听说fable5很强，我就想用来让它看看我没有进展的研究，但是接了第三方工具一直是搞着搞着就空回，我还以为是公益站不够稳定导致的，结果发现它一直都是在同一个地方停下，就是读完你的项目之后 过于巧合 然后又想起了看见过如下图片内容 起初看见这个我还以为只是防止前沿模型或者是大语言模型的研究，结果现在破案了，我的那个垃圾研究也被“安全”了，所以读完项目内容就跑掉。 后来我切到cloud code里面尝试验证，果然出现报错 ⎿ API Error: Claude Code is unable to respond to this request, which appears to violate our Usage Policy ( https://www.anthropic.com/legal/aup ). Please double press esc to edit your last message or start a new session for Claude Code to assist with a different task. If you are seeing this refusal repeatedly, try running /model claude-sonnet-4-20250514 to switch models. 说真的是无语，不知道说什么好了。 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
如题，现在挺舍不得 chatgpt ，注意是因为他的全局记忆能力非常强大。 使用一个月后，他能很清楚我最近在做啥，当问新问题时，chatgpt 能基于对我的了解给出高质量的答案。
综合L站、公众号各位佬友 大v的评测，fable是真的很强，生产重构中大型项目完全不在话下了，所以AI再发展几年，程序员的角色会不会只是一个传话筒了，领导说改哪传给ai，客户哪里不满意，传给ai。。 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
刚得到这个消息的时候我们都很吃惊， 在同事和领导眼里，他的代码能力很强， 业务能力强，工作也很认真负责。 平常看起来也很幽默阳光看不出有抑郁的样子，和他聊了以后才发现，因为这两年他自己负责一个系统，内部的流程系统，每天接收到领导的需求，公司没有产品经理（前两年就被砍掉了 测试也被砍掉了）。 领导的需求朝令夕改，每天有新需求或者遇到问题又要求当天修复当天上线。因为公司领导喜欢折腾，一直在探索不同的薪资流程管理体系，所以每年的年初内部体系又会改来改去，所以系统也要大刀阔斧的改革。 偏偏同事也是一个很有责任心的人 对自己的代码质量要求高 但是上面每次夺命连环催的需求又没有多少时间。公司就是这样 ， 不会因为你做的多做得好奖励你，在技术出身的领导眼里，技术只是公司最没用的岗位。 反而会因为你能干而给你更多的脏活累活 甚至因为其他业务线处理不好的问题把他拉去救火的事也不少， 多干多错少干少错不干不错。 长期没有加薪，工资和绩效不挂钩，摸鱼的人拿着很高的工资。 自己做着处理不完的紧急需求。 就这样在长期的工作压力下同事得了抑郁（忘了是轻度还是中度），提了自离，ε=(´ο｀*))) 真是有兔死狐悲之感 自己在公司也做了五六年，一直没有加薪（公司加薪需要每季度自己提 提了以后又要层层审批答辩 自己一直懒 当然有些时候公司压根没想给任何人晋升 只是按流程开通了晋升通道 然后拒绝掉所有人） 其实早两年就想走了，但是总想着公司能不能裁掉自己，拿一个N+1再走 但是就这么一直和公司耗着又耗了一年又一年 有时候不免感慨 学习如何摸鱼也是一项求生技能，工作只是生活的一部分，奉劝各位佬友 身体才是革命的本钱，珍爱生命 合理上班 19 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题
最近又 Vibe 了一个 macOS 菜单栏小工具 CodexBar 虽然已经有了一个很强的 steipete/codexbar 但是对我来说它总有一点点不好用。 首先就是 菜单栏点开后展示的内容太繁杂了，作为一个极简主义者觉得有点丑。 因为我订阅了官方 codex 主要是用 Codex app 和 Codex cli 但是 Codex app 想看一下额度很繁琐，我只想要一个极简、常驻、打开就能看的菜单栏状态灯，索性自己写一个吧。 所有数据直接通过本机 Codex app-server 获取数据，不请求任何外部链接，避免隐私信息泄露 https://github.com/bob-zebedy/CodexBar/releases tips1: 按住 option 键点击菜单栏图标可设置开机启动 tips2: 双击左上角邮箱前的图标即可手动刷新一次数据
ASR现在是真的很强，不过不是变声技术不讨论 TTS这方面，我个人感觉综合效果最好的还是GPT-SoVITS（情感专精 IndexTTS2），但是从使用水平上（还原度、活人感、音色覆盖面、电颤音、性能、易用性、样本强依赖等等）上面都还不太行，也有一年没更新了，没感到技术进步 VC更是沉默的羔羊，我个人只用过RVC，以RVC为基座的各种变声器，B站上乱七八糟一大堆，说好用吧，技术也没有进步多少，收费倒是着急。转歌声，不说处理歌声有多麻烦，就算是干净的歌声，音域覆盖不全电音撕裂是常态，音高曲线的优化算法也不见踪影，还得让人来修音（话说修音技术感觉发展也很迟缓），最终效果只能忍受瑕疵，连优化到完美的路子都没有 虚拟歌姬算是音色创造比较成熟的路子了，无奈闭源，应用场景局限 到底什么时候才能等到音色技术发展到可以将音色的情感等等声音细节都解析调制，能制造定制化的音色啊，变声或者单纯合成声音都行啊，这样我就可以给自己换一套超酷的可爱声音了（或者嘴替）！ 以上内容均来自个人经验，最希望是我太落伍，创造声音的最前沿到底是怎么样的呢？ 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
房间里的大象 （英文） AI 确实很强，但人们得出了错误结论。作者观察到，最有技术深度的人用 AI 效果最好——动画库作者 Matt Perry 用 AI 一个下午完成了原本需要整个季度的重构，但同样工具交给作者他不会得到同样结果。相反，缺乏领域知识的「氛围编程」新手在 Reddit 上充斥着「LLM 把自己逼进死角」的故事。 AI 是钢铁侠的战衣，不是能自主行动的机器人。它放大的是你已经拥有的技术能力，而不是替代它。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
