想用 hermes+gemini 替换掉 codex 了，各位大佬怎么看？
公司有 gemini api 套餐，并 codex 经常被封号和封 IP 折磨。
hermes+gemini 小用了两天，感觉也还行，主观能动性特别高。不知道有没有双修的大佬对比一下这二者能力差。
hermes ，叫它看一个后端项目 直接一顿改了 然后尝试启动 发现本地没数据库（其实在 docker 里）直接给我现场装了一个。 然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。
#1: 7beloved
Hermes 用过两周，给我的感觉最大的好处就是可以多供应商，多模型切换，坏处就是太重了，可能是我使
发布时间：未知
公司有 gemini api 套餐，并 codex 经常被封号和封 IP 折磨。
hermes+gemini 小用了两天，感觉也还行，主观能动性特别高。不知道有没有双修的大佬对比一下这二者能力差。
hermes ，叫它看一个后端项目 直接一顿改了 然后尝试启动 发现本地没数据库（其实在 docker 里）直接给我现场装了一个。 然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。
#1: 7beloved
Hermes 用过两周，给我的感觉最大的好处就是可以多供应商，多模型切换，坏处就是太重了，可能是我使
用方式不对，前置 hook 太多
#2: woodchen
codex 还好吧, 自己反代一下, 封的几率不高的...
cc 封的才狠, 我电脑现在都是美国时区和英文
#3: SilenceLL
@7beloved 是这样子的，如果有明确的目标和单点的任务，工具越简单越好。
#4: yalin
cc 也可以多供应商多模型使用吧？
#5: honjow
agent 倾向不同，纯 coding 的话 codex 比 Hermes 好一些
#6: wonderfulcxm
为什么不用 codex+gemini 呢？
#7: Dream4U
Hermes 又不是 coding 工具，做个人助理还差不多，没必要。
#8: spongebobsun
"然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。"
我觉得这个行为还是挺危险的。
#9: Retas
Hermes Agent 和 Gemini 模型都不推荐写代码。老老实实上 Codex
#10: nomisk
或者用 Pi Coding Agent ，正在体验中
#11: kirbyzhu
直接 cc 和 hermes 差不多
#12: yusf
给自己找不痛快
#13: MorningBOBO
怎么看，codex 哭晕在厕所
#14: lemoncoconut
codex:士可杀不可辱
#15: qian33
codex：那我走？
#16: AllenLeo
@woodchen 调成美国时区在使用上除了看时间以外还会影响其他一些功能吧，适应起来麻烦吗请问
#17: jackqian
确定是程序员？
#18: xm17906193
codex 感觉挺难封的
#19: noahhhh
@spongebobsun Hermes 风险操作都会询问权限才执行
没试过，写代码，日用弄点小工具还是不错，我是配 DeepSeek V4 Pro ，主要是便宜，10 块钱都能用好久
#20: 409164
hermes 又不是模型
#21: ilikexff
不是都在说,现在的 gemini 就是一美国版本的豆包吗?
#22: MIUIOS
摩托变单车
#23: livin2
你最后这个'一气呵成',太离谱了吧，你环境要不了多久就变成粪坑了
#24: woodchen
@AllenLeo 影响登陆电子税务局等政府网站. 适应...还行吧, 就是有点时间错乱. 其他国产软件没有影响
#25: JackeyLee233
Hermes 感觉当 ai 助手好 编程还是 Codex 和 ClaudeCode 更好 这两个都可以通过 CC-Switch 配置你的 Gemini API 的
#26: weiwenhao
只把 hermes 当助理，让其操作 cc 或者 codex 写代码，操作 lark cli 处理消息。读取 notion 处理文档。
#27: IqBbOBIS
hermes 现在只是个玩具,token 消耗贼高,BUG 一堆,只能跑跑定时任务;现在只能用 codex 当生产工具
发布时间：未知
Kimi K2.7 Code 发布了，有人已经替换 Claude Code / Codex 了吗?
刚刚看到 Kimi 发布了 K2.7 Code 。
官方给的数据：
Kimi Code Bench v2 +21.8%
Program Bench +11.0%
MLS Bench Lite +31.5%
推理 Token 消耗降低 30%
有没有已经体验过的大佬说说感受？
#1: cuebyte
Kimi 的思考一直是一个痛点，会在同一个地方反复思考多次，浪费 tokens ，降低输出质量。
不知道这一版有多大进步。
#2: yuhaofe
@cuebyte 降 30%说的就是这点，不过没实测，蹲个测评
#3: feelapi
贵
#4: aohan0905
@feelapi
发布时间：未知
刚刚看到 Kimi 发布了 K2.7 Code 。
官方给的数据：
Kimi Code Bench v2 +21.8%
Program Bench +11.0%
MLS Bench Lite +31.5%
推理 Token 消耗降低 30%
有没有已经体验过的大佬说说感受？
#1: cuebyte
Kimi 的思考一直是一个痛点，会在同一个地方反复思考多次，浪费 tokens ，降低输出质量。
不知道这一版有多大进步。
#2: yuhaofe
@cuebyte 降 30%说的就是这点，不过没实测，蹲个测评
#3: feelapi
贵
#4: aohan0905
@feelapi
我也发现了, 不到十分钟, 199 档 5h 花了 15%, 是 coding plan 额度降了吗?
#5: kneo
@cuebyte 这不和 deepseek 一样吗？
#6: qian33
@aohan0905 意思是 coding plan 不耐用了吗 🤣
#7: aohan0905
@qian33 至少体感是的, 我没准确看时间, 写了个计划, 开了 goal, 然后看下面 hud active 7m 的时候, 消耗了 20% 左右
#8: herozzm
不要相信国产，试都不用试，这点时间可以干点别的
#9: aohan0905
@qian33 我重新确定了下, 看控制台是这样, 然后 5h 额度花了接近 25%?
```
● ✓ Goal complete.
Worked 1 turn over 11m00s, using 4.4M tokens.
```
#10: Alwaysonline
Kimi 有买 199 元的套餐，唯一的好处就是用来写前端页面，比 Codex 要漂亮些。
#11: python35
我曾经试过写一个在家里 openwrt 上的 captive portal 系统做黑白名单、基于页面的授权码、对接 radius 系统、防火墙放行等功能， 基于 cc 的 glm5.1 和 deepseek v4 pro 都没写成功，最后是 codex 写成功了，可以正常使用， 至此投入 o 家的怀抱，开了 5x pro, 国产的确实还有差距； 如果你们有 openwrt 也可以试试写写看
#12: qian33
@aohan0905 那消耗过大了 感觉 199 套餐也要不够用了
#13: ebushicao
我打开 kimi 官网，还没看到 kimi-k2.7 ，倒是弹出一个 kimi 信用卡... 就不能先把模型能力搞上去吗...
#14: JasonYip
@python35 国模需要有一个详细的 spec 能够执行的比较好，如果想省钱可以 chatbox 和 gpt 聊清楚然后生成详细的 spec ，让国模去做，其实效果还可以
#15: Ericcccccccc
gpt 5.5 的好用我只能说是有目共睹，这种不是跑分啥的可以植入的印象
#16: wengjin456123
我感觉挺好用的，199 套餐也够用，比我的 codex plus 量大的多，2.7 code 明显好用一些，工具调用 skill 调用也很积极，思考也没 2.6 那样很久很久
#17: ilikexff
虽然相信国产,但是实力真的是硬伤,每一个过程模型出来的时候,口号都喊的牛逼哄哄的,不是碾压这个就是吊打那个,各种所谓的专业测评成绩粉漂亮,但是当你真实的使用的时候发现,还是依托💩
#18: billzhuang
@ilikexff 你这叫啥相信
#19: Absofknglutely
你这叫啥相信
#20: win8en
@ilikexff 这个里面没有小粉红，不要怕 大胆点，没必要带前面那一句😂
#21: maolon
我更好奇是 composer 2.5 强还是 2.7 code 强，
要是 2.7 code 还比不过 composer 2.5 这个 k2.5 的继续训练版本就搞笑了
#22: iorilu
跑分是跑分, 实际干活另一回事
#23: XProxyAi
除了 SOTA 别的不建议用，浪费钱的同时 还在浪费生命
#24: ebushicao
刚看到 opencode go 订阅能用 Kimi K2.7 Code 就直接开始测试了，结果上来就拉了个大的。
在一个刚初始化的 pnpm workspace 下，默认有一个 packages 目录。我的提示词是“使用 pnpm create vite 选择 react-ts 模板创建一个 web 项目，web 项目直接放在根目录 web 文件夹，移除 packages”，deepseek-v4-flash 都能正确完成的事，直接给我把 pnpm-workspace.yaml 删了，还问我要不要删除根目录的 package.json 和 node_modules 。
再结合我一打开 kimi 官网给我弹什么 AI 信用卡，我觉得 kimi 拉完了。
#25: Blutbad
目前下来我觉得还行，给我做报告用的 html 页面比 2.6 快多了。2.6 经常深度思考开始套娃,一个跳转都能把页面干崩溃了，还修不好
。
#26: aohan0905
@Blutbad 认同，2.7 感觉要比 2.6 体感上好不少
#27: mashimaroinfo1
@JasonYip 一样, 早试过了。
一线模型强思考下写的 spec, 国模无法遵守。
核心问题是国模的理解水平极差。在这个前提下, 你编程多强, 数学多好, 都没有意义。因为无法根据用户指令发挥出来。这根本就是一个语文问题。
#28: photolife
不知怎么回想起各种红旗 linux 时代
#29: youngxhui
2.7 比 2.6 感觉快了很多。价格上我看官网输入输出和 2.6 是一样的，缓存价格反而提升了
#30: SiWXie
用的 199 套餐➕Claude Code ，一个任务 10%额度没了，它一直在跑，不停的跑
#31: hackroad
有好的不用，为什么用这种垃圾。。
发布时间：未知
opus4.8 降智成什么了
一个编码错误连续错了 5 次，绷不住了
#1: Devmc
确实，我骂了他两句，它这样回复的：
你骂得对，这两个都是我的错，而且是低级错误。
第一个——我污染了数据...
