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全栈程序员 · AI Agent 开发者 探索 AIGC 与 AI 应用落地 正在学习出海，构建有趣的产品 除了代码，还有诗和远方 🚀
Joined January 2025
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Hi，很高兴认识你。
我是一名全栈程序员，热爱创造和探索。
正在研究 AI Agent、AIGC，以及如何把想法变成真正的产品。
最近开始学习出海，记录开发过程、产品实践和一路上的思考。
希望在 AI 时代持续学习，持续创造。
用代码连接想法，用产品记录成长。
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在重写完之后，做了一个小小的决定。
这个月活百万的AI热点站 AIHOT，正式开源了。
AIHOT网址：aihot.news/
开源地址：github.com/KKKKhazix/AIHOT
采集流程、精选评分、聚簇机制，连生产环境里的全部Prompt，能开源的都开源给大家了。
过去，总有人问我说，能不能做个游戏行业、法律行业、HR、金融等等行业版本的AIHOT……
但我确实不懂那些行业，也没有那个时间和精力，但我知道，你们懂。
于是，那不如，把火种交给大家吧。
半年以前，我是一个最最基础的开发小白，只是懂一些产品和设计而已。
半年以后，我终于可以把一个曾经只属于我的小东西，交到更多人的手里。
我不知道它最后会被改成什么样子，会走到多远的地方。
但这可能就是开源最浪漫的地方把。
愿我们都能用AI，把那些曾经只有少数人才能做到的事，一点一点，变成普通人也可以拥有的能力。
也愿诸君，乾坤既大，草木尤青。
本心择路，笃志前行。
以上。
被很多专业者骂了，但是在折腾了3天以后，AIHOT最终还是重写完然后上线了。。。我觉得还是可以分享一下我全部跟AI协同的流程，万一对其他人有用呢（当然我就是个纯外行，仅供参考）：
1. 使用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra并行对旧项目进行蒸馏，并且设计交流包。要求：架构分离，为多Agent并行开发而设计，保留所有功能和容易踩坑的细节。
2. 使用Claude Fable 5.1对两个模型生产的功能文档、交接包和旧代码库进行全面对照，寻找不合理和遗漏的地方进行完善。
3. 使用Claude Opus 5.5在不看任何旧代码的情况下，根据最终的功能文档、交接包、线上网站的端到端测试，进行全方位的重写（大概写了12个小时）。
4. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查新写完的项目，将其与旧代码库的所有细节进行逐行审计，看看是否有功能和细节遗漏，在用户体验层面，能否完美还原，最终产出两份审计报告。
5. 使用Claude Opus 5.5根据审计报告，进行优化开发，开发完成以后，清空所有上下文，自己再并行N个子Agent，以功能模块化的方式，跟旧代码库进行对比，看是否遗漏功能和逻辑细节（无视代码实现，只看功能和逻辑细节）。
6. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查所有可能的BUG和漏洞，继续Opus 5.5优化。
7. 使用Opus 5.5优化所有前端UI，进行控件组件化统一，部分UI界面全面重设计，加了一部分Opus 5.5擅长的JS+Canvas动效，例如关于页和更新页。
8. 导出旧项目所有数据库，进行线上服务器彩排，6小时的影子系统并行，过程中实时监控，使用Claude Opus 5.5自动化并行修复过程中出现的所有问题。
9. 使用GPT-6 Astra进行全面的端到端测试。
10.无缝切换上线。
11. 使用GPT-6 Astra根据真实数据，全方位优化缓存、CDN、页面大小等问题，提升全站性能。
12.监控问题，不断优化。
以上，大概就是一个纯外行者的“重写”的经验，虽然AIHOT这个项目很小，但是我自己干的很开心。希望能对大家有一点点的启发。
看着很好玩呀
BIG ANNOUNCEMENT FROM HUGGING FACE TODAY:
We're unveiling Microduck 🐥🤖
It's a tiny $399 open-source robot you can teach new tricks with reinforcement learning. It can walk, pick things up, get back up when it falls, and even roller-skate.
Welcome to the era of open-source affordable robots to democratize physical AI and world models!
