NotebookLM 原班人马做的 Huxe，18 个月就死了
Huxe是我很喜欢的一个AI 播客产品。今天发现无法登陆，查了下倒闭了。
说到底还是太大众，没护城河，想做产品的可以吸取Huxe失败的经验。
功能被大厂秒抄，关停前一天，Spotify 刚发布了一模一样的 personal podcast 功能。
当一个 AI 能力变成巨头产品的标配，独立 App 的变现窗口就被封死了。
NotebookLM 原班人马做的 Huxe，18 个月就死了
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阿里把自己内部用了 2 年
、服务 2 万+ 开发者的 AI 代码审查工具开源了 不是把 diff 扔给 LLM 走个过场。Open Code Review 用"确定性工程 + Agent"混合架构：文件过滤、行号定位、规则匹配这些环节全部由工程代码保证，LLM 只做语义理解和风险检测。 内置规则覆盖 10+ 语言，NPE、线程安全、XSS、SQL 注入自动检测。80+ 高级工程师交叉标注的 Benchmark 显示，同样用 Claude Opus，OCR 框架的 F1 分数（26.1%）比 Claude Code + Skills 的通用方案（15.5%）高出近 1.7 倍，Token 消耗只有 1/5。 🔗: https://github.com/alibaba/open-code-review
这几天一直在尝试用Pi coding agent替代Claude
code 不得感慨下，cc的plan模式做的真好呀，同样的提示词，cc计划模式下主上下文token消耗极低，全靠subagent便宜模型在收集信息。 在Pi试了下类似的main agent编排，subagent干活的逻辑，无论是自写计划skill，还是用第三方的（superpowers、GSD等）计划skill，都很难把主上下文token消耗控制在300k以下
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。