第二个——服务器缓存我没做...
我先不瞎改。先把现状读清楚...
你骂得对。我把两件事都搞砸了...
你说得对,我又是在没核实真实数据的情况下蛮干。先把我搞砸的两件事用真实数据查清楚，不再猜...
#2: honjow
@Devmc #1 过于真实
发布时间：未知
一个编码错误连续错了 5 次，绷不住了
#1: Devmc
确实，我骂了他两句，它这样回复的：
你骂得对，这两个都是我的错，而且是低级错误。
第一个——我污染了数据...
第二个——服务器缓存我没做...
我先不瞎改。先把现状读清楚...
你骂得对。我把两件事都搞砸了...
你说得对,我又是在没核实真实数据的情况下蛮干。先把我搞砸的两件事用真实数据查清楚，不再猜...
#2: honjow
@Devmc #1 过于真实
发布时间：未知
Fable 真强到那种地步了吗？
在个人的项目上，我使用 Fable 用了几个小时的 High 模式，然后又把它降到了 Low 模式，反正感觉没有太大的差异啊。
还是说在编程领域纯 coding 领域模型已经到头了，它可能强在架构设计？还是在其他的领域强？
#1: 409164
这种假设如果是真的就很恐怖了
#2: y1y1
最好是到头了
#3: k9982874
个人感觉没比 opus 强多少，高强度蹬了一下午就不接受请求了。
网上到处都是 Fable5 一键生成我的世界游戏，有当初 chatgpt 一键生成个人 blog 那味了。
不过应该随着优化会越来越好吧。
#4: joyqi
感觉并没有提升很多，可能更擅长用 tok
发布时间：未知
在个人的项目上，我使用 Fable 用了几个小时的 High 模式，然后又把它降到了 Low 模式，反正感觉没有太大的差异啊。
还是说在编程领域纯 coding 领域模型已经到头了，它可能强在架构设计？还是在其他的领域强？
#1: 409164
这种假设如果是真的就很恐怖了
#2: y1y1
最好是到头了
#3: k9982874
个人感觉没比 opus 强多少，高强度蹬了一下午就不接受请求了。
网上到处都是 Fable5 一键生成我的世界游戏，有当初 chatgpt 一键生成个人 blog 那味了。
不过应该随着优化会越来越好吧。
#4: joyqi
感觉并没有提升很多，可能更擅长用 tok
en 了，一个任务给我弄了 10 个 sub-agents ，我 review 了一下它的 plan ，还是有一些需要我调整方向的地方。
发布时间：未知
分享一些 agent 开发中常遇到的解析问题
我们平时说“处理文档”，很容易把文档理解成一长串文字。这个理解在简单问答里够用，但在真实工作里很快就不够了。
比方说，一份合同里，重要的不只是某个条款的句子，还有它属于哪一版？和哪个定义条款有关？例外条件在哪里？哪些批注已经接受？哪些还在审阅？
一份投资 memo 里，重要的不只是结论，还有这个结论依赖哪张表、哪个市场假设、哪份访谈记录？以及这些假设有没有被后来的数据推翻？
以及一份产品文档里，除了说明文字，还有版本、配置前提、截图、变更记录、上下游模块和还没关闭的问题。如果把这些东西都压成文本片段，很多信息在进入模型之前就已经丢了。
这种处理方式太过扁平，你可以理解为“二维”的，用在
发布时间：未知
我们平时说“处理文档”，很容易把文档理解成一长串文字。这个理解在简单问答里够用，但在真实工作里很快就不够了。
比方说，一份合同里，重要的不只是某个条款的句子，还有它属于哪一版？和哪个定义条款有关？例外条件在哪里？哪些批注已经接受？哪些还在审阅？
一份投资 memo 里，重要的不只是结论，还有这个结论依赖哪张表、哪个市场假设、哪份访谈记录？以及这些假设有没有被后来的数据推翻？
以及一份产品文档里，除了说明文字，还有版本、配置前提、截图、变更记录、上下游模块和还没关闭的问题。如果把这些东西都压成文本片段，很多信息在进入模型之前就已经丢了。
这种处理方式太过扁平，你可以理解为“二维”的，用在
传统的软件那里还好，反正下一个任务又重新开始嘛。
但现在的 agent 不一样了，它要求你是智能化的、要越用越聪明的，要像人类实习生，教过一遍就要记得，下次干活就能用上，越干越熟练。所以就要求你的解析方式，也得进步，要引入时间、位置、来龙去脉、前因后果等等三维甚至四维的变量，还要帮 agent 形成记忆，不能我说一遍，啊，第二天又忘了，又要重新教，这样的 agent 不就跟猪一样了么。
所以，做长任务的 agent ，比做一次问答的 agent ，会更容易出问题：它能把一份报告里的数字搬进另一份 memo ，却不知道这个数字来自哪张表、是否已经更新、会不会让后面的结论失效。它能生成一段很流畅的文字，却不知道这段文字破坏了哪个引用、哪个前提、哪个还没定下来的决定。
这不是单纯的 RAG 的问题，也不是单纯的 context 不够，虽然上下文太短确实会看不全，但现在随着模型发展已经不是最大的限制了，最大的限制是它没有一个可以行动其上的外部世界。
我的解决办法也很简单，就是给它一个外部现实，对于企业场景，这个现实就是文档、版本、引用、表格、图片、批注、来源、权限和它们之间的关系。文档不是附件，文档是 Agent 要进入的工作现场，它大概包含：
Document
-> Section
-> Chunk
-> Asset(table/image/page/slide)
-> Metadata
-> Source path
-> Graph link
-> Retrieval trace
Document 让系统知道证据属于哪份材料，而不是一段孤立文本。Section 保留章节层级和语义范围。Chunk 是最小可检索内容，但它不能只保存 content ，还要保存位置、路径、类型和来源。Asset 让表格、图片、页面和 PPT 图示不从链路里消失。Metadata 保存页码、文件名、关键词、摘要和 chunk type 。Graph link 表达跨章节、跨文档、跨资产的基础关系。Retrieval trace 让一次回答可以回看证据路径。
如果系统维护了文档状态，Agent 可以做更细的动作：
search(query)
open_document(document_id)
expand_section(section_path)
inspect_asset(asset_id)
compare_chunks(chunk_a, chunk_b)
follow_edge(edge_id)
cite(source_path)
revise_query(reason)
我专门做了一个工具 Knowhere ，来完成这件事： https://github.com/Ontos-AI/knowhere 。
当前的链路大概是这样的：
dirty documents
-> parse
-> hierarchy / sections
-> chunks / assets / metadata
-> graph
-> agentic retrieval
-> cited evidence
这个工具会把一次性的文件处理，变成 Agent 可以长期访问的文档状态，补的是记忆、检索和上下文这一层，让复杂文档以可被执行框架管理的形态进入系统：
Model: 负责语言推理和生成
Harness: 负责工具、状态、约束、执行边界
Knowhere: 把复杂文档建成可被 Harness 调用的记忆状态
Retrieval infra: 负责索引、召回、排序、存储性能
最后，整个解析工作就是这样：模型负责推理和生成，Harness 负责工具、上下文策略、执行边界和反馈循环。当 Agent 进入更长的任务和更复杂的材料环境时，Harness 里就分出一层文档 world state：文档、章节、chunk 、资产、来源、关系的可导航表征。Knowhere 让文档不再只是 prompt 里的一段附件，而是 Agent 可以反复回到、反复导航、反复引用的可操作状态。
模型会继续变强，材料会继续变杂。但真正能进入知识工作的 Agent ，缺的不是更多上下文，而是一个可以行动的知识状态。
感兴趣的老哥可以体验一下： https://knowhereto.ai/?utm_source=v2ex 。
仓库在这里，开源小项目，欢迎各位随时反馈： https://github.com/Ontos-AI/knowhere
#1: frankyzf
谢谢分享。我工作中也有一个类似的功能，作为 tool 让 agent 来自己识别。
发布时间：未知
UniRTM，一个统一环境和工具管理软件（致敬 mise）
UniRTM
集开发工具、环境变量和任务管理于一体的 CLI （内置安全扫描）。
灵感来源于出色的 mise 项目，在此向其致敬。
快速开始 •
官方文档 •
开发工具 •
环境变量 •
任务系统
[!TIP]
UniRTM 强大的任务编排能力让你能够极其轻松地将 Trivy 、Syft 等安全工具无缝集成到你的日常构建和部署流程中。
介绍
UniRTM (Universal Runtime Manager) 能够在每次执行命令前自动准备好你的开发环境。它将项目所需的工具版本、环境变量和常用任务统一集中在 .unirtm.toml 文件中进行管理，确保每次打开新终端、切换分支或运行
发布时间：未知
UniRTM
集开发工具、环境变量和任务管理于一体的 CLI （内置安全扫描）。
灵感来源于出色的 mise 项目，在此向其致敬。
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开发工具 •
环境变量 •
任务系统
[!TIP]
UniRTM 强大的任务编排能力让你能够极其轻松地将 Trivy 、Syft 等安全工具无缝集成到你的日常构建和部署流程中。
介绍
UniRTM (Universal Runtime Manager) 能够在每次执行命令前自动准备好你的开发环境。它将项目所需的工具版本、环境变量和常用任务统一集中在 .unirtm.toml 文件中进行管理，确保每次打开新终端、切换分支或运行
CI 任务时，环境配置都绝对一致。
安装并在诸如 node, python, go 等各类 开发工具 之间无缝切换。
