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从此多了一台 aws云主机 😂看到有个推友在grok bot 里面安装claude code
如何从本地 Mac SSH 进 Grok Build 的 linux虚拟机？四步搞定：
1️⃣ 让 Grok Bot 在虚拟机里装上 pi CLI harness
2️⃣ 装完后打开虚拟机的 shell，输入 pi，/login 登录 DeepSeek 账号，选 deepseek-v4-pro
3️⃣ 在 pi 里让它用 bore或者cloudflared 打洞，把 SSH 隧道开出来，并让它把连接信息（地址/端口/密钥）给你，bore更简单一些
4️⃣ 拿到信息后，Mac 终端直接 ssh，完事
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claude 一个未发布模型尝试攻克黎曼猜想，尝试了 650 个方向都失败了。
人类继续PUA 它“请继续”，“相信你自己！你可以的”，最后虽然没有最终攻破，但是也拿到了数学上一个非常不错的结果！
看来我上次PUA方向不对，我用梁文峰PUA Deepseek-v4-flash，是威胁要开除它，应该鼓励它才对！
大模型也是吃软不吃硬！
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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。
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冷知识：
Jeff dean 大神加入Google 已经是 32 岁“高龄”，离某地工程师35 岁斩杀线只剩3 年时间。
但他后 20 年做的事：MapReduce、Bigtable、Spanner、TensorFlow等，几乎定义了现代互联网的底层。
X 上很多推友如果 30 岁还没进大厂也不用着急。
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昨天和朋友们吃饭，聊到 deepseek-v4-flash 对行业的影响，有个朋友抛了个问题：拿它替代员工，一个月 30 天、每天 8 小时，得花多少钱？
我粗算了下：几百块，撑死了。
他反问：那 3w 月薪的工程师，这份高薪还能撑多久？
后来我们又往深了聊：真要替代真人，企业该怎么搭系统、workflow 和组织架构？留下来的员工得具备什么能力？这些想清楚，这个方向才算真正落地。
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最近在做harness，建议大家把下面这些大佬的开源harness项目全部下载下来参考。
不会实现的feature，就让AI 去代码里挖一下学习。
特别是在公司内部做harness 的X 友们。
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投资人交流会泄密文稿里，我看到的最大震撼：
DeepSeek 不加班。
行，那梁总变梁鸽也合理。
V4 正式版说好 7 月中旬，说跳就跳。
不过等 2027 年 7 月再发也不算食言——
梁总又没说是 2026？
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用Kimi K3一个提示词生成的介绍香港的 90 秒视频。
提示词：制作一个介绍香港的视频，核心是要达到发布级质感（感谢一位推友的提示词）
它问了一些问题，是用全代码制作还是去Pexels下载免费素材，我选择了免费素材。
最后的结果请看视频。
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意外发现梁首富的数据中心在乌兰察布市。
今天已经 7 月 15日了，属于 7 月中旬了吗？
deepseek 梁圣刚当上首富就要开始涨价了😭
首页仍然放着招聘大框，不过之前我吐槽过那个框巨丑，总算改进一下稍微美观点了。
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用世界上写 skill 最厉害的 Matt Pocock 老师的/grill-me-with-docs skill，我一直被问了 150 个问题才开始梭哈，真的扛不住了。
推荐一个开源最强的本地跨 AI的session管理器：AgentsView。
它会把 Claude Code、Codex、Cursor 等工具的历史记录统一索引起来，让你快速搜索旧对话、查看项目记录、统计 token 和成本等。
全平台客户端支持（甚至支持web & CLI）。
地址在评论区。
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个人强烈推荐一个开源的媲美甚至部分超越codex app 的coding IDE：Orca
Mac/Win/Linux 全平台, 支持所有主流Coding agent CLI(CC, codex, pi, opencode etc.), 这是我用过最强大的套壳，其他的我全都卸载了。
功能：
. 并行worktree
. computer use(操作电脑，类似codex的电脑使用)
. 登录态browser（类似codex @chrome）
. 嵌入式真实 Chromium + Design Mode
. orca mobile(手机端app，远程控制电脑！）
. 自动化（定时任务，loop engineering）
. 语音输入
. iOS/Android手机模拟器
. 远程主机控制
. token使用追踪
. GitHub / Linear 原生：PR、issue、看板里直接开
. orca CLI
我特别强调，喜欢pi的人也非常推荐用这个。
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skill: session-to-obsidian
一句话把当前 session 整理进 Obsidian，不用自己翻找聊天记录：
- full（默认）：原样保留问答，只去掉工具调用过程
- note：精简成结构化笔记，去掉来回客套
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牛逼，全球最知名的个人独立开发者evelsio 是 Cursor 早期投资人，B 轮投了 10 万美金。
Cursor 刚被 SpaceX 600 亿美元收购，他成功退出。
评论区一翻才知道，大神的投资履历一直很猛，已经价值 1000 万美金了，原来成功的投资才是他最大的赚钱渠道。
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My first real investment exit!!! 🎉
Congrats @cursor_ai and everyone!!!
