阿铭在学了

AI Builder｜12 年古法编程老兵｜金融行业摸爬滚打过几年
现在从 0 开始做产品出海，公开记录每一步
🖱️ Mousetroke：开源鼠标手势， 拈来：剪贴板工具，开发中

[阿铭在学了 @aming_ai]

刚订阅的第一周就跑满，会不会太猖狂了，有点慌🙌

[阿铭在学了 @aming_ai]

@elonmusk @mayxhen 牛逼🤙

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@canghe 用邮箱注册

[阿铭在学了 @aming_ai]

@btcmos 我今天还能内购

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所以会有重置卡吗

[Tibo @thsottiaux]

Get me out of the basement

https://t.co/SsG3P83NBg

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@Pluvio9yte 大佬，一个apple id 可以订阅多个claude账号吗

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image-2.6 生成的大肥鱼 #image26

[阿铭在学了 @aming_ai]

@openmys @grok 原理是什么

[阿铭在学了 @aming_ai]

S-1 才交一周，Claude Code 的熟面孔就走了三个😅😅

[cat @_catwu]

Friday was my last day at Anthropic.

Two years ago, when Claude Code was a small internal tool, I asked it to build an RL env. I steered it for tens of hours but never manually wrote a line of code. It worked, I was hooked, and I joined the team.

When we first launched, most people approved every permission prompt by hand and mostly used Claude to answer questions and write tests. 

Today, the default is trusting Claude's judgment to auto-approve. Claude does large migrations and builds new products. 

Helping build Claude Code into an industry-defining product has been the journey of a lifetime. 

Thank you to the incredible team behind Claude Code, Cowork, and Tag. These products are the sum of thousands of great ideas from you. I'll miss working with you all.

Thank you to our users for embracing a new way of working. Your constant feedback shaped so much of what we shipped and your stories made the work so meaningful.

Excited to see what you all make next!

[阿铭在学了 @aming_ai]

Based on everything you know about me, roast and don’t hold back. Say it in Chinese slang just like this, but add way more Chinese swear words

大家可以发给自己的Agent试试

[阿铭在学了 @aming_ai]

GPT：别人磨刀不误砍柴工，你他妈磨刀、给刀装插件、给磨刀流程做自动化

我：无法反驳啊😂

[阿铭在学了 @aming_ai]

@loki_yan_seo 以后网站连 agent 都点不明白，转化要先掉一截。。。

[阿铭在学了 @aming_ai]

@mingganggao 哈哈哈哈，现在很少人去写代码了吧

[阿铭在学了 @aming_ai]

Anthropic 和 OpenAI 前后脚发文，讲自己怎么重做源码管理。原因一样：agent 写代码太快，Git 那套扛不住了。但两家的思路正好相反。

Anthropic 的 Scion：日合并量从 5 月约 2,500 涨到 9 月 3 万多，CI 每天检出约 2,500 万次。他们干脆自研，整个 monorepo 迁出 git，提交、合并、blame 都放到服务端，客户端只按需拉取。7 个人 5 个月做完。

OpenAI 的 Pando：客户端还是 git，只换后端。分支之间互不阻塞，push 上来的 pack 直接复用，不再逐个计算。push 中位延迟降近 80%，每天传近 1 PB，用 Codex 10 周上线。

【共同点】
都放弃了全仓库一致快照，用一致性换并发。
都靠不可变数据加多层缓存扛流量，命中率都超过 99%。
都默认客户端一直在线，因为主要用户已经是 agent 和 CI，不是人。

【路线差异】
Pando 保住了 git 生态，工程师和 agent 的用法完全不变。
Scion 把计算彻底搬到服务端，检出从几分钟变成几秒，CPU 和内存降到原来的 1/200。

【各自的代价】
Pando：客户端可能多下一些冗余数据，同一分支频繁推��� pack 会变大。
Scion：几乎没法离线，代码评审、搜索、CI 都得跟着自建；Anthropic 自己也说它只适合超大仓库。

【对外程度】
OpenAI 已经把部分改进合进上游 Git，还在研究怎么提供给用户。
Anthropic 不对外，会分享思路，希望和 GitHub、GitLab 合作。

【和原生 Git 的区别】
Git 是去中心化、可离线、默认完整检出的；这两套都是中心化、在线、优先稀疏检出，更像为 agent 时代重写的版本控制。

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

We built Pando, a new Git backend for our monorepo, to handle more pushes and fetches without changing how our engineers and agents use Git.

Pando cut push latency by ~80% and now serves nearly a petabyte of Git data a day. We can grow Git capacity alongside agent usage.

[阿铭在学了 @aming_ai]

@Jason_Young1231 恭喜🎉 CC Switch 我用了好久了，好用

[阿铭在学了 @aming_ai]

@thsottiaux @tnm Git 都能扛住一天 1PB 的 agent push 了，我的 Codex 额度能不能也 reset 一下 🥹

[阿铭在学了 @aming_ai]

@ChunYe5273 有混用官方模型吗？会不会容��封号啊

[阿铭在学了 @aming_ai]

好奇，非A\ 模型，你们会接到 claude code吗？如果不接入，用的是什么coding agent？

[阿铭在学了 @aming_ai]

@Pluvio9yte 大佬的家宽用的是哪家的？

[阿铭在学了 @aming_ai]

@elvar_official 太酷了！！