🤗🤗🤗
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We redesigned the Cloudflare Blog — dark mode, cleaner UI, faster load times. What you might not know: the whole thing runs on EmDash, a new CMS built on Cloudflare Workers. We were Customer Zero. cfl.re/4xkPMhh
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Introducing Dactyl
Dactyl is a vibe coding platform for native iOS and native Android apps. What's interesting about it is the device simulator: we've built a SwiftUI renderer in WASM.
This means as you're developing, you get low latency in browser canvas simulation of the app to play with. Also things like oauth flows happen in the browser.
If the app uses the camera - the browser camera API allows us to display it in the simulator.
We also let you connect your ChatGPT subscription so you don't have to buy tokens through us (+ markup)
Through [magic] - we can run the same SwiftUI code the agent writes for iOS in android, with native components.
This is the work of @undefined_void (primarily), @piscisaureus, myself, and others at Deno.
It's built on Durable Objects perhaps unsurprisingly
dactyl.dev/
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Introducing Bot Mode for Hermes Desktop.
Your agent profiles become a series of named Bots. Each Bot has its own role, model, memory, skills and profile picture; Bots can use any model and even communicate with each other.
Build a specialist Bot once to use it forever.
牛逼梁圣
🚨爆料：DeepSeek Harness 将于今天开启正式公测🔥
刚刚一张据称说DSH 官方内测群的截图在流传
内容是：
0813 计划发布 DSH 公测版，今晚将推送 DeepSeek Harness 最后一个内测版本，让开发者完成最后的插件兼容；插件仓库需要带上 #dsh topic。
也就是今天，DeepSeek Harness 将正式结束封闭内测，开始对外开放。
同时，内测期间开发的插件也可以迁移到开发者自己的账号下，并正式公开。
看起来 DeepSeek 这次不只是发一个 Harness，连围绕 Harness 的插件生态也准备一起放出来了。
今天可以蹲一下 DeepSeek Harness🫡
这套组合真的太丝滑了。手机上接着用Claude写代码，会话还不会断，完全改变打工人命。Termius真好用。
Termius + Tailscale + tmux
You don't need your laptop to build with Claude Code, Codex, or any other AI coding agent:
→ Run your agent inside tmux to keep the session alive
→ Use @Tailscale for secure access to your laptop
→ Connect with Termius over SSH from iPhone, iPad, or Android
Start coding at your desk. Continue on the go.
8月31号截止挺近的了。赶紧把那些保存的agent和默认设置从5.4迁走，不然登录ChatGPT就用不了了。
GPT-5.4 and GPT-5.4 mini will no longer be available for users signed in with ChatGPT starting August 31.
The models will remain available on the OpenAI API and Codex sessions authenticated with an API key.
learn.chatgpt.com/docs/chang…
刚看到 OpenAI 的更新：
已经给所有 ChatGPT Work / Codex 用户重置用量了，并优化了 Sol 的效率，预计能多用大概 18%。
但明天会把 5 小时限制加回来。
重置是好事，但这个 5 小时限制能不能别恢复啊……
Hello people of Sol! I've reset usage limits for all ChatGPT Work and Codex users. Together with that, a quick update on GPT-5.6 Sol usage limits.
Over the past few weeks, many of you have told us that Sol was using your Codex limits faster than expected. To be clear, we have not reduced usage on any subscription plans.
We’ve been digging into what was happening and have landed several improvements. As a result, we expect your usage to last around 18% longer during typical use of Sol. Some of you should already see significantly larger improvements from today. Tomorrow, we’ll also restore the five-hour limit that we temporarily paused while investigating.
Here’s what we found:
- GPT-5.6 Sol is much more willing to work for longer, make additional tool calls, and coordinate complex workflows across tools and subagents. That makes it better at solving hard problems, but some tasks were using far more than we intended.
- Sol also works harder at the same reasoning effort than previous models. High on Sol can use more tokens than High did on GPT-5.5.
- Programmatic tool calling, also referred to as code mode, gives Sol much more flexibility to run tool calls in parallel or continue working while waiting. But it also led to more responses per turn, more cached input tokens, and higher usage than expected.
- This was particularly noticeable when Sol was waiting for tool calls to finish or running many web searches. We’ve improved how we handle both cases and are continuing to make code mode more efficient.
