@Tony_MT_IM @FuSheng_0306 是的，我也转codex了，claude code时间一张不稳定，思考方案远远gpt，经常漏掉东西
中文
Milo
112 posts
Milo
@milohello2062
Just records. A vibe coder. Creator of https://t.co/ZVX31QOnF4. Building https://t.co/7D9mNdfomx. 记录日常。Vibe coder。https://t.co/ZVX31QOnF4 创建者。正在打造 https://t.co/7D9mNdfomx。
เข้าร่วม Ekim 2023
170 กำลังติดตาม30 ผู้ติดตาม
我实际用下来还是觉得 Codex + GPT-5.5 更强。
不是说它每次“第一感觉”都更惊艳，而是综合看代码稳定性、补全速度、上下文衔接、改需求时的一致性，整体更稳，尤其项目一变复杂优势就出来了。
Claude Code 有时候单轮表达很强，但 Codex + GPT-5.5 在持续迭代、跨文件修改、按已有结构继续写这几个点上，我更放心一点。健康 app 这种场景，如果涉及状态管理、接口联调、异常处理、埋点、权限这些细节，越往后越能感觉到差别。
当然也可能和个人工作流、项目类型、提示方式有关。我的结论是：Codex + GPT-5.5 更强，尤其适合真正在项目里连续开发。
中文
@claudeai I don’t think they have doubled the Weekly limits, so it’s pretty much the same usage just with a bit of freedom.
I had like 84% usage and in 2-3 hours, It got to 99%
English
holy shit，刷到一个开源语音生成项目，中英文语音效果真的吊炸，有点行业掀桌子的意思🚀
ElevenLabs 个人版每月 $5 到 $99 ，商业版更是开到 $1320一个月，现在这个完全开源、免费本地运行的模型 VoxCPM2，在部分语音相似度基准上表现我想用惊人来形容🤩
根据公开的 Minimax-MLS 语音相似度测试：
• 英语：VoxCPM2 得分 85.4%，ElevenLabs 为 61.3%
• 中文：VoxCPM2 得分 82.5%，ElevenLabs 为 67.7%
• 阿拉伯语：VoxCPM2 得分 79.1%，ElevenLabs 为 70.6%
支持 30 种语言、48kHz 工作室级输出，可通过短音频片段进行语音克隆，也支持纯文本描述生成新声音（Voice Design），并能在本地 GPU 上运行（最低约 8GB VRAM）。
项目由 OpenBMB 与清华大学相关团队开发，采用 Apache 2.0 许可，可免费用于商业用途。GitHub 已登上 Trending。
你只要给它一小段录音，它就能把这个人的声音完整复刻下来。
口音、情绪、语速、呼吸的节奏，分毫不差。
输出是 48kHz 的录音棚品质，普通人根本听不出是 AI 生成的。
更离谱的是，你甚至可以用文字直接创造声音。
写一句“二十多岁的女生，声音温柔带点沙哑”，它就能从无到有生成一个完全符合描述的声音。
不用找参考音频，不用请配音演员，连麦克风都不用开。
它的能力有多夸张呢：
• 文字造声：描述性别、年龄、音色、情绪，AI 直接生成
• 完美克隆：上传 1 分钟音频，复刻所有声音细节
• 可控克隆：克隆后还能改情绪，比如“语速加快，带着一点兴奋”
• 极致还原：给音频加对应文本，连语气的细微起伏都能复现
• 30 种语言自动识别，不用手动标注
• 上下文感知，读新闻像主播，讲故事像说书人
• RTX 4090 上生成速度比播放还快
• 8G 显存就能跑，普通游戏本都能用
• 用 5-10 分钟自己的声音微调，就能得到专属声音模型
最震撼的是第三方基准测试的结果：
英语相似度 VoxCPM2 85.4% vs ElevenLabs 61.3%
中文相似度 VoxCPM2 82.5% vs ElevenLabs 67.7%
阿拉伯语相似度 VoxCPM2 79.1% vs ElevenLabs 70.6%
一个免费开源项目，在核心指标上全面碾压了行业标杆。
专业配音一个项目 250 到 1000 美元
AI 语音平台每月 5 到 100 美元
录音棚每小时 200 美元
VoxCPM2 完全运行在你本地电脑上。
没有 API 费用，没有按字符计费，没有订阅。
永远免费，还能商用。
一行命令就能安装：pip install voxcpm
以下中文实测视频是@emwstudio 老哥提供，供大家参考，
作为新开源模型，在情绪控制稳定性、长文本一致性、企业级可靠性等方面可能仍有提升空间，实际使用体验建议大家亲自测试，
GitHub地址和在线 Demo老规矩评论区自取 👇
中文
最近我把和 Claude Code 所有的聊天切到英文交流了，开始会有些蹩脚，但是发现后面越用越舒服，大多数 AI 模型底层的英文训练数据远多余其他语言，我不想经过一层看不见的翻译，加上我想着提高自己的英文输出和说的能力，想立一个 flag 有机会做一次全英文的技术大会分享，应该会比较有意思。
于是我给 Waza 加了一个能力叫做 English Coaching，你尽管输入你的蹩脚英语，他会在任务执行完毕后，输出一个 😇 然后给你纠正你的问题，是语法错误还是单词或者是不够地道，这样你会使用起来越来越熟练，相比每天打卡学习多邻国，我更喜欢这个寓教于乐的感觉，假如你也需要，可以去看看 Waza，一条命令直接安装即可。
github.com/tw93/waza
中文
