zonix

02 年程序员｜自由职业中
用 AI 做抖音内容和工具实验
记录选题、脚本、涨粉和翻车
身体重启过，效率不能再掉线

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@jiajiababys 低60-90
高90-140
这么看是完全正常的

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@lixinbao_X 我是真的受不了这个味道， 哈哈

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@duange6099 端哥多才多艺

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@Clara_J_0529 一个人很舒服啊看起来

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@tanzhengmc97 是的，行情不好，也是没办法的事，都难

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Codex Security开始参与漏洞验证、补丁生成和回归测试，说明安全Agent正在进入更实用的阶段
不过，扫描数量和修复数量都来自厂商披露，最终还得看误报率、补丁质量，以及人工审查能节省多少时间

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@mylifcc 这个还有讲究吗，我靠

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@berryxia 有那位了，想起来C语言的一本书，具体叫啥忘了😂

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@Nicebabycat 第一天就发福利，兄弟大气

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@byCanen 这个原因吗，我就说老卡

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说个暴论
GitHub Trending 适合观察趋势，不适合直接判断项目质量

短时间暴涨的 Star 往往说明项目抓住了需求，但距离稳定、可靠、可用于生产还有很长一段路

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GLM-5.2 强调长周期任务，说明开源模型正在进入更务实的竞争阶段

开发者关心的不再只是单次回答质量

也开始关注模型能否持续执行、保持状态、处理错误并完成复杂任务

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代码 Agent 在小项目里已经很好用，到了大型仓库，问题往往出在调用关系、历史约束和跨文件影响

代码知识图谱类工具的走红，反映出“理解项目”正在成为比“生成代码”更关键的能力

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模型上下文相继扩展到百万 token

如果把大量日志、无关代码和重复历史全部塞进去，成本和噪声也会同步增加

Headroom 这类工具的走红说明，Agent 下一阶段的重要能力是知道什么不必记

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@ponyodong 看起来不错喔，有空试试

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@sven_ai codex 一个号额度不够，多个号切换麻烦，多订阅管理
这个功能看起来不错，安装一个来试试

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@lixinbao_X 等回来了你就说，我多练成了一块，99归一了

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GLM-5.2、Headroom、代码知识图谱和 Diff 审查工具放在一起看，会发现行业正在快速分层

模型负责推理，上下文工具负责省 token，知识图谱负责理解仓库，人类工具负责兜底审查

真正好用的 Agent，是一整套基础设施协同

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@lixinbao_X 肯定不可以，除非单独服务器，遵守中国的法律