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刚刚使用 chatgpt remote ，非常经验，获得了和电脑一样的体验。 但是 remote 经常比较难连接成功，成功后加载会话也不是很顺畅。 我的是 Android + Mac 体验较差。 试过 iPhone 好像容易连接成功，也稳定一点。 后面切换到了 orca + tailscale ， 还部署了 peer-relay ， 手机端的 tailscale 显示连接成功了。但是 orca app 还是经常重连。 体验非常丝滑。 经常杀掉 app ，再打开，就能连接成功。 准备接入蒲公英 X1 或者他们的开发…
刚刚使用 chatgpt remote ，非常经验，获得了和电脑一样的体验。 但是 remote 经常比较难连接成功，成功后加载会话也不是很顺畅。 我的是 Android + Mac 体验较差。 试过 iPhone 好像容易连接成功，也稳定一点。 后面切换到了 orca + tailscale ， 还部署了 peer-relay ， 手机端的 tailscale 显示连接成功了。但是 orca app 还是经常重连。 体验非常丝滑。 经常杀掉 app ，再打开，就能连接成功。 准备接入蒲公英 X1 或者他们的开发…
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刚刚使用 chatgpt remote ，非常经验，获得了和电脑一样的体验。 但是 remote 经常比较难连接成功，成功后加载会话也不是很顺畅。 我的是 Android + Mac 体验较差。 试过 iPhone 好像容易连接成功，也稳定一点。 后面切换到了 orca + tailscale ， 还部署了 peer-relay ， 手机端的 tailscale 显示连接成功了。但是 orca app 还是经常重连。 体验非常丝滑。 经常杀掉 app ，再打开，就能连接成功。 准备接入蒲公英 X1 或者他们的开发…
刚刚使用 chatgpt remote ，非常经验，获得了和电脑一样的体验。 但是 remote 经常比较难连接成功，成功后加载会话也不是很顺畅。 我的是 Android + Mac 体验较差。 试过 iPhone 好像容易连接成功，也稳定一点。 后面切换到了 orca + tailscale ， 还部署了 peer-relay ， 手机端的 tailscale 显示连接成功了。但是 orca app 还是经常重连。 体验非常丝滑。 经常杀掉 app ，再打开，就能连接成功。 准备接入蒲公英 X1 或者他们的开发…
请教大家：Codex 除了使用自家的 GPT 模型，还有谁家的模型官方支持类似像 DeepSeek 那样导入模型到 Codex 里，而不是靠中转站？
Apple 说我的应用看起来和 ChatGPT 相关，不符合中国的合规要求，不过我只是用 OpenAI 命名了 API 的格式。 但是我试着在 App Store 搜索了下，发现 Chatbox 等等一众允许用户自带 API 的应用都能在中国上架，很多都明晃晃的写着 OpenAI 和 Anthropic 。 目前的想法是可能改叫 Chat Completions/Responses/Messages API ，不过这对用户来说不是很直观。或者就是让用户输入完整路径然后我按后最匹配。
昨晚不知道有没有人遇到 ChatGPT 宕机。 我一开始还以为是自己网络的问题，后来发现 Claude 、Grok 好像也都出了问题。 几家一起挂，还挺少见的。 结果今天一早起来发现： GPT-6 发布了。 这时间点是不是有点巧了 虽然目前看应该没什么关系，OpenAI 那边说是路由的问题，其他家也有各自的原因。 但还是忍不住想了一下： 不会是昨天晚上连夜部署 GPT-6 ，结果把线上搞挂了吧…… 当然纯属瞎猜。 不过 GPT-6 这次看起来确实更新得挺大，尤其是 Coding 这块。 我最近本来还在折腾 GPT…
昨晚不知道有没有人遇到 ChatGPT 宕机。 我一开始还以为是自己网络的问题，后来发现 Claude 、Grok 好像也都出了问题。 几家一起挂，还挺少见的。 结果今天一早起来发现： GPT-6 发布了。 这时间点是不是有点巧了 虽然目前看应该没什么关系，OpenAI 那边说是路由的问题，其他家也有各自的原因。 但还是忍不住想了一下： 不会是昨天晚上连夜部署 GPT-6 ，结果把线上搞挂了吧…… 当然纯属瞎猜。 不过 GPT-6 这次看起来确实更新得挺大，尤其是 Coding 这块。 我最近本来还在折腾 GPT…
这要每天一个重置卡，pro 5x 就是最佳选择，赶紧改套餐吧，特别是 20x 用户，能省就省点
前段时间买了个临期 20XPro 可以爽蹬了
有三个模型能跑 过去一周 flash 模型集体更新: Qwen3.8-Flash-Next GLM-5.3-FLash DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp(之前没有 Vision) 比较幸运的是这几个模型刚刚好都能在两台 DGX Spark 上面跑起来，直接爽吃。 横向比较 在这三个模型里面来回切换了好多次，说一下使用体验： 速度层面： Qwen3.8-Flash-Next DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp GLM-5.3-FLash 代码质量: GLM-5.3-FL…
做 Agent 平台大半年了，最大的感受是：架构本身不难，难的是你要研究的那套东西——人。 我们想做的事情，说穿了就是把人的认知、决策、记忆、协作这些机制抽象出来，做成一套可运行、可控制、可工程化的系统。听着像句漂亮话，落到地上全是硬骨头： 记忆。上下文窗口永远是稀缺资源，我们目前的思路是承认「完整历史不可能常驻」，转而做一个持续提取的过程——把长期交互里的关键事实、偏好、踩过的坑不断蒸馏到有限的 context 界面里。难点不在存，在"什么值得留"和"怎么让它在该出现的时候出现"。 可控性。Agent 越自主越…
API Error: 529 Overloaded. This is a server-side issue, usually temporary — try again in a moment. If it persists, check https://status.claude.com .
