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为什么叫Anthropic叫A畜呢？ 因为中国和华人这么庞大的用户群体，中国的工程师是全球最多，对于AI和工程用量应该是和美国相当的国家。 A畜可以加上法语，德语，意大利语甚至印度尼西亚语这些基本没有工程师的国家的语言。 而不肯给最庞大的华人 用户加一个中文。 而且，给ClaudeCode加中文，这个工作量大概他们一个工程师三分钟的工作量罢了。 虽然是Claude的用户，但是A畜这么反华，我是真希望它彻底失败死掉的。

做一个下dsh和pi的对比 Pi 的目标是“最小核心 + 用户自己拼”，DSH 的目标是“几乎所有能力都插件化，官方先给你几套完整组合”。 DSH 的骨架是Cordis。 Cordis 不是普通插件加载器，它强调两件事： 1. 可逆副作用（temporal composability）：插件卸载时，注册的服务、事件、工具 schema、prompt section 全部自动撤销。 2. 依赖声明与空间组合（spatial composability）：插件通过 `inject` 声明需要什么服务，运行时按依赖挂载。 所以在 DSH 里： - 模型适配器是插件 - 工具注册表是插件 - session log 是插件 - agent loop 本身也是插件 - 甚至 UI 也是插件 没有“神圣不可动的核心”。你想换 loop、换工具策略、换上下文压缩，挂一个新插件 + 改配置就行。 启动时是 Profile + Bundle叠出来的： 空根 → dsh-base（模型、工具、沙箱、凭证…） → dsh-web-app 或 dsh-headless → 用户自己的 cordis.patch.yml → 命令行 --patch `dsh --profile web --dump-config` 能直接把当前实际挂载的树打出来。 Session 设计是硬核部分 Session 是 append-only 的事件流 模型最终看到的上下文，必须能从这条 log 完整重建出来。官方写得很死： > Model-visible means logged. 任何会进模型请求的内容，都要先变成 session event。 所以 fork、resume、回放、UI 渲染、telemetry，全部从同一条流投影。这点比大多数 coding agent 做得更彻底。 Turn / Step 有claudecode的影子，流程如下： turn/start → claim input → agent/pre-step（可拦截、可改写） → step/start → llm/stream → tool/call → tools/pre-execute → execute → post-execute → step/end → 继续 or turn/end `agent/pre-step`、`tools/*` 这些是 waterfall，监听者必须显式 `next()` 才能往下传。扩展点设计得很规整。 Pi 的实际交集 DSH 仓库里有一个包： `@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai` 它就是把 pi-ai当成 LLM 适配器的后端。 多 provider、协议兼容、reasoning effort 映射、catalog 覆盖，都走 pi-ai 的能力，再包一层 Cordis 插件契约。 所以： - LLM 调用层：吃了 Pi 的基础设施 - Agent 编排、工具、session、UI、沙箱：完全自己的 Cordis 体系 “LLM 适配层直接用了 pi-ai，上层重做了一套更重的可组合 Runtime”。 模式上的对应 DSH 的 Minimal 模式才最接近 Pi 的默认体验：只留 shell + 文件编辑器，专门给 benchmark 用。 官方之前在 V4 的 agent 评测里就用过这个模式。 Standard 模式和 Code（PTC）模式则是完整工具集 + 程序化工具编排，已经远超 Pi 默认的 4 工具。 如果你喜欢 Pi 那种“核心极瘦、自己动手加东西”的感觉，DSH 会显得重，配置和概念也更多。 如果你要的是可替换的 agent loop、完整事件回放、多模式预设、以及官方已经搭好的 Web 界面，DSH 的插件树和 seam 设计更系统。 一句话： Pi 是极简可扩展的 coding harness；DSH 是基于 Cordis 的完整 Agent Runtime，LLM 层复用了 pi-ai，但整体不是同一套代码。

