v2ex_hot_2026-04-15

V2EX 热门帖子

1. 在哪里买的静态 ip 比较稳

在 miyaip 买了的美国静态 ip ，用了两个月了，干净倒是确实干净，但是突然开始变得很不稳定，经常卡的不行，太难受了。我买的是 7 刀一个月，应该也不算便宜的了

_{作者: lessurliu | 发布时间: 2026-04-14 02:54}

2. 帮朋友的保真 Claude 站做个宣传，有掺假的我直播吃翔

首先坦白，利益相关，我充钱了
现在做活动拉新邀请和充值都有奖励，所以我放了个我的邀请链接。

https://pateway.ai/?ch=wc6644&aff=8NV6L4NH

以下是朋友原话，我只转发
先说背景
团队在海外，跟几家给大厂供货的 Claude API 渠道商签了长期采购合同，量大有折扣，刨掉运营成本和利润之后，能给到官方定价 8 折。不保证永远 8 折，但调价之前会提前很多天在官网公告，不会搞突然涨价这种事。

为什么做不到某些站”1 元=1 美元”甚至更低
这事说穿了没什么神秘的，无非三种玩法：

包月降级：套餐设计好 token 上限和限频阈值，到阈值之后悄悄切成低级模型。用户感知不明显，平台整体算账是挣的。卖保险的逻辑，真正用满额的永远是少数人。

掺假：你调用 10 次 Opus 4 ，实际返回几次真的 Opus 4 不好说。行业里这种事比你想象的普遍。

卖数据：低价引流，把调用数据卖给第三方，用数据收益覆盖定价亏损。这是最没底线的一种。

我这里：暂时只有按量付费，没有隐性降级；数据不传任何第三方，服务器确实能拿到你的数据，但只记必要日志用于排障和计费。

为什么是真满血
上游主要是 AWS Bedrock 、Google Vertex AI 、Azure AI Foundry ，以及通过这些平台分发的正规渠道。每接一个供应商都会跑验收：接口 SLA 、推理能力评测、协议适配，通过了才上线。绝对不会像辣鸡中转站那样随便包个接口就给你

已知问题

故障时响应会慢一些：接了多家供应商，某家挂了会静默重试自动切换，代价是那次请求延迟会高一点。重试期间只计最终成功一次的费用，不重复扣。

初期缓存命中率偏低：请求分散在多个供应商，prompt cache 不集中，刚开始命中率比单供应商低。用量上来之后会好转。我们在做亲和路由，让请求尽量打到同一家，后面会修。

最新 Beta 功能和 Batch API 暂不支持：云平台跟 Anthropic 官方有模型迭代时间差，短期内没法完全消除。Claude Code 场景不受影响，按官网配置来即可，我们自己日常就在用，实测无感知差异。

如果请求路由到了 aws ，web_search 功能就不可用了，会直接报 400 ，这个我们没招，aws 目前是我们主要的来源

最后一点私心也坦白

我公司的业务需要涉及大量 Claude 调用，但是经常被识别封号搞得很头疼，所以我们希望通过外面的用户的真实请求流量，来帮我们养号顺便掺杂正常流量进行，这样就能降低我们自己业务上的异常流量被 anthropic 封号的风险。

我们团队做这个站的人很少，我们自己也被烂中转站坑多了，觉得这事可以做得正经一点，加上能给业务解决一些麻烦，就顺手做了，还在持续迭代，欢迎提问和挑毛病。

我们也知道有些公司会收集数据去卖，坦白说，我们公司看不上卖数据这点钱，也不符合我们的价值观，我们自己的正经业务有足够的赚，甚至这个中转站本身我们给的折扣也就是成本价了，没打算通过这个站赚什么钱。

如果你自己的公司也有集中采购需求，也可以联系我们。

_{作者: ahtcfg24 | 发布时间: 2026-04-14 15:55}

3. pura x max 有点心动

现在直板手机已经有点腻了，想尝试一下折叠屏，折叠屏的话好像就华为一家做的最好

看了下华子最新发布的 pura x max ，感觉有点心动的感觉

但是好像价格不便宜，估计 8k 起步了

今天上午 10.08 在华为商城预定了一台 8+512 的白色

有没有同样打算入手的，可以交流一下

_{作者: yarkyaonj | 发布时间: 2026-04-14 06:09}

4. 今日份 GPT 5.4 笑话

_{作者: Zhuzhuchenyan | 发布时间: 2026-04-14 12:57}

5. 写了个 Go 库解决 LLM 流式输出断线重连的问题

最近在做一个项目，后端 Go ，前端 SSE 推流 LLM 的输出。遇到一个很烦的问题：用户刷新页面或者网络抖一下，流就断了，但后端还在跑，token 照烧不误。

更麻烦的是我们的 LLM worker 和 HTTP handler 不在同一个实例上，负载均衡一转发，重连过来的请求根本找不到原来那个流。

JS/TS 那边有 Vercel 的 resumable-stream 可以用，但 Go 这边翻了一圈啥也没有，就自己撸了一个：

https://github.com/gtoxlili/streamhub

思路不复杂：
- Redis Streams 存 chunk ，断线重连的订阅者先 replay 历史再接实时数据
- Redis Pub/Sub 传 cancel 信号，用户在 A 节点点停止，B 节点上的生成就能收到
- 每个 producer 有个 generation ID 做 fencing token ，防止旧 producer 写脏数据
- 同一个 session 只允许一个 producer 注册，不会重复调 LLM

代码大概长这样：

// 生产端  
stream, created, err := hub.Register("chat:123", cancelFunc)  
if !created {  
return // 已经有人在跑了  
}  
defer stream.Close()  
stream.Publish("hello")  
  
