Arsenal Topic
K3
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核心洞见
群里把 K3 的成本摊开算：一篇公众号推文在 Workbuddy 里消耗 260 积分，而 DeepSeek-V4-flash 只到个位数积分，差距直接影响模型选择。
Codex 额度重置后，群里重点讨论了从 Claude 迁移到 Codex 的新能力。
群里集中反馈 Claude 额度已经重置，多人给出剩余额度和使用强度的真实体验：有人从低额度恢复到 100%，也有人一天用到只剩 7% 或 10%。
数字居民项目讨论了当前阶段和语音接入规划：先做捏脸系统，后续接语音，体验预计到月底或 9 月左右。
群友围绕 K3 的榜单、实测与国产 IDE 差距展开讨论，核心结论是榜单不能只看热闹，但有人亲测后认为效果确实不错。
多 Agent 协作的知识供给实测给出硬数据：8,494 个 Markdown、约 1.3-1.4 亿 token，通过四层供给合同把一次调用从 22,080 token 降到 3,110 token。
围绕 K3/Kimi 新模型，群里主要质疑定价：六百多的价格让不少人更愿意用 GPT 20x。
会议录音设备讨论给出了一组可选方案：飞书妙记/录音豆、A1、Apple Watch、钉钉听记、讯飞录音等。