基于不同目录加载隔离的 环境变量，支持读取 .env 以及 SOPS 加密数据。
编写并运行项目的构建、测试、代码检查及部署 任务。
虽然在概念上我们深受伟大的 mise 启发（在此致敬），但 UniRTM 在架构上引入了几个独特的选择：
纯 Go 引擎: 底层完全由 Go 语言编写，利用 goroutines 实现了极致的并发下载能力。
轻量级 Go 垫片 (Lightweight Shims): 彻底抛弃了缓慢的 Bash 垫片。所有的命令均由高性能的单一 Go 引擎拦截并极速路由，既避免了环境变量（ PATH ）无限制爆炸，又保证了极致的执行性能。
任务无缝集成安全工具: 虽然保持了引擎本身的极致精简，但你能在项目中利用 UniRTM 的任务系统，丝滑地串联 Trivy 、Syft 等安全漏洞扫描工作流。
强制版本锁定: 自动生成 unirtm.lock 锁文件，不仅锁定版本号，还精确锁定所有下载包的校验和，从而保障团队环境的绝对可复现。
支持的操作系统 (Supported Platforms)
完全支持 macOS (Apple Silicon / Intel)、Linux (glibc & musl/Alpine) 以及 Windows 平台。
演示 (Demo)
以下演示展示了如何使用 UniRTM 全局安装指定版本的 go。
请注意安装的速度以及内置的安全漏洞扫描功能！
快速入门
安装 UniRTM
你可以通过多种方式安装 UniRTM ，详见 快速开始。
$ curl -sL https://raw.githubusercontent.com/snowdreamtech/UniRTM/main/install.sh | bash
$ ~/.local/bin/unirtm --version
UniRTM v0.1.0 macos-arm64 (2026-05-28)
将 UniRTM 挂载到你的 Shell 中（请选择与你对应的 Shell ）：
# 假设 unirtm 被安装在默认的 ~/.local/bin/unirtm 下
echo 'eval "$(~/.local/bin/unirtm env)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(~/.local/bin/unirtm env)"' >> ~/.zshrc
echo '~/.local/bin/unirtm env | source' >> ~/.config/fish/config.fish
单次执行指定版本的工具
$ unirtm exec node@20 -- node -v
unirtm [email protected] ✓ installed
v20.x.x
全局安装开发工具
$ unirtm use --global node@22 [email protected]
$ node -v
v22.x.x
$ go version
go version go1.22.x macos/arm64
查看 开发工具指南 获取更多示例。
管理环境变量
# .unirtm.toml
[env]
SOME_VAR = "foo"
$ unirtm set SOME_VAR=bar
$ echo $SOME_VAR
bar
此外，UniRTM 同样可以自动读取本地的 .env 文件。
运行任务
# .unirtm.toml
[tasks.build]
description = "编译项目"
run = "echo building..."
$ unirtm run build
building...
查看 任务系统指南 获取更多高级用法。
UniRTM 综合实战配置
下面是一个综合的 .unirtm.toml 示例，展示了如何在一个项目中同时管理开发工具、环境变量，并使用内置的安全扫描执行高级的部署任务编排：
# .unirtm.toml
[tools]
terraform = "1"
aws-cli = "2"
node = "20"
[env]
TF_WORKSPACE = "development"
AWS_REGION = "us-west-2"
NODE_ENV = "production"
[tasks.plan]
description = "运行带有工作区配置的 terraform plan"
run = """
terraform init
terraform workspace select $TF_WORKSPACE
terraform plan
"""
[tasks.validate]
description = "验证 AWS 凭据与 terraform 配置"
run = """
aws sts get-caller-identity
terraform validate
"""
[tasks.audit]
description = "执行深度的底层安全扫描"
run = """
trivy fs --format cyclonedx --output sbom.json .
gitleaks detect --source . --no-banner
"""
[tasks.deploy]
description = "在验证和安全扫描后正式部署基础设施"
depends = ["validate", "audit", "plan"]
run = "terraform apply -auto-approve"
你可以这样运行：
unirtm install # 安装所需要的所有开发工具
unirtm run deploy # 在部署前，将自动按顺序并行执行校验和安全审查任务
官方文档
完整的架构解析与高级配置指南请前往官网：snowdreamtech.github.io/UniRTM
多维度深度对比 (Architecture & Environments)
为了满足现代企业级和高并发容器化环境的严苛要求，UniRTM 在底层架构上做出了极具针对性的设计抉择。以下是我们在多个关键维度上与优秀的生态前辈 (mise, asdf) 的深度对比：
1. 核心架构与执行路径
对比维度
asdf (Bash)
mise (Rust)
UniRTM (Go)
核心优势与意义
命令执行路径
Bash 垫片
Rust 垫片 / PATH
轻量级 Go 垫片
使用 Go 编译的单一入口代理，彻底解决 Bash 垫片的性能低下问题，且完美解决跨平台兼容性。
并发下载模型
无
操作系统线程
原生 Goroutines
依托 Go 语言极其轻量的协程机制，在海量工具链下载更新时实现极致的并发吞吐量。
配置层级
.tool-versions
mise.toml
.unirtm.toml
使用标准化的 TOML 文件统一管理项目的工具、环境和任务。
2. 环境变量与上下文管理
功能特性
asdf
mise
UniRTM
详细说明
统一管理范畴
仅开发工具
工具+环境+任务
工具+环境+任务
根据当前所在目录，自动且无缝地切换整体上下文环境。
.env 文件解析
❌
原生支持
原生支持
告别额外的环境变量加载器，内置完美解析传统 .env 文件。
密钥加密管理
❌
插件集成体系
内置 SOPS 原生支持
将基于 SOPS 的加密环境变量作为一等公民，提供开箱即用的敏感信息保护。
3. 跨平台兼容与系统韧性
功能特性
asdf
mise
UniRTM
详细说明
Windows 原生支持
依赖 WSL/MSYS
支持
自底向上原生设计
从设计之初就兼顾 Windows 与 Cygdrive ，提供极其丝滑的原生跨平台体验。
Alpine / Musl 兼容
部分支持
支持
硬核底层兼容
完美无缝运行在没有任何 glibc 依赖的极简 Alpine 容器环境之中。
版本与校验锁定
仅版本号
mise.lock (支持)
unirtm.lock (默认)
锁定版本的同时严格校验所有底层文件的 Hash ，保障团队环境（剩余内容过长，已折叠）
发布时间：未知
大家用 codex 的时候没有觉得界面很卡吗
不知道是我个人感觉还是啥，感觉整个 codex 界面非常卡顿，思考的时间也很长，经常出现 time out 的情况，这是正常情况吗？
#1: journalistFromHK
我是刚启动的时候会很卡,输入法切换也有问题
#2: Zoopen
没有哎，是不是 t 的问题
#3: liuxm6
没有呢，不觉得卡，是用的官方的通道么？
#4: han3sui
windwos 感觉挺卡的，思考的时候，打开的时候，处理文件的时候，生成图片的时候，都卡卡的，不知道和应用商店版本有没有关系
#5: qgewfg
是 Intel Mac 吗？之前站里有讨论过 desktop 卡的问题，可以参考下
#6: q
发布时间：未知
不知道是我个人感觉还是啥，感觉整个 codex 界面非常卡顿，思考的时间也很长，经常出现 time out 的情况，这是正常情况吗？
#1: journalistFromHK
我是刚启动的时候会很卡,输入法切换也有问题
#2: Zoopen
没有哎，是不是 t 的问题
#3: liuxm6
没有呢，不觉得卡，是用的官方的通道么？
#4: han3sui
windwos 感觉挺卡的，思考的时候，打开的时候，处理文件的时候，生成图片的时候，都卡卡的，不知道和应用商店版本有没有关系
#5: qgewfg
是 Intel Mac 吗？之前站里有讨论过 desktop 卡的问题，可以参考下
#6: q
gewfg
https://v2ex.com/t/1216077#reply20
#7: anivie
tui 没感觉有卡顿
#8: susandownes
Windows 端一直没人权，整个界面特别是刚启动总是慢半拍。time out 没遇到过，可能楼主网络问题
#9: tojohnonly
Windows11 .codex 文件夹 1 个 G 左右，每次启动固定要快 10 秒才能界面准备好可以输入文字
#10: hay0577
你们都用的官方的 codex 吗 有没有好用的中转站推荐啊
#11: hustfox
