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#AI 编程# ![[无辜呆]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_96.4fb9d71.png)
1个月不到烧了100亿token，AI开发还是太费token了。
目前是使用两个opencode go账号轮换，每个每月10美元，算下来能以20美元的成本用到120美元的额度，比新出的go plus套餐（40刀）还省一半。
坐等ds出v5了。
![[无辜呆]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_96.4fb9d71.png)
1个月不到烧了100亿token，AI开发还是太费token了。目前是使用两个opencode go账号轮换，每个每月10美元，算下来能以20美元的成本用到120美元的额度，比新出的go plus套餐（40刀）还省一半。
坐等ds出v5了。
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#AI 编程# 用了段时间的minimax m3之后，还是回归了deepseek v4 flash，m3真的一坨，智力水平太低了，达不到AI编程的最低性能下限。
感觉模型的智力还是很重要的，至少不能比ds差才行。
这段时间又AI coding了一个组件库，实现起来还是很快。说真的，AI时代真的是想要啥就自己用AI写。如果是没维护了的旧项目，也可以直接fork之后再改，最近也是把一个等了两年都没实现的功能加了上去，没想到最后是自己用AI实现的。
近期也是看到了GPT6解出千禧年难题的事情了，感觉以后人类真的可以洗洗睡了，AI的智力已经彻底超越人类了。以后只有那些搞砸了会坐牢的职业才会由人类担任（比如会计），其他的，只要面向电脑办公的职业，都会被AI淘汰。所以以后还是早睡早起，锻炼好身体，活的久一点，就能看到AI更大的进步了。
用了段时间的minimax m3之后，还是回归了deepseek v4 flash，m3真的一坨，智力水平太低了，达不到AI编程的最低性能下限。感觉模型的智力还是很重要的，至少不能比ds差才行。
这段时间又AI coding了一个组件库，实现起来还是很快。说真的，AI时代真的是想要啥就自己用AI写。如果是没维护了的旧项目，也可以直接fork之后再改，最近也是把一个等了两年都没实现的功能加了上去，没想到最后是自己用AI实现的。
近期也是看到了GPT6解出千禧年难题的事情了，感觉以后人类真的可以洗洗睡了，AI的智力已经彻底超越人类了。以后只有那些搞砸了会坐牢的职业才会由人类担任（比如会计），其他的，只要面向电脑办公的职业，都会被AI淘汰。所以以后还是早睡早起，锻炼好身体，活的久一点，就能看到AI更大的进步了。
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#作品讨论：草梅 Auth#
草梅 Auth 是一个基于 Nuxt 3 全栈框架的现代化统一登录平台。支持 OAuth2.0 协议，集成邮箱、用户名、手机号、验证码、社交媒体等多种登录注册方式。
演示站点:
auth-demo.cmyr.dev
源码地址：auth.cmyr.dev
草梅 Auth 是一个基于 Nuxt 3 全栈框架的现代化统一登录平台。支持 OAuth2.0 协议，集成邮箱、用户名、手机号、验证码、社交媒体等多种登录注册方式。
演示站点:
auth-demo.cmyr.dev源码地址：
auth.cmyr.dev
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#作品讨论：墨梅博客# 墨梅博客
墨梅博客是一个AI 驱动、原生国际化的 AI 博客平台。
演示站点:demo.momei.app
源码地址：github.com
实际上VibeCoding并不意味着完全放手，反而要经常实时反馈，实时调整，必要的时候还要看源码。
AI写代码很容易，但写出可长期维护的代码并不容易，依旧需要时间积累。
墨梅博客是一个AI 驱动、原生国际化的 AI 博客平台。
演示站点:
demo.momei.app源码地址：
github.com实际上VibeCoding并不意味着完全放手，反而要经常实时反馈，实时调整，必要的时候还要看源码。
AI写代码很容易，但写出可长期维护的代码并不容易，依旧需要时间积累。
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#AI 编程# OpenCode Go 比我想的还要恶心啊，我一直以为是按60美元的额度来算套餐可用量的，结果发现是按照单个模型使用率来算的，怎么是百分比直接累加啊？这意味着一个模型配额用完了就不能再用了，也太恶心了吧？
实际上只用了大概$32.9，但直接不能再用了。
OpenCode Go 比我想的还要恶心啊，我一直以为是按60美元的额度来算套餐可用量的，结果发现是按照单个模型使用率来算的，怎么是百分比直接累加啊？这意味着一个模型配额用完了就不能再用了，也太恶心了吧？实际上只用了大概$32.9，但直接不能再用了。
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OpenChamber可以远程连接本地的OpenCode，在手机上跟电脑上的AI对话，实现真正的vibecoding，随时随地AI编程（至少不用拿个笔记本了）
不推荐happy code的原因是happy code会在commit中强行注入它们自己作为协作者（还有它们的链接），比较恶心。
