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今天给大家安利一个超实用的API中转站!平台汇聚了最强大的AI模型,包括deepseek密钥在哪用、gpt密钥、claude中转、gemini中转、gpt5中转、gptapi中转站、克劳德api密钥等,支持全面的api中转服务、api中转平台、api中转教程、api中转软件、api中转地址、api中转推荐、api中转项目、api中转怎么用、gpt中转api等功能。无论您需要解决api密钥购买、api密钥获取、api密钥使用、api密钥怎么弄、api密钥怎么开、api密钥购买教程、api密钥使用方法、api密钥使用教程、api密钥怎么获得、api密钥怎么获取、api密钥获取方法,还是学习ai密钥怎么用、ai密钥怎么获得、ai密钥如何获取、ai密钥推荐、ai密钥获取方法、酒馆api密钥的使用,我们都能满足您的需求。平台还提供顶级功能支持,如gpt5.1中转站、gpt绘图中转站、gptapi密钥、gptapi的费用、gptapi充值、gptapi价格、gptapi收费、gptapi付费、gptapi怎么用、gptapikey等,同时支持claude中转、gemini中转站、克劳德aiapi、克劳德api价格、克劳德aiapi3.7的接入,满足各种复杂应用场景。不仅如此,还能帮助您掌握apikey获取、apikey中转、api key中转、中转apikey、中转gemini的用法,为您提供稳定高效的中转api接口、中转api解密、中转api教程、中转api怎么弄、中转api怎么用、中转api费用、中转api便宜、中转api服务商、中转api上游渠道、中转api平台、中转api使用教程、中转api设计方案。我们的平台支持市场主流工具接入,包括Cloud Code、Codex,还能连接到常用聊天工具如酒馆。操作简单,无缝配置,22 op p标准API格式接入,全方位满足您的开发需求。已有成千上万的开发者选择我们的API中转网站,实现了高效率低成本的开发目标,如果您想解决AI项目中的技术难点,那就赶紧注册体验吧! #api中转站 #claude中转 #gpt中转 #gemini中转站 #apikey怎么获取
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golutra4天前
一人公司,并行开发多项目的ai应用。秒杀codex桌面端 官网:https://www.golutra.com golutra 是新一代多 Agent 协同工作台,它把你现有的 CLI 工具升级为一个完整的 AI 协作中枢。无需迁移项目,无需重学命令,无需切换终端——只需保留你熟悉的工作方式,即可获得并行执行、自动编排和实时结果回传能力。 你可以点击每个 Agent 头像查看终端日志、运行状态与输出结果,也可以将提示词直接注入终端流,实现即时反馈。多个 Agent 可在后台静默运行,持续推进任务。基于 Vue 3 + Rust,采用 Tauri 桌面架构,支持 Windows 与 macOS。 它将“一个人 + 一个编辑器”的开发模式,升级为 “一个人 + 一支 AI 军团”,用多智能体并行与自动化协作,取代传统 IDE 的单线程 + 人工切换模式。 核心亮点 无限多 Agent 并行执行 从分析到部署的自动化流程编排 CLI 兼容:Claude、Gemini、Codex、OpenCode、Qwen 隐形终端,具备上下文感知能力 可视化界面 + 命令行原生掌控力 你继续使用熟悉的命令,golutra 负责把它们连接成完整工程闭环。 后续规划 golutra 目前只是第一阶段。 下一步将重构 OpenClaw 为真正的“总指挥层”——一个中央 AI 协调核心,可根据任务复杂度自动创建 Agent、分配角色、生成协作频道,动态组建结构化的 AI 团队。未来不再需要手动调度,系统将按需自动组建作战单元。 正在规划中的能力包括: 手机端远程操控 —— 随时查看 Agent 状态、日志输出,并可远程干预与调度任务。 自动 Agent 构建能力 —— 面向不同行业场景,一键生成专属 Agent(如重构 Agent、合规审查 Agent、交易策略 Agent 等)。 Agent 通用接口协议 —— 标准化接入规范,使新 Agent 能无缝加入协作体系。 深度记忆层 —— 跨 Agent 共享长期上下文记忆,强化知识积累与跨任务协同推理能力。 从“多 Agent 并行执行”进化为“自组织 AI 团队”,通过更强的协同机制、记忆能力与角色分工,使整体协作效率提升 30% 以上。 一个人,一支 AI 军团。 未来,是一个智能化的 AI 组织。 #vibecoding #claude #chatgpt #gemini #opencode
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OpenAI Codex CLI 实用最佳实践 很难得看到介绍 Codex 实践的文章,好容易找到一篇,朋友们如果有这方面文章,感谢分享! AGENTS.md 与自定义配置 首先澄清一个常见误解:AGENTS. md 文件并非自动生成,而是需要手动维护。这是 Codex CLI 的行为策略配置文件,类似于给 AI agent 设定"行事准则"。 关键建议: · 从默认配置开始,仅在反复出现同类问题时才添加定向规则。这是一条"最小干预"原则——过度定制反而会引入不可预期的副作用 · 配置内容应聚焦于策略、优先级、约束条件三个维度,而非事无巨细地规定每一步操作 · 绝不在配置中硬编码密钥,同时要为破坏性操作设置明确的升级确认规则 · 任何自动化脚本都应在 README 和 PR 中记录其来源、触发时机和入口点 模型选择策略 决策公式:"难度 x 成本 x 长度"三维平衡 · 高难度推理:最强推理模型,用于架构设计、复杂重构、深层 bug 排查 · 机械性工作:小型高性价比模型,用于代码批量阅读、摘要生成、格式化操作 · 长上下文任务:大窗口模型,用于审阅大型 diff、跨文件分析 另一条重要建议:按阶段锁定模型选择(设计阶段 → 实现阶段 → 验证阶段各用固定模型),以确保可复现性。 上下文与 Token 管理 · 精准定位而非全量输入:使用 rg 先定位代码片段,再以不超过 250 行的块分段读取。避免将整个文件粘贴给模型 · 跨轮次摘要传递:在多轮交互中,将关键假设和决策浓缩为简短笔记传递,而非让模型重新消化完整历史 · 单一主题原则:每个任务保持 diff 聚焦于一个主题,不要在一次交互中混杂多个不相关的变更 · 指针优于内容:引用代码时优先给路径指针,而不是粘贴大段代码 · 日志节选:只包含决定性的日志片段,不要把完整日志倾倒给模型 资源使用百分比指示器 Codex CLI 界面中显示的百分比数值反映的是综合资源消耗信号,主要由 token 消耗构成,也包含工具 I/O 开销。当该数值接近极限时,会触发截断或强制摘要,导致回答质量下降 成本优化用强模型做决策,用弱模型做执行 · 将发现和探索阶段的工作交给小模型和本地搜索工具 · 只在需要深度推理时调用强模型 · 先在本地验证变更正确性,确认后再扩大操作范围 · 维护简短的决策笔记,避免因上下文丢失而重复处理 #ai #openai #软件
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