// 消费端（任意实例）  
chunks, unsub := hub.Get("chat:123").Subscribe(128)  
defer unsub()  
for chunk := range chunks {  
// 先 replay 再 live  
fmt.Fprint(w, chunk)  
}  
```  
  
目前还比较早期，API 可能还会改。做类似场景的同学可以看看，有想法欢迎提 issue 。 


<sub>作者: Junian | 发布时间: 2026-04-14 17:37</sub>


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### 6. [你们都用 AI 干什么，除了工作上的那些事，都在学啥呢。请教一下](https://www.v2ex.com/t/1205917#reply7)

AI 的时代公司同事一个个都各显神通，有用国产 GML 、mini max 的 有白嫖 codex 的。有白嫖用 trae 的，有开海外信用卡充值 claude 、ChatGpt plus 的  
  
反正大家都在用 AI 模型，无非是花钱和不花钱。但有一点大家基本上都不写代码了。  
  
那现在这个时间点，要怎么学到什么程度，才能算跟得上时代的脚步呢  
  
  
  
说下自己吧  
我再工作之余，写了个游戏，同事用 AI 写了一个编辑器，类似 claude openai （当然没那么好了）。然后不断的刷这各种论坛生怕有啥新技术错过了  
  
公司正在裁员，过几天就开始谈话了，虽然没中招但感觉早晚的事情 


<sub>作者: DeepSIeep | 发布时间: 2026-04-14 14:59</sub>


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### 7. [自建中转封号问题](https://www.v2ex.com/t/1205805#reply17)

佬们分析下，我这自建是个那个环节问题导致封号的

kookey 买的静态住宅，美国洛杉矶 ip ![](https://i.imgur.com/Z8etvN2.png)

全程指纹浏览器开住宅代理注册 outlook 邮箱 然后用 outlook 邮箱注册 claude ，hero-sms 接码

apple store 尼日利亚礼品卡订阅 全程开着住宅代理

服务区使用的 VMRack 三网精品服务器美国洛杉矶机房 使用 Claude Relay Service 搭建中转服务

![](https://imgur.com/ypDlfog.png)

![](https://i.imgur.com/VKJoxh5.png)

中午搭建完还好好的使用，晚上下班回家后有 claude cli 改了个功能 5 小时额度用了 91%就被封了

有什么焚诀分享下，各位佬 还有 pro 订阅 5 小时额度真不够用 


<sub>作者: enzocc | 发布时间: 2026-04-14 07:49</sub>


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### 8. [如何建一个自己的号池，让 cursor 真正实现 token 自由](https://www.v2ex.com/t/1205882#reply4)

Cursor Pro $20 一个月，500 次快速请求用完就降速。重度用的人，月中就开始焦虑额度。

但 Cursor 的模型不是只能用它自己的配额。

有办法把外部的免费模型接进去，额度用完无缝切换，不中断编码。

## 先说能接什么

目前能免费拿到的顶级编码模型：

来源 | 模型 | 费用 | 怎么拿  
---|---|---|---  
Kiro | Claude Sonnet 4.5 | 免费（约 500 次/月） | kiro.dev 注册  
Codex | GPT-5.4 等 7 个模型 | 限时免费 | 安装即用  
Antigravity | Gemini 3.1 Pro | 免费 | Google AI Pro 首月免费领  
Groq | Llama 70B, Kimi K2 | 免费 | 注册拿 API Key  
Cerebras | Qwen 235B | 免费 | 注册拿 API Key  
Gemini API | Gemini 2.5 Pro | 免费 | Google 账号登录 AI Studio  
  
这些加起来，Sonnet + GPT-5.4 + Gemini 3.1 Pro + Llama 70B + Qwen 235B ，全部零成本（ Codex 为限时免费）。

问题是：这些配额各自为政，不能直接在 Cursor 里用。

## 怎么接进 Cursor

用 OpenRelay 。

它跑在本地，把上面所有配额统一成一个端点，然后通过 RPC 代理无缝接入 Cursor 。

具体步骤：

**1\. 装 OpenRelay**

去 GitHub 下载可执行文件：[github.com/romgX/openrelay/releases](http://github.com/romgX/openrelay/releases)

Windows 双击运行，macOS 终端执行：
    
    
    chmod +x openrelay-macos
    xattr -d com.apple.quarantine openrelay-macos
    ./openrelay-macos
    

打开 `http://localhost:18765`，进 Web 面板。

**2\. 添加免费 Provider**

OpenRelay 会自动扫描你机器上已有的 AI 工具——Kiro 、Claude Code 、Antigravity——自动发现它们的配额。

API 类的（ Groq 、Cerebras 、SambaNova ），在面板里点「添加 Provider 」，填一次 API Key 。

**3\. 组配额池**

在面板的「自定义模型组」里，把多个 Provider 串成一条链：
    
    
    "coding-sonnet" = Kiro (Sonnet 4.5) → Claude Code (Sonnet 4.6)
    "coding-fast" = Groq (Llama 70B) → Cerebras (Qwen 235B) → SambaNova (DeepSeek V3.2)
    

第一个配额用完，自动切第二个。你感知不到切换。

**4\. 接入 Cursor**

面板里找到 Cursor ，开启 RPC 代理。Cursor 会无缝使用你的配额池，不需要改 Cursor 的任何设置。

搞定。

## Claude Code 同理

如果你用 Claude Code ，接入更简单：
    
    
    export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:18765
    export ANTHROPIC_API_KEY=unused
    

或者面板里一键配置：选中 Claude Code → 选择 Provider → 开关打开 → 重开终端。

现在 Claude Code 走你的配额池。Kiro 的 Sonnet 用完，自动切 Groq 的 Llama ，再切 Cerebras 。

## Google AI Pro：最大的一块免费配额

单独说一下这个，因为它的含金量最高。

Google One AI Pro 首月免费，包含 Gemini 3.1 Pro 、Claude Opus 4.6 、Sonnet 4.6 、GPT-OSS 120B ，配额每 5 小时刷新。

领取方法：Google One 官网 → AI Pro 方案 → 绑支付方式 → $0 开通。到期前取消不扣钱。

领了之后装 Antigravity （ Google 的 AI 编辑器），OpenRelay 自动发现这个配额，加入你的配额池。

**家庭组玩法** ：Google One 支持家庭组共享，一个主账号拉 5 个人，所有人共享 AI Pro 权益。每人都能在自己电脑上装 Antigravity ，拿到独立的 Gemini 3.1 Pro 和 Opus 4.6 配额。

OpenRelay 自动发现你本机已登录的 Antigravity ，加上你添加的 API Key （ Groq 、Cerebras 等），全部串成一条配额链。怎么注册、有几个号，它不管——只负责把你已有的配额统一管理和自动切换。