想在文档里配张图，手写 SVG 太费时间，画图工具导出来的东西进不了 git ，Mermaid 又是把排版交给引擎，你说不上话。 svg-diagram 走的是第三条路：你用一句话说要什么图，agent 手写一份 SVG 给你，直接放进 README 或文档站就能用。 下面每张图都是这么来的，附上当时说的那句话。图里全是中文标签，不用额外配字体。 装上 npx skills add bybit-exchange/svg-diagram -g 嫌记不住命令，把这句话丢给你的 agent 也一样： 帮我装一下 svg…
想在文档里配张图，手写 SVG 太费时间，画图工具导出来的东西进不了 git ，Mermaid 又是把排版交给引擎，你说不上话。 svg-diagram 走的是第三条路：你用一句话说要什么图，agent 手写一份 SVG 给你，直接放进 README 或文档站就能用。 下面每张图都是这么来的，附上当时说的那句话。图里全是中文标签，不用额外配字体。 装上 npx skills add bybit-exchange/svg-diagram -g 嫌记不住命令，把这句话丢给你的 agent 也一样： 帮我装一下 svg…
想在文档里配张图，手写 SVG 太费时间，画图工具导出来的东西进不了 git ，Mermaid 又是把排版交给引擎，你说不上话。 svg-diagram 走的是第三条路：你用一句话说要什么图，agent 手写一份 SVG 给你，直接放进 README 或文档站就能用。 下面每张图都是这么来的，附上当时说的那句话。图里全是中文标签，不用额外配字体。 装上 npx skills add bybit-exchange/svg-diagram -g 嫌记不住命令，把这句话丢给你的 agent 也一样： 帮我装一下 svg…
想在文档里配张图，手写 SVG 太费时间，画图工具导出来的东西进不了 git ，Mermaid 又是把排版交给引擎，你说不上话。 svg-diagram 走的是第三条路：你用一句话说要什么图，agent 手写一份 SVG 给你，直接放进 README 或文档站就能用。 下面每张图都是这么来的，附上当时说的那句话。图里全是中文标签，不用额外配字体。 装上 npx skills add bybit-exchange/svg-diagram -g 嫌记不住命令，把这句话丢给你的 agent 也一样： 帮我装一下 svg…
背景 现在我们的团队里，运营、售后等角色也都在用 AI 辅助解决问题和开发网站，网站用于解决自己的工作中遇到的问题或者团队的问题，或者给外部用户做的功能。 一开始都很好，解放了研发的很多精力，但是紧接着就是： 研发需要帮助团队进行部署， 研发需要授权各种 ak sk 给团队， 非技术人员和 AI 沟通开发网站时，有些技术决策只能求助研发 团队里的每个成员需要给其他人补充自己角色上的业务上下文以帮助他人的 AI 完成工作。 为了解决这些公司里实际存在的问题，我做了一个产品： 解决的问题 让每个成员的 AI 独立完成…
MacOS ，Windows 都用，75,87 键都行的，不需要矮轴，也不需要便携我是家里用的，唯一要求就是打字舒服，声音好听。 支持改键，要有 F 区。 我现在用的 WACE75 铝坨坨，想换一个更好点的用用。 大伙有更好的推荐吗？预算 1500 内。