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雨哥向前冲 (@xiangxiang103)

@xiangxiang103
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Opus 5.5 是真香,Claude 号是真难养啊!兄弟们!!! 国庆第一天,我时间线上刷到的全是 Claude 封号:用了两年的老号说没就没,最高档订阅说封就封,连写防封教程的博主自己都中招了😂 偏偏这周 Codex 200 刀套餐同价降配,一堆人正准备转 Claude。 我前几天用云电脑注册的一个号,22 分钟就没了。 折腾了这么久,网上那些防封玄学我全扔了,只留真管用的 4 条claude防封指南: 一、真正管用的 4 条 1、固定,比"纯净"重要 设备和出口 IP 固定,比花钱买家宽有用。一个 VPN 里天天切节点,IP 照样在变。 2、一个号一个环境 被封过的浏览器别再登新号。顺手去 Settings → Account 看一眼 Active sessions,陌生登录先踢掉。 3、别上来就开 Max 新号 + 新卡 + 直接 20x,是风控眼里最显眼的样本。Free 用一阵,再 Pro,不够了再升 Max。 4、用量别天天顶格 新号开了 200 刀当天就用满,最容易出事。每周留点余量。 彩蛋:一个最玄的说法,信不信由你 Claude 会给账号算"价值":天天写代码、写文案的号最容易被封,常问前沿研究、数学、论文的号很少出事。 照这个说法,新号第一件事该是拿公开行业报告去问它,把自己养成"研究员号"。没法验证,但你的对话越有训练价值,它越舍不得封你,好像也说得通。 二、这 3 笔钱可以省 · 家宽 IP:大厂程序员走公司机房 IP 照样天天用。关键是稳定,不是标签。 · 时区、中文输入法:别折腾,影响没传得那么大。 · 老谷歌号:没依据,谷歌不会把账号年龄告诉 Anthropic。 付款也别乱选:官网刷卡被封不退款,App Store 至少能找苹果兜底。细节在付款篇。 三、你是不是非得自己养号? · 每天重度写代码、能把 Max 用满的:老老实实养官方号,订阅给的额度按量买不到。 · 偶尔用 Opus 5.5 干难活、怕封、团队要一起用的:走按量就行。 按量这块,我现在放在 Agent Space: Opus 5.5 是官方 API 价的一半(每百万 token $2/$10,官方 $4/$20),云端选 Claude Code 就能跑,不用注册 Claude 号。 注册就送 $1 体验额度,不用先充钱,拿 Opus 5.5 跑个小任务试试手感再说。 Codex 也在这,独立账号月付是官网的 5 折,年付 4.5 折。今天丢了一句话给它,几分钟做出配图里这个账单计算器。 最让我惦记的是:官网 Claude Code 订阅拼团那栏,已经挂上"即将上线"。 Codex 能打到 4.5 折,Claude 要是也照这个路子来…… Max 不用养号、不怕封、价格还砍一半多,那上面的防封攻略我可能白写了😂 上线那天我第一时间去测,想蹲的先关注。 Claude 系列前两篇: 网络篇: 付款篇: Agent Space 首购链接(多送 10% 额度):
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Codex 的 200 刀套餐同价降配,这两天身边不少人在准备转 Claude。 但转之前,先看完这条,别钱刚付完号就没了。 这几天刷到最多的 Claude 惨案: Free 号用了一个月,啥事没有。 一充 Pro,半天就没了,钱也不退。 先说结论:付款前多花 3 分钟,能决定你被封时是亏 20 刀还是 0 刀。 去翻了 Anthropic 的用户条款,有两句话一定要看: · 因违规被封,官网买的订阅不退款 · 通过 App Store 等应用商店买的,退款按商店规则走 也就是说,同样是被封,付款渠道不同,结局完全不一样。 一、付款渠道怎么选 官网刷卡 最便宜,但卡的发行国家、账单地址要和你平时用 Claude 的地区对得上。 虚拟卡、U 卡翻车的反馈最多。 被封了基本别指望退款。 App Store 订阅 价格一般比官网高,Max 档差得更多。 好处是被封后可以去 申请退款,由苹果审核。 不是百分百能退,但至少有个申请的地方。 新手第一次开,我更推荐这条。 Google Play 订阅 安卓用户也能走,但要注意: Google 只管付款后 48 小时内的退款申请,超过 48 小时就让你去找 Anthropic,而 Anthropic 违规被封不退款。 同样是应用商店,Google Play 的退款兜底比苹果弱很多。 官方礼品订阅 不用绑卡,到期不自动续费。 只从官方渠道买,第一次别一口气囤好几个月。 低价代充、共享号 便宜是真便宜,出事了没有任何人能帮你。 二、付款时机 别注册完马上开 Max。 先用 Free 跑几天,再开 Pro,稳定一段时间再往上加。 