## 算笔账

方案 | 月费 | 能用的模型  
---|---|---  
Cursor Pro | $20 | 自带模型，500 次快速  
Claude Code Pro | $20 | Opus 4.6 + Sonnet 4.6  
本文方案 | $0 （ Google AI Pro 首月免费，Codex 限时免费） | Opus 4.6 + Sonnet 4.5 + GPT-5.4 + Gemini 3.1 Pro + Llama 70B + Qwen 235B  
  
$0 方案的代价是：免费额度有日限，重度用可能不够。但多个 Provider 轮换兜底，日常开发基本不断供。

如果你已经有 Cursor 或 Claude Code 订阅，加上这些免费配额，等于在订阅基础上多了一层保险——额度用完不降速，自动切免费池。

## 注意事项

  1. **网络要稳定** ——Google 、Anthropic 对异常 IP 敏感
  2. **Google AI Pro 到期前取消** ——不然扣 $19.99
  3. **所有数据本地处理** ——OpenRelay 跑在你电脑上，Key 不上传，请求直连 AI 后端
  4. **开源可审计** ——不放心可以看代码



## 下载

GitHub：[github.com/romgX/openrelay](http://github.com/romgX/openrelay)

觉得有用，Star 一下。 


<sub>作者: rxc420902911 | 发布时间: 2026-04-14 12:40</sub>


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### 9. [刚才 Hermes 更新了 WEBUI，配置界面和 openclaw 对比，差距太大了](https://www.v2ex.com/t/1205642#reply75)

专业人员和爱好者的对比。  
openclaw 的 dashboard 。我一个程序员看着都头疼。。  
Hermes 的 dashboard ，井井有条，简约，只关注最重要的东西，就是配色有点丑。 


<sub>作者: MuyuQ | 发布时间: 2026-04-14 00:06</sub>


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### 10. [claude 批量处理的正常姿势](https://www.v2ex.com/t/1205849#reply8)

## 错误
    
    
    "docs\价格规则.md"是我的价格规则。
    检查 src 目录下所有文件是否有违反,修复他们。
    不要批量处理,一个一个的执行,
    

没用的,只会稍微修改几行。

我一下午都这样做,跟他说:

  1. 继续检查
  2. 继续
  3. 继续... 还是一堆没改。



## 正确
    
    
    "docs\价格规则.md"是我的价格规则。
    检查 src/xxx,修复他。
    

他基本都修复。

但是一个一个的说,显然太麻烦了。

  1. 自己写脚本,一个一个执行
  2. 自己写个 skill (我现在这样的)



缺点:这样时间会很长,也更耗 token 。

也只能这样,一个 agent 处理所有,跟个傻 x 一样。

## 我的 skill

`C:\Users\Administrator\.claude\skills`

  1. 创建`one-by-one` 目录
  2. 创建 `one-by-one\[SKILL.md](http://SKILL)`



## [SKILL.md](http://SKILL)
    
    
    ---
    name: one-by-one
    description: 将任意批量任务拆解为逐个串行执行。用于"一个一个检查/修改/创建/处理"等场景，每个 item 由独立子 Agent 专注执行，避免 Claude 并发处理导致质量下降。
    ---
    # one-by-one 串行任务调度器
    
    ## 你的角色
    
    你是一个**调度员**，不做任何实质性工作。
    你的唯一职责是：发现列表 → 建队列 → 逐个分发给子 Agent 执行 → 汇总结果。
    
    ## 工作流程
    
    ### Phase 1：理解指令，枚举目标列表
    
    1. 仔细阅读用户的原始指令，识别：
       - **目标范围**：对什么做操作（哪个目录、哪类文件、哪些对象）
       - **执行动作**：做什么（检查/修改/创建/分析...）
       - **参考依据**：是否有规则文件、示例、约束条件
    
    2. 使用 Glob 或 Bash 枚举所有目标 item ，得到完整列表。
    
    3. 将列表展示给用户确认，格式：

   发现 N 个目标：
   1. src/a.ts
   2. src/b.ts
   ...
   开始逐个处理。
   1
2
3
4
5
6
7
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12
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31
32
33

### Phase 2：建立 Task 队列

用 TaskCreate 为**每一个 item**创建一个 Task：
- title 格式：`[序号/总数] 文件名或 item 描述`
- 例：`[1/5] src/components/Button.tsx`

所有 Task 建立完毕后再开始执行。

### Phase 3：逐个执行（串行，不可并行）

**严格按顺序**，每次只处理一个 pending Task：

1. 用 TaskUpdate 将当前 Task 标为 `in_progress`
2. 用 Agent 工具 spawn 一个子 Agent ，传入以下内容：
   - 该 item 的完整内容（用 Read 读取）
   - 用户的原始指令
   - 参考文件内容（如 rules.md ，如有）
   - 明确告知子 Agent：只处理这一个 item ，不要管其他
3. 等待子 Agent 返回结果
4. 用 TaskUpdate 将 Task 标为 `completed`，并将结果写入 Task
5. 向用户输出该 item 的处理结果
6. 取下一个 pending Task ，重复上述步骤

**绝对禁止：**
- 自己直接分析或修改文件
- 同时处理多个 item
- 在子 Agent 未返回前就处理下一个

### Phase 4：汇总报告

所有 Task 完成后，输出汇总：


== 处理完成 ==
共 N 个 item ，结果如下：

[1/N] src/a.ts — 发现 2 处违规 / 修改完成 / 已创建
[2/N] src/b.ts — 无问题 / 修改完成 / 已创建
...

[需要关注的 item 列表，如有]
1
2
3
4
5

## 子 Agent 提示词模板

spawn 子 Agent 时，prompt 严格按此结构组织：


你是一个专注的执行者。你当前只有一个任务，处理完后返回结果即可。

 [用户指令] 
{用户的原始指令}

 [当前处理目标] 
{item 名称，如文件路径}

 [目标内容] 
{item 的完整内容}

 [参考依据] （如有）
{rules.md 或其他参考文件的内容}

要求：
- 只针对上面这一个目标执行操作
- 不要处理其他任何文件或对象
- 输出你的处理结果
1
2
3
4
5

## 调用示例

用户可以这样使用本 skill：


/one-by-one 检查 src/ 目录下所有 .ts 文件，对照 rules.md ，找出违规点

/one-by-one 修改 components/ 下所有组件文件，将 class= 改为 className=

/one-by-one 为 controllers/ 下每个控制器文件，在 tests/ 目录生成对应的单元测试文件

/one-by-one 分析 src/ 下每个模块，输出它的职责描述和对外接口列表
```

