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Codex 今天重置，正好用完😂

dotey 分享自己的 Codex 使用情况：额度今天重置，此前刚好用完。帖子未说明套餐、额度数量或重置周期，不能据此判断其他用户的重置时间。

Codex 的上下文约为 300K

dotey 称，Codex 的上下文容量约为 300K，也就是一次可容纳的信息量。帖子未注明具体版本，也未提供测试细节，因此这一说法的适用范围尚不明确。

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REA：让 AI 智能体帮你逆向没有源码的软件

dotey 介绍的开源项目 REA 通过 MCP 外部工具接口，让 Claude Code 等 AI 智能体分析没有源码的程序，追踪功能实现、给出证据，并在自己的项目中编写类似功能。原生程序需配合 Hopper、Ghidra 或 IDA，分析证据仍需人工核对。目标程序在本机分析，但结果会交给模型服务商，数据处理依各家政策。项目仅支持合法逆向研究，授权与合规由使用者负责。

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全新 Claude Code Projects：入门指南

这篇入门指南称，Claude Code Projects 可将长期开发目标拆成多个任务，由 Claude 协调并行执行。起步需填写目标、关联仓库与文件；各线程在云端使用独立分支和仓库副本，关闭电脑后仍可运行，并共享项目指令、文件和记忆。新版仍分阶段开放，功能以实际账号为准；增加线程可能加快套餐额度消耗，涉及多个仓库时需确认 GitHub 权限与云端环境配置。

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Fable 与 Opus 的 UI 修改工作流：先改原型，再同步正式代码

dotey 建议，以 UI 修改为主的功能可以直接从修改原型开始，不必每次先写技术方案。原型做好后，用 AI 智能体内置浏览器的“标记”工具标注要改的位置并写评论；原型完成后，在同一会话中让它把修改同步到正式代码。作者通常由 Fable 协助设计、Opus 执行，最后再由 Fable 验收。

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据报道，Google 内部测试 Carbon，员工称编码表现“感觉像 Opus 5.5”

据 Business Insider 援引知情人士报道，Google 正在内部编程工具 Jetski 上测试新模型 Carbon。一位匿名员工称其编码表现“感觉像 Opus 5.5”，但这只是主观评价，尚无公开跑分或发布时间，也不清楚它会作为 Argon 升级还是单独发布。目前对外可用的 Gemini 4 Argon 仅向部分网络安全合作伙伴开放，付费 API 用户和 Google AI Ultra 订阅用户仍需等待。

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Claude Code Projects 向候补名单上的全部 Pro 和 Max 用户开放

据 dotey 转述，Claude Code Projects 已向候补名单上的全部 Pro 和 Max 用户开放，仍是分批推送的公开测试版，Team 和 Enterprise 暂不可用。它用一个项目对话协调多个任务线程，共享项目说明与记忆，可用于跨仓库同步改接口等持续任务。并行运行会更快消耗套餐额度，耗尽后会在额度重置时自动续跑；不想继续需暂停项目。

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dotey 更新 Claude Code 配置建议：不再禁用 1M 上下文

dotey 撤回此前禁用 Claude Code 1M 上下文的建议：如果之前添加过该设置，他建议删除 `~/.claude/settings.json` 中的 `CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT`。他仍建议开启自动压缩（autocompact），在上下文达到 300-400K 时进行压缩。

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Claude Code 配置建议：自动压缩长度设为约 400k，移除 1M 禁用项

dotey 建议用 `/autocompact 400k` 将 Claude Code 的自动压缩上下文长度设为约 400k；他自己设为 300k，认为已经够用。他还撤回了此前禁用 1M 上下文的建议，建议删除 `~/.claude/settings.json` 中的 `CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT` 配置，并称保留该配置会让上下文最多只能到 200k。

Python 3.15 发行说明借冒险游戏解释新功能

Armin Ronacher 指出，Python 3.15 的发行说明引用了一款通过 vibe coding（AI 辅助编程）制作的冒险游戏，用来解释新功能。配文没有展开游戏内容或具体涉及哪些功能。

