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🚀 每天一条 AI 实测|帮你选对模型、省钱用 AI 📊 前沿模型横评(Opus 4.8 / GLM-5.2 / GPT-5.5) 🎁 Prompt 模板 & 省钱攻略,看置顶

Katılım Ekim 2025
33 Takip Edilen165 Takipçiler
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我整理了一份《AI 模型怎么选 + 实测好用的 Prompt 模板》,自己每天都在用。 包括: ・写代码 / 写文案 / 做表格,分别该用哪个模型 ・改一改就能直接上手的 Prompt ・各模型的省钱用法 完整内容放在下面 thread,需要的直接看 👇
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@geekbb 请问你觉得 GLM-5.2 在实际使用体验上,和 Claude 差距还大吗?主要差在哪些方面?
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Geek
Geek@geekbb·
我的 Claude 从来没用过,所以账号也没被封。在 Anthropic 看来,我大概就是个透明人。话说回来,如果没有国产开源模型,Fable 5 会这么快放出来吗?呵呵。某种程度上,GLM-5.2 确实给 Anthropic 带来了一些压力。 Claude 不让中国人用,我其实不太在乎;我在乎的是开源模型什么时候能真正把价格打下来。GLM-5.2、DeepSeek V4,以及即将到来的 Kimi K3,只要做到平民价,你看看国外模型还有啥事。
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补个避坑:Fable 5 掉额度比 Opus 快不少,别拿它跑日常小任务,纯浪费。 我的分法: · 日常/改代码 → Sonnet 5 或 Opus 4.8 · 硬骨头、长任务 → 这几天薅 Fable 5 · 快问快答 → Haiku 你会拿它跑什么?
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Claude Code 里 Fable 5 悄悄回来了。 7 月 7 号之前,能用掉你套餐周额度的 50%,超了还能用 credits 接着跑。它是目前最能扛「最难、最长」任务的模型——比 Opus 4.8 更猛,但也更费额度。 想薅的这几天别客气,/model 直接切。
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奇迹呀,claude还在……
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@xiaohu 今晚是要卷疯了,OpenAI 该不会憋个大的吧
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小互
小互@xiaohu·
Google 今晚将会发布 新的🍌模型和 低配版的 Omini 模型 另外根据情报显示:Claude Sonnet 5 也将会在今晚登场 OpenAI 还没动静...
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Anthropic后续大概率会解释这是调试/安全用途、不涉隐私。技术上可能真没事。 但它给整个行业提了个醒:AI越强,"透明"越该是默认项,而不是被扒出来才补的说明。 我是阿超,每天拆一件AI圈正在发生的事。 关注我,别错过下一颗炸弹。
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把这事放大看,才是真问题: AI时代我们把越来越多东西交给模型——代码、文档、想法、决策。 但我们对"模型到底对我的输入做了什么",几乎是零知情权。 最贵的从来不是算力。是信任。 而信任一旦被"偷偷"两个字破坏,很难修回来。
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2026年下半年,国产大模型已经卷到「厘」了——但选错照样多花冤枉钱。 这个月豆包、DeepSeek、Kimi、MiniMax 全出了新版,我拉了张表,一句话结论先放这: 日常聊天写东西 → 选便宜档就够,别为「旗舰」交溢价; 写代码跑Agent → 才值得上豆包Seed-2.1这种贵的。 完整对比看图👇 收藏起来,下次充值前看一眼。 每周更新国产模型性价比,关注我不踩坑。
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@legacyvps 说实话光看反编译的截图也不好下定论,会不会就是个普通的环境检测被过度解读了?不过真要是偷偷传时区和proxy信息那确实有点膈应人,等个官方回应吧
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小墨同学
小墨同学@legacyvps·
Claude Code 用户注意了。 有开发者反编译发现:从 v2.1.91(4月2日)开始,Claude Code 在检测到你使用 proxy 时,会偷偷检查: - 系统时区是否为 Asia/Shanghai 或 Asia/Urumqi - proxy URL 是否中国域名、匹配白名单,或关联中国 AI 实验室 然后通过改系统提示里的日期格式(2026/06/30)和 “Today's date is” 的 Unicode 撇号(不同字符对应不同情况),把这些信息隐蔽传回 Anthropic。 代码被 XOR 混淆,release notes 完全没提。作者认为是针对中国地区 Claude 转售和蒸馏的检测机制。 目前社区反应两极:有人觉得这是合理防蒸馏措施,有人觉得隐藏 + 不透明很伤信任。 来源:reddit.com/r/ClaudeCode/c…
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@dotey 说实话 Claude Code 那个 MCP 集成和上下文压缩我一直没整明白,这本拆开讲应该能补上,谢谢推荐👌
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宝玉
宝玉@dotey·
开源项目推荐:Claude Code From Scratch 这是一本学习 Claude Code 的开源电子书,严格来说不仅仅是电子书,还有代码,不需要你去看 Claude Code 的 50 万行代码。 用 ~4300 行代码(TypeScript 和 Python 两个版本分别实现)复现了 Claude Code 的核心架构——Agent Loop、13 个工具(含并行执行 + 流式早期启动)、4 层上下文压缩、语义记忆召回、技能系统、多 Agent、MCP 集成……每一步都对照真实源码讲解它怎么做的 → 我们怎么简化的。 有 13 章内容,每一章都是一份分步教程,跟着动手写几千行代码,快速理解 Claude Code 这样最好用的 coding agent 的精髓。 读完你就能大致理解了 coding agent 的工作原理,我跟着快速浏览了下都有了些新的收获,推荐有兴趣的可以看看。 有中英文版: diwang.info/claude-code-fr…
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阿超聊AI@achao_talks·
ChatGPT Plus 官方 20 刀/月,对预算有限的人确实不算便宜。 我自己实测下来,日常用得到的功能其实大多在 Plus,关键是怎么把成本压下来。 把几种省钱思路整理在置顶帖里了,适合想用 Plus 又不想花太多的人参考。
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阿超聊AI@achao_talks·
3)省钱用法 ・日常简单任务用便宜模型,复杂推理再上贵的 ・能复用的 Prompt 存成模板,少花 token 来回试 觉得有用就关注我,后面持续更新真实实测 🙌
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2)三个我天天在用的 Prompt 模板 ・改代码:「这段代码报错 [贴报错],先说明原因,再给最小改动方案,不要重写整段」 ・写文案:「把这段话改成 [平台] 风格,口语化、去掉空话,控制在 X 字内」 ・做总结:「把这篇内容提炼成 5 条要点,每条一句话,按重要性排序」
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我整理了一份《AI 模型怎么选 + 实测好用的 Prompt 模板》,自己每天都在用。 包括: ・写代码 / 写文案 / 做表格,分别该用哪个模型 ・改一改就能直接上手的 Prompt ・各模型的省钱用法 完整内容放在下面 thread,需要的直接看 👇
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@op7418 还以为是我自己写代码太上头了,原来是普遍现象。这次重置还多补一次,态度倒是挺到位,就是希望别再偷偷掉额度了😂
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歸藏(guizang.ai)
Codex 因为消耗速度过快的问题又重置了
Tibo@thsottiaux