从 Codex 转过来的朋友尤其注意:别因为习惯了 200 刀档,上来就直接开 Max 20x。 新号 + 陌生卡 + 直接最高档,在风控眼里就是最显眼的那一类。 三、付之前最后检查一遍 IP 所在国家、卡的发行国家、账单地址、系统时区和语言,四样最好是同一个国家。 四、万一真被封了 · 先走官方申诉,在 Trust & Safety 支持页面提交 · App Store 订阅的,马上去苹果申请退款 · Google Play 订阅的,看看是否还在 48 小时内,在就赶紧申请 · 官网订阅的,记得确认已经停止续费 网络环境决定号能活多久,付款方式决定号没了你亏多少。 两件事都做好,才算真的开始用 Claude。 上一篇讲了本地网络自查,这篇是付款篇,建议一起收藏。
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好家伙,Muse 这台云电脑被玩出花了! 刚才发现它的出口是干净的美国家宽,拿去注册 Claude、甲骨文、AWS、谷歌云,四个全过!!! 其实它还有更实用的玩法。 Meta 给每个人配了一台 24 小时不关机的云电脑,带浏览器和终端。 1、定时任务 每天早上自动扒 AI 资讯,顺手写好小红书文案。你睡觉,它上班。 2、WhatsApp 派活 不用开 App,发一句话它就在云端开干,干完回你消息。 3、一句话做小工具 记账表、持仓追踪、行程单,Excel、PDF、网页直接出,还能分享给朋友。 羊毛:注册后 48 小时内,进 Settings 填邀请码,双方各得 10 亿 tokens,不过期。 评论区放码,已经注册的把码贴出来,新来的随便挑一个填👇
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给大家录制了DeepSeek v4 flash-0731版本快速接入Codex三种方式 记得先把CCSwitch和Codex++升级到最新版本 1、只用 DeepSeek,不想折腾 → 官方脚本,一条命令 2、要在 ChatGPT 订阅和 DeepSeek 之间来回切 → CC Switch 3、主要用桌面端,还想解锁插件 → Codex++
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B站一兄弟做的赛博女友,太有感觉了! 纯本地运行的 AI 女友,不联网,不用 API key。 VAD:Silero VAD v5 STT:Whisper LLM:本地 llama.cpp TTS:Qwen3-TTS 四个模型全部塞进 15G 显存,且可自由热切换。 基于开源项目 speech-to-speech 改造。 我的codex啥时候能这样?😂
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刚发现一个神站!🚀 里面全是高端AI网站提示词,复制粘贴给你的AI就能秒出带动画的超美落地页、SaaS、作品集…… 几分钟做出以前要花几天做的效果,太香了!
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卧槽,Anthropic 这次真的翻大车了。 有人在 Claude Code 的二进制里挖出了隐藏代码——专门检测你是不是中国用户、或者代理走了中国。不是普通遥测,是故意混淆、发行说明不写、用户完全不知情的那种。 过程很骚: - 检测到你在用代理 → 检查时区(上海/乌鲁木齐) - 检查代理 URL 是不是指向中国域名或 AI 实验室 - 命中之后,偷偷改掉 system prompt 里的字符:把日期格式换掉、把撇号换成别的 Unicode 同形异码字 - 这些改动肉眼根本看不出来,但 Anthropic 后端可以对得上 说穿了就是:它在你的 prompt 里藏了一组只有他们自己能解的水印。 从 v2.1.91(今年4月2号)就有了,代码做了 XOR 加密、函数名压成一坨,strings 根本扫不出来。 Anthropic 要防什么大家都懂:防套 API 卖翻墙服务、防国内实验室蒸馏模型。但问题是——你是做开发工具的,用户给你文件系统权限、给你 Shell,你背地里搞这一手? 最寒心的是:没有任何文档、没有任何声明。 今天它能偷偷改 prompt 水印你,明天呢?后天呢?一个运行在你本地的编码 Agent,你永远不知道它到底还在上面藏了什么。 源码三月份就因为 npm 泄露过一次,六十万行被人翻了个底朝天。这才过多久,又来一桩。 开发者工具的底线就三个字:别背刺。 信任建起来要几年,毁掉只需要你一次不打招呼的骚操作。这事已经在 X 和 Reddit 炸了,我不信 Anthropic 能装死到底。 原帖链接:
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收到DeepSeek 邮件了,7月发布正式版,价格好像翻倍了,性能提上来,多模态搞定,涨点价也不是大事,期待7月的正式版!
