笑死我了 😂
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强推 muse-spark-1.2-contributor 了
在这个时间节点，从价格和能力综合考虑下，主模型我强推 muse-spark-1.2-contributor 了。 meta 拿我的数据训练模型没问题，反正我的大多数项目都开源。 简单对比下 DS ， 能力方面，Muse Spark 1.2 (xhigh)，智能指数: 57，多模态；DS V4 Pro 0813 (max)，智能指数: 53，纯文本。 输入价格， Muse Contributor: $0.10 ；DS 官方 off-peak: $0.66 / peak: $1.32 。 输出价格，Muse Contributor: $0.20 ；DS 官方 off-peak: $1.98 / peak: $3.96 。 缓存价格， Muse Contributor: $0.002 ；DS 官方 off-peak: $0.022 / peak: $0.044 。
opencode go 也有 Muse-Spark-1.2-Contributor 了
是现在 go 套餐额度最多的模型，但数据要上传给 meta 训练。公司项目用的话，应该有风险。 ds 涨价后，我用了几天 meta 的这个模型，只能说能干活，比第一梯队还是差点。
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。