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dotey 的 AI 开发循环：快速反馈与多任务并行

dotey 将功能开发和 bug 修复组织成快速反馈循环，让 AI 智能体与自己在各环节及时获得反馈，并认为循环越快，效率越高。循环运转后，可尝试多任务并行：智能体承担大部分生成与验证工作，人继续聚焦问题定义和验证。他目前受电脑设备数量和模型 token 不足限制，计划更多在云端开任务，以缓解设备不足。

baocut 开发工作流：先定技术方案与界面原型，再让 AI 智能体编码

dotey 以自己的开源项目 baocut 新增字幕样式为例，展示 AI 智能体参与开发的流程：先调研并写技术方案，经作者多轮审阅定稿，再确定界面与交互原型，之后才实现代码。作者认为，先用接近正式界面的原型收集反馈，比直接修改最终代码更省时间和模型 token。测试由智能体先做，作者再亲自检查新功能及边角问题；人的重点是定义问题和最终验收。

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codemode 为什么选用 quickjs：务实考量

Armin Ronacher 表示，团队为 codemode 选择 quickjs，是出于务实考量。短帖未展开具体技术理由、方案比较或实现方法。

低于 60GB 内存时，哪款开放权重 MoE 编程模型最好？

Simon Willison 正在征询适合编程、能在低于 60GB 内存中运行的开放权重大语言模型。他认为，在自己可使用的硬件上，MoE（混合专家）架构可能是获得较好交互速度的必要选择，目标是超过 12 tokens/second；这条帖子提出了选型需求，尚未给出候选模型或实测结论。

op7418 的 Grok 使用体验：高频制作代码类视频，周用量消耗 15%

op7418 称，这几天高频使用 Grok 制作代码类视频后，查看到每周用量仅消耗了 15%，因此感叹额度充裕。这一体验来自他此前以 99 美元购买的 Grok 会员；原帖没有说明套餐名称、计费周期或当前售价，也没有展开视频的具体制作方法。

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Armin Ronacher 讽刺 Python 3.15：部分核心团队患上“AI 精神病”

Armin Ronacher 以讽刺口吻称，Python 3.15 是部分核心团队成员开始出现“AI 精神病”的首个版本，并以“欢迎加入”收尾。这是作者对团队的嘲讽性评价；原帖未说明具体事件、涉及哪些成员或判断依据，也没有提供 Python 3.15 的功能变化。

Simon Willison 做饭时用 Codex Desktop 全程语音开发博客新功能

Simon Willison 表示，他在做晚饭时使用 Codex Desktop，全程通过语音为自己的博客开发了一项新功能。这则短帖记录了他的实际使用经历，但未说明新增功能的内容，也未提供具体操作步骤。

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只有一个用户，也值得专门用 Eazo 做个 App

花叔用自然语言开发工具 Eazo，为自己制作了航海日志和猫咪档案，认为只服务一个人、只用一段时间的需求，也值得做成 App。他先描述需求，生成六版视觉设计并选定方向，再补充功能、在预览里实际点用，之后边用边加。航海日志用于记录计划中的38天航程，保存文字和照片、导出日志卡；猫咪档案记录体重和照护日程。核心分工是：构建和修改时与 AI 对话，日常使用时通过固定界面操作。

levelsio 尝试用 Opus 5.5 将多人 DOOM 引擎 Odamex 移植到网页

levelsio 称，今天用 Opus 5.5 将开源 DOOM 引擎 Odamex 移植为可在网页运行、支持多人游戏的 WASM 版本，30 分钟内得到可运行的结果。Odamex 原本面向 Mac、Windows 和 Linux，作者选择它是因为其多人联网表现较好。他还让 Opus 5.5 从零创建游戏机器人，称这部分用了 10 分钟。

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Teamily AI：让团队成员与 AI 智能体在同一群聊中共享上下文

svpino 介绍了 Teamily AI 的群聊协作方式：团队成员与 AI 智能体共享同一上下文。以网页品牌调整为例，研究智能体修订方向，写作智能体据此更新文案，另一个智能体用 Website Builder 重建页面。设计师在实时预览上提意见，智能体据此修改，最后由人审核页面并分享链接；整个流程通过同一群聊中的持续对话推进。

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Grok Bot 用法：调用闲置 Code plan 额度写代码、渲染视频

作者建议在 AI 智能体的云电脑里安装 Pi 或 DeepSeek Harness 等编程 AI 智能体，再配置其他 Code plan 中未用完的额度。随后让 Grok Bot 调用这些模型 token 写代码、渲染视频，以利用闲置额度；原帖给出的是流程概览，没有具体配置步骤。

Codex Cloud 低调重新推出

Tibo 表示，团队已低调重新推出 Codex Cloud，并评价它现在表现不错。帖子没有说明具体改动、可用范围或使用条件，尚无法据此判断新版能带来哪些实际变化。

