Arsenal Topic
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核心洞见
生产端 AI 不能靠只懂工具的人空降推进，必须同时处理业务理解、准确性、稳定性、多并发、人工审批和异常兜底。
群友分享了 Claude 通过 CLI 把任务自动交给 Codex、接收结果并循环审核返工的工作流，全程无需手动复制提示词。
群友集中反馈 Codex 近期频繁重置，新号跑两个任务后就可能受限，不同账号甚至会出现有无 5 小时限制的差异。
群友实测用纯代码生成并渲染三维城市，演示版本约一个半小时生成、体积仅2MB，并计划近日开源。
King 用 VPS 自建 new-api 聚合免费大模型，真实踩坑是不同模型上下文长度差异会导致从大窗口切到小窗口时卡死。
VPS 选型从价格、带宽聊到 IP 干净度，群友反馈普通机房 IP 会导致 Gemini 报警、无法登录，TikTok 商店和购物车也可能打不开。
群友围绕 Codex 是否应该有 auto 模式展开讨论，核心问题是一个任务内不同子任务所需模型强度不同，统一用高级模型会浪费额度。
群友实测低折扣 Claude API 依然烧钱很快，30 美元不到一小时用完，说明重度写作/推理任务不能只看折扣价。