vibe coding能力很强，几乎可以轻松解决绝大部分以前通过GitHub、stackoverflow各种地方钻窟窿盗洞才能解决的问题，可是做出东西背后的代码是ai生成的上千、上万，甚至有的人能到几十、几百万行代码。完全就是人类无法维护的屎山，如果维护也只能让ai来维护（莫非这也是奥特曼调教用户的一部分？让用户离不开Codex）。 是应该坚守所有代码必须经过人类裁剪修改，还是顺从ai只要输入输出正确不报错就行？ 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
虽然佬们都在蹬gpt，但我是真的想要claude啊啊啊啊，功能毋庸置疑codex很强，但每当我跑一些网页和游戏ui的时候，我就恨不得给电脑砸了，gpt设计的怎么能这么丑啊 27 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
在用codex的时候感觉它的道德感很强，而且很难绕过去，这是模型的问题还是提示词的问题，如何绕过去，欢迎各位佬发表自己的见解 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
Github Copilot 按照 AI 计分之后，把开的 Github Copilot pro+退订了，但是 Copilot Cli 用了几个月，用的很爽。订阅了 OpenCode Go 的套餐，接入到 Cc Switch ，反代到 Claude Code 中使用。 但是中间各种权限问题没有 Copilot cli 那么方便，而且工具类等相关 tool 调用在 windows 环境下也是各种问题。就想直接接入到 Copilot cli 中使用，但是 OpenCode Go 接入到 Copilot cli 中网上几乎没有这种文章，研究了下 Deepseek 的原生接入文档 + 日本博主的一篇文章，大概关键字是 How to use Deepseek on Copilot cli 。直接给出接入方案 Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Go 的 DeepSeek 模型。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/go/v1/models 查看 Go 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/go/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-pro" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Zen 的 DeepSeek flash Free 模型（白嫖有风险，代码会被作为训练数据）。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/v1/models 查看 ZEN 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/zen/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-flash-free" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" 搭配 Openspec 之类的工具使用，简单的 bug 修改和按照既有方案执行，真的一点问题都没有，完全感受不到和 Claude Code 的下面使用的差别，甚至在一些地方还更胜一筹，从这里看，Copilot Cli 真的是一直在做实事，默默干活，宣传很拉垮，但是这么好的东西不分享我又于心不忍. 接下来就是大家的动手时间了，实践出真知。
Github Copilot 按照 AI 计分之后，把开的 Github Copilot pro+退订了，但是 Copilot Cli 用了几个月，用的很爽。订阅了 OpenCode Go 的套餐，接入到 Cc Switch ，反代到 Claude Code 中使用。 但是中间各种权限问题没有 Copilot cli 那么方便，而且工具类等相关 tool 调用在 windows 环境下也是各种问题。就想直接接入到 Copilot cli 中使用，但是 OpenCode Go 接入到 Copilot cli 中网上几乎没有这种文章，研究了下 Deepseek 的原生接入文档 + 日本博主的一篇文章，大概关键字是 How to use Deepseek on Copilot cli 。直接给出接入方案 Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Go 的 DeepSeek 模型。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/go/v1/models 查看 Go 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/go/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-pro" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Zen 的 DeepSeek flash Free 模型（白嫖有风险，代码会被作为训练数据）。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/v1/models 查看 ZEN 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/zen/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-flash-free" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" 搭配 Openspec 之类的工具使用，简单的 bug 修改和按照既有方案执行，真的一点问题都没有，完全感受不到和 Claude Code 的下面使用的差别，甚至在一些地方还更胜一筹，从这里看，Copilot Cli 真的是一直在做实事，默默干活，宣传很拉垮，但是这么好的东西不分享我又于心不忍. 接下来就是大家的动手时间了，实践出真知。
