有点受够了上这个破班了。 这不让用那不让用。

雨夹雪。雪花❄️很大，但气温零上，所以只能看它们在天空中飞舞。

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quick 确实 dirty，流程真能防住问题。

现在agent遇到问题都主动召集开会自己解决了，我在一边看着，真是既开心又寂寞。

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Apple相册推荐的照片，拍于去年十月，Wooden Beach

明明是生产力爆棚一贯产出高质量PR的“顶级开发者”，但我还是常常觉得自己只是“冒名顶替者”。因为还有那么多业务知识我不懂，就是编程领域我也是发现知道的越多，不懂的就更多。

我仿佛只是一个假装的程序员，但我确实也能很快的解决各种各样的问题。真是甜蜜的苦恼。

@27959 tmux server又被端了。这次是另一个原因。防不胜防！不过这个原因换谁都没用，全杀！（是baton的一个测试没写好，本地跑测试确实很危险。）

基本上从源头上解决了tmux server被一锅端的问题。不再怕agent们犯错了。走着瞧！

我不用 /fast on，我开三个agent 并行。这能保证我已正常token费率达到 3x 效果。/fast on 能快多少我不清楚，但它以1.5x倍率消耗你的token是真的。

涨价背后的潜台词是：
现在买不划算，你若不是必需，就不要购买。
从而客观上让那些必需并且付得起较高价格的人买到需要的商品。
涨价使商人得到更多的利润，从而对经商有了更高的积极性，从而愿意就关键品种多备一些货，愿意承担因备货而增加的风险和成本。
涨价，并不总是坏事。

今天冒雨去Mitre 10买了四颗果树，三棵斐济果(Feijoa)树，一棵蓝莓树。都是小树，希望它们好好长大，这样几年内我就有望吃上自家果园里的斐济果儿和蓝莓啦。

一个小发现：5.6-luna max比 5.6-terra medium 表现还好，希望codex能因为这个选择更经用。

这篇文章证实了我的观察。
<https://llmbase.ai/compare/gpt-5-6-luna,gpt-5-6-terra-medium/>

LLMBase

Compare GPT-5.6 Luna (max) vs GPT-5.6 Terra (medium) | AI Model Comparison

Detailed comparison of GPT-5.6 Luna (max), GPT-5.6 Terra (medium). Compare benchmarks, pricing, context length, and capabilities side-by-side. Find the best AI model for your use case.

我现在codex 改用 gpt-5.6-terra medium，感觉比较经用了。次一级模型，普通思考深度。现在就等tibo reset了。

我有个打手agent叫Xiaoqing，就是指哪打哪，quick and dirty那种用法的agent，最接近裸用claude code。这都不重要。重要的是我接不同的后端，用中文和ta对话时，A 模型自称小清，B模型自称小晴，C模型自称小青（这个是本名，只是因为要给老外演示，我只好把agent的名字都改成了汉语拼音）。

有意思吧。不知道后面我还会看到什么可爱的组合。

xhigh 慎用啊。原来context window填这么快都是因为它们想起来没个完。

agent们把自己的父进程杀死过好几回了，一边讨论如何保护父进程一边做试验把自己的父进程杀掉了。遗言，”这样不会杀死父进程，你看"，然后就没有然后了。我还以为是tmux 太不稳定，原来是agent们太不稳定。哈哈

大意了！现在知道为啥codex要这么多次重置了...一个任务20分钟烧掉50% weekly usage。这个要是没有重置谁受得了呀。

我还没正经用就开始琢磨着要不要申请refund了。（再用几天看看。

#网友语录 Andy cao 人的生命周期可能是几十年，也可能是一百年。 AI 的生命周期是 200k tokens 也可能是 1m tokens。我们在不同的起始周期里完成社会，家长，或者是人类给予的的使命和任务，可能是重复和雷同，也可能是最终无解。所谓目的和自我意思都可能是被灌输和说教的。所以 AI 和我们，本质上，也没有什么不同。

受codex整天重置刺激，今天买了codex企业版2个seat。

#网友语录 KK 冲突中先退让的，往往是生活更幸福、内心更有余裕的一方。因为双方能放在冲突赌桌上的筹码完全不对称。