windows 感觉很卡，而且每次提问都要 reconnect 好几次才行，macOS 就不用，启动快，一次就能快速回答
#12: femsdfq
刚开会卡，用一会儿就不会了
#13: 1450232082
包卡的，做的不行
#14: programApe
windos 和 mac 都在用，windows 明显的卡顿，codex 和 claude code 都这样，所以我在 mac 上一般都用客户端，在 windows 上都是命令行。多 agent 任务的时候更是卡的不要不要的。
#15: paranoiagu
我以为是我的电脑太老😳
#16: xiaoyuanei668
卡
#17: Y25tIGxpdmlk
用 chatgpt 才是真的卡
#18: haisua
windows 客户端的话，一直都很卡，刚启动那会儿还行，很快就 CPU 飙升
#19: Feedmo
只用过 windows 的 codex 客户端，确实卡，一会尝试用 codex-cli 试试，我觉得如果大多数场景能覆盖的话哪个流畅就用哪个了
#20: msg7086
卡爆了，我(Windows)和同事(macOS)都觉得卡爆了。
#21: huijian222
@journalistFromHK #1 +1 我也会这样，而且不仅仅是 codex windows 桌面端 codex ubuntu cli 也会这样。。 应该是他每次重启都会索引一遍对话
#22: pxlxh
上下文长了就卡
#23: baba5
上下文长了就卡，一旦生几张图那更是直接卡死
#24: deplives
你说 Windows 啊，二等公民没人关心的，macOS 无感
#25: chunqiuyiyu
codex 的桌面端基本上是不可用的状态。
#26: aarones
这都是老问题了，codex Windows 一直都这么卡，chatgpt 网页版也一样
#27: ca2oh4
在 win10 用过一次 codex 桌面版，个人感觉就像个 ppt 一样
codex 不是号称 rust 写的吗，也不过如此啊
#28: xjpz
MacBookPro M1 Pro,也卡，甚至点击左侧项目会话直接卡死。而且 GPT 占用资源也较高。
#29: distleilei
win 的 codex 巨卡
#30: qian88199496
我反而感觉豆包的 app 更卡
#31: Orenoid
@ca2oh4 rust 说的应该是 codex cli 吧，cli 是开源的
#32: asuraa
electron 写的 不卡才怪了
#33: barathrum
跟 kiro/antigravity 比确实卡的批爆，但是和 opencode 比我感觉差不多。
#34: nnnnnnamgn
win 版卡，mac 版启动的时候卡一会，上下文长了也卡
发布时间：未知
Anthropic 因美国政府要求，关闭了所有外国公民的 Fable 5/ Mythos 5 的访问权限
https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access
在美国境内的外国人也不行，不知道他们要怎么识别。
#1: kulove
RNM 退钱！
#2: kulove
最近不是开始 kyc 了么 可以获取到国籍吧
#3: lemoncoconut
@Grok, is it true?
#4: lvye
@kulove 但是没有办法限制 api 或者部署到其它云服务厂商的模型
#5: jamme
Including foreign national Anthropic employees.
#6: alexluo1
一觉醒来天塌了，火速申请退款
C
发布时间：未知
https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access
在美国境内的外国人也不行，不知道他们要怎么识别。
#1: kulove
RNM 退钱！
#2: kulove
最近不是开始 kyc 了么 可以获取到国籍吧
#3: lemoncoconut
@Grok, is it true?
#4: lvye
@kulove 但是没有办法限制 api 或者部署到其它云服务厂商的模型
#5: jamme
Including foreign national Anthropic employees.
#6: alexluo1
一觉醒来天塌了，火速申请退款
C
laude Fable 5 is currently unavailable. Please use Opus 4.8 or another available model. Learn more: https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access
#7: e23nome
人家企业对政府百依百顺，为啥呢？
#8: YanSeven
还好我昨天忍住了，没有升级到 200 美元的套餐
#9: kingfire
啊这，一定是体制的问题
#10: gpt5
整天他妈故弄玄虚
#11: fds
我看这说的是所有人都不让用了？不过我试了下目前还能选。
#12: wdv2ly
试了，可以正常用啊
#13: lvye
@jamme 想想就好笑，内部员工也不给用
@fds 现在是还可以用，感觉没有彻底落地或者堵死
#14: bush911
这煞笔公司，一直对它没好感。那怕再先进，我还是退而求其次吧
#15: x86
账户套餐都是美国公司员工买的，嘎嘎稳定，ip 乱飞都没事
#16: kingfire
已经用不了了，A➗A➗
#17: saltbo
⏺ There's an issue with the selected model (claude-fable-5). It may not exist or you may not have access to it. Run /model to pick a different model.
我正在跑的 session 都直接给我中断了，服了。昨天刚升级的 20x 套餐，淦
#18: qiaobeier
@fds 能选不能用
#19: jacketma
这几家头部 AI 大模型公司都有内部模型（不公开的那种），能力远超市售模型（ OpenAI 证明埃尔德什猜想的模型就是不公开的），军用级的你别拿出来卖不就好了。
Anthropic 这种做法确实吊胃口啊，你不市售大家不知道也就算了，拿出来晃一下，有收回去，耍猴啊
#20: Magicdove
经典 A\操作
#21: beginor
美国政府会赔钱么？
#22: x86
回帖完就嘎了
There's an issue with the selected model (claude-fable-5). It may not exist or you may not have access to it.
#23: jsq2627
还好早上刚用 fable 把手上最难的两个 bug 修复了
#24: billzhuang
早上立刻爬起来，干了 4 个大 PR ，哈哈哈哈
#25: jacketma
@jsq2627 感觉以后“美国码农”要出 Fable 代干服务了
#26: liuxm6
好幽默，这操作。
#27: kingfire
现在是所有人都用不了 fable ，美国人也用不了
As a result of a US government directive, we are suspending access to Claude Fable 5 for all users. You can continue to use all other Claude models.
https://x.com/ClaudeDevs/status/2065597942602531163
#28: leegradyllljjjj
现在要手持身份证验证，搞得跟裸贷一样，普通用户就是臭外地要饭的
#29: someonelikeyouah
已经下了，美国人也不让用
#30: syyyyy
桌面版直接所有会话不能用了，只能用终端跑了
#31: NewYear
“美国是一个开放的国家，
其成功背后的重要因素之一便是开放性和包容性。”
#32: 409164
幽默 A 畜
#33: iyeatse
天塌了，我攒着周限就等着周末用 fable 5 把我的疑难问题解决掉，结果 fable 用不了，credit 也重置了，错失一个亿
#34: Y25tIGxpdmlk
感觉这玩意从一开始就是拿出来给大家装逼的，因为大趋势干不过 openai 了，然后又想装个大 B ，就拿出来给大家试用一下，装一波。然后自导自演说政府合规要求，不给用了。
#35: None123
真的出生
#36: burden7
打开一看 心凉了
#37: forisra
总算干点正经事了。
#38: stararenas
无论如何都是好事，Claude 我之前开了 Max 5X 深度用了一个月，基本全程都在帮倒忙，感觉比 Gemini 都垃圾多了，不如 Codex 一点，6 月 9 日刚到期，我已经决定 ban 了它了。它现在禁止非美国公民用，可以有效避免中国人上当，大家应该感到高兴。
#39: kingfire
4.8 太蠢了，修改 bug 能在基本的错误上错一次，然后自相矛盾一次。claude 真是用不了一点
#40: 409164
这下好了，A 畜自毁武功，OpenAI 不用降价也能揽走客户了
#41: so898
笑死，A\最终被自己的宣传反杀了，以后就在美国境内局域网好好玩吧
#42: ymlluo
能用的时候蹬了一波，这算不算赚到了
#43: lifei6671
@e23nome 美国政府还是不行，应该学西朝鲜，先备案再发布。
#44: 8byte
fabel 5 相比 opus 4.8 也没高出一个量级，该蠢的地方一个都没少
#45: tanglinchuanz
经典借口 national security
#46: pnczk2019
发布前 应该先拿到什么 版权号 .什么 许可证..就没这么多 不合法合规了嘛.坑货.