今天分享6个反代 / 网关开源项目，想给企业或者自己把账号集中起来反代成API 的可以参考。 sub2api 大量中转站用的就是它，X 上搜“sub2api 中转站”一堆教程。项目很成熟，企业内部也能用。 CLIProxyAPI 最近的明星反代项目，把你订阅的 codex、kimi、grok 等套餐反代出来给其他项目用。个人使用推荐这个，部署好就无忧了。 EasyCLIProxyAPI 上面那个的 GUI 套壳，上手门槛低，推荐。 new-api 老牌 gateway，one-api 停更了它还在持续更新。 TokenHub Golang界大佬谢神的新项目，目标企业级 AI gateway。 但以上项目我全要喷一遍：都开始脱离群众了！比如最近最火的 opencode deepseek订阅，一个支持的都没有，全得自己配置。 另外 codex app 最近是真热——都在研究怎么让它接非 GPT 系模型（kimi、grok、deepseek 等）。群众喜新厌旧，越来越多人扔掉 ClaudeCode 换 codex/zcode GUI app，就盼着能对接其他模型。 opencodex ｜ 这个项目也开始支持 ClaudeCode 等其他 coding CLI，开始抢 CCSwitch 的市场了。 建议自研：我是自研，需要什么需求，用AI去这些项目里面自己挖，这样可以扔掉包袱。 结论就一句：抓住群众需求，才不会被淘汰，反代+coding CLI模型替换二者缺一不可。

BaoCut：是宝玉老师 @dotey 开发的转录+粗剪的Skill，对创作者，省掉的是逐句抠字幕的时间。安装到 Claude Code / Codex 上，即可用自然语言驱动 BaoCut 这个 skill 剪辑 app 的命令行。 适用场景：对于喜欢将国外的演讲搬到国内的朋友来说简直就是福音，用baocut把视频/youtube的url导入即可完成翻译转录，对于搬运侠来说省了不少事。对于做跨境电商的朋友也很有价值，多语言转录也很有价值。 昨天介绍的三家接 agent 都走 MCP——ChatCut 给闭源编辑器外挂 MCP 插件、OpenCut 把 MCP 写进重写路线图、Palmier 原生 MCP。BaoCut 换了个更轻的姿势：把 app 自带的 baocut CLI 包成一个 Agent Skill，agent 直接跑命令cli： · baocut --json auto talk.mp4 --lang zh # 转写 → 润色 → 翻译，一条命令 · baocut export --srt --translated --lang zh BaoCut 解决的问题很垂直很精准：口播视频的转写、加字幕、翻译字幕、说话人复核、清理 talking-head、导出——这些正是知识博主/口播号最费时的机械活。以前逐句对字幕、手动翻译的活，现在跟 Claude Code 说句人话就跑完了。 我测试baocut使用了下，字幕识别转录上，要比剪映的自动字幕识别要好，帮我把相关的语气词拿掉了、很多重复的语句也直接剪掉了，也可以直接将字幕翻译为十几种其他语言。 #BaoCut# #AI剪辑# #字幕翻译# #ClaudeCode# #AgentSkill#

FreeBuddy：Agent协作平台 把 Codex、ClaudeCode、OpenCode、Cursor、Kimi、Qoder 和 CodeBuddy 放在一个界面里并行使用，可以当聚合聊天使用，也可以编排Agent协作和接力。 适合有多家会员的小散用户，也支持使用三方或中转API。 Github：

