在 Codex 中安装 Jev 判断模型实测，Agent 决策比 LLM 快 40-200 倍，便宜 40-400 倍，输出 Token 免费

从 config.toml、角色 TOML 和 AGENTS.md 三层入手，配置 Codex 自定义 Agent 的固定与动态模型，讲清模型优先级、验证方法和常见排错。

更高 → 看到用户、产品和团队；更深 → 看到数据、模型、系统和质量边界。 现在已经完全不缺“把功能写完”的人，稀缺的是能“用 AI 把不确定性变成高回报”的人。 这条路你不走，其他人一样会走

开篇 遇到线上报错时，很多人的第一反应是把错误信息复制给 AI： 有时 AI 会马上给出一个看起来合理的答案： 这些建议不一定错。 但它们通常没有真正回答你的问题： 问题发生在哪个请求或任务中？ 哪个

AI 已经进化到连Next Level 了，把语言进化掉了。传统的生成式大语言模型擅长文本对话与非结构化创作，但在企业软件架构中，绝大多数自动化链路需要的并非连续生成的字符串，而是确定、类型安全且带有

最近在 Agent 和模型应用圈里，开始有人讨论一个叫 Jev 的模型。它有时也会被写成 “JEV”，但 TypeSafe AI 官方使用的名称是 Jev。 第一次看到它，很容易产生几个疑问： 这是不

携程员工爆料4年月薪3万没涨薪但满足，14道Coding Agent面试题全解：Prompt组装、上下文三层压缩、Tool与Skill区别、多Agent编排、Plan设计，附源码级回答。

这是掘金为 AI 时代的开发者们打造的一个专属作品展示空间。为了庆祝新板块上线，我们准备了一场 「Vibe作品广场首发挑战」 活动，发布作品就有机会赢取丰厚实物奖品

开篇 上一篇文章，我们讨论了 AI 生成的代码最容易在哪些地方埋坑。 但只知道风险还不够。 真正进入开发流程时，我们还需要一套可以重复使用的审查方法： 很多人会直接把代码丢给 AI，然后问一句

最近，GLM 5.2 接连刷屏，国产模型又热闹起来了。 加上 DeepSeek V4、MiniMax M3，还有阶跃星辰的 Step-3.7-Flash，国产大模型这一波可以说是你追我赶，热度一下子又

在 2026 年 9 月上旬全面暂停 200 美元档位的新增订购之后，OpenAI 针对 ChatGPT Pro 20X 启动了动态容量管理方案。

国产最贵、速度还慢，凭什么还是国产之光？Kimi K3 前端能力全球第一梯队，长任务处理稳，还是开源模型，这次是真敢跟顶尖闭源模型掰手腕了。

开篇 AI 生成的代码，最危险的地方是什么？ 很多人会回答： 这些问题当然存在。 但它们通常比较容易被发现。编译器、类型检查、单元测试和本地启动，都有机会把它们暴露出来。 真正麻烦的是另一类问题

你好，我是 Guide。先算一笔账：**ChatGPT Plus 套餐 $20/月，现在可以直接用 GPT-5.5**。Claude Opus 4.6/4.7 呢？Pro 套餐同样是$20/月。 相同

三份榜单三个第一，GPT-6 Astra 登顶前三天还不在 LMArena 前 20。榜单是声望指标不是选型指标，开发者该读的是分项、成本、可得性三列。

大模型很聪明，但它通常不知道企业内部文档，也不知道刚刚更新的业务规则。 如果直接问模型： 模型可能根据训练数据猜一个答案，也可能一本正经地编错。 RAG（Retrieval-Augmented Gen

唐杰披露智谱首个 RSI 工程化实践，10 万张国产芯片上两周吞吐提升 3 倍，AI 自己改进自己第一次有了生产数字。

龙虾漏洞太多...我准备换成企业级、更安全、自由度超高、含阿里生态的悟空,因为悟空有OpenClaw几乎所有的能力，自由度也非常高（可以自定义模型，自定义Skills、MCP）而且更安全，更易用。

开篇 接手一个陌生项目时，你通常会先做什么？ 很多开发者的第一反应是： 这种方式偶尔也能完成任务。 但如果项目比较大，或者需求涉及多个模块，直接搜索关键词很容易遇到这些问题： 找到的是 DTO、测试桩