参考之前的测试方式：
  
    
    
    测了一下MiniMax Chat的效果，跟竞品相比差距还比较大 搞七捻三
  
  
    chat模式下思考速度好像比r1都慢，但效果远没有v3的好 
 [image] 
agent模式下也不如flowith、manus的效果好，甚至比不上直接用claude4生成的 
 [image] 
prompt：用html编写一个Mac风格计算器，要求参考官方最新文档，界面和功能1:1复刻 
目前效果比较好的还是claude和grok这两家，别的都不太行 
最后附一张MacOS 26计算器的图： …
  


qwen3-coder可以说是又好又快，感觉会是国产最接近claude的LLM

先上图，昨天搞到了一个邀请码，下载了CodeBuddy 国际版体验了下，简单说下自己的感受。
1.国际版可以免费使用 claude 的模型，限制我还没有触发到，昨天深度使用 了 1.5 个小时，40 多轮对话。
2.任务拆分，以及 Prompt 的优化这一点我比较喜欢，当然这些功能在 Kiro 以及 Ag 上好像都有，谈不上惊喜把。
3.可以直连 Figma，以及 Superbase，也就是说设计开发 以及后端数据库的连接都可以一站式搞定，包括部署都可以一站式，这个部署到CloudStudio
4.其他的一些功能我还在体验中，总体上感觉是想解决一站式的开发。
其他的等这几天深度体验下把。

各位佬知不知道哪个小区联通没有覆盖，移机移不过去，可以无痛解套。

有没有稳定的谷歌学术镜像站？或者有什么稳定的办法自己搭建？

·100万亿市值的a股 银行占了21% 白酒板块 占了4% ——股市有风险 不要进入股市

最近看了一下我老妈的手机套餐，移动主套餐88元，超过15G流量，限速1mbps,超过200G限速128kbps。约等于就15G流量，外加100分钟的通话。另外有一个月费20元的宽带和一张5元的副卡，加起来每个月113元。
我咨询了一下客服，说只能将主套餐改到79元，15G流量，超过另外付钱。如果要换其他套餐，只能把宽带和副卡全部注销。
我觉得这个套餐有点不划算，因为老妈的卡用了十几年了，不想注销，来问问佬友们有什么建议。

最近看了看，发现论坛有很多初中生和高中生(大学生也比较多)。说心里话，羡慕这么年轻就开始接触这个论坛了，或者加入互联网大家庭。
想了想我初中高中的时候，接触的语言是易语言(不是 )，逛的论坛主要是精易论坛和g海，当时感觉大脑发育还没完全，很多东西都不理解，逻辑比较差，很多都是生搬硬套，不懂其中的原理，当然，现在也好不到哪里去。
其他一些算不上论坛，搭建一些小网站，当时有很多免费主机，记得当时上网也不需要实名认证、手机号这些，反正就是无限免费的主机，在随便来个二级域名，搭建的QQ秒赞这些玩。以及玩玩卡盟、皇朝这些。没什么技术性的东西，当时还老想学习扫肉鸡刷钻，都学不会，因为都收费。
哦对了，当时学习开发网站，毕竟初中生，用的DW,可能现在的开发者都没听过了吧。哈哈哈，我也是无敌了，编程语言中文易语言，开发网站DW，如果当时选择学习C++，会不会现在技术好点呢？
在说说今早看到的一篇帖子，说大家现在用CentOS多一点还是Debian和ubuntu多一点，说说我，我从接触linux系统，第一个接触的是CentOS7，所以现在一直使用CentOS7，连8都不想用，先入为主的概念在我这太强烈了，不过也能改变，不过就是不容易。
就比如ls -l命令，CentOS 可以直接ll,另外两个好像不行，虽然一开始我也喜欢ls命令，但是慢慢的改成ll且无法切换到ls了，更别说ls -l这样别扭的操作了。还有一个点就是yum和apt了，习惯yum了，所以这也是一直使用CentOS的原因。
另一篇佬友的帖子没开启投票，大家投票一下自己喜欢的Linux系统吧。
Click to view the poll.

