@xiaopeng163 Opencode 我很喜欢他可以直接显示思考过程，而 CC 频繁 Ctrl + o 来切换实在太蠢了。就个人感觉，如果没有 claude 的 plan 就还是别用 CC 了
中文
waterwu
2.4K posts
waterwu
@watert
* Full Stack Developer * Tech-driven Believer * AIGC Player
Canton Katılım Mart 2009
408 Takip Edilen679 Takipçiler
Claude code越来越封闭了。我目前90%时间是用opencode，因为公司用不了Claude code，只能用opencode➕GitHub copilot订阅，Claude只是我个人玩耍用，也就是下班时间，但下班时间我基本上开电脑的情况也不多，搞得我都想把pro订阅取消了。
中文
Anthropic &Google强强联合！直接放大招了！🚀💰
刚刚官宣：
✅ 和 Google + Broadcom 签下
多个下一代 TPU 大单
✅ 从 2027 年开始上线，专供前沿 Claude 模型训练和推理
✅ 年化收入从去年底 90 亿美元暴涨到 超过 300 亿美元！
Claude 需求太猛，他们直接把未来几年算力提前锁死了
官方公告👉 anthropic.com/news/google-br…
Anthropic@AnthropicAI
We've signed an agreement with Google and Broadcom for multiple gigawatts of next-generation TPU capacity, coming online starting in 2027, to train and serve frontier Claude models.
中文
@Breaking_Lead_G 其实他们也是懒得折腾工具的那波人：他们整个心智模式就一直保留在 vim 那套，只是需要新的 vim 来跟随时代潮流，于是就回去用 neovim。我觉得也没什么不好，vim 的确也有他们擅长的地方
中文
@lianyanshe 情况就是开源模型三幻神 GLM, Kimi, Minimax 现在都被列入到字节、阿里、腾讯的 coding plan 了，这会极大影响他们自己的商业化。所以可以预见的就是至少 coding plan 的模型未来可能都不会第一时间开源，而还会保持马上开源的可能就是更轻量化或者实验性的模型
中文
中国的大模型纷纷转向半开源了，最新发布的大模型全都没有立即开源，承诺开源的到现在也还没有开，
说明行业已经走过了用开源换注意力的阶段，进入用闭源换利润的商业化阶段
GLM 5.1 没有第一时间开
MiniMax 2.7 没有开
Qwen 3.6 Plus 也没有开
现在基本转向延迟开源甚至闭源，立即开源等于直接把自己的护城河拆掉。
中文
@iamai_eth 国内内卷程度离谱，大厂在争夺头部生态位，GKM 三家想变身大厂，所以收入增长估计不行，但估值增长有可能——甚至 G & M 两家我觉得已经达成了这个增长速度
中文
@gangstasy217 @leeoxiang Ai sdk 更原始，只是做底层 API call 的基础封装以及 Tool loop 的简单配置。而 pi-mono 我理解已经是个内置常用 tools 的 local first agent 了。看情况采纳，比如 server 端提供服务的话 ai sdk 还是很香，或者想自己定制也是，比如 opencode 就用的 ai sdk
中文
今天边休息边 vibe 了一下，创建了一个 VKFS 项目。
VKFS 是一个给 AI agent 用的“文件系统”，把向量数据库包装成 Unix 风格接口。
agent 不需要理解
embedding、向量检索、metadata filter，只要会 ls / cat / grep / find / search，就能像查本地文件一样查知
识库。
github.com/ZeroZ-lab/vkfs
中文
"笔者曾经让 Claude Code 在一个任务中最多跑了 160 个小时，那周消耗了 20 亿的 Tokens，对于厂商来说，笔者这样的用户还是很恐怖的。"
blog.inoki.cc/2026/04/03/Cod…
中文
咱测试个 GLM lite 套餐一周都能跑 1B（10 亿）多的 token（
Stanley@Stanleysobest
小米 MiMo 大模型调用量，超过 1 万亿 Token。 什么水平？ 手机、汽车、家电行业的友商，有没有一个能追上的？
中文
@lifesinger 人们总是会倾向于轻视前端的状态管理、以及手感优化的复杂度。在 AI 时代之前，就很多团队认为有开源组件库了，于是就把前端裁了、让后端干前端的活，结果就是一地鸡毛。 AI 时代会把爆炸事件后延，但等 AI 堆出屎山了，一样是一地鸡毛
中文
这是 CRUD 工程师，不分前端或后端。
有品味的前端，在 AI 时代已摇身一变成为产品工程师或者 OPC 创业者。
前端不可能消亡，除非后续，真的不需要碳基的人，一切都是 agents 硅基的世界。
然而，碳基不可能消亡。比碳基人类更强大的，在地球上很多，比如碳基绿植。只要植物一死，人类和硅基会全部消亡。
ruanyf@ruanyf
前端是不是重复劳动？ 我看到一个开发者说，前端本质上是相同的工作：向用户展示数据，并让用户处理这些数据。 他觉得，没必要重复劳动，就做了一个“自适应浏览器”。它通过 AI 自动生成前端 UI，后端只需要提供数据，以及网页用途的描述。 不知道这会不会是前端的归宿？github.com/jonnonz1/adapt…
中文
Anthropic 也发了这个事情，AI 会主动的去选择最小阻力的事情去做，而不是往最正确的方向去做。
所以说必须得去 AI 一个明确的目标
卡比卡比@jakevin7
发现 AI 目前不够聪明，尤其是在 “决策” 和 “目标” 上， 思考了下本质上还是因为上下文不够充足，导致AI并不知道整个方向应该具体向哪里推进。 最近OpenCLI 做了一个测试迭代演进体系，AI agent 最开始的优化默认目标居然是通过修改测试脚本来提高成功率，而不是修改代码和分析bug本身。 目前最重要的代码体系还是第一个是明确的目标和输入输出。第二个点是一个可迭代的框架。三是丰富的测试训练集。 在这种情况之下，AI可以通过反复的迭代，通过一个可量化的标准，通过反复的修正，能够达到我们的最终目标。
中文
@zkaiwen98 @MindfulReturn 让 AI 用 bash du 脚本分析数据，整理为 JSON，再用 echarts 画 sunburst 图。然后手动调了下里面的参数
中文
一个开发者干了件事——把 Claude Code 将近 52 万行源码，一行行拆开，用可视化图表重新呈现了出来。
1089 个 HN 点赞，评论区老外排队致谢，有人说"比官方文档还清楚"，有人说"终于理解它是怎么跑起来的了"。
这个项目叫 Claude Code Unpacked。
Anthropic 一周内两次泄露，把自己的底裤掀了。全世界都在"围观"它的源码，GitHub 上各种复刻项目满天飞。
这个网站把 52 万行代码变成一张张清晰的图表，让任何人都能看懂 Claude Code 内部是怎么运作。
👉 附上链接：ccunpacked.dev
中文