dragont
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Windows拜拜啦👋🏻
以后我也是Mac党了!
48GB内存，1TB存储，M5 Pro芯片的MacBookPro，全款1.8w拿下。
半年前我根本想不到，
靠着18年款的古董Windows电脑，
从零开始做自媒体，
赚到了换新Mac的钱，
实现了稳定月入五位数。
现在16GB内存的旧电脑已经无法满足我的日常需求了，是时候让它光荣退休了，之后的任务就交接给Mac吧💪🏻
Rion Wu@rionaifantasy
已经下单了，家人们这个MacBook Pro配置如何？ 剪视频，做vibe coding够用吗？
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Codex实战接入DeepSeek国产模型！功能完整，可安装插件、可删除会话，保姆级视频教程跟着做就行了！提前备份好配置文件，以防接入出现问题。
视频中的codex++ github链接自取：github.com/BigPizzaV3/Cod…
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如果你想给 Codex 找现成技能，可以看看 awesome-codex-skills 这份清单
它收集的是 Codex CLI 和 API 能用的 practical skills，方向偏自动化工作流。你可以从里面找灵感，把常用流程拆成 skill，而不是每次都在提示词里重新交代一遍。
GitHub 现在约 11.3k stars，本月新增 1 万 stars。
仓库：github.com/ComposioHQ/awe…
奶牛叔@WWTLitee
这个前端动效太好用了，直接拿来就用 react-bits 它收了 110 多个 React 动画组件，文字、背景、UI 交互都有，而且每个组件还给了 JS / TS、CSS / Tailwind 的不同版本。你想要快一点，就用 shadcn 或 jsrepo 拉；你想改细一点，也可以直接复制源码自己调。 我觉得它适合两类人：一类是做官网、作品集、活动页的人，想快速把页面做得更有记忆点；另一类是前端想学习动效写法的人，直接看组件实现会比空看教程有效。 GitHub 现在约 39.9k stars。 仓库：github.com/DavidHDev/reac…
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dragont รีทวีตแล้ว
VS Code 别再傻傻氪金 Claude 啦！1/10 的价格用上顶配 DeepSeek API，这就来了！🤯
最近太多粉丝私信问我：“VS Code 接入 Claude Code 总弹订阅、太贵怎么办？”
既然 DeepSeek 最近又又又降价了，便宜好用还支持满血推理的官方 API 才是真香定律！
用 Claude 每月雷打不动 20 刀，而用降价后的 DeepSeek API，轻度开发一个月连几块钱都花不完，响应速度和中文理解还更适合国内开发者！
AI搞钱研究院@gaoqian2580
在闲鱼被倒卖到 698 元的 Claude Code 内部入门视频，终于有人把底裤扒下来了！ 🤯这也是我目前见过含金量最高、最适合小白的爆款工具教程。 今天不搞信息差，100% 免费分享给你，而且全网首发纯中文硬核拆解版！👇
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大致对 Codex 和 Claude Code 的底层机制捋了一下。
简单直观的分享下两者在设计层面的重要差异。
首先，memory层面上，Claude Code 更像项目制笔记本，每次开新project，会在本地 project memory 里自动写 MEMORY.md + topic files，记录用户反馈、项目事实、踩坑经验，都是 md文件，可读可改。每次新开seesion都会读取。
而Codex 更像工程配置系统。AGENTS.md 写稳定规则，Skills 写任务流程，Memories 是可选的辅助召回，默认不开，官方也不建议主要手写入口。（读取不稳定）
所以我在迁移时相当于给之前的topic做了一套Codex skills，对敏感内容放在系统环境变量读取，效果还ok。
还有两个体感很明显的差异。
1️⃣上下文。
Claude 4.6 有 1M 上下文，短时间使用基本不会开启压缩，但开启压缩后会感觉成功率明显降低。
GPT-5.5 / Codex 这边上下文少很多，自动压缩较频繁。更依赖 AGENTS.md、Skills 这种结构化入口。
2️⃣子 agent。
Claude Code 有 subagent 配置时，会更倾向自己判断要不要派子 agent 干活。
Codex 也有 subagents，但没有明确指令时，一般不会主动开。得直接说并行开几个 agent，每个 agent 分别做什么。
所以如果长期做一个产品，用 Codex 不能太指望它自己把长期记忆理解全，更稳的方式是AGENTS.md 放长期协作规则，Skills 放项目工作流。必要时再用项目 docs 存大段背景，让 skill 按需读取。
我想最根本原因也是模型优化方向差异，导致设计哲学不同。
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💥用AI生成的《山地车奶奶接孙子》，太硬核了！
70岁重庆奶奶骑硬尾山地车在雨后堵车山城里穿梭~
故事板控镜，14秒高能快节奏，反差感直接爆棚！
（制作思路参考引用推）
Larus Canus@MrLarus
太反差了！😱 用AI生成的《硬核奶奶买菜跑酷》，高手在民间！ EP：跑酷奶奶买菜遇上重庆堵车，拎着菜篮一路飞檐走壁回家 12宫格控制画面分镜，故事连贯节奏强烈！ 制作思路拆解在评论区👇
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性能和 Opus 相当，价格却便宜了 30 倍？
Cursor 发布自研编码模型Composer 2.5
评分上：Composer 2.5 全部进入 Opus 4.7 的同一区间，最大差距不到 1 分。
价格上：Opus 4.7 大约每百万输入 token 15 美元、输出 75 美元，Composer 2.5 输入便宜 10 倍、输出便宜 30 倍。
Cursor 称 Composer 2.5 相比 Composer 2 在智能和行为表现上都有明显提升，尤其是长时间任务、复杂指令遵循、协作顺滑度。
长任务能在跨越数十万 token 的 rollout 中持续推进，不容易跑偏
复杂指令遵循更可靠，沟通风格和投入级别校准也更稳，干活的力度调得更合适
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目前我看到AI 制作的视频中点赞最高的一个视频,好像是12万还是120万个赞.不假思索的就下载下来了.
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