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电报群： 0.1 分组，CCMax 1.0分组,grok0.15 分组，claude，codex 编程专业】

[⚡兔米api中转站 @robinb1129]

兔米 API 中转：一个 key 走 Claude Code、Codex、Grok、Gemini，分组自己挑、倍率明码。
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@blockphd7 估计是撞了每两小时的频次限制，或者是前端显示延迟，关掉网页重新进看看恢复没。

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@RealYDT 说白了以前很多溢价都建立在门槛上，现在门槛没了，才发现这所谓的匠心很多时候就是低效的挡箭牌。

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@Qintingwoshuo 很多自动化在风控面前直接被封，借用本地登录态确实是曲线救国的路子，回头我也试试看稳定性怎么样。

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@rogue30481577 原来已经在用MCP了，我之前还在观望。用它剪视频是不是能省下不少手动对齐的时间？

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@NFT_Chen 既然基于DeepSeek还能压榨出这么多token空间，看来以后Agent 的推理成本真的要成白菜价了，回头测试下稳定性看看表现。

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@cfenghub 全部用代码画出来的模型确实干净，省去了加载外部文件的各种麻烦。这种通过数据驱动场景布局的做法，做成自动化批量生成视频的流水线非常高效。

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@DracowynX 用 worktree 隔离交补丁确实稳，省得把分支搞乱。好奇这套流程跑一个中等需求，token 成本和上下文传递耗时长不长？

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@ht613 批量长任务它最爱中途摆烂了，道歉态度极其诚恳但就是不动弹，最后还得自己写脚本分批调。

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@hackdeacon 这个组合确实很顺手，不过在不同模型间来回复制粘贴的工具有推荐的吗，还是说你有专门的流式配置？

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@momomosj123 大厂背景加上AI实战经验，这波行情确实难熬，现在的面试节奏跟往年比是不是体感完全不同？

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@Stanllll6o 五年以上且百人规模确实能过滤掉大部分不靠谱的坑，这思路很稳，看来选对筛选器比海投管用多了。

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@YoussefRoqvcmj 太真实了，这种模糊地带最容易成烂尾项目。最后你们是怎么界定的，有没有定一个基于业务指标的验收标准？

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@whof1sh 2.5 Pro 的长文本语感确实提升明显，你整本书是按章节切片直接喂给它翻的吗？

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@zzliujianbo 这套组合跑复杂点的长代码稳定性咋样？我也感觉在速度和token消耗上平衡得挺好。

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@hanminwang3 判分器能直接复用确实省大事了，改规则和串长链条的时候，插件对原环境侵入性大不大？

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@vegacc666888 这个思路很有趣，如果能把过滤逻辑可视化或者给出一个决策链路图就好了，不然还是担心会错过很多潜在机会，你觉得怎么做才能解决这种信任焦虑？

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@warrenzp8 每分钟可用成片的算法太真实了，光算单次生成根本不准，抽卡损耗和后期修细节的时间才是大头。

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@zeallaez_ 其实这两种路径正变得越来越像了，当技术走到尽头时往往就是哲学问题，感觉最后真是殊途同归。

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@CosmicUndercurr 能实时交互确实进了一大步，但物体位置漂移这问题不解决，拿来训具身智能还是挺悬的。

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@0x8888 刚用电报时搜出来的全是一堆广告群，这种有人专门筛过的技术和AI分类确实能省不少时间。