
蚂蚁刚开源的 AntAngelMed

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告别服务器运维,我这周用 EdgeOne Pages 跑通了出海 AI
项目。 一键托管加全球边缘部署,这应该是目前国内开发者做全球化 AI 工具门槛最低的路径之一。 以前我最烦熬夜调 Nginx 配置,尤其是做海外项目,延迟稍微高点,客户的方案就卡在加载动画上。这几天实测了下刚发正式版的 EdgeOne Pages,感觉终于能从运维琐事里抽身了。 1️⃣ 对我这种“独狼”开发者,它最大的意义是免运维。不用买主机、配环境,代码推上去就自动分发。 2️⃣ 它是典型的边缘原生思路。简单说就像在离用户家门口最近的快递站直接发货,尤其是做 AI Wrapper 类工具,响应速度直接决定了留存。 3️⃣ 相比之前我折腾复杂的 CDN 套娃,这个集成度更高,部署起步比自建服务器快得多。 想低成本测试海外市场的 AI 产品,这套方案非常适合。 你们现在做海外小工具,是习惯用 Vercel 这种,还是更倾向国内厂商的边缘计算? #EdgeOne #出海开发 #数字游民 #AI工作流 #独立开发

把 Claude 续费关了,强迫自己全流程用 GLM-4.7 写代码
,结果意外:不仅没耽误,API 账单直接便宜 90%。 作为独立开发者,这模型简直是为我们这种「既要性能又要省钱」的人定制的: 1️⃣ 思考模式不输闭源:它这个「Thinking」机制很有意思,我在 VS Code 里配合 Cline(现在叫 Roo Code)修 Bug,它懂得先思考再行动。以前遇到这种跨 5、6 个文件的复杂逻辑,小模型通常直接乱改,GLM-4.7 能稳住上下文,体感逻辑能力已经摸到了 Sonnet 4.5 的 90%。 2️⃣ 不再为 Token 焦虑:这是最爽的。以前跑 Agent 自动重构代码,看着 Token 狂跳心都在滴血。GLM-4.7 的 API 成本大概只有 Claude 的 1/10,我现在敢直接让它跑多轮迭代,即使本地部署个 vLLM 也能跑得飞起。 当然,写非常冷门的框架时,它偶尔还是会「一本正经胡说八道」,不如 Claude 稳,但在这个开源性价比面前,这些瑕疵完全可接受。 #GLM4 #独立开发 #AI工作流 #开源模型 #降本增效

claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
