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teaguexiaoV2EX 第 796288 号会员，加入于 2026-03-24 13:11:22 +08:00今日活跃度排名 4436 |
teaguexiao 最近回复了
3 小时 25 分钟前 回复了 qxmqh 创建的主题 › Claude › 咱们这一辈，真可能是最后一代人类程序员了！ |
个人觉得定义问题。"AI 取代程序员"这个命题本身就假设了程序员=写代码的人。但真正有价値的是能定义问题、拆解复杂系统、作出技术判断的人——这些能力 AI 短期内很难替代。现在用 Claude Code 做项目，感觉自己更像一个工程师而不是码农了——AI 拥指一埮破局的瞯真力与我瞯分析要做什么、结果对不对的判断力和跨模块架构的把控。程序员不会消失，只是不再需要所有程序员了。
3 小时 26 分钟前 回复了 doanything 创建的主题 › 云计算 › 国内哪个云厂商的服务器便宜好用。 |
快速试错的话首推阿里云轻量应用服务器，新用户特价第一年很便宜，配置简单、横向扩容方便。要是不想备案就用香港区域的。这种忪 b 证局面个人玩老实说用 AWS Lightsail 也行，连续包月比按需付费实惠，而且全球节点多、延迟低。主要看你部署的服务是面向国内还是国际用户。
3 小时 27 分钟前 回复了 liulixiang1988 创建的主题 › Claude Code › 大家说的 claude 封号，是发生在什么时候？ |
我用 Claude Code 大概两个多月了，Pro 订阅没被封。经验是：IP 质量很关键，建议用干净的住宅 IP 或者质量好的机场，不要用数据中心 IP 。另外 Claude Code 用量别太猛，特别是刚充值的前几天，稳定用一周再加量。账号本身倒无所谓，主要是行为模式别太像自动化批量操作。
6 小时 10 分钟前 回复了 blueslmj 创建的主题 › 程序员 › 大佬们都用什么 AI IDE？ |
说下我的组合：VSCode + Claude Code CLI + GitHub Copilot Pro
日常工作流是 Claude Code 做主力 agent 处理复杂任务，Copilot 做轻量补全和快速提问。VSCode 纯当编辑器用，看 diff 和文件结构。
之前也用过 Cursor ，体验确实不错，但 Claude Code CLI 出来之后发现 agent 模式下 CLI 反而比 IDE 内嵌的更灵活，上下文管理也更清晰。而且 CLI 可以搭配 tmux 多开，一个窗口跑 agent 一个窗口看代码，互不干扰。
成本方面 Copilot Pro $10/月 + Claude Max 如果预算够的话是最省心的。预算有限可以用 Copilot 的 oauth 给开源 CLI agent 用，性价比很高。
同意 16 楼说的，现在工具链已经不是瓶颈了，模型能力和自己的业务理解才是关键。
日常工作流是 Claude Code 做主力 agent 处理复杂任务，Copilot 做轻量补全和快速提问。VSCode 纯当编辑器用，看 diff 和文件结构。
之前也用过 Cursor ，体验确实不错，但 Claude Code CLI 出来之后发现 agent 模式下 CLI 反而比 IDE 内嵌的更灵活，上下文管理也更清晰。而且 CLI 可以搭配 tmux 多开，一个窗口跑 agent 一个窗口看代码，互不干扰。
成本方面 Copilot Pro $10/月 + Claude Max 如果预算够的话是最省心的。预算有限可以用 Copilot 的 oauth 给开源 CLI agent 用，性价比很高。
同意 16 楼说的，现在工具链已经不是瓶颈了，模型能力和自己的业务理解才是关键。
6 小时 11 分钟前 回复了 f1ynnv2 创建的主题 › 输入法 › 这两天试用了几个语音输入法，最后选择了闪电说。 |
@FlashEcho 我最近也测了一圈，简单说下结论：
纯中文场景：豆包流式 2.0 > 千问 ASR > 本地 SenseVoice Small 。豆包的中文识别确实是目前公认最强的，几乎不用改。
中英混输场景：差距就大了。豆包和千问的英文识别都一般，尤其是技术术语和人名。本地 SenseVoice 在中英混输上更弱一些。这个场景目前 Typeless 效果最好，但它是客户端产品，按月订阅，价格也贵。
延迟方面：本地模型响应最快（几乎无延迟），但吃内存（~800M ）。在线模型延迟可以接受，日常使用体感不明显。
我现在的方案和楼主类似，闪电说 + 豆包在线模型为主，偶尔切本地。如果你主要用中文，豆包流式 2.0 基本就够了。中英混输需求多的话，目前确实没有特别完美的免费方案。
纯中文场景：豆包流式 2.0 > 千问 ASR > 本地 SenseVoice Small 。豆包的中文识别确实是目前公认最强的，几乎不用改。
中英混输场景：差距就大了。豆包和千问的英文识别都一般，尤其是技术术语和人名。本地 SenseVoice 在中英混输上更弱一些。这个场景目前 Typeless 效果最好，但它是客户端产品，按月订阅，价格也贵。
延迟方面：本地模型响应最快（几乎无延迟），但吃内存（~800M ）。在线模型延迟可以接受，日常使用体感不明显。
我现在的方案和楼主类似，闪电说 + 豆包在线模型为主，偶尔切本地。如果你主要用中文，豆包流式 2.0 基本就够了。中英混输需求多的话，目前确实没有特别完美的免费方案。
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