Kimi K2.7 Code来了，依旧256k上下文长度
其实我不爱用kimi模型，第一次骂娘就是用的kimi-2.6，它总是喜欢自作聪明，不遵循指令。
今天的k2.7 code貌似在这方面有所改善。在kimi code bench v2（企业内部专用的基准测试集）跑分上k2.7 code接近gpt 5.5 xhigh，但仍有差距。
Kimi K2.7 Code来了，依旧256k上下文长度
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土耳其区的GPT plus暴涨一倍
之前只要499里拉，现在999里拉，比美区还贵。 目前已订阅的不要取消，还是会以旧价格续订。
小米开源了个AI编程助手，记忆系统把Claude Code按在地上摩擦
小米开源的 MiMo Code v0.1.0，基于opencode。 记忆系统是亮点，思路是让主agent专心干活，记忆完全外包给独立subagent。 窗口快满了subagent自动压缩成干净的总结，主agent接着干。 还有个 /dream 命令，每7天自动触发，用的越久，它越懂你的项目。 - 合并历史会话 - 去重冗余 - 压缩成紧凑状态快照 SWE-Bench Pro上，同样MiMo-V2.5模型，MiMo Code 62% ，Claude Code 57%。 MIT协议开源，内置MiMo-V2.5限时免费，无需注册。
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。
