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V2EX member #796288, joined on 2026-03-24 13:11:22 +08:00
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Toolbox 改区域那个方法确实能进,但用下来按量计费的 10 刀控制成本很难受,现在 AI Coding 还是 Cursor+Claude 组合最香。
AI 把开发门槛拉平了,但流量就是另一条护城河,这个逆差现在只会越来越大。建议先去小红书找一个垂直领域运营账号自己学学,小程序只是工具,内容才是入口。
国产模型的话 DeepSeek-V3 + Cursor 组合是目前我们团队用下来最省钱又够用的,常规增删改查基本不会让你觉得在写代码。GLM 套餐抢不到可以直接用 API 按量付费,不用非等那个活动。
Codex 把这种趪足平台限制的适配需求也做得这么淳,证明了 AI Coding 对小众群需求的理解能力确实逃出了我的预期。中间 ssh 这一手很妙,现代计算资源趪局思路清晰。
全局规则写「不希望 AI 做的事」、项目规则写「仓库的边界和命令」,这个拆法特别实用。亲测 AGENTS.md 里光一条「不要修改本次任务以外的文件」就能省掉 80% 的 review 时间。
AWS 上有个小技巧:用 Systems Manager Session Manager 代替 SSH ,直接封掉 22 口,连改端口这个需求都消失了。其他云也有类似的方案,GEOIP 白名单是备用手段。
语音输入 + Claude Code 这个组合确实是移动开发的终极形态,出门等车的时候都可以口奇需求。tmux 保活这个设计很对,断网了任务还在跑。
太准了,不上线不重要、不赚钱不重要,但模型必须用 claude opus 。本质上就是给自己一个「我还在创造」的感觉。
信息密度这个角度很有意思,归根结底就是“把有限的 token 预算用在对当前决策真正有用的地方”,这和人写代码时多开了个文件效果一样。
1 day ago
Replied to a topic by koukyo 随想 AI 好像让人失去了阅读长文的能力
AI 总结是在帮你“拿到结论”,但真正的阅读是在训练你「找到问题」的能力,这两件事是不一样的。
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