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用 Codex 拯救我的 Mac
作者从2008年开始用Mac办公研发,历经系统更迭未重装。现因系统更新,不少程序是Intel版,用Rosetta 2转接,很混乱。介绍用Codex清理开发环境、更换M芯片版本Homebrew的方法。
Codex 装进 iPhone 后,开发者每天多 3 小时生产力时段
5月14日,OpenAI将Codex塞进ChatGPT手机App,所有套餐包括免费版都可解锁。Codex手机版定位是AI代理遥控器,解决远程开发安全顾虑,解开“人类必须坐在电脑前”束缚,还催生新工作流。
这是我见过最全的免费 LLM API 指南,正规合法、开箱即用!
个人开发者在使用LLM API时面临成本高、资源杂乱、稳定性差等问题。Github上项目`free-llm-api-resources`整合全网正规免费资源,排除不合规服务,介绍主流模型、限制说明等,值得收藏。
CNCF 警告:仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会(CNCF)指出,企业在 Kubernetes 上部署大语言模型(LLM)存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为,需增加额外控制层,引入 AI 特定控制。
一个让CLI变好玩的项目,很有意思!
介绍开源项目 `weathr`,它用 Rust 编写,将天气信息搬进终端并做成动画。数据源于 Open - Meteo,无需 API Key,跨平台支持,功能丰富,安装和使用方法多样,还给出国内使用小贴士。
用好Agent最重要的技巧不是Skills,是这四个字。
作者分享使用Agent心得,强调“约束先行”,以Claude Code工作文件夹混乱为例,阐述顶层约束的重要性,介绍其规则体系,还展示全局CLAUDE.md文档,指出约束能让Agent工作更有序。
别学歪了,从泄漏的 CC 源码看 Harness 才是硬道理
作者结合Claude Code源码泄漏事件,介绍harness是套在模型外的“驾驶系统”,阐述其作用,如让Agent连续工作、稳定运行等。还提及相关开源书,揭示harness工程核心原则。
11.4K Star!基于 AI 大神 Karpathy 的编程经验开源的 Claude Code 技能插件。
AI写代码常遇盲目假设、过度设计、乱改代码等问题。开发者把AI大神Andrej Karpathy经验总结成Claude Code插件andrej - karpathy - skills,设定四大原则,还介绍使用、验证及自定义方法。
龙虾之后,我看到了 OPC 的新机会:FDE
3月龙虾爆火催生上门安装生意,大厂纷纷下场。背后是FDE商业模式,即前沿部署工程师模式。该模式在AI时代火起来,因AI Agent需求难定义,且做FDE门槛降低。FDE能弥合产品与需求差距,对OPC创业有借鉴意义。
Sand.ai开源发布MagiCompiler:突破局部编译界限,定义训推性能上限
大模型开发者面临速度与显存的两难选择,原生torch.compile有局限。Sand.ai开源MagiCompiler,突破传统编译界限,提出Compiler as Manager理念,解决算力与显存墙难题,性能实测亮眼,且接入简单。