## 注意事项

- 如果 item 数量超过 20 个，执行前询问用户是否确认
- 如果某个子 Agent 执行出错，记录错误，继续处理下一个，最后在汇总中标注
- 修改类操作执行前，若有破坏性风险，先告知用户再继续

运行

"docs\价格规则.md"是我的价格规则。
用/one-by-one 检查所有文件,然后修复。

_{作者: lyxxxh2 | 发布时间: 2026-04-14 09:49}

11. Tikrok v5.0 新的的底层实现

https://github.com/Talbot3/go-tunnel 最近几天迭代第五代产品，之前可玩度不高，开源这个底层库，给大家玩玩。 go-tunnel: 企业级云原生多协议转发引擎 Go Reference

go-tunnel 是一个专为高并发、低延迟场景设计的跨平台高性能转发库。它不仅对标 Nginx/Envoy 的转发核心，更针对 Go 运行时进行了极致的底层优化。通过解耦协议层与传输层，go-tunnel 实现了在单一架构下对 TCP 、HTTP/2 、HTTP/3 (QUIC) 的统一调度与平滑切换。

🚀 技术核心与对标在现代分布式架构中，网络转发的瓶颈往往在于用户态与内核态的上下文切换及内存拷贝。go-tunnel 通过以下设计打破瓶颈：

零拷贝转发 (Zero-Copy): 在 Linux 环境下，深度集成 unix.Splice 系统调用，数据流直接在内核缓冲区移动，绕过用户态内存，性能直逼原生内核转发。平台差异化驱动: Linux: 利用 Splice/Tee 实现零拷贝。 macOS: 采用 TCP_NOTSENT_LOWAT 优化内核发送队列，大幅降低延迟。 Windows: 针对 IOCP 机制优化大缓冲区设置，提升吞吐上限。自适应背压控制 (Backpressure): 借鉴 Reactive Streams 思想，内置水位监控，自动协调上下游速率，彻底杜绝因下游阻塞导致的服务端内存溢出（ OOM ）。原生 HTTP/3 支持: 基于 quic-go 深度定制，支持 0-RTT 连接建立，在弱网环境下性能远超传统 TCP 。 🛠 核心应用场景高性能边缘网关: 作为微服务入口，处理海量 TLS 卸载与协议转换（如 H3 入，TCP 出）。跨云/内网穿透: 配合 ACME 自动证书管理，快速构建安全、高性能的加密隧道。流媒体/大数据分发: 利用 HighThroughput 预设与零拷贝技术，支持 10Gbps+ 的高带宽文件或视频流传输。混合协议代理: 单个进程内同时管理多种协议，简化运维复杂度。

_{作者: 5wunian | 发布时间: 2026-04-14 14:38}

12. 2026 年 4 月，如何优雅的用手机远程控制电脑 Claude Code 编码

手机 iPhone ，电脑 MacBookPro 。

目前已知的有 Happy ，还有没有其他的工具？

_{作者: xjpz | 发布时间: 2026-04-14 09:15}

13. 被智谱 max 套餐坑爹 429 乱判多人使用封号的选手这里集合

看看有多少人，集体出来微软一下，我已经在黑猫投诉了，全都 1%的用量了，还搞 429 不让人用，傲慢得一逼，主要诉求还是恢复账号正常使用的就在这里集合吧，退款的话 16 号之前的连接在 https://zhipu-ai.feishu.cn/share/base/form/shrcn8hoW11cnI0PRd7H5VEd9Kc ，不过我看抖音上说这个退款十分扯皮，正常维权的大家看看怎么联合起来给他施压，这公司傲慢得一逼，看需求下菜碟，根本不按购买时候承诺的，纯捞钱，非退款的工单和投诉是根本不屌你的，客服也是没有的，还估值 4000 多亿

_{作者: MengLUO | 发布时间: 2026-04-14 06:45}

14. 使用 ai 编程后的感想和困惑

近几年各种 ai 要取代程序员的舆论出现的时候，我都嗤之以鼻，因为之前也尝试过，发现真的很难用，那时候可能 ai 还不成熟。这个月又试了几下，发现还行，于是开始重度使用，发现已经 ai 已经很牛逼了。
目前用到的功能，写单元测试，写了一堆的控制器和路由，直接跟 ai 说让他把这些控制器和路由对应的单元测试写了，几分钟出的结果基本上能对个 95%，有一些要细调。比起自己写单元测试估计要几天。
第二个，用上 design.md 以及 frontend-design ，对于我这种不会设计的程序员来说，出来的页面好太多了。

现在的困惑：
0. 人变懒了，什么都想丢给 ai
1. token 消耗很大，按照这一周重度使用下来，一个月估计要接近 1000 块
2. 对程序的掌控度几乎没了，以前写代码都是一句句自己敲出来，什么功能在哪，逻辑是什么都很清晰。现在 ai 库库库一堆出来，虽然都有人工再审核一下，但是脑子里对于某一个模块的功能很模糊，不确定是否有潜在的 bug 。

想问问大佬们的看法，你们每个月订阅要花多少钱，以及你们是否遇到我第 2 点的困惑，能否优化，谢谢。

_{作者: zhengmin4516 | 发布时间: 2026-04-14 06:55}

15. flutter 状态管理器 GETX 删除跑路了，什么情况？？现在 APP 可是用的这个仓库，后续的迭代怎么弄哦

这里有个链接，可以点击进去看看。原来的仓库已经 404 了。MD

_{作者: NiGuAnHeShang | 发布时间: 2026-04-14 07:23}

16. 一种奇怪的癖好——精致机器的美

已经有 copilot 了，然后又低价上车了 gpt plus 和 gemini 之后，还是很想购买国产的套餐，kimi glm 一类明明一次 5h 上限都没用到

戳中我的是，网络直连国内服务器原生请求。我不知道怎么形容这种癖好，就和，CPA 一定要部署在软路由里，在本地网络环境，既不是服务器也不是 PC 里，包括龙虾和网络代理也一样。

似乎特别喜欢这种，一个很精致的机器，不间断地为我提供服务的感觉：软路由（小巧精致，24h 在线）—— PC （大且笨重有灰尘，风扇不断产生噪音）国内厂商（原生请求，直达服务器，轻盈）—— 国外（随时会下车/需要经过麻烦的代理才可访问/层层转发/没有轻便直接的 API 可用）还有机场也是一样的，专线就是比直连好，哪怕我完全感知不到差距（笑）

_{作者: aklllw | 发布时间: 2026-04-14 07:38}

17. 最近的“火烧连营”式的砍额+降智是否是警钟

可以想象未来如果开发能力全部集中到这些 llm 厂商手中. 中低阶码农能力大幅退化。

虽然大企业可能仍然养得起一堆高素质开发者。

但是中小企业梭哈 llm 云员工之后，那岂不是任人家拿捏，你的业务进度，你的紧急 bug ，都在人家手里攥着。

就跟把睾丸放在人家手里一样，牵着你走。

_{作者: YanSeven | 发布时间: 2026-04-14 09:54}

18. 赚个分享积分， ChatGPT plus 免费充，而且还能免费续一个月，请用小号

https://t.me/gptnocard_bot?start=inv_kGyqchFEhFI

这个电报机器人可以给免费充 ChatGPT plus ，而且还能免费续一个月。

我用了一个多周了，目前来看一切正常

建议用小号尝试

这个链接带 aff ，如果介意，请手动去掉。

机器人菜单里，有使用方法，给机器人发 accesstoken 就可以了。

_{作者: jzyzcz | 发布时间: 2026-04-14 13:50}

19. 刚升级到 Pro 100 美金订阅，怎么还不如原先的 Plus20 耐用了

看了后台，7~9 号已经明显比今天用的多，都没有触发上限，怎么周一都升级成 Pro 了，今天反而还很快触发上限了呢，有人遇到这个问题吗？

_{作者: xingfu0539 | 发布时间: 2026-04-14 09:44}

20. 玩 hermes 的请教下, 如何让 hermes 有全面管控自己电脑的权限?

我是 mac, 发了安装指令后, 也无法操作自己的电脑, 这是怎么回事.

