Codex 和 Claude Code 的额度限制基于 5 小时滚动窗口:从发送第一条消息开始计时,窗口结束后不会自动重置,需等下次发消息才开启新窗口。提前数小时发送一条短消息,可使重置时间落在工作时段内,从而在核心工作时间获得两个完整窗口。设置方法:Codex 在左侧“自动化”中建每日定时任务;Claude Code 可通过客户端 Routines 或 CLI 版 crontab 配置。注意 5 小时窗口之上还有周额度上限,需合理规划。
教程实践
拿来就能用的实操内容:提示词技巧、工作流搭建、工具用法与踩坑经验。
精选归档 · 第 11 页
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6月3日
火山引擎 Seedance 2.0 提出 AI 视频创作新范式 Vibe Creating,核心是让创作者放下技术负担,用故事表达代替复杂 Prompt 参数。该范式强调用富有画面感的语言描述场景、情绪和叙事,模型自行理解意图并完成景别、光影、节奏的诠释,避免过度规定镜头调度。适用于文学作品可视化、影视预演等场景,并配套发布《Vibe Creating 实践手册》及可执行的 Prompt Skill,从创意到高质量提示词一步到位。
Claude Code团队工程总监Fiona Fung提出,AI时代软件工程瓶颈从“写代码太贵”转移至验证、评审与安全。团队采用JIT规划,先做原型再补文档;遇到重复工作追问“能否自动化”,形成肌肉记忆。代码评审中Claude承担60-70%风格检查与漏洞捕捉,人类聚焦法律、安全与产品判断。角色边界模糊,PM写代码、工程师用Claude起草文案,招聘看重品味与判断力而非代码产出速度。
另有 1 家信源报道Claude:Blog(网页)6月2日
6月1日
Guardrails on OpenRouter are the most powerful in the market: centralized security & governance for your AI traffic Budg...
另有 1 家信源报道OpenRouter:Announcements(RSS)一名用户以200英镑的价格购入了一块数据中心级GPU,并将其成功安装到自己的游戏电脑中。文章记述了这一非标准硬件改装过程、遇到的技术挑战以及最终实现本地运行大语言模型的体验。
5月31日
i am running stepfun's new step 3.7 flash on a dgx spark right now. 198b vision model, on a box that sits on a desk. her...
另有 4 家信源报道公众号:阶跃星辰(Step)X:OpenRouter (@OpenRouter)IT之家(RSS)X:阶跃星辰 StepFun (@StepFun_ai)作者展示了如何在浏览器中通过 Pyodide 和 Service Worker 运行 Python ASGI 应用。此前的 Datasette Lite 使用 Web Workers,但无法执行 <script> 标签中的 JavaScript。新方案由 Claude Opus 4.8 协助完成开发,解决了这一问题。作者已展示了基础的 ASGI FastCGI 演示和运行 Datasette 1.0a31 的演示,并计划后续将此方法应用于升级 Datasette Lite。
5月30日
Google 使用其开发工具 Google AI Studio,通过氛围编程(vibe coding)方式,创建了一个关于 Google I/O 2026 主要公告的在线测验。
5月29日
本文是 PyTorch profiling 系列的开篇,从最简单的矩阵乘法加偏置操作出发,逐步讲解如何使用 torch.profiler 进行性能分析。涵盖 profiler 设置、导出统计表格与 Chrome trace、解读 CPU 和 GPU 活动的时序关系,以及 torch.compile 对底层 CUDA kernel 调用链的影响。实验基于 NVIDIA A100-SXM4-80GB GPU 运行,面向基本掌握 PyTorch 但缺乏 profiling 经验的读者。
该篇文章标题涉及“Claude Code”的可配置选项,但提供的正文内容仅包含一张图片和一个外部链接,未给出任何关于模型版本、参数、性能、价格或功能的具体信息。根据规则,无法在摘要中提及原文不存在的细节。
通义实验室发布教程,演示如何在 Android 手机上部署 MCP 感知服务器,使手机具备本地视觉与听觉分析能力。核心基于端侧 MNN 推理引擎和 Qwen3-VL 2B 模型(约 1.3GB),摄像头与麦克风采集的音视频在本地实时转化为结构化 JSON,再通过 MCP Tool 供 Claude Code 等云端 Agent 远程调用。整个过程不上传原始数据,仅传输语义提取结果。项目已开源,实测可识别红绿灯状态等场景。
LMSYS团队(Intel与SGLang)通过Dynamo和SGLang框架,为视觉语言模型(VLM)启用了异构编码-预填充-解耦(EPD)架构。该方案将视觉编码任务从GPU卸载至CPU(如Intel Xeon 6747P),与GPU协同工作。在Qwen3-VL-8B-Instruct模型的测试中,采用4 CPU + 1 GPU作为编码器、4 GPU作为预填充解码器(能力比R=12)的配置,在ISL/OSL 128/256、1080p 8张图像的负载下,实现了P99 TTFT和请求吞吐量约1.2倍至1.3倍的提升,并将P99 TPOT降低了约1.3倍至30倍。
5月28日
Google在Kaggle举办的Tunix黑客马拉松,挑战开发者利用TPU和有限算力,将小型基础模型转变为通用推理引擎。获胜团队通过多阶段后训练流程实现了这一目标,该流程结合了监督微调(SFT)与GRPO、SimPO等先进对齐技术。比赛结果表明,社区能够借助开源资源成功训练出高能力的结构化推理模型。