#47: andforce
艹，能要求退钱吗。。。
#48: Sezxy
吹太过了，引起美国政府的注意
#49: Alloyt
支持 anthropic ，不能让 ccp 获得顶级模型的机会
#50: Ace518
用不了
#51: ndxxx
辣鸡 claude ，被自己的宣传反噬了。
不过大家别慌，咱老中马上就有官方背景的 LLM 可用了，东大，未来可期😁
#52: Nzelites
实际上除了中美有 ai 外其它地方基本都没有吧 最慌的还不算我们了
#53: skadi
glm 抓住机会一下发布了 fuck5
#54: x4gz
低端用户表示 GPT5.5 就够用了
#55: GeminiPro
这就是 A/自导自演，归根结底就是个假旗行动。
#56: dearmymy
我靠 至于么，还没来得及用就下了。这模型能牛到需要管控么。。
#57: sxw11
垃圾公司 活该
#58: nakun233
@ymlluo cursor 用户什么收蹭都不亏！这等于白嫖了
#59: nakun233
Hello, what utter nonsense to have to remove Fable 5 from Cursor and other IDEs. This means the state is having too much of a negative impact on global developments. This mistake must be rectified immediately, and powerful tools such as Fable 5 must be made freely available. In a democracy, I find this move by the government deeply concerning; it restricts the freedom of citizens far too severely.
你好，真要命，居然得从 Cursor 和其他 IDE 中移除 Fable 5 。这意味着现状对全球发展产生了太多的负面影响。这个错误必须立即纠正，像 Fable 5 这样的强大工具必须免费提供。在民主国家，我认为政府的这一举动令人深感担忧；它严重限制了公民的自由。
You can buy weapons designed for killing almost anywhere. Yet powerful digital tools are ‘banned’ for （剩余内容过长，已折叠）
发布时间：未知
有没有人有同感。。vibe coding 效率大增，但是给公司干活太亏了
vibe coding 之后，并行四五个窗口咔咔排任务
而且自己一个人就能前后端算法全干，减少了大部分沟通量
生产力大增，干活也容易进心流，居家办公下自己不自觉就会加班干
但是你做的多了老板不会给你多发工资，甚至在客户压力下可能还会 push 你，还得做向上沟通
其实已经具备自己去做完整产品的能力，但是缺少商务能力，卖不出去，还得依赖公司
我在做医疗领域软件，朋友做法律领域软件，都是类似的，一个人撸出产品然后让公司去卖
#1: Brightt
是这样的，销售才是核心竞争力，Ai 出来后更甚了
#2: lujiaosama
现实世界跑业务和 AI 一毛钱没有，怎么拉关系拉资源怎么推都是学问，不是
发布时间：未知
vibe coding 之后，并行四五个窗口咔咔排任务
而且自己一个人就能前后端算法全干，减少了大部分沟通量
生产力大增，干活也容易进心流，居家办公下自己不自觉就会加班干
但是你做的多了老板不会给你多发工资，甚至在客户压力下可能还会 push 你，还得做向上沟通
其实已经具备自己去做完整产品的能力，但是缺少商务能力，卖不出去，还得依赖公司
我在做医疗领域软件，朋友做法律领域软件，都是类似的，一个人撸出产品然后让公司去卖
#1: Brightt
是这样的，销售才是核心竞争力，Ai 出来后更甚了
#2: lujiaosama
现实世界跑业务和 AI 一毛钱没有，怎么拉关系拉资源怎么推都是学问，不是
你东西做得好就一定要你的。特别是医疗行业。
发布时间：未知
央视开始报道中转站了
https://mp.weixin.qq.com/s/-s5ihFhJ9BqyYZRo7ZgwYw
看起来小中转站们离死不远了
#1: NewYear
中转站不是问题，中转站诈骗才是问题
但是吧，人家也不在国内注册域名，服务器也不在国内，怎么执法和杜绝呢，那肯定是没办法的
但是使用者在国内啊，你懂吧
#2: forisra
我觉得这个也正常吧，不管是翻墙代理违法，还是保密合规还有产生服贸逆差上，有很多充分的理由应当打击中转站。
#3: whcattail
骗子太多了。。。
#4: afkool
最后的结果无非就是使用成本变高……其他的没啥影响
#5: codcodcod
还是想想怎么把国内的
发布时间：未知
https://mp.weixin.qq.com/s/-s5ihFhJ9BqyYZRo7ZgwYw
看起来小中转站们离死不远了
#1: NewYear
中转站不是问题，中转站诈骗才是问题
但是吧，人家也不在国内注册域名，服务器也不在国内，怎么执法和杜绝呢，那肯定是没办法的
但是使用者在国内啊，你懂吧
#2: forisra
我觉得这个也正常吧，不管是翻墙代理违法，还是保密合规还有产生服贸逆差上，有很多充分的理由应当打击中转站。
#3: whcattail
骗子太多了。。。
#4: afkool
最后的结果无非就是使用成本变高……其他的没啥影响
#5: codcodcod
还是想想怎么把国内的
token 卖到国外吧
#6: walterggg
央视妈妈说的没毛病，接下来正规中转站生意会越做越大，要做中转最需要解决的就是数据出境和内容审核两个问题，你做好了，外国模型随便接入，你网站备案没人管你。
#7: walterggg
网站没备案，没有内容审核，那就等死吧，只要下游用中转 API 违法被抓，中转站就是最大风险责任方。
#8: jlkm2010
中转站诈骗投毒越来越多
#9: shawnsh
希望都关停，中国大陆境内都不让用国外的 AI 服务，这样失业问题也解决了。还有一些公司通过第三方买非法的计算显卡，都该查封。
#10: nonduality
@codcodcod 如果将来国内大模型的智能明显落后，想卖 token 出去也难，搞不好就“token 滞销，帮帮我们”，把中转站全封了，东西再烂也得忍着吞下去。
#11: zdjohn001
国家自己搞了
#12: x86
国家队自己下场了还能让你搞？
#13: niubilewodev
@NewYear 政府才懒得管你中转站注水呢。
防范“非法”信息获取才是重点。
#14: sn0wdr1am
官网没有 Token 卖吗，为什么要通过中转站？
国家 Token 集团？
#15: NewYear
@niubilewodev #13
你应该不用中转站吧，要不然想法不会这么奇怪
#16: rssf
@sn0wdr1am 估计马上就能见到
#17: niubilewodev
@NewYear 你想说啥？中转有上小模型做一定的风险监测？
我的论点是：政府防范的是未经审查的大模型输出，很多国内讳莫如深的事情，一句话，就能从 GPT/Opus 里获取信息。
至于用便宜模型充当贵模型卖、隐私泄漏、安全风险。我认为不是政府关心的优先级远远低于我上面说的问题。
#18: niubilewodev
@niubilewodev fix 最后的病句
我认为政府关心的优先级远远低于我上面说的问题。
#19: NewYear
请问楼主您的职业是程序员吗
#20: alexluo1
@walterggg 央视妈妈...
#21: Ccf
要备案了？
#22: dearmymy
这么好的生意，有人眼红了把。。这玩意纯刚需。
#23: fbu11
@NewYear #19 为什么会有这样的问题...