土区,美区,国区,一起搞定更新下载的小技巧,再也不用来回切换账号了! 1. 打开 iPhone 设置 → 找到【备忘录】 2. 点【账户】→【添加账户】 3. 选择 iCloud,登录你的土区/美区外区Apple ID,完成双重验证,把这台手机标记为受信任设备。 4. 登录成功后,可以直接关闭备忘录同步开关,只保留这条账号的设备信任记录,不会同步任何文字资料。
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才知道一个离谱小技巧。 把外区 Apple ID 添加到“设置-备忘录”里, 之后更新软件可以直接更新。 不用去 App Store 来回切账号。
DeepSeek 现在明显在all in 冲刺,想用最快的速度把自己从一家“有潜力”的中国AI实验室,变成全球第一梯队的玩家。 他们这次公开喊出“所有部门至少翻倍”,本质上是在对整个行业和资本市场释放一个强烈信号:我们已经拿到足够多的钱,接下来要不惜代价抢人、扩规模、拼速度。核心目标很可能是在2026年底到2027年上半年,拿出真正能跟GPT,Claude 正面硬刚的顶级模型,甚至在某些开源或性价比维度直接领先! DeepSeek 加油,国产模型加油!
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好消息是Fable 5回归了,坏消息是只能美国人用,还得提交各种证明😂
Codex录制技能完整版讲解来了! 在 Mac 上把一个流程正常做一遍,它在旁边看着你的每一步,自动打包成一个能复用的 Skill。 以后只改变化的参数(换个文件、换个名字),它照着复现。 重复性的活,演示一遍就能交出去。
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根据 @cellinlab 大佬的Codex无限画布思路实战了一把,发现确实可行啊,直接用内置浏览器可以把在线画布网站当成codex的无限画布使用,给图片生成修改建议以后,codex直接可以读取建议进行修改,大家也来试一试吧!
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国产DeepSeek-gui项目KUN直接上线了loop功能,带大家尝鲜一览!小作坊下料就是猛,希望能做的越来越好!
OpenAI Codex 的开发者 Guinness Chen 最近发了一条推,兴奋地宣布了 Codex 的一个超级实用新功能——线程无缝迁移(Thread Migration)。 简单说,现在你可以在笔记本电脑上用 Codex 写代码、调试、跑任务。工作到一半要出门,或者笔记本性能不够了,你只要告诉 Codex:“帮我把当前会话移到远程服务器去。” Codex 就会自动把整个工作线程(包括代码、Git 状态、所有未提交的改动、甚至正在跑的进程)打包好,干净利落地搬到远程主机上继续运行。你完全不用手动拷贝文件、配置环境、git push/pull 这些麻烦事。 等你回家或者想换回本地时,再让 Codex 把线程“接回来”就行了,状态完全保持一致。 视频演示里能看到:Codex 自己创建独立的工作目录、复制文件、同步 Git、验证环境,整个过程几乎全自动,像有个 invisible 的 AI 助理在帮你搬家一样顺滑。 这个功能对经常在本地和服务器之间切换、或者通勤路上还想让代码继续跑的人来说,简直太香了。基本把远程开发的割裂感给抹平了。
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Codex can now hand off threads between local and remote hosts. Start work on your laptop, send it to a remote box before you close the lid, bring it back later. And yes, Codex can orchestrate the handoff for you.
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Codex最新的录制技能开启方法给大家更新一版,大家赶紧去体验一下! 打开 Plugins → + → Record a skill,亲自操作一遍,Codex 就能把流程保存为可重复执行的 Skill。 需满足:macOS、Codex 26.616+、启用 Computer Use,并获得功能灰度。 优势:不用写代码,演示一次即可自动化重复工作,还支持更换文件、日期等参数复用。