- The impact was also very uneven. The median user actually found Sol quite token efficient, while some power users working on harder tasks saw their usage drain much faster. We were very focused on average and median usage before launch and missed some cases where the long tail could use significantly more usage.
Sol is a significant step forward in what Codex can do, but capability and efficiency do not always improve at the same pace, and some issues only become clear once people are using the model at real-world scale. We should have recognized this sooner and been more upfront about it.
You keep pushing the frontier and we’ll keep improving efficiency and sharing updates as we go.
今天体验了一天 GPT-5.6。
目前最大的感受不是「智商暴涨」，而是整体完成任务更稳定了。
写代码、改代码、分析项目时，很少需要来回拉扯，理解上下文和执行能力都比之前顺手不少。官方也重点强化了编码、科学和安全相关能力，这和我实际体验比较一致。
当然，也没有神到可以完全替代人。
一些复杂需求还是需要把问题拆清楚，Prompt 写得越明确，效果越好。
目前我的结论：
如果每天都在写代码、做 AI Agent、Vibe Coding，GPT-5.6 值得升级。
如果只是日常问答，提升没有想象中那么夸张。
这是我今天用下来最真实的感受，你们觉得呢？
OpenAI 最新的 GPT-5.6 系列来了，这次一口气推出三种模型：
GPT-5.6 Sol：旗舰款
能力最强，适合复杂编程、深度研究和长时间运行的 Agent 任务。新增 max 深度推理和 ultra 多智能体模式，但价格也最高。
GPT-5.6 Terra：性价比款
性能接近 GPT-5.5，价格却便宜了一半。对于大多数开发者和日常生产任务，它很可能是最值得选择的一款。
GPT-5.6 Luna：速度款
速度最快、成本最低，适合客服、内容处理、批量调用，以及对延迟敏感的应用。
简单总结：
追求最强能力，选 Sol；
兼顾性能与成本，选 Terra；
追求速度和低价，选 Luna。
OpenAI 这次不只是升级了模型，而是把产品线做成了类似 Opus、Sonnet、Haiku 的清晰分层。
对绝大多数开发者来说，Terra 才可能是真正的主力模型。
作为一个老程序员，分享一下我平常是如何 Vibe Coding 的。
搞后端的朋友应该对 IntelliJ 系列很熟悉，论代码高亮、跳转等原生体验，它依然吊打 VS Code。但在 Vibe Coding 时代，IntelliJ 唯一的痛点就是缺乏好用的、能像 VS Code 插件那样进行可视化交互的 AI 工具。虽然 Anthropic 官方出了 IntelliJ Claude Code 插件，但说到底还是在终端（Terminal）里交互，不够直观。
所以我目前的折中工作流是：IntelliJ IDEA + VS Code 双持。
IDEA：负责看代码、写核心逻辑、提交代码。
VS Code：专职作为 AI 编码的编辑器。
这里推荐一个非常非常好用的 IDEA 插件：EditorJumper
这个插件可以在 IDEA 内直接跳转到 VS Code 中对应一行代码，这样就可以在 VS Code 中指定特定的代码块跟 AI 对话了。
可能有些朋友会说，都已经 Vibe Coding 了谁还看代码呢，但是有时候不看不行呀，AI 写出来的代码也可能是一坨💩
作为一个老程序员，分享一下我平常是如何 Vibe Coding 的。
搞后端的朋友应该对 IntelliJ 系列很熟悉，论代码高亮、跳转等原生体验，它依然吊打 VS Code。但在 Vibe Coding 时代，IntelliJ 唯一的痛点就是缺乏好用的、能像 VS Code 插件那样进行可视化交互的 AI 工具。虽然 Anthropic 官方出了 IntelliJ Claude Code 插件，但说到底还是在终端（Terminal）里交互，不够直观。
所以我目前的折中工作流是：IntelliJ IDEA + VS Code 双持。
IDEA：负责看代码、写核心逻辑、提交代码。
VS Code：专职作为 AI 编码的编辑器。
这里推荐一个非常非常好用的 IDEA 插件：EditorJumper
这个插件可以在 IDEA 内直接跳转到 VS Code 中对应一行代码，这样就可以在 VS Code 中指定特定的代码块跟 AI 对话了。