最近发现在wsl下面开发比直接在Windows上开发要快很多，尤其是nuxt，Windows上面的构建速度一坨，开发服务也启动的很慢，在Linux下正常。
考虑到AI也更擅长调用Linux下的工具，所以使用Linux环境是有利于AI开发的
#AI 编程#
不推荐happy code的原因是happy code会在commit中强行注入它们自己作为协作者（还有它们的链接），比较恶心。
最近发现在wsl下面开发比直接在Windows上开发要快很多，尤其是nuxt，Windows上面的构建速度一坨，开发服务也启动的很慢，在Linux下正常。
考虑到AI也更擅长调用Linux下的工具，所以使用Linux环境是有利于AI开发的
#AI 编程#
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#AI 编程#
孩子们，我真的要瘫坐了，感觉像是被核爆了一样。
拿deepseek-v4-pro max配合deepseek-harness，使用dsh-anchored-standard预设，跑了一个小时之后的结果。
虽然只是个半成品，还有很多bug，但已经能看出效果了，可以说非常离谱。
试了下也真的能玩，只是还有点贴图问题。
我看了下，都是在一个html里面实现的，所以后续很难修改。
如果按照正经的软件开发来分组件、分功能来开发的话，应该能做出不错的效果。
孩子们，我真的要瘫坐了，感觉像是被核爆了一样。
拿deepseek-v4-pro max配合deepseek-harness，使用dsh-anchored-standard预设，跑了一个小时之后的结果。
虽然只是个半成品，还有很多bug，但已经能看出效果了，可以说非常离谱。
试了下也真的能玩，只是还有点贴图问题。
我看了下，都是在一个html里面实现的，所以后续很难修改。
如果按照正经的软件开发来分组件、分功能来开发的话，应该能做出不错的效果。
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#AI 编程#
拿opencode最近一个月的实际用量汇总了一下，结论是，glm-5.2的价格是deepseek-v4-flash的100倍，但是不可能提供100倍的效果。
所以我还是玩命蹬deepseek-v4-flash好了，在涨价之前能多蹬一会儿是一会儿。
拿opencode最近一个月的实际用量汇总了一下，结论是，glm-5.2的价格是deepseek-v4-flash的100倍，但是不可能提供100倍的效果。
所以我还是玩命蹬deepseek-v4-flash好了，在涨价之前能多蹬一会儿是一会儿。
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#AI 编程#
从某种程度上讲，DeepSeek就是闭源大模型的斩杀线，可以说性能没有DeepSeek高的AI大模型全部会被斩杀。
DeepSeek从爆火之初就不是主打性能有多高的，而是在够用的前提下成本足够低，因此即便和第一梯队有所差距，也还是很好用，毕竟这个价钱要啥自行车。
目前也就A家和O家这俩能跑的过DeepSeek了，国内的其他AI厂商虽然偶尔有优势，但也很快会被追平。比如说最近大幅涨价加上砍套餐内容的GLM，原本的旗舰模型GLM 5.2直接被追平了。
不是说DeepSeek-V4-Flash-0731就一定要比GLM 5.2性能好多少，只要能追平，或者说没有太大差距，GLM 5.2就直接要寄了。
接下来还是再看一波DeepSeek-V4-Pro 正式版，按照Flash是Pro 的80%性能推算，Pro应该还能有个25%左右的性能提升，那就真的很离谱了。
从某种程度上讲，DeepSeek就是闭源大模型的斩杀线，可以说性能没有DeepSeek高的AI大模型全部会被斩杀。
DeepSeek从爆火之初就不是主打性能有多高的，而是在够用的前提下成本足够低，因此即便和第一梯队有所差距，也还是很好用，毕竟这个价钱要啥自行车。
目前也就A家和O家这俩能跑的过DeepSeek了，国内的其他AI厂商虽然偶尔有优势，但也很快会被追平。比如说最近大幅涨价加上砍套餐内容的GLM，原本的旗舰模型GLM 5.2直接被追平了。
不是说DeepSeek-V4-Flash-0731就一定要比GLM 5.2性能好多少，只要能追平，或者说没有太大差距，GLM 5.2就直接要寄了。
接下来还是再看一波DeepSeek-V4-Pro 正式版，按照Flash是Pro 的80%性能推算，Pro应该还能有个25%左右的性能提升，那就真的很离谱了。
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#AI 编程# copilot改了计费方式后，公司现在是三天两头被limit。
为什么呢？因为组织上是有一个总账的，所以即便个人还有额度，整个组织的额度被用完之后也会被限制。
所以之前说的涨价37倍也仅仅是针对个人，对公司也是成立的。
最近发现deepseek-v4-pro的正确用法是控制上下文长度，最好不要超过50%，感觉降智了就新开一个session。
虽然丢了一些缓存，增加了一点成本，但整体的效果比一直在一个session里面硬用缓存要好一些。
copilot改了计费方式后，公司现在是三天两头被limit。为什么呢？因为组织上是有一个总账的，所以即便个人还有额度，整个组织的额度被用完之后也会被限制。
所以之前说的涨价37倍也仅仅是针对个人，对公司也是成立的。
最近发现deepseek-v4-pro的正确用法是控制上下文长度，最好不要超过50%，感觉降智了就新开一个session。
虽然丢了一些缓存，增加了一点成本，但整体的效果比一直在一个session里面硬用缓存要好一些。
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