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AI 能通过律师资格考、能写代码、能画画—— 却学不会一件三岁小孩都懂的事:冰淇淋,不会让人溺水。 解释一下这句话。统计学里有个著名现象:冰淇淋卖得越多,溺水的人越多,两条曲线高度相关。但你不会去关掉冰淇淋店救人——真正的原因是「夏天到了」:天热既让人买冰淇淋,也让人下水。冰淇淋和溺水之间只有相关,没有因果。 而今天几乎所有大模型,干的就是「看到冰淇淋销量就预测溺水」这件事。 数据里一起出现的,它就当成有关系。在文本、图像里,这套「拟合相关性」的打法所向披靡——因为互联网数据足够多,把所有模式背下来就够用了。 可一进物理世界,它立刻露馅。看几个你天天能遇到的场景: 🧹 扫地机器人:学会绕开你家那块黑色地毯,你一换新地毯,它要么撞上去、要么把地毯边当「悬崖」死活不过——它记住的是「这块特定的黑」,不是「什么是障碍」。 🚗 自动驾驶:见过千万张「白天的行人」,半夜遇到一个穿反光衣、姿势奇怪的环卫工就识别失败。它学的是「行人长什么样」,不是「一个有质量、会移动、撞上去会出事的物体」。 🤖 机械臂:在 2cm 高的桌上抓杯子练到完美,桌子升高 2cm 直接 fail。因为它背的是「这套画面对应这套动作」,根本不懂「重力、重心、接触点」这些因果规律。 共同病根都一样:它们学的是「看起来像」,不是「为什么会这样」。 相关性能让 AI 在见过的世界里表现惊艳,却永远给不了泛化——而真实世界,处处都是没见过的情况。 人类恰恰相反。三岁小孩不用摔一万个杯子,就知道「推到桌边会掉」。他建的是一个因果模型:边缘 + 重力 = 掉落。换个杯子、换张桌子、换个国家,照样成立。这种「一次理解、处处泛化」的能力,才是智能的本质,也是当下 AI 最缺的那块。 所以我把这件事看成 AI 的第四代范式: 第一代感知(CNN)、第二代生成(Transformer)、第三代涌现(大模型)——本质都在更高效地拟合相关; 第四代,要从「拟合相关」跨到「理解因果」。这不是把模型做大,而是把架构做对。 @huang_biwei 创立的 Aether,做的就是这件事:把因果推理变成物理世界模型的底层架构,让 AI 真正理解「改变什么会导致什么」,而不是把见过的画面背下来。这是全球第一个以因果为核心的物理智能「大脑」。 而且这条路不是临时起意。创始人 UCSD 助理教授,因果 AI 深耕 12 年,开源工具 Causal-Learn 作者,100+ 顶会论文,Apple Scholar——在所有人都去卷参数的年代,她把因果这条冷板凳坐穿了,刚好等到产业拐点。 一句话:这一波,我押范式,不押规模。 所以这次 Aether 官宣融资,我把它看成一个信号:押注「因果」的时代,开始了。 想了解更多因果世界模型信息:
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AI 能通过律师资格考、能写代码、能画画—— 却学不会一件三岁小孩都懂的事:冰淇淋,不会让人溺水。 解释一下这句话。统计学里有个著名现象:冰淇淋卖得越多,溺水的人越多,两条曲线高度相关。但你不会去关掉冰淇淋店救人——真正的原因是「夏天到了」:天热既让人买冰淇淋,也让人下水。冰淇淋和溺水之间只有相关,没有因果。 而今天几乎所有大模型,干的就是「看到冰淇淋销量就预测溺水」这件事。 数据里一起出现的,它就当成有关系。在文本、图像里,这套「拟合相关性」的打法所向披靡——因为互联网数据足够多,把所有模式背下来就够用了。 可一进物理世界,它立刻露馅。看几个你天天能遇到的场景: 🧹 扫地机器人:学会绕开你家那块黑色地毯,你一换新地毯,它要么撞上去、要么把地毯边当「悬崖」死活不过——它记住的是「这块特定的黑」,不是「什么是障碍」。 🚗 自动驾驶:见过千万张「白天的行人」,半夜遇到一个穿反光衣、姿势奇怪的环卫工就识别失败。它学的是「行人长什么样」,不是「一个有质量、会移动、撞上去会出事的物体」。 🤖 机械臂:在 2cm 高的桌上抓杯子练到完美,桌子升高 2cm 直接 fail。因为它背的是「这套画面对应这套动作」,根本不懂「重力、重心、接触点」这些因果规律。 共同病根都一样:它们学的是「看起来像」,不是「为什么会这样」。 相关性能让 AI 在见过的世界里表现惊艳,却永远给不了泛化——而真实世界,处处都是没见过的情况。 人类恰恰相反。三岁小孩不用摔一万个杯子,就知道「推到桌边会掉」。他建的是一个因果模型:边缘 + 重力 = 掉落。换个杯子、换张桌子、换个国家,照样成立。这种「一次理解、处处泛化」的能力,才是智能的本质,也是当下 AI 最缺的那块。 所以我把这件事看成 AI 的第四代范式: 第一代感知(CNN)、第二代生成(Transformer)、第三代涌现(大模型)——本质都在更高效地拟合相关; 第四代,要从「拟合相关」跨到「理解因果」。这不是把模型做大,而是把架构做对。 @huang_biwei 创立的 Aether,做的就是这件事:把因果推理变成物理世界模型的底层架构,让 AI 真正理解「改变什么会导致什么」,而不是把见过的画面背下来。这是全球第一个以因果为核心的物理智能「大脑」。 而且这条路不是临时起意。创始人 UCSD 助理教授,因果 AI 深耕 12 年,开源工具 Causal-Learn 作者,100+ 顶会论文,Apple Scholar——在所有人都去卷参数的年代,她把因果这条冷板凳坐穿了,刚好等到产业拐点。 一句话:这一波,我押范式,不押规模。 所以这次 Aether 官宣融资,我把它看成一个信号:押注「因果」的时代,开始了。 想了解更多因果世界模型信息:
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去他妈的windows ,赶紧告诉我第一个软件装什么?
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