AI 编程/项目交付

群友用 DeepSeek 读取负荷模型做算法审计，还没进入正式审计就已经消耗 9 元，预估一次小型审计可能到大几十元。

群里围绕 Codex 平台化和开源展开判断：开源本身不是能力跃迁，而是把开发者生态和 OpenAI token 使用更深绑定起来。

清理 Codex 等存储可用 Mole，但孙务远特别提醒别用收费 App，建议走 CLI，并让 Codex 指挥执行。

Codex 代理问题排查时别只盯 VPN，群友反馈这次根因在 opencodex，且已有人提醒过它和 VPN 组合会冲突。

群友实测 Codex + deepseek-v4-flash 能完成页面和组件开发，但换模型后旧项目可能不能沿用，存在重建项目的成本。

关于 AI 编程和工作流，群里形成了一个清晰判断：人不一定要逐行看 AI 代码，但要把控架构、流程和问题质量。

群里围绕 Codex 额度重置时间做了一轮实测对齐，结论不是所有人统一重置，也不像地区差异。

群友讨论 DSH、Luna Max 与 Agent 接入方式，给出一个降低 API 成本的信息差：很多 Agent 可以直接接账号，不一定要买 platform API。

围绕 Codex/ChatGPT 额度，群友把 100 美元、200 美元档和 5 倍、20 倍体验放到真实开发消耗里比较，结论是重度开发会迅速打满额度，200 美元档性价比更高但也不够随意挥霍。

跨境电商群友分享了一个已落地的日报自动填写 Skill：原本每个店铺 10-15 分钟的日报，通过 IT 接口实现多店铺填写。

群里有人判断 DeepSeek harness 通过插件生态吸收开发者使用方式，可能把 DeepSeek 推向更强模型循环；但反方提醒，插件生态能否成立首先取决于调用成本。

晚上围绕 K3、AI 游戏宣传片和 AI 写代码质量展开讨论，群友认为模型速度与审美已经可用，但宣传视频往往是反复优化后的结果，不能直接当作一次生成能力。