我发在程序员节点，是因为当前的所有 AI 大模型使用者还是以程序员
严格来讲，我这种小公司的小前端，的确算不上“程序员”，只是个打工仔。
#24: fbu11
@fbu11 使用者还是以程序员居多。。。怎么少打字了
#25: photolife
这东西很多用国有资源或者国企资源搞得吧。。
央妈发东西就是吓吓小朋友
#26: liuxm6
七牛这些公司也在搞，孙宇晨也在搞，这哥们的域名是真强，b.ai
#27: catazshadow
@nonduality 不是将来，是已经落后了。现在生怕你们用中转站看到外面的强大
#28: jiames1969
是的，外面的太不安全了，希望出一个官方的，原价都行，主要是安全（表情：狗头）🐶
#29: brsyrockss
动动脑子，他要是能直接解决你需要报道你？直接发个文件你不就死了么？
#30: bigtwo
解决各种营销推广保险骚扰电话比这个更重要
#31: raincaptain
要有点压力啊，自己弄的没有别人弄得好，又想靠这些来阻止使用
管是管不住的了
#32: bowencool
@NewYear #1 机场们不都好好的吗？区别大吗？
发布时间：未知
Java 确实是内存高效的
<iframe src="https://www.youtube.com/embed/M_HCG1JPMQE" class="embedded_video" allowfullscreen="" type="text/html" id="ytplayer" frameborder="0" referrerpolicy="no-referrer"></iframe>
TLDR:
发布时间：未知
<iframe src="https://www.youtube.com/embed/M_HCG1JPMQE" class="embedded_video" allowfullscreen="" type="text/html" id="ytplayer" frameborder="0" referrerpolicy="no-referrer"></iframe>
TLDR:
发布时间：未知
AI 时代了，语言之争和框架之争是不是没那么重要了？
以前程序员之间经常吵：
PHP 是不是最好的语言
Java 太重，Go 太简单，Python 太慢
Vue 好还是 React 好
Spring Boot 还是 Node
MySQL 还是 PostgreSQL
单体还是微服务
但到了 AI 时代，这些争论好像都弱了很多。
不是说语言、框架、架构不重要了，而是它们的重要性从“信仰问题”变成了“工具选择问题”。
现在 AI 可以帮你快速读懂代码，写代码
以前换框架成本很高；
现在只要你能描述清楚业务逻辑、数据结构、边界条件，AI 可以帮你在不同技术栈之间迁移不少东西。
我现在越来越觉得，真正拉开差距的不是：
你会不会某个
发布时间：未知
以前程序员之间经常吵：
PHP 是不是最好的语言
Java 太重，Go 太简单，Python 太慢
Vue 好还是 React 好
Spring Boot 还是 Node
MySQL 还是 PostgreSQL
单体还是微服务
但到了 AI 时代，这些争论好像都弱了很多。
不是说语言、框架、架构不重要了，而是它们的重要性从“信仰问题”变成了“工具选择问题”。
现在 AI 可以帮你快速读懂代码，写代码
以前换框架成本很高；
现在只要你能描述清楚业务逻辑、数据结构、边界条件，AI 可以帮你在不同技术栈之间迁移不少东西。
我现在越来越觉得，真正拉开差距的不是：
你会不会某个
语言，或者是不是某个框架专家
而是：
你能不能把问题定义清楚
你能不能判断 AI 给的代码对不对
你能不能设计好数据结构和系统边界
你能不能把东西稳定上线并长期维护
AI 让“写代码”这件事变得更便宜了，但也让“判断代码是否正确”变得更重要了。
以后程序员可能更像是：
需求翻译器
系统设计者
代码审查者
上下文管理者
复杂问题拆解者
所以我有点好奇，大家现在开发新项目的时候还会有语言/框架的强烈偏好吗？
#1: lujiaosama
还是很重要的。重要的不是语言或框架本身， 而是 AI 的训练量是否足够，越少人用的语言和框架 AI 生成的质量越差。 其次是生态，生态越丰富解决方案越多出了问题越好解决。AI 是强但不是万能，不能指望 AI 天天现场造轮子。
#2: gpt5
现在的编程语言都是针对人类的，未来或许需要更高效的 ai-native 的语言和框架
#3: qiuyuxiao
C 语言是绝对的，问 Agent ，他们都这么说。
#4: argentea
等到 AI 自己创造一个更好的编程语言，争论的这些人就傻眼了
发布时间：未知
赶在被封前，用 Claude Fable 做了个免费的 AI 入门课程
这门课程几乎零数学、靠可视化和动手交互来讲透 AI 原理。
6 个阶段 30 课，从"单个神经元"到"亲手搭一个 RAG
应用"，每课都能边看边调参数。
专为中文学习者设计
https://aipath.buynao.com
觉得有点用的，可以留个 star
https://github.com/buynao/aipath
#1: firefox12
谢谢， 真需要
#2: xH1015
第一阶段第二课，“学习是个循环：猜 → 比对 → 微调”那里，自动转圈下面部分被遮挡了
#3: lsp666
已经 star ，支持一波
#4: q307990588
@xH1015 感谢勘误
#
发布时间：未知
这门课程几乎零数学、靠可视化和动手交互来讲透 AI 原理。
6 个阶段 30 课，从"单个神经元"到"亲手搭一个 RAG
应用"，每课都能边看边调参数。
专为中文学习者设计
https://aipath.buynao.com
觉得有点用的，可以留个 star
https://github.com/buynao/aipath
#1: firefox12
谢谢， 真需要
#2: xH1015
第一阶段第二课，“学习是个循环：猜 → 比对 → 微调”那里，自动转圈下面部分被遮挡了
#3: lsp666
已经 star ，支持一波
#4: q307990588
@xH1015 感谢勘误
#
5: mokeyjay
点击「查看学习路线」会白屏；点击右上角的「学习路线」则正常
#6: photolife
支持，已加星。
#7: break2002
已加星,已收藏
#8: q307990588
@mokeyjay 已修复
#9: yanyoo2000
老板，第十二章会无限 reload 卡死 https://aipath.buynao.com/#/lesson/12-pretraining
#10: q307990588
@yanyoo2000 老哥看的好快，已经修复了
#11: stt66
大佬用心了，很赞！
#12: wcwcxiaobin
不是现在你们学习一个新东西，都是先让 ai 做一个学习网站吗
#13: cskeleton
@wcwcxiaobin #12 相当于让 AI 做一个总结，更好的呈现出来吧。
看了一眼还行
#14: s0f
不错
发布时间：未知
这次 fable 拉闸想到的
模型真不能靠 A 社和 openai ，对面不让你用随时可以一个 policy 就给断电
我之前有个哥们充了 glm 的包年不用，用 codex 和 cc
现在来看颇具战略眼光啊
明天去抢个 glm 包年
发布时间：未知
模型真不能靠 A 社和 openai ，对面不让你用随时可以一个 policy 就给断电
我之前有个哥们充了 glm 的包年不用，用 codex 和 cc
现在来看颇具战略眼光啊
明天去抢个 glm 包年
发布时间：未知
致开发者： GLM-5.2 全量开放，前沿智能属于所有人
在一些前沿模型突然变得不可用的时刻，我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。
GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，并在长程任务中继续保持领先。它也依旧是我们心中最强的国产 Coding 模型。
今晚 5:21，GLM-5.2 将面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite / Pro / Max / 团队版。
GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。
A step closer to frontier intelli
发布时间：未知
在一些前沿模型突然变得不可用的时刻，我们选择相信另一条路：前沿智能不应只属于少数人，也不应被少数规则随时收回。它应该开放、可用、可构建，并服务于每一位开发者。
GLM-5.2 是智谱迄今能力最强的开源模型，支持真正可用的 1M 上下文，并在长程任务中继续保持领先。它也依旧是我们心中最强的国产 Coding 模型。
今晚 5:21，GLM-5.2 将面向 GLM Coding Plan 全量用户开放，覆盖 Lite / Pro / Max / 团队版。
GLM-5.2 API 将于下周上线，模型下周正式开源，遵循 MIT 协议。
A step closer to frontier intelli
gence for everyone.
The future of AI is open, and it is for the people.
ModelKey：GLM-5.2
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMzI3NzQ0Mg==&mid=2247493935&idx=1&sn=5bf94fa8e504e6c20957cca2e98c97c2&
#1: liuxm6
可以抢不到啊，算力不够。
#2: xzsjWang
支持支持 👍
#3: shyrock2026
抢不到。。。只能继续用 opus 。。。
#4: IqBbOBIS
不知道用来跑 hermes 怎么样, 用 5.1 的,对话几次就要压缩上下文
#5: defaw
好
#6: Enivel
https://mortalshell2.org/
#7: WilliamColton
请问大家都是怎么抢智谱 plan 的呀？我也想抢
#8: vpt940417
招笑。抢不到你全量有用吗？
#9: sharpy
确实不错，这下除非是老吃家，否则从中转站分辨 opus 到底是不是 glm5.2 搞的，有点儿难了
#10: defaw
试了一晚上，很强，不用速度和多模态去主动测试，不好分辨是 gpt5.3 还是 glm5.2
#11: Nzelites
等三方部署呗 开源的东西官方没有 opencode 迟早会有
#12: cskeleton
各家都在趁机宣传，KIMI MiniMax 都发了
#13: badgate
plan 和 API 哪个更省钱啊？
#14: ybybwdwd
@vpt940417 glm 是开放权重的啊，难不成你还想官方算力随便用
发布时间：未知
想用 hermes+gemini 替换掉 codex 了，各位大佬怎么看？
公司有 gemini api 套餐，并 codex 经常被封号和封 IP 折磨。
hermes+gemini 小用了两天，感觉也还行，主观能动性特别高。不知道有没有双修的大佬对比一下这二者能力差。
hermes ，叫它看一个后端项目 直接一顿改了 然后尝试启动 发现本地没数据库（其实在 docker 里）直接给我现场装了一个。 然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。
#1: 7beloved
Hermes 用过两周，给我的感觉最大的好处就是可以多供应商，多模型切换，坏处就是太重了，可能是我使
发布时间：未知
公司有 gemini api 套餐，并 codex 经常被封号和封 IP 折磨。
hermes+gemini 小用了两天，感觉也还行，主观能动性特别高。不知道有没有双修的大佬对比一下这二者能力差。
hermes ，叫它看一个后端项目 直接一顿改了 然后尝试启动 发现本地没数据库（其实在 docker 里）直接给我现场装了一个。 然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。
#1: 7beloved
Hermes 用过两周，给我的感觉最大的好处就是可以多供应商，多模型切换，坏处就是太重了，可能是我使
用方式不对，前置 hook 太多
#2: woodchen
codex 还好吧, 自己反代一下, 封的几率不高的...
