iLegend

天天折腾各种 AI 工具，最关心怎么用得好又用得便宜。踩过的坑都发这儿。

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@xiaoeyu07886431 @0427SMtieshou @xiaolus12 你这笑话堪比ai

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@ai_funss 这有啥做不成的？年初自己都能搭，那会是有基础的人玩。现在放云端，无非是打通到了普通人而已。更何况 这种只是下一个业态而已，谁又一定能说赚钱？年初的 qclaw 风风火火的，到现在一样关闭

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@giadotai 暂时不可能，明年或许有戏，ds 和qwen 都在训练超大参数的模型

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@shengtang135754 8 刀？不是会员吗？老哥有钱

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现在不会有人中转站的 claude 还能连上吧😃😂😂😃😃买到宝了 #claude #中转站

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@theo 要的不是「去 AI 版」，是「能关掉的版」。
现在编辑器把 agent 做成默认常驻，关不掉、藏不深，想扫两眼 diff 得先过一遍它的推销。

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一个「从零学 AI」的仓库，今天涨了 1287 星，总数 6 万。
ai-engineering-from-scratch：523 节课、20 个阶段、约 342 小时，Python、TS、Rust、Julia 四种语言。
README 里那组数字更扎心——84% 的学生已经在用 AI 工具，只有 18% 觉得自己能拿它干活。
每节课都要交出一个能复用的东西：一个 prompt、一个 skill、一个 agent、一个 MCP server。
我的判断：star 涨得越快，越说明学校那套还没跟上。
#AI #开源 #学习

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World Labs 宣布加入 AMD，李飞飞那个做空间智能的公司。
公告里那句「要更贴近硬件」，比这条消息本身更值得读。
3D 世界模型吃的是显存和带宽，不是纯算法问题——谁有卡，谁定路线。
113 万浏览、4821 赞，硅谷今天在讨论这个。
我的判断：空间智能最后拼的还是推理成本，AMD 缺的正是这块生态。
#AMD #AI硬件 #世界模型

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一个数据库客户端，21668 星，装完 25 MB。
dbx，Rust 写的，一个界面接 100 多种库——MySQL、Postgres、Redis、MongoDB、DuckDB、ClickHouse 全在里面。
内置 AI 助手和 MCP Server，Claude Code 能直接挂上去查表。
同类里 DBeaver 光 JRE 就吃掉几百 MB。
我的判断：25 MB 才是真卖点，工具就该是这个体量，不该让用户替 UI 框架买单。
#开源 #数据库 #MCP

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向量库那套 RAG，一个 3.6 万星的项目说不必用。
PageIndex，一天涨 822 星，树索引加 LLM 自己推理着往下翻，不分块、不建向量库。
它的说法是「相似 ≠ 相关」——长报告里真正该被捞出来的那段，往往跟问题长得不像。
pip install 就能本地跑，用自己的 key，索引和检索都在本机。
我的判断：准确率是换来了，代价是每次查询都得让模型走一遍树，token 账单得自己扛。
#RAG #LLM #开源

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OpenAI 要把 Pro $200 重新开放了。
Tibo 自己说得很直白：新算法下，同样的钱能买到的 API 用量是旧 Pro 的两倍。
顺手还承诺不再塞 5 小时限制，本周 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 直接五折。
一条帖 798 万浏览、1.6 万赞，说明大家都在算同一笔账。
我的判断：订阅制的锚点一旦改成「按 API 单价折算」，就等于承认按量付费才是终局。
#OpenAI #GPT6 #订阅

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@GKev1n @whb0821 年初欢呼的模型，现在来看还不如qwen 3.8 27b

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@threeaus 你获得了内心的平静。我折腾一大圈下来，发现 ai 时代最赚钱的，是用 5090 挖矿，这个 5090 还是因为跑本地模型才买的

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@0427SMtieshou @xiaolus12 今天周二，允许越南起飞！

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我仔细研究了半天，才理解@tibo 说的是什么意思:
1. Pro 200 $ = 10x
2. Sol 和 Luna 消耗量降低让你用出 20x 的感觉
3. Astra 消耗不变, 等于原来的 1/4
#openai #chatgpt

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@wlzh 不是很明白，如果我有这些，哪个 ai 做不到？没 get 到点

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@Dexerto 四万磅沙子。盗贼对 AI 硬件的想象力，比这行的实际供给还足。
真按黑市价算，一车 H200 确实值得冒这个险——他们只是赌错了车。

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golive-skill，1054 星，专治 vibe coding 的最后一公里。
服务器、数据库、域名、邮箱、收款，全走你自己的账号，agent 自己配。
现在最尴尬的地方就在这：代码十分钟出来，上线卡三天。
思路对，但收款和域名这种真金白银的步骤，我不会让它全自动过。
#AI #Agent #开源

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ollaya，897 星，Rust 写的，定位是“决策模型界的 Ollama”。
本地拉 Laya、decider、NLI、GLiClass 这批判别模型，起一个兼容 API 直接用。
人人都在折腾本地跑生成模型，可日常真正高频的是分类、打标、判重这种小活。
拿 7B 生成模型干分类，等于开卡车送外卖——这类小模型本地跑，延迟和成本都掉一个量级。
#LLM #本地部署 #开源

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jevgrep，1518 星，做出来没几天。
用途一句话：用“这段代码是干嘛的”去找文件，不用记函数名。
coding agent 最烧 token 的一步从来不是写，是找——grep 打不准，就得把整个仓库喂进去。
把它挂进 Claude Code 当检索层，比再换个更强的模型划算。
#ClaudeCode #AI #开源