_{作者: Hermitist | 发布时间: 2026-04-14 13:29}

21. openai 的 plus 自己开小号和用中转站，价格是差不多的吗

RT ，用 bug 卡小号 plus 或者加 team ，成本大概 10 块一个号？不考虑中途封号的情况下，比中转要便宜点还是贵一点？

总之自己开小号用，安全性感觉还是比中转要高的，不知道一个 plus 一个月 4 周大概能用多少刀限额啊，我感觉我使用的量可能每个月需要不少小号倒是真的。。

_{作者: wnzhyee | 发布时间: 2026-04-14 13:16}

22. EmacsOS(emskin) 要来了!….. 在 Emacs 启动浏览器/终端(任意 Linux 图形界面程序）是什么体验？

发现一个好玩的 Emacs 项目，将 emacs 放到一个 wayland 合成器里面，任何应用都可以跑在 emacs 的窗口里面

Emacs Os 即将来临了!!!!!!!

emskin https://github.com/emskin/emskin

_{作者: charlselee59 | 发布时间: 2026-04-14 12:37}

23. 龙虾还没玩明白，爱马仕又来了

Hermes Agent 这个项目不到两个月 GitHub 星标突破 3 万，感觉有当初龙虾爆火那味儿了。。。社区里已经有不少从 OpenClaw 迁移过来的开发者了。

据说，比起 OpenClaw “干完一单忘一单”的尿性，Hermes Agent 最大的特点是它内置了一套强化学习系统，能从每次交互中提炼经验，自动生成技能，越用越聪明。

如果说 OpenClaw 的思路是做一个大而全的调度中心，那 Hermes Agent 的思路就是做一个会成长的个人助手。龙虾更像执行者，爱马仕更像规划者。

你们怎么看？有没有已经玩开了的老哥来分享一下

_{作者: cxd8190102 | 发布时间: 2026-04-14 03:24}

24. 质谱无故停止服务，还不退款

昨天开始停止服务，说我是多人服务，我就一个人用，没有给任何人 key ，而且我看了我的使用时正常的，还特意避开高峰段，也不使用并行模式。

客服不提供证据，不退款，不解封。意思是我花了钱不让我用！

已经北京市 315 投诉，还有那些渠道？互联网法院起诉？

_{作者: feelapi | 发布时间: 2026-04-14 02:42}

25. 求推荐内网穿透方案

使用场景：在家里访问一个只有在办公室才能访问的平台系统，这个平台系统对办公室 ip 开放了白名单，办公室可以访问互联网但是没有公网入口（因为是办公区不是服务器），家里有 ipv4 公网 ip ，公司有常年不关机 windows 系统，我想在家访问这个平台系统，用什么方案比较好

_{作者: xiaomintongxue | 发布时间: 2026-04-13 07:04}

26. 都在说 glm-5.1 和 claude opus 4.6 写代码水平一样了，吊打 gpt-5.4 是真的假的？

有实际用项目验证过的童鞋吗？还是说目前的 glm-5.1 和这些天持续降智的 claude opus 4.6 坐一桌了？但是说它完爆 gpt-5.4 是否言过其实？我目前使用 gpt-5.4 + xhight + fast 觉得还是蛮吊的。

_{作者: lizhenda | 发布时间: 2026-04-14 10:16}

27. 写了三个月 Agent Harness，我终于敢让 Claude Code 全自动写代码了

我日常用 Claude Code 做项目开发。之前的工作流大概是这样的：Asana 上有个任务，我把描述复制出来贴给 Claude Code ，等它做完，再把总结贴回 Asana 。下一个任务，再来一遍。

干了几周我就崩溃了。我本质上变成了一个人肉 adapter ，在 Asana 和终端之间来回搬运文本。Agent 明明能自己干活，但它不知道该干什么，干完了也不知道去哪交差。这些上下文全锁在我脑子里，或者锁在 Asana 这种 Agent 根本没法用的工具里。

所以从 2 月开始我做了个开源项目 Chorus，想法很简单：给 Agent 一个它自己能用的任务管理器，让它自己领任务、做任务、交任务。

实际用起来大概是这样：

下面按时间线聊聊这三个月我踩了哪些坑，做了哪些决策，怎么一步步走到现在敢加上 /yolo 命令让 CC 自己跑全流程的。

v0.1 （ 2 月底）：先让 Agent 自己看到活
第一版就是把管道跑通：Idea -> Proposal -> Task -> Execute -> Verify 。

工作流参考了 AWS 的 AI-DLC （ AI-Driven Development Lifecycle ），简单说就是不在现有流程上”加个 AI 助手”，而是让 AI 来主导整个开发生命周期。

我在这基础上加了个”反转对话”的设计：人只负责抛一个粗糙的想法，PM Agent 主动提问把需求聊清楚，然后自己出方案、拆任务，审批通过后 Developer Agent 去领活干。

配合 Claude Code 的插件机制，我做了一个自动注入：每次打开 Claude Code ，插件会自动把当前项目里还有哪些活要干、哪些任务被分配给了你，直接塞进上下文。Agent 一进来就知道该干嘛，不用我再复制粘贴任务描述了。

但很快我就发现，”能看到活”和”能把活干好”之间的距离，比想象中远得多。

v0.4 （ 3 月中）：Agent 太容易”自以为做完了”
跑了两周，最大的问题浮出来了：Agent 说”我做完了”这句话，可信度大概五成。

“代码写了但没测”、”主流程通了但边界没覆盖”，这种情况隔三差五就来一次。Agent 不是故意偷懒，但它确实不会主动对着验收标准逐条检查。

所以 v0.4 加了两个机制：

验收标准 checklist 。给每个 Task 加了独立的 AC （ Acceptance Criteria ）列表。Agent 做完后必须逐条自检标记 pass/fail ，然后人或 Admin Agent 再逐条确认。

依赖强制执行 。上游任务没验收通过，下游任务压根不会解锁。不是”建议你先做 A 再做 B”，而是 B 的 API 直接不返回给你。

说白了就是不靠 Agent 自觉，靠环境约束。你没法指望 Agent 每次都”记得”检查验收标准，但你可以让它在没检查的情况下根本提交不了。

v0.6 （ 4 月初）：让 Agent 审 Agent ，因为我又成了瓶颈
质量关卡加上了，但谁来执行验收？还是我。

Agent 出了 Proposal 我得看，Task 做完我得验，AC 逐条我得确认。工作量从”复制粘贴”换成了”逐条 review”，但瓶颈还是卡在我一个人身上。

正好这段时间 Claude Code 源代码”开源”了，我仔细研究了一遍它的插件机制，发现 Claude Code 的插件可以定义独立的 agent 。这些 agent 有自己的 system prompt 、自己的上下文，跟执行开发任务的 agent 完全隔离。这就意味着我可以在插件里定义一个专门干 review 的 agent ，它完全没见过开发过程中的上下文，天然就是个旁观者视角来审查。

