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推两个codex使用小技巧：
1. 多账号管理软件：github.com，随时检测多个账号额度重置时间。注意：codex额度重置后一定要及时使用一次，它的周额度重置时间是从第一次使用开始算的。
2. deng.codexradar.com 随时监测gpt各档位模型效果，方便我们根据不同任务手动路由，节省token，比如gpt-5.6-luna max就是性价比之王。
1. 多账号管理软件：github.com，随时检测多个账号额度重置时间。注意：codex额度重置后一定要及时使用一次，它的周额度重置时间是从第一次使用开始算的。
2. deng.codexradar.com 随时监测gpt各档位模型效果，方便我们根据不同任务手动路由，节省token，比如gpt-5.6-luna max就是性价比之王。
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非低维：不简单，有足够多的巧思
低秩：足够简洁，简洁到每一个巧思都是恰到好处、一针见血的
低秩：足够简洁，简洁到每一个巧思都是恰到好处、一针见血的
Terry-Chang: 伟大的产品，早期不一定低维，但通常应该低秩。
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llm-based agi美学：scaling is all you need（纯粹的大即是美）
llm-based agi = model + harness
model = training time scaling
harness = test/inference time scaling
llm-based agi = model + harness
model = training time scaling
harness = test/inference time scaling
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这周codex没给重置机会，一口气烧完了4个号的额度，简单分享一下探索出来的省token小技巧：
1. 同步任务开fast，异步任务关fast。所谓异步任务，比如开goal的长任务、需要持续观测执行的超长任务、安排夜间执行的非时间敏感任务。
2. 尽量不要持续观察后台长任务的执行，用定时观测任务替代。
3. 绝大多数任务用gpt-5.6-sol xhigh/high足够了，额度上会比ultra经用很多。
4. 长任务、特别是开了ultra的长任务在执行时，需要在侧边聊天里实时了解当前任务的执行情况，以防止任务跑偏、不合预期，或者因为过度思考而带来的纠结过多不重要的细节。
1. 同步任务开fast，异步任务关fast。所谓异步任务，比如开goal的长任务、需要持续观测执行的超长任务、安排夜间执行的非时间敏感任务。
2. 尽量不要持续观察后台长任务的执行，用定时观测任务替代。
3. 绝大多数任务用gpt-5.6-sol xhigh/high足够了，额度上会比ultra经用很多。
4. 长任务、特别是开了ultra的长任务在执行时，需要在侧边聊天里实时了解当前任务的执行情况，以防止任务跑偏、不合预期，或者因为过度思考而带来的纠结过多不重要的细节。
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最近关于coding场景的一些思考：
1. 长期看软件开发会逐渐退化成普通白领工作，区别在于以前的交付件是word、ppt、excel，现在是某个（一次性）软件，或者基于该软件生产的word、ppt、excel。
2. 基于以上的趋势，似乎就理解了coding agent产品从cursor、trae到codex desktop、claude code desktop形态的转变。前者还是developer copilot的定位，而后者则在有意弱化暴露代码细节，让用户更关注任务交付结果（同其他白领工作）。这种把reward放在结果而非过程上的做法，也和rl在模型训练上的理念不谋而合。
3. 现在可能是软件工程被真正重新发现的时候，编程被祛魅，软件工程会更聚焦在软件构建、质量保障、管理等软件过程上。
1. 长期看软件开发会逐渐退化成普通白领工作，区别在于以前的交付件是word、ppt、excel，现在是某个（一次性）软件，或者基于该软件生产的word、ppt、excel。
2. 基于以上的趋势，似乎就理解了coding agent产品从cursor、trae到codex desktop、claude code desktop形态的转变。前者还是developer copilot的定位，而后者则在有意弱化暴露代码细节，让用户更关注任务交付结果（同其他白领工作）。这种把reward放在结果而非过程上的做法，也和rl在模型训练上的理念不谋而合。
3. 现在可能是软件工程被真正重新发现的时候，编程被祛魅，软件工程会更聚焦在软件构建、质量保障、管理等软件过程上。
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