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我叫Tinyfool，是个Youtuber，20年的老程序员，不是英语老师，"英语轻松读"App开发者，住在天津
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Tinyfool
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Tinyfool
@tinyfool
Youtuber 20年老程序员，业已退休，不以写代码为主业。 不是英语老师，但开发了"英语轻松读"，做了广受好评的学习英语的视频。 心在日本，人目前在天津 Youtube： 英语学习之路 https://t.co/fY05anVN8r 胡说八道 https://t.co/FQLaNWFD5j
Tianjin Se unió Mayıs 2007
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实体物品和服务不走iap，没有苹果税。虚拟服务，虚拟物品，软件走iap，有苹果税。而苹果不允许你走iap和走其他渠道充值100块钱，实际效果不同。如果这样就有税痛。如果你在iOS App里面这么表达，苹果不允许你审核通过。但是你在自己的网站提醒用户，在网站充值有优惠，是可以的。但是这个网站页面，如果在app里面可见，又不可以。
总之就是苹果很懂收苹果税会有税痛，尽量让用户无感
Jen@snow_hhww
ios用户知道自己交了苹果税吗？ 我充50块公交卡，到账50元 我游戏充248到账依然是248 我交100块话费，到账也是100块 这也没什么问题啊
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昨天，跟chatgpt聊天，意外想通了一个非常牛逼的技术方案，可以让我在某个领域跟某些大厂多年建立的技术壁垒相当，我们的方案也有很大的优势。于是昨天晚上熬夜了。
其实工作都是Codex在做，但是设置了目标，我并没有睡觉，而是津津有味的看着他一次次迭代，修改代码，然后跑测试做数据分析。我啥都没干但是醉心的看着他想到的提升效果的方法，心中想着，就算是我自己做，也只能如此。
但是几个小时迭代了20多次，自己做的话，岂不是要几个星期才可能写这么多版本。
让我无法入睡的核心似乎也在说明我是一个什么样子的程序员，我从来在乎的不是具体的代码写着是否畅快。我喜欢的写代码的过程是，我们提出了一个产品或者技术方案，很有挑战，但是不写出来无法验证，写出来验证，说明我们的设计是有优势的，这个过程令人沉醉。当然如果我们的方案不好，在实现的过程中，逐步发现更好的思路，也是令人醉心的感觉。
今早起来，codex已经迭代了80多次，中间的生成结果、测试报告，对比文件已经几个G了。
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按照禁令的要求，H1B的员工算是外国人，这样很多互联网公司在公司里面就会变得很麻烦，H1B的员工有些工具和项目就不能碰了。
Mr Panda@PandaTalk8
美国限制外国人访问最新 AI 模型，可能是在给自己挖坑。 GPU 禁令已经证明了一件事： 你越不卖给中国， 中国越会加速自研。 Nvidia GPU 出口限制，直接刺激了中国芯片和 AI 加速器的发展。 几年后，中国很可能不只是买家，而是全球 GPU / AI 加速器市场的重要玩家。 现在，同样的剧情，可能会在 AI 模型上重演。 原本很多国家愿意直接用美国模型。 但如果美国说： “你不能用。” “你只能受限制地用。” “你不在白名单里，不能访问最新模型。” 那结果会是什么？ 他们会自己做模型。 或者转向中国模型。 美国原本掌握的是全球 AI 模型市场的入口。 但一旦把“全球可用性”亲手削弱，市场就会开始寻找替代品。 AI 模型的竞争，不只是性能竞争。 还是可访问性竞争、生态竞争、全球分发竞争。 未来投资人也会重新计算： 一个只能在美国及少数盟友市场使用的模型， 和一个可以在全球市场流通的模型， 到底谁的商业价值更大？ 美国想用限制保护领先优势。 但很可能，限制本身正在加速竞争对手的崛起。
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@shadouyoua 自己写代码，经常是，设计出思路有了快感，但是完美实现要写好久，中间很烦，写出来了，才有快感。现在AI如果能几个小时就写出来，那就爽死了
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我从去年开始至今的策略一直没有变，要编码，永远用最顶级的工具和模型，否则就是纯粹浪费时间。
不是说其它模型完全不行，从能力特长、稳定性和价格方面，把它们用到合适的场景是很有必要的。
对于 thinking, design, coding, 用最好的模型和工具，虽然贵点但节省时间，实际效益是更高的。
Versun@VersunPan
国产模型能用了，但我还不敢用 前段时间，我的 GPT 账户意外被封，被迫开始全面试用国产模型 过去两周，我深度使用了 DeepSeek v4 Pro、Xiaomi Mimo 2.5 Pro、Minimax M3 和 Kimi 2.7，覆盖编码、文字创作和 Hermes Agent 自动化三大场景 以下是真实使用体验 DeepSeek v4 Pro：资深老编辑 文字能力确实顶尖，总结、翻译、摘要、润色都让我非常满意。但代码生成、长时任务和 Agent 工具调用只能算差强人意。它更像一位经验丰富的老编辑——文笔一流，但让他写代码或处理复杂流程，就有点力不从心 Xiaomi Mimo 2.5 Pro：六边形战士 综合能力最均衡，没有明显短板。文字、代码、逻辑都在线，像一个公司里随时能顶上的得力助手，交给他的任务基本都能稳妥完成。 Minimax M3：名校实习生 文字功底不如 DeepSeek，但在长时任务和 Agent 工具调用上表现很稳定。缺点是"智商"偶尔着急，复杂推理会卡壳。像一个名校毕业的实习生——执行力不错，但遇到需要深度思考的问题还得再带一带 Kimi 2.7：准旗舰水准 这是四款中表现最好的，整体能力接近 GPT 5.5 的水准。除了发布第一天有些不稳定，后续更新后体验大幅提升，目前是我最常用的国产模型 国产模型的共同痛点：稳定性 然而，这些模型都有一个通病——输出稳定性不足 以我的 Hermes Agent 为例：我有十几个定时自动化任务，在 GPT 5.5 下可以数月稳定运行 但同样的 Prompt 和任务流交给上述国产模型，几乎每天都会有一两个任务莫名其妙报错 诡异的是，这些报错任务单独手动执行时，又能顺利通过 这种"薛定谔的报错"让我很难完全信任它们处理无人值守的长时任务 我的当前工作流 因此，我对国产模型和 GPT 5.5 采取了不同的信任策略： 一次性、短时任务 → 首选 Kimi 2.7，效率和质量都足够 代码开发、复杂项目、长时自动化任务 → 仍回退到 GPT 5.5，稳定性是底线 简单来说：国产模型我已经敢用，但还不敢完全放手，关键任务仍需人工审查代码和结果，充当最后一道防线。 PS：至于GLM 5.2，我对智普伤透心了，没有好感，故略过
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Anthropic的核心成员没有权利访问Anthropic的顶级AI模型，按照中国传统，似乎是那句诗“遍身罗绮者，不是养蚕人”，哈哈哈
Dr. Eli David@DrEliDavid
Andrej Karpathy (not a US citizen), the top AI scientist at Anthropic, is now barred from accessing Anthropic's top AI model. This is beyond stupid. _
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