cc 封的才狠, 我电脑现在都是美国时区和英文
#3: SilenceLL
@7beloved 是这样子的，如果有明确的目标和单点的任务，工具越简单越好。
#4: yalin
cc 也可以多供应商多模型使用吧？
#5: honjow
agent 倾向不同，纯 coding 的话 codex 比 Hermes 好一些
#6: wonderfulcxm
为什么不用 codex+gemini 呢？
#7: Dream4U
Hermes 又不是 coding 工具，做个人助理还差不多，没必要。
#8: spongebobsun
"然后发现 8080 端口被占用（另外一个服务）直接给我 kill 掉，强行起到 8080 服务。并且代码给我推到 git 上 一气呵成。"
我觉得这个行为还是挺危险的。
#9: Retas
Hermes Agent 和 Gemini 模型都不推荐写代码。老老实实上 Codex
#10: nomisk
或者用 Pi Coding Agent ，正在体验中
#11: kirbyzhu
直接 cc 和 hermes 差不多
#12: yusf
给自己找不痛快
#13: MorningBOBO
怎么看，codex 哭晕在厕所
#14: lemoncoconut
codex:士可杀不可辱
#15: qian33
codex：那我走？
#16: AllenLeo
@woodchen 调成美国时区在使用上除了看时间以外还会影响其他一些功能吧，适应起来麻烦吗请问
#17: jackqian
确定是程序员？
#18: xm17906193
codex 感觉挺难封的
#19: noahhhh
@spongebobsun Hermes 风险操作都会询问权限才执行
没试过，写代码，日用弄点小工具还是不错，我是配 DeepSeek V4 Pro ，主要是便宜，10 块钱都能用好久
#20: 409164
hermes 又不是模型
#21: ilikexff
不是都在说,现在的 gemini 就是一美国版本的豆包吗?
#22: MIUIOS
摩托变单车
#23: livin2
你最后这个'一气呵成',太离谱了吧，你环境要不了多久就变成粪坑了
#24: woodchen
@AllenLeo 影响登陆电子税务局等政府网站. 适应...还行吧, 就是有点时间错乱. 其他国产软件没有影响
#25: JackeyLee233
Hermes 感觉当 ai 助手好 编程还是 Codex 和 ClaudeCode 更好 这两个都可以通过 CC-Switch 配置你的 Gemini API 的
#26: weiwenhao
只把 hermes 当助理，让其操作 cc 或者 codex 写代码，操作 lark cli 处理消息。读取 notion 处理文档。
#27: IqBbOBIS
hermes 现在只是个玩具,token 消耗贼高,BUG 一堆,只能跑跑定时任务;现在只能用 codex 当生产工具
#28: haiku
用 antigravity cli
#29: glouhao
codex 也可以换啊
#30: KoedaNagi
26 楼说的对
#31: wxjback
hermes 我做过几天开发，token 消耗很夸张，接 DeepSeek v4 一个小功能最多能花掉 1 块钱
#32: huapaigu
codex 封控封号在 a➗面前啥都不是
#33: lianyue
codex 有封号么? 我闭着眼睛 ip 到处飘
你正规充基本没问题
#34: yafeilee
我是 OpenClacky 的作者，我强力推荐 https://github.com/clacky-ai/openclacky （ MIT 协议，开源免费），平替 CC/Codex 完全没问题，并能完全代替其他办公类 Agent 。目前已经处理过 50 万+任务，每天近百亿 Token 消耗验证，唯一缺点就是 UI 还比较朴素。
实测 hermes 不行，它的优点是一个 Python Agent ，在一些办公生态上表现算是不错。但 Harness 工程不怎么样，吞金兽，写代码也不行。
在我们官网有完整测评报告： https://www.openclacky.com/
发布时间：未知
解决 Serv00 SSH 连接异常的 DNS 方案
问题描述
Serv00 是一个基于 FreeBSD 的免费主机服务，部分用户在使用过程中可能遇到 SSH 连接超时或无法解析的问题。这通常与 DNS 解析路径有关，可以通过调整 DNS 记录来解决。
解决方案：CNAME 记录调整
通过在自己的域名下添加 CNAME 记录，将 Serv00 的面板地址指向其缓存节点，可以改善连接的稳定性和可达性。
原理说明
Serv00 提供了多个缓存节点（ cache ），这些节点与面板服务器（ panel ）共享相同的 SSH 服务地址。通过 CNAME 记录将自定义域名指向缓存节点，DNS 解析会走不同的路径，从而可能改善连接质量。
操作步骤
发布时间：未知
问题描述
Serv00 是一个基于 FreeBSD 的免费主机服务，部分用户在使用过程中可能遇到 SSH 连接超时或无法解析的问题。这通常与 DNS 解析路径有关，可以通过调整 DNS 记录来解决。
解决方案：CNAME 记录调整
通过在自己的域名下添加 CNAME 记录，将 Serv00 的面板地址指向其缓存节点，可以改善连接的稳定性和可达性。
原理说明
Serv00 提供了多个缓存节点（ cache ），这些节点与面板服务器（ panel ）共享相同的 SSH 服务地址。通过 CNAME 记录将自定义域名指向缓存节点，DNS 解析会走不同的路径，从而可能改善连接质量。
操作步骤
登录你的域名 DNS 管理面板（如 Cloudflare 、阿里云 DNS 等）
添加一条 CNAME 记录：
主机记录：你想要的子域名（如 ssh）
记录类型：CNAME
记录值：cache{N}.serv00.com（ N 对应你的面板编号）
面板编号与缓存节点对应关系
你的面板地址
CNAME 目标
panel7.serv00.com
cache7.serv00.com
panel8.serv00.com
cache8.serv00.com
panel{N}.serv00.com
cache{N}.serv00.com
面板编号是几，cache 后面就填几。你可以在注册 Serv00 时的邮件或面板 URL 中找到你的编号。
配置示例
如图所示，在 DNS 管理面板中添加 CNAME 记录即可。
验证连接
配置完成后，等待 DNS 记录生效（通常 5 分钟至 24 小时），然后使用新域名连接 SSH：
ssh [email protected]
可以使用以下命令检查 DNS 解析是否生效：
nslookup ssh.your-domain.com
dig ssh.your-domain.com CNAME
如果解析结果指向 cache{N}.serv00.com，说明 CNAME 配置成功。
常见问题
Q: CNAME 记录多久生效？
A: 取决于 DNS 服务商的 TTL 设置，通常 5 分钟到 24 小时。
Q: 需要自己的域名吗？
A: 是的，你需要拥有一个域名并能管理其 DNS 记录。可以使用免费域名服务。
Q: 如果 cache 节点也不通怎么办？
A: 可以尝试更换不同的 cache 编号，或者检查本地网络环境。
Q: 这个方法适用于其他服务吗？
A: 此方法仅针对 Serv00 的 panel/cache 节点架构设计，不保证适用于其他服务。
免责声明
本文仅介绍 DNS 记录配置的技术方法。请确保你的使用行为符合当地法律法规及 Serv00 的服务条款。使用者应自行承担因配置不当或违规使用所产生的后果。
参考链接：
Serv00 官方网站
Serv00 官方文档
发布时间：未知
c 真能比 Python 快这么多？
事情是这样的，最近几天在接手别人的一个 python 写的仿真程序，这个程序的运行速度奇慢无比，于是 -m cProfile 看了一眼
检查了一下之后发现程序运行一次大概 500 秒，其中大约有 170 秒都花在一个模拟用的计算函数里了，暂且称其为函数 A 吧
函数 A 大概做了两件事，首先调用了几次函数 B ，去几个表里查表并线性插值，这个过程大概花了 40 秒，这个 40 秒也是优化过的结果了，它原本的算法能干到 500 秒去了。然后就是对大概 30 个参数进行了一系列运算，我大概统计了一下有哪些运算，列表在下面了
算符
次数
×
30
÷
5
+
15
-
10
√
1
发布时间：未知
事情是这样的，最近几天在接手别人的一个 python 写的仿真程序，这个程序的运行速度奇慢无比，于是 -m cProfile 看了一眼