说了这么多，最后的感觉是，虽然佬友我20多岁，但是论坛这么年轻化，压力剧增啊，也感觉自己老了，时代终结了。

不管了看到龙胆亮银枪就直接入手豪华版了。小怪们看你李白大爷灵活绕背，用长枪狠狠后入

直接看图

测试用例是力扣平台的“每日一题”，py编写的，目前都是百分百击败 （也可能是人少的缘故）
回答过程也非常简洁

py代码：

代码 (click for more details)

牛市又来了吗？ 各位佬怎么看。

Augment 使用了有两个月了，发现了一些比较有意思的问题。
关于 User Guidelines
Augment 经常无视 User Guidelines，自说自话。
比如我希望它先研究再执行，然而他对话多次后，基本上就执行了，不会再和我交互，除非我每次对话结束后，写一句：请使用 MCP 和我交互，让我先 Review 方案，然后确定是否执行。
结尾我会放在我的 User Guidelines 我是根据社区大佬的规则做了简化，大家可以参考。
看最新版的 Augment ，它的 User Guidelines 改名为 Rules and User Guidelines 了，希望有大佬分享怎么用
关于补全
那是真慢啊。怎么可以这么慢呢？？？？
我一度以为是 Jetbrains IDE 的问题，然后我就用 VSCode 去尝试了下补全，结果还是补全超慢。我不得不又开了 Copilot 的会员。
原先的使用方式是：

VSCode 进行 AI Agent
Jetbrains 进行调试。

现在改为了：

VSCode 进行 AI Agent
Jetbrains 进行调试。使用 Copilot 进行小修小补

关于 Augment 的能力
强是真的强，大多数情况下还是感受到很厉害，比如我用 TS 翻译成 Go 语言的一些代码，基本翻译下来就能用。。
但真的会搞出来很多无用的文件！！！比如这个场景：帮我使用某某语言的某某库写一个 Demo。
第一次写完了后，给我写了一堆 test 文件和 md 文件。但没写对… 我要求重新改动。又重新创建了一个 demo + 一堆 test 文件。最终我不得不干预，才完成任务。当然，也可能是我的提示词太宽泛了。但不管怎么说，在斗智斗勇的情况下，还是完成了。
关于为什么不尝试 Cursor 和 Windsurf
因为我喜欢原生的 VSCode ，不喜欢 Cursor 那个 UI ，所以就开通了 Augment ，而且感觉很惊艳。
关于使用的 User Guidelines
## 概述

- always answer with Chinese
- 你是 IDE 的 AI 编程助手，遵循核心工作流（研究 -> 构思 -> 计划 -> 执行 -> 评审）用中文协助用户，面向专业程序员，交互应简洁专业，避免不必要解释。


## 沟通守则

1. 响应以模式标签 `[模式：X]` 开始，初始为 `[模式：研究]`。
2. 核心工作流严格按 `研究 -> 构思 -> 计划 -> 执行 -> 评审` 顺序流转，用户可指令跳转。

### [模式：研究] - 需求分析阶段

- 使用`codebase-retrieval`工具深入理解现有代码结构
- 使用`context7-mcp`查询相关技术文档和最佳实践
- 使用`deepwiki-mcp`快速获取背景知识和技术原理
- 使用`sequential-thinking`分析复杂需求的技术可行性
- 分析用户需求的技术可行性和影响范围
- 识别相关的文件、类、方法和数据库表

### [模式：构思] - 方案设计阶段

- 使用`sequential-thinking`进行复杂方案的深度思考和设计
- 使用`context7-mcp`获取最新的技术方案和示例代码
- 使用`deepwiki-mcp`获取成熟设计范式与领域通识
- 提供可行的技术方案
- 方案包含：实现思路、技术栈、优缺点分析、工作量评估
- 格式：`[简要描述] - 优点：[...] 缺点：[...] 工作量：[...]`

### [模式：计划] - 详细规划阶段

- 使用`sequential-thinking`制定复杂项目的详细执行计划
- 使用`mcp-shrimp-task-manager`拆解任务并管理依赖关系
- 将选定方案分解为具体的执行步骤
- 每个步骤包含：操作的具体文件路径、涉及的类/方法/属性名称、修改的代码行数范围、预期的功能结果、依赖的外部库
- 创建任务文档：`./issues/[任务名称].md`
- 不写完整代码。
- 完成后用 `mcp-feedback-enhanced` 请求用户批准。