想明白这一点之后，v0.6 做了这个项目最关键的一个决定：让 Agent 审 Agent 。

在 Chorus 插件里定义了两个 reviewer agent：proposal-reviewer 审方案（接口设计对不对得上、任务拆分合不合理、AC 能不能测），task-reviewer 审代码（实现有没有满足 AC ）。它们有各自的 system prompt 和审查规则，审查记录永久存档。审不过就打回，附上具体问题，Agent 自己改完再交。最多三轮，三轮还过不了才上报人类。

这一步是转折点。之前不管自动化做到什么程度，最后总有个环节卡在我身上。现在接口对不对得上、标准满没满足、依赖有没有画反这些检查都有 reviewer 扛着了。等东西递到我手上的时候，已经被挑过一轮刺了，我只要做最终判断。

v0.6.1 （上周）：/yolo ，全串起来了
到这一步，拼图终于凑齐了。Elaboration 把需求聊透，Proposal 把方案想清楚，Reviewer 把质量守住，全自动的前提条件都满足了。
/yolo 给项目加一个暗色模式，支持系统偏好自动切换
一句话进去，Agent 自己走完整条管道，中间不问你一句话。

Ctrl+C 随时能断，所有已创建的任务都持久化了，随时可以手动接管继续做。某个 Task 反复过不了审，流水线不会卡死，标记成需要人工介入然后继续推进其他 Task 。

实际用下来怎么样
不是每次都完美，复杂 feature 偶尔会在 Proposal 阶段跑偏，reviewer 能抓到一部分但不是全部。

但有两个变化很明显：

一是调试思路变了 。之前出问题得从最终代码往回猜 Agent 哪步想歪了，现在直接翻 Elaboration 记录和 Proposal 审查历史就能定位到是哪个假设出了偏差。

二是我的时间释放出来了 。之前大部分时间在逐条 review ，现在主要在想下一个 feature 做什么，reviewer 标记”需要人工介入”的时候才去看一眼。

中等复杂度的 feature （ 3-8 个 task ），成功率比我预期的高。Proposal 阶段方向对了，后面基本不出大问题。

用这套机制做的一个项目：Gleaner（Demo），一个纯前端的 GitHub repo 知识库渲染器，帮你缓存和渲染 GitHub repo 里的 Markdown 内容。起因是想有个地方整理知识，但 Obsidian 太重了，我只想要一个轻量的、用 Git 管理的方案。从需求到交付基本就是 /yolo 跑出来的。

Anthropic 发了差不多的功能
上周 Anthropic 发了两个东西挺有意思。Advisor Tool 让 Sonnet 干活时随时请教 Opus ，说白了就是模型级的 reviewer 。UltraPlan 让 Claude Code 先在云端出完整计划再执行，说白了就是 Proposal 机制。一个是”执行时有人看着”，一个是”动手前先想清楚”，跟我在 Chorus 里做的事情高度重合。

项目信息
开源，AGPL-3.0 ，Next.js + Prisma + PostgreSQL 。项目本身就是用 Chorus + Claude Code 开发的，吃自己狗粮。

GitHub: https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus

v0.6.1 Release: https://github.com/Chorus-AIDLC/Chorus/releases/tag/v0.6.1

v0.6.1 详细博文: https://chorus-ai.dev/zh/blog/chorus-v0.6.1-release/

有问题欢迎 Issues 或 Discussions 。

_{作者: fennu2333 | 发布时间: 2026-04-14 05:37}

28. TRAE CN,Qoder,CodeBuddy CN,CodeArts Agent 哪个好用一点？

国外的没发票，不好报销。所以想在国内的 AI 工具里选一个。大家帮忙投投票。

_{作者: lx271896700133 | 发布时间: 2026-04-14 07:29}

29. 发现 kiro 的 Token 很耐用

低强度使用了一个月 kiro 免费赠送套餐, 500 个积分,还有两天过期,发现还有 200 多积分没有用完

感觉 kiro 的积分很耐用啊

https://imgur.com/a/R2QfPx9

_{作者: florentino | 发布时间: 2026-04-14 01:08}

30. windows 平台中 opencode 输出中文乱码应该怎么办？

使用 powershell7 启动 opencode 也不行。大家有什么好办法？

_{作者: gnhaha | 发布时间: 2026-04-14 09:11}

31. 如何让我放心地把隐私数据接入到 AI Agent 里？

最近 Hermes 好像很火，但是我似乎还是不能放心地把我的隐私数据接入到 AI Agent 里。

作为一个从古法编程时代过来的程序员，而且又比较注重个人隐私，我对把隐私数据交给 AI 一直感到不舒服。但自从 OpenClaw 火了之后，似乎到现在也没有一个能让我感到满意的方案。

想了想，最终选择捡起我尘封已久的博客，凭感觉写下来了我的想法，希望能和你共鸣吧。

博客链接： https://www.addesp.com/archives/6299

_{作者: c137rick | 发布时间: 2026-04-13 23:34}

32. Claude 4.6、GPT、Gemini

出售一些标题上的 token
4.6 模型 0.8 换一刀
GPT 0.4 一刀
Gemini 0.3 一刀

_{作者: chenxiyu | 发布时间: 2026-04-14 09:15}

33. 2026 年了，现在个人上架 APP 都需要什么流程

几年前吧，上架过两个 ios 的应用。还算是比较顺利的。不需要软著之类的东西。

现在我 vibe 了一个应用，本身我一直在交苹果税，不上架也浪费，上架 IOS 应该还是差不多的吧？如果我要接入苹果内购呢，目前还是个人身份也可以的是不？

另外最麻烦的就是 Android ，还需要软著，或者其它证件吗？

好多年前曾经在淘宝上花了一两百去办软著，用时两三个星期，不知道现在怎么样了，是否可以让 AI 把资料搞出来，自己去申请。求大佬指导一下流程。现在好像还有一个电子版权？

另外一个问题就是，现在国内的市场，是不是都不允许个人上架，我最后也有一个个体户。

国内市场，我应该专注哪几家？ oppo,vivo,xiaomi,huawei?

_{作者: inyfee | 发布时间: 2026-04-14 00:09}

34. 反重力里的 Claude Opus 4.6 和官网 Max/CLI 版有区别吗？感觉反重力性价比爆棚！

大家好，最近一直在重度使用大模型，有个疑惑想请教一下用过官网 Claude Max （特别是 CLI 版本）的大佬们：

请问官方原版的 Opus 4.6 ，和我们现在“反重力”客户端里调用的 Opus 4.6 ，在实际的“智力”表现、长文本上下文以及复杂代码推理上，是一模一样的满血版吗？两者在底层限制上有什么区别吗？

我个人算了一笔账，如果底层模型能力完全一致，考虑到反重力的多模型切换机制和积分兜底，我感觉反重力的性价比真的划算太多了。

不知道有没有两边都深度体验过的大佬，能来分享一下真实的体感？求排雷或拔草，多谢！

_{作者: ccai | 发布时间: 2026-04-13 15:49}

35. 前段时间刚吐槽完企业微信，怎么钉钉你也…大家发完版都不测试的嘛

看图吧

之前吐槽企业微信的帖子 https://www.v2ex.com/t/1197469#reply2

root@paxxxxx:~# npm config set registry https://registry.npmmirror.com;openclaw plugins install @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector
npm warn Unknown global config "--init.module". This will stop working in the next major version of npm.

