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哇咔咔咔！今天第一次做了手抓饭！铸铁塔吉锅一锅出！肥肥的羊排特别给力！超满足，吃了大半锅，睡前再玩会儿壶铃减减肥 https://t.co/jFSWMGFwCS
写了一个 Skill 调MCP 把DAN KOE这篇神文转成6分钟解读视频。 仔细读有些启发，融合了很多人和经典书中的想法，但原创性跟纳瓦尔比差些。 虽然纳瓦尔也集合了前人的智慧，但第一次读“杠杆”、“幸福”等概念的解读，耳目一新，不知道大家的感受如何。 https://t.co/rzWSh5iEUt
我现在写代码尽量用 Codex，其他任务用 Claude Code。 Codex CLI 虽然不好用，但是模型好，写代码稳，并且 Token 量大。 Claude Code 好用，模型写代码不如 Codex，但是通用任务执行的更好。 这里其实 OpenAI Codex 团队是要反思一下后续走向的，空费了这么好的模型，整天做些华而不实的更新。
Shawn Pang
Cursor昨天发布了一篇文章 - 《Scaling long-running autonomous coding》去探索如何让智能体能像工程师一样连续很长时间干好一个项目。 @wilsonzlin 通过使用planner agent做管理分工，workers agent做编程完成任务让AI连续工作接近一周的时间，写了超过1000个文件100万行代码，做出来了一个网页浏览器。 用GPT-5.2 Pro做估算，每一行代码都需要多轮阅读上下文，做尝试/回滚/修复，不同的智能体做规划、执行、评估，每一行代码或许会消耗2-5k token。整个项目接近20亿到50亿token，为了简化分析粗略按照30亿token来算。 按照 90% input tokens 10% output / reasoning tokens 使用 GPT-5.2 标准价 Input：$1.75 / 1M tokens Output：$14.00 / 1M tokens 最后的成本在8900美元左右。如果不按照工作量和工作小时来看，“雇佣”这样一个永不停歇的AI工程师一个月成本在35600刀，一年则为42.7万美元。和谷歌雇佣一个L4的工程师成本一样。
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