Grok Build 偷偷上传仓库丑闻过后， SpaceXAI 现在开源了 Grok Build CLI ，并重置了周额度。
GitHub： https://github.com/xai-org/grok-build
Grok Build 偷偷上传仓库丑闻过后
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不少人看衰 MiniMax ， 因为它的 Coding 能力掉队了
但最近我让通用 agent 做一些识图的任务，搭配 M3 真心表现不错。 其他的多模态模型要么价格贵，要么能力不行，比 M3 便宜的模型又不是原生多模态。只有 M3 兼顾了价格、能力、多模态。
AI 证书只推荐这三家
最近我朋友想转行 AI ，花了不少钱拿了几张含金量零的废纸。不得不说 AI 证书的水是真的深，现在根本就没有统一认可的颁证机构。 但对于海外公司来说眼里，这三家大厂云的 AI 证书含金量还是可以的，毕竟大部分公司的服务都是围绕这三家云。 Google Cloud $99→$200：Leader打底，Engineer技术线。走 Gemini / Vertex AI。 Azure $99→$165：AI-900入门，AI-102进阶。企业体量大，跟Office绑得紧。 AWS $100→$300：Practitioner入门，ML Specialty进阶。覆盖最广，云基建团队标配。 面向国内小厂，直接拿 OpenAI 的免费证书， OpenAI 的名字响，比那些国内野鸡证书强多了。
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。