我快疯了。日常同时用 4个 coding agent，skills 各写各的： /.agents/skills、/.codex/skills、~/.claude/skills
已经一团浆糊，CC 里找不到 Codex 的 skill，反过来也一样。 目前的打算：
写脚本把各自独有的skills软链到另外两方去，crontab定时跑一下，有更优雅的方案或者工具吗？
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@dotey @lovevfp 宝哥，反编译哪个模型最强？哪些模型不会拒绝，我正在搜索你的推特帖子呢，以前我看你写的是gemini，现在呢？
这个月token 实在太富裕了，闲来无事，想反编译一个闭源的coding agent
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Codex 疯狂写磁盘的问题已经修复了 ✅
但 Codex App 暂时还没更新，需要手动更新 Codex CLI 到 0.142.0 才能解决问题。
两种更新方式：
方式一：在 Claude Code 里用 AI 帮你更新 直接输入提示词：
```search web & update codex cli```
让 AI 自动搜索并完成更新。
方式二：npm 手动更新
```npm install -g @openai/codex@latest```
更新完就不会再疯狂写磁盘了
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This is now fixed along with the latest release of Codex!
Make sure to upgrade your codex installation to the latest version via npm or bash installer
Thanks again to all of you for raising this issue and to the goated (jif) codex team
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Claude Code 设置/effort 为ultracode，然后翻译英文文章，你就会收获一个自动的多智能体流水线翻译流程：
先让 3 位风格各异的译者各出一稿 → 双语编辑对照原文评审挑出最佳译法 → 综合成定稿 → 最后逐句校对纠错（这句话不是我说的，是ClaudeCode输出的，自己想的办法）
因为我探索了比较久，原始session我截不到开始的内容了，只能用Claude Code History Viewer这个工具贴历史记录。
过程中Claude Code实际上会触发dynamic workflow,然后自动写提示词执行。
参看我上一个帖子的翻译《如何做研究》
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Ralph 作者分享的一个 GLM-5.2 使用技巧：
他发现 GLM 这类模型有个特点——提示词写得越充分，它表现越惊艳；反之，提示信息不足时效果就比较一般。而 Opus / Fable 则相反，即便提示信息残缺，也能"脑补"着把任务漂亮地完成。
所以他的建议是：先用 Gemini 这类擅长写提示词的模型，帮你打磨出一份足够详尽的提示词，再交给 GLM-5.2 去执行。两者分工，效果会好很多。
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alright it seems people are losing their shit about zai glm being good.
it’s been a not to open secret that the best hyper token burning engineers for last six months have been doing statsarb in this window of opportunity whilst western companies have been locking in with either openai or anthropic.
the glm models are really fantastic but they are like an autistic german. black and white thinking and high precision.
whereas opus/fable are great for painting colours/figuring out with gaps of meaning when under specification of prompts.
here’s how you should be using it.
use another model (ie gemini) which excels at painting to create the prompts used for generation the prompt which is then put into glm.
for those similar with Amp’s oracle pattern. it’s that. register another model in as a tool within GLM itself for quality of living benefits.
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推荐一家叫模思的中国公司的开源声音克隆仓库：
MOSS-TTS
你朗读一段文字，它克隆你的声音，然后就可以用你的声音朗读任意文本，查看帖子详情看我实战如何使用，效果很好，可以以假乱真。
模型下载：
实战过程：
1. 在codex里输入如下提示词帮我安装和运行：
```
read 在我本地安装和运行
```
2. code开始下载模型，但是非常慢，需要提示它用aria2来下载
3. 下载完毕后，让它给出如何克隆我的声音的步骤，按照步骤操作
4. 克隆声音后，让它根据我的声音生成朗读李白的《静夜思》的音频文件
我听了下效果非常好！非常像我的声音！
关注我，永远有实战，而不是简单转发！！
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🤗 MOSS-TTS-Local Transformer v1.5 is now open source.
Built with a pure autoregressive Audio Tokenizer + LLM paradigm:
>MOSS-Audio-Tokenizer-v2, 2B params
>Qwen3-4B backbone
>Native 48 kHz stereo audio
>Streaming output with theoretical sub-100 ms TTFT
>Zero-shot voice cloning
>Inline [pause] control
>🇺🇸 🇯🇵 🇰🇷 31 language synthesis
>SGLang-Omni Day0 support 🎉 @sgl_project @lmsysorg
Designed for voice agents, digital humans, game NPCs, audiobooks, and real-time speech generation.
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