Armin Ronacher：AI 智能体与氛围编程正在影响汽车改装

Armin Ronacher 认为，汽车改装是观察 AI 智能体与氛围编程影响的一个具体场景：大众集团（VAG）汽车的 MIB2 改装方案大量涌现，功能拓展比以往更深入。他举出的例子是，有人升级 CarPlay 功能，让它能显示在驾驶员仪表盘上。

宝玉的 Claude Code 工作流：Fable 编排与验收，Opus 子智能体执行

宝玉在 Claude Code 中把任务交给 Fable，由它负责分析、编排和验收，再安排 Opus 子智能体执行。据他的使用经验，子智能体执行期间可以继续追加任务，Fable 会记下并在空闲时安排；他因此保持多个会话开启，随时发送指令。他觉得这套分工省心，但比只用 Opus 5.5 花费更多。

生成式 UI 最难的部分并不是生成 UI

当前保存的帖文在半句话处截断，还没有取得作者对“真正难点”的解释。这条内容暂待补齐原文，可通过原文入口继续阅读。

原文可能不完整，仅概括已取得的文字

AI 智能体时代，前端怎么变？读懂 AG-UI、A2UI 与 MCP Apps 的分工与协同（上）

作者用订单退款确认案例区分三种 AI 智能体前端标准：AG-UI 负责传递回复、进度和状态，界面仍由前端设计。A2UI 让智能体描述所需控件和数据，再由前端动态绘制表单、卡片，前提是有匹配的组件目录与渲染器。MCP Apps 让外部工具附带可复用的 HTML 交互界面，但宿主必须支持该扩展。三者可单独采用或组合使用，具体协同方法留待下篇展开。

huashu-art-motion 早期应用反馈：科普视频 5 个小时获 10万+播放

花叔用 huashu-art-motion 与 Opus5.5 制作的科普短片在抖音发布后，5个小时获得10万+播放，写作时已达17.4万。口播文稿撰写、素材查找和画面剪辑交给装有该技能的 Opus5.5，成片结合真实影像、插图与代码动画，声音使用作者的 AI 复刻音色。该技能免费开源，仓库为 https://github.com/alchaincyf/huashu-art-motion，可通过 `npx skills add alchaincyf/huashu-art-motion` 安装；作者建议先从十几秒的口播动画试起，并强调单条视频的播放表现不代表后续每条都能获得同样反馈。

正式参考价值分；依据原始文字；已检查1幅静态图片评审副本；未评价完整视频、运动、剪辑或声音

Peter Steinberger：从 X 触发团队任务，再按代码经历找人

Peter Steinberger把团队智能体接入X，触发工作后将未分配会话留给成员认领；智能体还会查找相关代码最近由谁处理，并提醒对应的人。他称可热加载的插件让团队服务器扩展能力更方便。可参考任务入口、分派与上下文匹配的组合，帖子未提供部署步骤。

Jo Mendes 用 Emergent 与 GPT-6 Astra 搭建三维项目

Jo Mendes介绍以图片和创意为起点，通过Emergent与GPT-6 Astra制作三维项目、动画或网站，并连接GitHub、Supabase等服务后发布。他同时分享演示中的成品供试用和参考；配文说明了输入与交付方向，没有展开具体实现及运行成本。

仅基于配文整理；正式参考价值分；依据原始文字；已检查1幅视频封面静帧评审副本；未评价完整视频、运动、剪辑或声音

GitHub 发布 ReviewBench 开放基准，评估 AI 代码审查智能体

GitHub 发布 ReviewBench，用 219 个真实代码变更请求比较 AI 代码审查工具找错准不准、漏掉多少问题。样本来自 19 种语言、187 个开源仓库，分布参考了 103.9M 条 GitHub pull requests；两者不是同一个评测规模。它整合人工、模型和静态分析发现的问题，并按统一标准评分，支持提交自己的审查智能体，适合比较误报、漏报与严重问题识别能力。

vibecoding 前端交互术语手册（已开源）

Leo的AI产品进阶实操分享了一份面向 vibecoding 的前端交互术语手册，标题标注“已开源”。配文仅含相关话题标签，没有列出具体术语、使用示例或开源地址，暂无法判断手册的覆盖范围与获取方式。

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一个视频学会 Git + GitHub：用「马克待办」练习版本管理