🦞 OpenClaw 2026.4.12 (1c0672b) — Somewhere between 'hello world' and 'oh god what have I built.'

│
◇  Config warnings ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                            │
│  - plugins.entries.qqbot: plugin qqbot: duplicate plugin id detected; bundled plugin will  │
│    be overridden by global plugin (/root/.openclaw/extensions/qqbot/index.ts)              │
│                                                                                            │
├───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Resolving clawhub:@dingtalk-real-ai/dingtalk-connector…
Downloading @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector…
Downloading @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector…
Resolved @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector to prerelease version 0.8.14-beta.5, but prereleases are only installed when explicitly requested. Use "@dingtalk-real-ai/dingtalk-connector@beta" (or another prerelease tag) or an exact prerelease version to opt in explicitly.
Also not a valid hook pack: Resolved @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector to prerelease version 0.8.14-beta.5, but prereleases are only installed when explicitly requested. Use "@dingtalk-real-ai/dingtalk-connector@beta" (or another prerelease tag) or an exact prerelease version to opt in explicitly.

_{作者: kincaid | 发布时间: 2026-04-14 07:33}

36. 1000 捡了个香橙派 5pro 16g+256 emmc

我捡漏了吗，怎么京东这么贵啊。

_{作者: frank1256 | 发布时间: 2026-04-14 05:54}

37. 开源一个 Swift 版的 Agent SDK, 无需依赖 Claude Code CLI

参考 https://github.com/codeany-ai/open-agent-sdk-typescript 这个开源项目, 实现了一个 Swift 版, 我的目的是开发一个纯原生的 mac 版 Agent 不需要再依赖任何其它 CLI, 只需要安装这个 SDK 就行.

包含了 Agent SDK 的绝大部分功能:
1. 完整 Agent 循环 — 单个 await 调用或流式 AsyncStream 即可完成提示、工具执行和响应
2. 34 个内置工具 — Core 文件/搜索/Web 工具、Advanced 任务/团队管理、Specialist cron/plan/worktree 工具
3. 多提供商 LLM — Anthropic (Claude) 和 OpenAI 兼容 API （ GLM 、Ollama 、OpenRouter 等）
4. MCP 集成 — 通过 stdio 、SSE 、HTTP 或进程内 MCP 服务器连接外部工具
5. 会话持久化 — 保存、加载、分叉和管理对话记录为 JSON
6. 钩子系统 — 20+ 生命周期事件，支持函数和 Shell 钩子处理
7. 权限控制 — 6 种权限模式，支持自定义授权回调和策略组合
8. 多 Agent 编排 — 生成子 Agent 、管理团队、任务和 Agent 间消息传递
9. 自动压缩 — 长对话自动压缩，保持在上下文窗口限制内
10. 技能系统 — 5 个内置技能（ Commit 、Review 、Simplify 、Debug 、Test ），支持自定义技能注册
11. 文件缓存与上下文 — LRU 文件缓存、Git 状态自动注入、项目文档发现（ CLAUDE.md/AGENT.md ）
12. 运行时控制 — 动态模型切换、查询中断并获取部分结果、会话记忆
13. 沙盒与日志 — 可配置的命令/路径沙盒限制，结构化 JSON 日志输出

项目地址: https://github.com/terryso/open-agent-sdk-swift

喜欢的朋友麻烦点个⭐️支持一下

_{作者: terryso | 发布时间: 2026-04-14 07:21}

38. 目前手机侧的 agent 的最佳实践是？

想做一个自动客服，Open-AutoGLM 试了下感觉不太行，主要对话框相应太费时，而且对于新聊天的触发很笨，然后上下文记的真的太少。。。

_{作者: chen0520 | 发布时间: 2026-04-14 06:46}

39. 阿里云百炼的 coding plan 能用吗？

我买的阿里云百炼的 coding plan 基本上处于不可用的状态，但我在网上搜了一圈，都没有搜到相关的谈论。难道是我被针对了，就想来问问 v 友。对了，我买的是 pro

_{作者: freshduck | 发布时间: 2026-04-13 14:10}

40. 有没有大佬能做 rvc 训练+调试的啊

想做个自己声音的模型，但是训出来的结果一直不理想，想看看有没有大佬能帮忙，有偿有偿

_{作者: huayunmo | 发布时间: 2026-04-14 04:23}

41. 今年重新分配订阅预算

jetbrains 的全家桶这个月底到期，不再续费了，把预算全部投到 AI 订阅去，去年还能坚定续费，今年真的是无法再继续投入了。

_{作者: aikilan | 发布时间: 2026-04-14 02:10}

42. 感叹一下 GLM 5.1 真的强

在 Claude Code 场景下作为后端，感觉超过了 Opus 4.6 ，不知道是不是错觉

_{作者: Azmeont | 发布时间: 2026-04-13 09:28}

43. 从 IOS 想转到安卓阵营，是用国内系统 ROOT 好还是刷国际版好，问问大伙意见

每几年花个 1 万多买个苹果用，这几年下来系统是好用而且日常使用我觉得 OK ，但是我忍受不了后面的续航越来越差，这样一对比，感觉一万多买个苹果感觉不划算

所以想换个几千块的安卓手机来体验下，但是想转换前也学习了很多知识以及发现很多问题
我的需求很简单，想拥有一个简洁没广告的系统体验，日常使用，需要微信，支付宝等常用的国内 APP ，玩游戏少，只要能及时接收到通知，省电关闭没用的后台（可以说照搬 IOS 那套吧）
PS：我也有机场，但是我希望在国内的环境，不想 24 小时开着，因为有时候机场不好真的影响网络体验
于是乎，我考虑了一加 15 ，红米 K90PM ，moto X70AIR PRO 这三个机型，一方面是国行便宜，一方面是可以刷机待定的：pixel 或者三星，但是这两个太贵了，续航好像也不咋样==

目前我自己的想法是国内系统 ROOT 后通过各种模块精简系统好，还是刷国际版或者原生好，起码就是能满足我上面的需求的

_{作者: conpress | 发布时间: 2026-04-12 09:05}

44. GPT-6 准备发牌了！聊聊最近折腾 Hermes-Agent 的一点心得

最近我也在深度对比 OpenClaw 和 Nous Research 刚出的 Hermes-Agent （ https://github.com/nousresearch/hermes-agent ）。如果你也是在折腾自动化流程或者数字员工，这两者的区别还是挺明显的。

