惜了，所以我今天我搞得特别累， 嘿嘿。哎呦，可能我我我这个就是感觉浪费了，然后我就赶着今天我就都给它用掉了。 但是你要说的是 deep sea 这种暗亮的，那我就清闲了，我想什么时候弄就什么时候弄，反正那个东西是在那的对吧。所以说 deep sea 好 啊好。
7自由践行
01:06查看AI文稿AI文稿上桌的时候也发布了他科室的 sdk 啊，它基于叫 type script 的 一些 sdk， 那 么它可以去构建一个程序化的一个编码智能体，这个就非常像那个 open code 的， 那个 open code 的， 它其实也是有这种基于这个 type script 的 sdk， 那 么基于这个 sdk 你 可以跑在本地， 你也可以跑在云端，你可以跑在你想跑的 node js 的 环境里面，它能够完成我，它能够继承完整的歌手的工具链，包括什么代码解锁、锁影语域搜索、 m c p 服务啊，这种 skills 的 管理啊，些好客的机制。这不， ad 在 我们前面讲的 这些能力都有，那么它的使使用场景就会非常多，它可以做一些自动化的的 bug 的 修复，你可以直接把你这个咳嗽的 sdk 放在你的软件发布包里面，然后让它不断的去跟踪你的日记，去自动的去发现你的 bug， 要不你报警，要不你自我修复，它其实都是可以的。 当然它也可以放在 c i c d 的 这种管道的自动化的测试工具集里面，它也是可以做，甚至你可以打造你公司内部的一些工具，你可以做一些工具的集成，在你原来系统工具基础之上再去做这个方面的事情，其实是这样。
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