OpenAI 12月起将ChatGPT与Codex合并为统一Token额度
额度合并比涨跌更要紧:聊天和写代码开始抢同一块预算。
让模型跑代码会把一次审查的成本拉高 10–40 倍,但它也把“我觉得这里有问题”换成了可回放的命令和输出。关键不是全量接入,而是放对门禁。
读全文 →Gemini API 的 Computer Use 已转为 GA。要把现有 UI 自动化迁进生产,先把截图回传、受限执行环境和人工确认这三件事接上。
Orca 把多个终端 Agent 放到各自的 Git worktree。它解决的不是“多开窗口”,而是让并行改动还能比较、验收与回退。
额度合并比涨跌更要紧:聊天和写代码开始抢同一块预算。
口号很大,真正值得看的仍是招股书里的现金流和承诺。
账越大,产品团队越该问清每次推理到底替谁赚钱。
这场争论表面谈训练,底下谈的是谁能继续拿数据做产品。
扩展市场像包管理器:装得快,校验也得跟上。
一次生图不稀奇,能把选、改、复用串起来才像工作流。
真正要落地的不是模型名,而是系统权限和默认入口。
会点屏幕不稀奇,能把确认和执行环境拆开才接近生产。
密钥一旦被 Agent 摸到,事故就不是换个密码那么简单。
模型会读 diff 不稀奇,能给出可回放的运行证据才配叫门禁。
常驻 Agent 的难点不是定时跑,而是知道什么时候该停。
多 Agent 的坑不在窗口不够多,而在改动线会不会互相踩。
一个 Agent 跑得快还不够,调度、可见性和回滚才决定能不能进团队。
把固定规则和模型判断分开,代码审查才不至于只剩一段漂亮总结。