GPT-6：AI 时代的“核弹级”进化（网上搜集的预测）
虽然 GPT-5.4 已经很强，但根据最近 OpenAI 内部代号为 “Spud” 的泄露信息来看，GPT-6 将是一个从“聊天机器人”向“数字生命”跨越的版本。

1. 核心特征与优势

原生智能体架构 (Native Agentic Workflows)： GPT-6 不再只是等待指令，它具备自我规划能力 。配合像 Hermes-Agent 这样的框架，它能自动把大目标拆解成几十个子任务并独立执行，甚至在执行出错时自我修正。

长效记忆 (Long-Term Memory)： 不同于以往靠上下文维持记忆，GPT-6 引入了原生的存储层，能跨会话记住你的个人偏好、项目代码逻辑和历史改动。

全模态原生实时处理： 不再是图片转文字，而是原生的视频流理解。你可以直接给它看一段 10 分钟的代码调试视频，它能实时指出你操作中的逻辑漏洞。

2. 上下文窗口 (Context Window)

2,000,000 Tokens (2M)： 这是一个质的飞跃。相比 5.4 版本，GPT-6 的原生上下文窗口翻了数倍。这意味着你可以一次性塞进一整套复杂的微服务源代码 ，或者几十本专业参考书 ，它不仅能读完，还能在 200 万字里精准定位那个细微的 Bug 。

3. 巅峰对决：GPT-6 能打败 Claude 4.6 Opus 吗？
目前 Anthropic 的 Claude 4.6 Opus 凭借“自适应思考 (Adaptive Thinking)”和 1M 窗口在推理界霸榜，但 GPT-6 的杀手锏在于生态与工程化的融合：

维度 Claude 4.6 Opus (目前的王者) GPT-6 (预期的神)

推理深度 极强，拟人感和逻辑严密性目前第一预计通过 Q* 算法实现逻辑质变，对标博士级水平

上下文 1,000,000 Tokens (较稳) 2,000,000 Tokens (极大规模)

Agent 能力 强依赖外部框架 原生内置 ，对 Hermes-Agent 等框架支持极深

多模态 侧重图像和文档理解 原生视频流交互 ，具备实时视觉反馈

为什么 Hermes-Agent 可能是 OpenClaw 的最强对手？
OpenClaw 配合 SOUL.md 确实能跑出很有个性的 Agent 。但实测下来，Hermes-Agent 在“干活”这件事上，逻辑更硬一些：

更稳的工具调用（ Tool Calling ）： OpenClaw 在处理长链路任务时，偶尔会因为提示词干扰导致格式报错。Hermes 毕竟是 Nous Research 专门针对推理优化过的，它在调用本地脚本、查数据库时的 JSON 输出极少出错。

状态机逻辑： Hermes 内部对任务状态的管理比 OpenClaw 更清晰。它能很明确地知道当前任务进行到了哪一步，而不是在上下文里反复“复读”指令。

适配 GPT-5.4 量大管饱： 它对高阶模型的 Function Calling 优化做得更深。尤其是在处理复杂逻辑判断时，Hermes 的响应速度和准确率比 OpenClaw 稍微快那么一截。

一句话总结：想要个性化、玩玩花活选 OpenClaw ；想要帮你在服务器上写代码、跑任务、做自动化，Hermes-Agent 值得换上去测测。

评论区抽奖：送 10 个 3 日体验卡
为了让大家都能测一下 Hermes-Agent 的效果，我从后台导了 10 个名额出来。

奖品： 3 日深度体验卡（每日 9.9 美元额度 ，可用 Claude 4.6/GPT-5.4 ）。

参与： 评论区聊聊你对 GPT-6 的看法，或者你最近在折腾什么 Agent 项目，可以单独送 100 美元 GPT5.4 跑额度。

规则： 回帖必须带上你在ai.17nas.com 的账号 ID，不然没法充值。

相关链接： Hermes 项目： https://github.com/nousresearch/hermes-agent

维度	Claude 4.6 Opus (目前的王者)	GPT-6 (预期的神)
推理深度	极强，拟人感和逻辑严密性目前第一	预计通过 Q* 算法实现逻辑质变，对标博士级水平
上下文	1,000,000 Tokens (较稳)	2,000,000 Tokens (极大规模)
Agent 能力	强依赖外部框架	原生内置，对 Hermes-Agent 等框架支持极深
多模态	侧重图像和文档理解	原生视频流交互，具备实时视觉反馈

_{作者: jiaduobao | 发布时间: 2026-04-14 16:24}

45. 截至 2026 年 4 月， AI 写哪方面的代码还不行？

CRUD 、简单 app 用 AI 配合写出质量相当不错的代码

那么哪些领域 AI 写的代码还不能替代人类呢？

我所知道的，系统底层 C/C++ 用 AI 还处于乱写乱画阶段。复杂 app 用 AI 效果也不好，需要人类规划，AI 只完形填空函数实现

_{作者: panamera | 发布时间: 2026-04-13 03:40}

46. 国内现在还有哪家量大管饱的大模型 plan 能买到

看了一圈都是售罄，国外的只能紧着用，完全不敢接到应用里。免费的 api 也都是定量，而且质量有点低

_{作者: superkite | 发布时间: 2026-04-12 03:45}

47. 质谱赔偿我损失！

今天下午三点开始，所有的模型都不能用了！我在一台机器上使用 zread ，结束之后，我在另外一个电脑上开始写代码。结果说我是多人使用。凭什么?我新建一个 key 不行么？有什么证据说我是同时使用的！客户没人，凭什么！！！

_{作者: feelapi | 发布时间: 2026-04-13 11:22}

48. 写了个 Nautilus Extension: Copy File Path

Gnome50/Debian 环境中测试通过的，方便我在 Nautilus 文件管理器中复制路径
AI 时代，软件可以按个人定制
https://github.com/wuruxu/nautilus-copypath

_{作者: wuruxu | 发布时间: 2026-04-13 23:20}

49. 有没有什么简单的方法可以把 claude code 里用的模型 TPS 给算出来？现在越来越在意生成速度了

80 TPS 的模型和 30 TPS 的简直两个世界。前者是一个 glm 的长时间都很快

至于模型的聪明程度对我这边 spec + plan + TDD 的约束下并不是那么重要

所以不知道有什么除了肉眼以外的好方法让我测一下

现在用 cc-switch 的测试功能勉强看个大概，但也不知道是首 token 慢还是 TCP 慢还是 tokens/S 慢

_{作者: ClericPy | 发布时间: 2026-04-13 16:37}

50. antigravity 挂了吗

没有回复了，退出登录后不能登录了…

_{作者: linecode | 发布时间: 2026-04-13 10:56}