Github Copilot 按照 AI 计分之后，把开的 Github Copilot pro+退订了，但是 Copilot Cli 用了几个月，用的很爽。订阅了 OpenCode Go 的套餐，接入到 Cc Switch ，反代到 Claude Code 中使用。 但是中间各种权限问题没有 Copilot cli 那么方便，而且工具类等相关 tool 调用在 windows 环境下也是各种问题。就想直接接入到 Copilot cli 中使用，但是 OpenCode Go 接入到 Copilot cli 中网上几乎没有这种文章，研究了下 Deepseek 的原生接入文档 + 日本博主的一篇文章，大概关键字是 How to use Deepseek on Copilot cli 。直接给出接入方案 Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Go 的 DeepSeek 模型。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/go/v1/models 查看 Go 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/go/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-pro" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Zen 的 DeepSeek flash Free 模型（白嫖有风险，代码会被作为训练数据）。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/v1/models 查看 ZEN 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/zen/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-flash-free" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" 搭配 Openspec 之类的工具使用，简单的 bug 修改和按照既有方案执行，真的一点问题都没有，完全感受不到和 Claude Code 的下面使用的差别，甚至在一些地方还更胜一筹，从这里看，Copilot Cli 真的是一直在做实事，默默干活，宣传很拉垮，但是这么好的东西不分享我又于心不忍. 接下来就是大家的动手时间了，实践出真知。
Github Copilot 按照 AI 计分之后，把开的 Github Copilot pro+退订了，但是 Copilot Cli 用了几个月，用的很爽。订阅了 OpenCode Go 的套餐，接入到 Cc Switch ，反代到 Claude Code 中使用。 但是中间各种权限问题没有 Copilot cli 那么方便，而且工具类等相关 tool 调用在 windows 环境下也是各种问题。就想直接接入到 Copilot cli 中使用，但是 OpenCode Go 接入到 Copilot cli 中网上几乎没有这种文章，研究了下 Deepseek 的原生接入文档 + 日本博主的一篇文章，大概关键字是 How to use Deepseek on Copilot cli 。直接给出接入方案 Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Go 的 DeepSeek 模型。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/go/v1/models 查看 Go 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/go/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/go/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-pro" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" Windows 环境下 Copilot Cli 接入 OpenCode Zen 的 DeepSeek flash Free 模型（白嫖有风险，代码会被作为训练数据）。 直接查看支持的模型： https://opencode.ai/zen/v1/models 查看 ZEN 模式的文档： https://opencode.ai/docs/zh-cn/zen/ 相关配置参数 $env:COPILOT_PROVIDER_TYPE="openai" $env:COPILOT_PROVIDER_BASE_URL="https://opencode.ai/zen/v1" $env:COPILOT_PROVIDER_API_KEY="sk-密钥" $env:COPILOT_MODEL="deepseek-v4-flash-free" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS="840000" $env:COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS="128000" 搭配 Openspec 之类的工具使用，简单的 bug 修改和按照既有方案执行，真的一点问题都没有，完全感受不到和 Claude Code 的下面使用的差别，甚至在一些地方还更胜一筹，从这里看，Copilot Cli 真的是一直在做实事，默默干活，宣传很拉垮，但是这么好的东西不分享我又于心不忍. 接下来就是大家的动手时间了，实践出真知。