检查了一下之后发现程序运行一次大概 500 秒，其中大约有 170 秒都花在一个模拟用的计算函数里了，暂且称其为函数 A 吧
函数 A 大概做了两件事，首先调用了几次函数 B ，去几个表里查表并线性插值，这个过程大概花了 40 秒，这个 40 秒也是优化过的结果了，它原本的算法能干到 500 秒去了。然后就是对大概 30 个参数进行了一系列运算，我大概统计了一下有哪些运算，列表在下面了
算符
次数
×
30
÷
5
+
15
-
10
√
1
顺便说一下，这个函数传值是用的 np.array ，而且这个函数运行一次其实挺快的，但是被调用的次数实在是多的离谱，所以花的时间就很长了
总之我尝试使用 CPython 重写了一下函数 A 和函数 B ，算法完全没变，想着再怎么样也能把时间减半吧，结果离谱的事情发生了，写完之后-m cProfile 了一下，结果函数耗时 4.8S ，这是不是有点夸张了，c 真能比 python 快这么多？我都开始怀疑我对 cProfile 的使用是不是有什么问题了。
#1: wu67
py 是这样的，我对他的印象就是读起来爽写起来爽，但是执行的速度和占用的内存一言难尽
#2: lianyue
动态语言都差不多
#3: jko123
py 慢是老生常谈的事了
#4: woodchen
应该算个别情况吧
#5: laminux29
汇编/C/APP 坐一桌，主打性能，劣势是开发效率； Python/Java/PHP/JS 相反。C# 被夹在中间。
#6: jark006
C 毕竟是最接近汇编/机器码的 Native 语言，只要写法不太差，基本能榨干 CPU 性能（要是实现地缓存友好，高频调用还能更快）。
而 Python 这类用解释器运行的脚本语言是很慢的，但我看这差距，170 -> 4.8 ，都 3 个数量级了，不太正常，我猜估计是 Python 的实现的效率不是很高。
如果这份程序功能基本已固定的话，建议用 AI 重新使用 RUST/C/C++/GO 这类编译型语言实现，性能会高出很多很多
#7: jark006
@jark006 如果只能用于 Python 项目，也可以用这几种语言实现这个功能模块，再包装出 Python 接口也行
#8: Mac
肯定啊，机器码和解释型的区别，相当于你用翻译机和人比母语。
#9: WuSiYu
python 是这样的，你要是高频跑小操作肯定性能比 c 和 jit 语言差远了。不过解决方法也有很多，你这需求大概套个 Numba 的 @njit 就行了，都不用自己写 C
python 跑计算的正确玩法是调这种加速库，这些库可以从 python ast 中抽取你的运算行为，然后用更高效的代码替代。此时你的 python 运算代码只起到一个描述的作用，真正被执行的已经不是它了
#10: billccn
纯数学函数的话直接上 Cython 应该就行了，编译结果应该和 C 差不多快。
其实 numpy 这一类的库出现的目的就是用 native 函数加速 python 处理，如果用了 numpy 还很慢，那很可能是使用姿势不对，比如在 python 里面对 numpy 对象进行了 iterate 等操作。
#11: forisra
？这不是编译原理的内容吗。
#12: msg7086
C 有更多的优化手段，比如 SIMD 化，比如智能内联减少函数调用次数。
具体优化效果要看具体代码，不过一般而言计算密集型的差距确实会很大的。
所以一旦开始资源密集型计算，早点切到 Java 或 C++家族才是明智的选择。
#13: drymonfidelia
@laminux29 c#的 jit 很强 部分场景甚至能反超 c
#14: Cu635
“首先调用了几次函数 B”，几次应该不能算“被调用的次数实在是多的离谱”吧？
另外，“这个函数传值是用的 np.array”，只有传值使用 numpy ？内部是什么情况呢？
@laminux29 #5
/APP ？
#15: skinny
Python 就这样，你写 CPU 密集代码特别慢、内存占用特别特别大，实际上写过几种不同语言的实现就知道了，当初我也惊讶内存占用这块怎么差距那么离谱在这吐槽，还有杠精说我不会写代码，但是扒它内存结构就知道内存占用小不了
#16: awanabe
大学学语言的时候应该都是基础知识吧
越接触底层的语言 速度越快
python 这种动态语言 底层就是 c/c++写的
#17: iOCZS
c 的正则都能吊打 Python 的字符串顺序查找
#18: ktyang
只从大面上说你的结论是对的，但是具体问题具体分析，这个方法有可能在 py 下或者借助更高效的包也有很多优化潜力。
#19: xtreme1
py 的 (实验性) jit 加速比甚至都比同类语言慢一个数量级..
#20: AV1
别说跟 C 比了，Python 即使跟同为动态语言的 JS 、PHP 比，都是奇慢无比的。
动态类型是原因之一，没有 JIT 更会吃大亏。
#21: yetrun
CPython 是啥，就不是 python 了吗？
#22: henix
考虑到你这个是纯计算，而且 Python 有运算符重载，遇到 + 的时候先要看两个操作数有没有重载 + 运算...后果可想而知
#23: Thiece
@yetrun
是 Python 的一个编程实现，除了 CPython ，还有 Cython 、Pypy 、Nuitka
#24: yetrun
@Thiece 那不就是解释器吗？为啥会有 “使用 CPython 重写了一下函数 A 和函数 B” 这一说？
#25: Hhehepei
@Cu635 "被调用次数多得离谱"指的是函数 A ，大概被调用了几百万次
传值用 numpy ，内部要拆包了进行计算，因为向量的每一个纬度都是不同的参数，至于最开始写这个的人为什么要这么设计，我也不知道
#26: Hhehepei
@yetrun 不好意思，敲错字了，我想说的是 python/c api
#27: Hhehepei
@awanabe 我知道它快，但是没想到能快这么多
之前一直听说 java jit 之后速度跟 c 差不多，V8 里跑的 js 不比 java 慢什么的。所以一直感觉虽然 python 会慢，但是可能也就几倍差距，结果差这么多是我没想到的。
#28: EndlessMemory
c 的速度是 Python 的 100 倍啊
#29: laminux29
@Cu635 抱歉，手滑写错了，是 CPP ，不是 APP
#30: orlog
脚本语言和编译语言比性能能有什么悬念
#31: kneo
@Hhehepei 但你听说的是 java 和 js ，且不说多大水分，和 Python 有什么关系……
#32: nsjs
能 jit 的情况肯定快呀，不能的话差 2 个数量级左右也是正常的。如果你会 c 语言方面的底层优化，主要是内存方面的，差 5 个数量级也是正常吧估计
#33: wolffy1998
C/C++,Rust 是一档吧，Python 、Eletron 是不是又慢一档。
#34: herozzm
py 垃圾的一批，要不是 ai 选了它，早就作古了
#35: ClericPy
@kneo 估计是说都是解释型语言，V8 为啥比 CPY 快那么些
#36: anivie
@laminux29 #5 java, C#也是能跟 python 坐上一桌了
#37: dingyaguang117
@laminux29 Java/C# 有 JIT 和 C 差不多了多少呢~
#38: kokutou
把 py 代码发给 ai 问问，是不是在不停搬运内存
#39: Cu635
@Hhehepei #26 @yetrun #21 @Thiece #23
确认一下，是不是 Cython 这个东西？（我也是后续搜索知道的这个，现在才过来猜测的）。注意 Cython 不是 CPython
或者再猜测一个，也许用的是 pybind11 ？
#40: BeiChuanAlex
真是世道变了，居然还有人敢质疑 C 的速度？过几年是不是有人要质疑 汇编 的速度了？😂
#41: catazshadow
毕竟胶水语言
#42: qiuyuxiao
这种事情在 Python 还没流行的时候就已经有了定论了。
你的测试非常准确。Python 怕的不是计算，而是『高频调用小函数』和『高频创建 NumPy 小数组』。你用 C API 把这些高频的胶水开销全部干掉了，4.8 秒是 C 语言应有的真实物理实力。
想起当年儿子要学信息学奥赛问我是 C 还是 Python ，我说，你去问你们指导老师，他如果回答说不是 C ，咱们就换地方。
#43: IamUNICODE
我记得 python 在解释型语言里甚至都是最差的...
#44: James3（剩余内容过长，已折叠）
发布时间：未知