Codex usage limits will be fully reset again in the next hour and we will credit one additional reset into your bank for your own usage over the next 24 hours. We investigated reports that Codex usage was being consumed faster than expected. There wasn't one central issue, but a few smaller problems compounded for some users. Here's what we found and changed: - Actual usage: Auto-review had become more proactive, another change was triggering more subagent work, and background suggestions could run twice or retry too frequently after failures. We reverted the changes and fixed suggestion scheduling, duplicate generation, and retry behavior. This should reduce unnecessary background token consumption while preserving the work users explicitly request. - Usage reporting: Auto-review was incorrectly appearing as GPT‑5.4 usage, and failed or rate-limited requests were still shown as turns. Auto-review now appears as its own category, and only successful requests count toward the turn graphs. Rate-limited requests were never charged, but they were being displayed incorrectly. - Immediate relief: We reset usage limits while rolling out the fixes, then shipped hotfixes across the CLI, desktop app, and usage backend. - What to expect: New usage data should be clearer and actual consumption should be lower. Historical charts may still show auto-review under GPT‑5.4 because older turn data was not relabeled. Features that intentionally perform more work; such as /goal, subagents, and higher reasoning levels will still naturally use more capacity. All fixes are now deployed, and we've added more detailed monitoring so we can detect background-usage regressions sooner. We'll continue watching the results closely. Thank you for building and doing all sorts of things with Codex.

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@xiaohu 大白话讲透这个点抓得准,现在好多 AI 内容都太装了,看不下去
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阿超聊AI@achao_talks·
@tualatrix 我也馋这库好久了,双端一套代码爽,等你产品出来试试
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