马克的技术工作坊以「马克待办」小项目串联 Git 版本管理与 GitHub 代码托管，面向从零开始的学习者。教程先讲工作区、暂存区和提交历史，说明 git add、git commit 的作用，并按改动所处阶段区分回滚方法；再讲分支合并与冲突处理，以及配置 SSH Key、创建仓库、上传和下载代码。配文称，概念配有动画图解，命令均在终端实际演示。

D4nn9：今年靠 VibeCoding 自制了一批影像工具

D4nn9 自述未系统学过开发，今年借助 AI 助手编程，制作了多款服务自己和团队内部学员的影像小工具。Text to Script 把零散想法扩展成剧本、分镜思路及提示词；Frameboard 支持导入脚本与素材、排版并导出 PDF，用于团队方案沟通；phosphene 可在浏览器内预览、生成视觉效果。作者优先做成网页或手机直接运行的形式，无需复杂配置。

仅基于配文整理；正式参考价值分；依据原始文字；已检查5幅静态图片评审副本；未评价完整视频、运动、剪辑或声音

上手体验 OpenAI DevDay 新功能：Dots、Decisions API 与开源 Codex Harness 更新

作者体验了 OpenAI DevDay 的云端助手 Dots 与 Codex Harness 即时打断：前者在用户离开对话后仍能推进任务，后者可先回应追加要求，再取回后台工具结果。文中还介绍了从有限候选答案中选择结果、用于工单分流等任务的 Decisions API，以及整理、协作编辑成果的 ChatGPT Space。按文中说明，Dots 仅向 Pro 等部分账户开放，对话不占套餐用量；Decisions API 仍处于有限预览。

2026 年大语言模型发展总结：从编程智能体到本地模型与安全

维小灿！围绕2026年大语言模型的发展做回顾，主题涵盖编程 AI 智能体、个人 AI 智能体、本地模型和智能体安全。配文只列出了这些讨论方向，没有展开具体进展、代表事件或结论。

腾讯云开发者：用 Harness 为 AI 编程补上记忆与验证闭环

腾讯云开发者提出，AI 写代码快不等于交付真正提效，关键是给它配一套 Harness：用两级索引知识库沉淀会话中发现的隐性知识，并通过 hook 强制 AI 先查再动手；再把平台 API 封装成脚本和 skill，让它能提交、等待流水线终态并验证线上是否生效。最后用 command 固化排查、编码、本地验证、合入、等待和线上验证，避免 AI 在中途静默停止。小改动用 close-loop，复杂任务再用 close-loop-team，并设置往返轮次上限。

Jev API 工具清单：20 项工具与应用

作者整理了 20 项 Jev API 相关工具与应用，将其定位为帮助 AI 智能体做结构化判断、任务筛选和模型路由的决策能力。清单称，fast-jev-compaction 可过滤无效输出、压缩 Claude Code 上下文，jev-codex-router 则按编程难度选择模型与推理深度。内容属于功能概览，未给出部署步骤或调用费用。

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Harness 如何解决登录系统迁移的验证难题

贾曼鑫团队在登录系统迁移中，用标准化构建和个人隔离环境解决公共环境不便模拟故障的问题。AI 通过受约束的技能调用 Makefile 构建、推送镜像，小 TKE 界面负责部署到个人 DevCloud，开发者再模拟 Redis、数据库不可用，检查降级行为。这套方法以已有 Dockerfile、Helm 等部署资产为前提；小 TKE 不对外分享，可复用的是工作流设计。

Jev API 怎么用？从 20 个项目看决策工作流

作者汇总网友分享的 20 个 Jev 项目，核心分工是让 Jev 做分类、筛选、打分等简单决策，大模型负责执行任务。例如先判断任务难度再选择 Codex 模型，或先筛出高风险代码再交给大模型审查。作者认为，这种分工适合调用频繁、判断简单、无需生成长文本的环节，可按自己的工作流选择项目。

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从零构建 AI 智能体（二）：用 Responses API 与大模型交互

这篇教程用 OpenAI Responses API 演示 AI 智能体与模型交互的基础：管理会话历史，区分流式回答与工具事件，再由客户端执行工具并回传结果。配套 ZeroAgent 示例还覆盖请求取消和订单信息的结构化提取。运行需配置 API 密钥、模型及兼容 Responses API 的服务地址；各服务对存储、推理和工具调用的支持不同，须查文档并实测。