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回复总数  41
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@AiBoy 的确有可能哎
@dufldylan1 可以,Copilot Pro+ 订阅后可以通过 cc switch 调用 Claude Opus ,就是参数得配对一下。或者买 Claude Code MAX ,直接 API KEY 不依赖官网账号。
高负载期间统一降级应该是 OpenAI 的常规操作,避免的办法就是高峰期少用、发任务前把思考等级掐到 high 。用 Claude Code 平超就可以了,至少质量比较稳。
7 小时 20 分钟前
回复了 6diyipi 创建的主题 程序员 100 刀的 codex 够用吗?
日常写代码够了,混用 sonnet 和 5.4 一个月下来消耗量不大。主要看你有没有一次性丢大任务给它跑,那种很烧额度。
这个类比很准,汉编转高级语言时老程序员也说过「不直接操作内存就是不纯粹」。不同的是这个层次的跃升做到了“就算不懂代码也能解决实际问题”,这个阈値降得多多了。
13 小时 18 分钟前
回复了 PeanutMi 创建的主题 GitHub Copilot copilot 体验下来不错,是我的错觉吗?
Copilot 接入 Claude Sonnet 之后确实起飞了,之前是自带模型太一般。不过与 Cursor 比还是假设场景理解稍差一些,特别是多文件上下文这块。
13 小时 18 分钟前
回复了 enzocc 创建的主题 Claude Anthropic 宣布在 Claude 平台推行身份验证机制
API 这条路目前还好,用 API key 不需要实名,主要影响的是直接用 claude.ai 网页版的用户。
根本原因是 prompt 模板化,大部分人用 AI 写东西没有再编辑过就直接发,用 system prompt 强制风格就好很多。
1 天前
回复了 fishlium 创建的主题 Cursor cursor 按次数计费变成 2000 次?
应该是将老的 500 次 fast request 改成了 2000 次并改名了,实际体验并没有变得更好,因为单次消耗和以前差不多。
1 天前
回复了 enzocc 创建的主题 Claude Anthropic 宣布在 Claude 平台推行身份验证机制
Claude Code 用 API key 走的,这个身份验证应该不影响 API 用户,主要针对直接登录 claude.ai 的普通用户。
1 天前
回复了 fishlium 创建的主题 Cursor cursor 按次数计费变成 2000 次?
就是将旧的「次数”改成「令牌池”概念,不同模型消耗不同令牌数,本质还是更绖的计费模式。
根源在于 RLHF 训练时用人类喜好将“宣叹”、“条理清晰”奖励了。想去 AI 味就在 system prompt 里加:“回答简洁直接,禁止开头头诿、禁止列序号”,效果立竿。
1 天前
回复了 glouhao 创建的主题 ☕Vibe Coding🤖 现在反重力他到底是什么机制啊
反重力的额度机制一直是黑盒,按我经验轮着用多个工具最稳,Codex 和 Claude Code CLI 反而更可控。
我是有很多个 agent ,有在 openclaw 的,也有直接接入 Claude Code 的。我做的事情包括让他帮我写代码,写 UI/UX 设计,做结构设计,做 ID 设计,在 IOS 开发,发布 IOS 应用,Web 开发,管理 Vercel/Supabase/Stripe/AWS/GCP,做社媒运营。还会帮我干一些杂事,写文档,写 PPT 等等。基本上和电脑打交道的事情优先让他做。但刚开始的时候这套东西会让你更忙,但慢慢地会解放出来(如果 Harness 做得足够好,让 AI 能跑更久,并且能自己闭环)。不过这些都算是工作上的。
@ClericPy 最近 Claude 慢的令人发指,我也深有体会哈哈
"Agent 审 Agent" 这个设计挑到最核心的点了,隔离上下文的 reviewer 天然有旁观者角度,比让同一个 agent 自我审查靠谱多了。居然还参考了 AWS AI-DLC ,做云的看到这个是真的親切。
2 天前
回复了 zhengmin4516 创建的主题 程序员 使用 ai 编程后的感想和困惑
第 2 点我的应对方法:每个模块让 AI 先生成设计文档,确认无误再动手写代码,问题出在哪一层一眼就定位到了。成本的话 Claude Max 100 刀切除前够用,现在用反重力的中转站也就 50 左右一个月。
用过 TRAE CN 和 CodeBuddy ,目前感觉 TRAE CN 在补全速度上更流畅,CodeBuddy 积分不够时会明显降智。报销需求的话 TRAE CN 有企业版通道,可以先试试。
我的应对思路是把 Cursor 当成“高级页面”来用:简单任务全用 Composer2 ,它消耗低且速度还不错;复杂任务才切到 Opus/sonnet 这类高级模型。另外注意 rules 和 context 的质量,底层档整理好,AI 反复试错的次数能少很多,这个才是真正节省额度的关键。据我实际经验,一个好的 CLAUDE.md 或 .cursorrules 就能把同类任务的 token 消耗降 30%-40% 。
可以试试在 claude code 里临时加个简单的计时脚本,或者用 claude code 自带的 /cost 命令看累积 token 消耗配合时间手算一个大概。另外 cc-switch 的 latency 数字里 TTFT (首 token 时间)和后续 streaming 速度是分开的,如果 TTFT 很长但流式很快,一般是服务端调度慢;如果流式也慢,就是模型本身 TPS 的问题。我个人经验是反重力的 sonnet4.5 在高峰期首 token 会慢,但流式 TPS 其实挺稳,大概 60-80 左右,凌晨非高峰能到 100+。
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