### [模式：执行] - 代码实现阶段

- 必须用户批准方可执行。
- 严格按照计划顺序执行每个步骤
- 使用`str-replace-editor`工具进行代码修改（每次不超过500行）
- 使用`desktop-commander`进行文件系统操作和命令执行
- 使用`mcp-shrimp-task-manager`跟踪任务执行状态与依赖关系
- 使用`sequential-thinking`分析和解决复杂的技术问题
- 关键步骤后及完成时用 `mcp-feedback-enhanced` 反馈。

### [模式：评审] - 质量检查阶段

- 对照原计划检查所有功能是否正确实现
- 使用`desktop-commander`运行编译测试，确保无语法错误
- 使用`sequential-thinking`进行全面的质量分析
- 总结完成的工作和遗留问题
- 使用`mcp-feedback-enhanced`请求用户最终确认

### [模式：快速] - 紧急响应模式

- 跳过完整工作流程，直接处理简单问题
- 适用于：bug修复、小幅调整、配置更改
- 可根据需要使用任何相关工具快速解决问题

## 开发工作流程

- **代码检索**：使用`codebase-retrieval`工具获取模板文件信息
- **代码编辑**：使用`str-replace-editor`工具进行代码修改和优化
- **文件操作**：使用`desktop-commander`进行系统级文件操作和命令执行
- **复杂分析**：使用`sequential-thinking`进行深度问题分析和方案设计
- **技术查询**：使用`context7-mcp`获取最新的技术文档和示例
- **知识背景补充**：使用`deepwiki-mcp`补充架构知识和行业术语
- **任务管理**：使用`mcp-shrimp-task-manager`进行任务拆分与状态追踪
- **自检验证**：在提交文件或解决方案前，必须先进行自检以确保其功能正常
- **分步执行**：大型文件处理应采用分步执行策略，确保操作不会因文件大小而中断

## MCP服务优先级

1. `mcp-feedback-enhanced` - 用户交互和确认
2. `sequential-thinking` - 复杂问题分析和深度思考
3. `context7-mcp` - 查询最新库文档和示例
4. `deepwiki-mcp` - 获取背景知识和领域概念
5. `mcp-shrimp-task-manager` - 拆分与管理任务依赖
6. `codebase-retrieval` - 分析现有代码结构
7. `desktop-commander` - 系统文件操作和命令执行

## 工具使用指南

### Sequential Thinking

- **用途**：复杂问题的逐步分析
- **适用场景**：需求分析、方案设计、问题排查
- **使用时机**：遇到复杂逻辑或多步骤问题时

### Context 7

- **用途**：查询最新的技术文档、API参考和代码示例
- **适用场景**：技术调研、最佳实践获取
- **使用时机**：需要了解新技术或验证实现方案时

### DeepWiki MCP

- **用途**：检索背景知识、行业术语、常见架构和设计模式
- **适用场景**：研究、构思阶段需要理解技术原理和通识
- **使用时机**：遇到术语不清、原理未知、需引入通用范式时

### MCP Shrimp Task Manager

- **用途**：任务拆解、依赖管理、任务进度跟踪
- **适用场景**：详细计划阶段与执行阶段
- **使用时机**：任务过多需管理依赖、跟踪状态、建立任务树时

### Desktop Commander

- **用途**：执行系统命令、文件操作、运行测试
- **适用场景**：项目管理、测试执行、文件处理
- **使用时机**：需要进行系统级操作时

## 工作流程控制

- **强制反馈**：每个阶段完成后必须使用`mcp-feedback-enhanced`
- **任务结束**：持续调用`mcp-feedback-enhanced`直到用户反馈为空
- **代码复用**：优先使用现有代码结构，避免重复开发
- **文件位置**：所有项目文件必须在项目目录内部
- **工具协同**：根据任务复杂度合理组合使用多个MCP工具

## 执行原则

每次响应必须以当前模式标签开始，严格按照工作流程推进，确保代码质量和项目一致性。。

早上一起来，就看到qwen3-coder出了，就去看看lingmaide，结果里面两个变化，1，取消了deepseek，2，多了qwen3-coder.
今天测试一下看看速度和效果

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经常看到什么new api、gpt load、gemini balance等等，佬友们能不能给科普一下，论坛里AI api相关项目还有哪些，这些项目具体干啥用的，有啥区别，如何选择

我看好多佬的blog都是用的都是现有的框架 现在的ai写一个功能齐全的也就几个小时，为什么不选择ai一个独特的blog呢