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Hong Kong
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后续来了，在大半个月每天催进度下，抵消的 credits 总算下来了。
中间还是逼着我开了个 business+ support plan 进度才快起来...不过相对于这次的欺诈费用，真的九牛一毛了。
glm 5.3 模型是个好东西，但是 zcode 偷偷上传用户本地核心代码，用户不知情，也解锁不了上传的代码，这就有点过分了。
幸好我只是一直用智谱的 API…作为上市的国产大模型标杆公司，又落下人家的话柄，真的有点失望
现在同时交给 AI 的任务越来越多，这个聊完切那个，回头一看一堆对话窗口，哪件事做完了、哪件还待定，全靠脑子硬记。
我自己的做法特别简单：在对话名称前面加前缀。
WIP：进行中
DONE：已完成
PENDING：待定
一眼扫过去，跟进状态清清楚楚。
一两条对话无所谓，任务一多，这个方法能帮你管好一两个星期的活儿。
方法土是土了点，但真的管用。
安仔 retweeted
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感谢牙医的无私奉献！太有用了
同步一波大模型写后端代码排行榜
GPT6-Astra 和 Fable-5.1 没来得及做视频, 直接给大家同步图文了.
就结论来说, 单纯后端 AgenticCoding 场景(注意我只说我这个测试, 用大模型从0实现向量数据库, 使用数据库性能计分. 别的我不知道). 目前Fable-5.1 还是SOTA. 写出来的向量数据库直接是第二名的2x.
不过Fable的表现反而跟GPT 完全反过来了, 之前测Anthropic的模型(opus/sonnet) 系列, 反而是最稳的, 三次测试中最高分和最低分差距不超过10%. 而这次 GPT6-Astra 三次得分反而很接近(12985.28, 12134.83, 10676.74), 这证明这个模型的后训练极其稳定, 而 Fable-5.1 则是 21191.51, 11915.19, 7998.93. Δ超过50%.
所以从省token的角度, 其实更推荐使用 GPT6-Astra. 因为发挥稳定, 不需要重复抽卡. 而 Fable-5.1 更适合经验丰富的工程师好好写提示词后再使用.
国产模型正好也是这个局面, Hy4-dev 虽然分数高, 但是三次得分差距巨大, 10778.51, 6011.78, 4915.22. 而 Kimi-K3 则相对稳定. 另外最具性价比无疑是 DeepSeek-V4.1-Flash. 得分几乎跟 kimi-k3没区别了. 而且Δ<20%. 所以只要不是复杂的代码任务, 直接无脑 DeepSeek-V4.1-Flash最划算. 而复杂的尝试使用GPT6-Astra 和 Fable-5.1.
> #gpt6astra #fable51 #deepseekv41flash
Great advice! One nuance though:
most LLM API keys don't support permission scoping (like read-only), only budget limits — so I now issue separate keys per service to isolate blast radius.
AWS keys can be properly locked down with IAM policies. Expensive lesson learned. Thanks!
Partially agree — accountability does drive investment.
But it's not just govt shutdowns:
AWS froze my account within days, reversed the fraudulent charges, and the whole cleanup cost me a week.
Market forces (chargebacks, insurance, enterprise audits) punish slop faster than bureaucracies in many cases.
Bureaucracy is slow everywhere though, that part I get lol
这事困扰了我很久。
现在越来越多人在用「会操作电脑」的 AI 干活，Claude Code、各种 Agent，任务一开就是几十个小时。
平时还好：MacBook 放在家里或公司，只要连着网，人在外面也能远程操控它继续干活。
但有些时候要连设备，电脑得跟着人一起走，这招就用不上了。
总不能路上抱着个亮屏的笔记本吧？合盖吧，AI 任务全断；回到家，还得从头再来。
其实一条命令就能解决，合盖也不休眠：
sudo pmset -a disablesleep 1
执行完再合盖，机器照常跑。
连上手机热点，再用 UU 远程这类 App，手机上就能接着操控电脑干活。
当然，AI 工具有原生手机端的更好，但很多活儿终究得回电脑上干。
有两个注意点：
一是合盖后屏幕其实还在后台亮着，电量掉得比想象中快，所以最好提前充好电再出门；
二是回家后记得执行 `sudo pmset -a disablesleep 0` 把休眠还回去，不然扔包里它会一直发热，下次拿出来烫手。
我自己测下来，CC、Codex、TRAE、Kimi Code 各种 Agent 任务全程不中断，体验是真的爽。
想让 AI 一直陪在身边干活的同学，可以试下。