你这个月的 Codex 订阅，按 OpenAI API 价格折算，到底薅回了多少钱？做了个 macOS 小组件专门算这笔账——进度条的满额刻度，标到了约 4.6 万美元/月。（郭美青老师本来是自己用的，然后开源出来给大家用） codexU 是一个 macOS 菜单栏 + 桌面小组件，把 OpenAI Codex（以及 Claude Code）的额度窗口、token 用量、今日任务看板，全塞进菜单栏。 它最戳人的是那个叫 "羊毛进度" 的功能： Codex 的额度界面通常只给你一个百分比和重置时间，你根本看不出"我这个月到底用掉了多少价值"。codexU 把本机解析到的 token（未缓存输入 / 命中缓存输入 / 输出）按对应模型的 OpenAI API 单价折算成美元，再和你的订阅价（Plus / Pro 100 / Pro 200）摆在一条进度条上——一眼看出这个月订阅回本到哪个区间了。满额刻度按"2 亿 token/天 × 30 天"估到约 4.6 万美元/月（这是理论上限估算，不是账单）。等于给"薅羊毛"做了个可视化仪表盘。 工程上它跟得很紧，有两个细节值得说： 1、数据全本地：Codex 走 app-server 的额度/用量接口 + ~/.codex/state_5.sqlite + rollout 日志里的 token_count 事件；Claude Code 走 ~/.claude/ 的 transcript。一个入口同时看两边本机用量。 2、支持最新版合并后的codex：Codex 和 ChatGPT 合并后，macOS 应用从 改名成了 已经兼容新应用名。 也有个绕不开的现实限制——Codex 本地 API 只暴露"滚动窗口已用百分比 + 重置时间"，不给绝对配额数字，所以它只能显示剩余百分比，不是精确到还剩多少 token。 怎么用： 本机装了 Codex 并登录、至少跑过一次（生成 state_5.sqlite）。去 GitHub Release 下对应架构的 DMG（arm64 / x86_64），首次因为不是 App Store 签名，要在"系统设置 → 隐私与安全性"手动点"仍要打开"。Claude Code 统计是可选的。 每天开 Codex 干活的，挂一个在菜单栏——月底看看自己到底从订阅里薅回了多少，顺便还能看出你的 token 都烧在了哪几个项目上。 #codexU# #Codex# #ClaudeCode# #开发者工具# #独立开发#

🚀用Claude Fable 5实现的前端动画页面： 锦鲤在唱片的池中游动，鼠标点击唱片区域就能随机生成不同花色的锦鲤落入池中 点左侧击播放按钮可以播放音乐，拖动左侧滑块还能调节音量大小 所有元素都是Fable 5生成的！只能说Fable 5真的太强了！ #Fable5# #ClaudeCode# #Claude#

A 社回应 #ClaudeCode# 暗藏代码检测中国用户，将在明天发布的新版本中完全回滚并删除代码。 A 社工程师称这项部署在 3 月份的「实验」旨在防止转售商滥用账户以及防范蒸馏攻击，之后已经实施更加强有力的监测机制。只不过被社区发现后 A 社才表示本来就准备取消这项实验，新版本将删除检测代码。 查看全文：

#ClaudeCode# 被发现内置机密系统用来检测用户是否在中国，如果判断为中国用户则将信息附加到提示词中，这有可能导致模型降智和封号等。 逆向工程显示，CC 的这个机密系统会检测用户所在时区例如 Asia/Shanghai、是否使用代理访问、是否使用黑名单中转站 API 地址、域名列表是否属于中国 AI 公司等。 查看全文：

🚀劲爆消息！Claude Code 被曝疑似内置“隐藏后门”，专门检测中国用户。Claude封号原因终于找到了！！！ 据 Reddit 爆料：从 2.1.91 版本开始，Claude Code 会在用户开启代理时检查系统时区是否为 Asia/Shanghai / Asia/Urumqi，并判断代理 URL 是否指向中国域名或中国 AI 实验室。 更隐蔽的是，这些信息并不是直接上报，而是通过修改系统提示词里的日期格式和撇号字符来“编码”传递：比如把日期从 2026-06-30 变成 2026/06/30，再用不同 Unicode 撇号区分用户环境。 换句话说，如果爆料属实，Claude Code 不只是检测代理，而是在用户几乎无法察觉的情况下，把“中国时区 / 中国代理 / AI Lab 关联”这类信息塞进系统 prompt。 这件事真正可怕的地方不在于 Anthropic 想防止中国区倒卖或模型蒸馏，而在于：开发者把 Claude Code 当作拥有文件系统和 Shell 权限的编程助手使用，一旦客户端可以偷偷修改 prompt、隐藏检测逻辑，信任边界就已经被打破了。 今天是“检测中国用户”，明天会不会是更复杂的行为控制？ #Claude# #ClaudeCode# #Anthropic# 原文如下⬇️