Zhuzhuchenyan

使用 gpt5.5 medium 无法复现

很多搞 GPU 租赁的平台
几个大的公有云都有 GPU 实例 B200 B300 都有
太贵的话，外网有很多小商家也做 GPU 租赁，都是按小时计费的，玩几天要不了多少钱就

小风扇对着键盘吹就行了
亲测能起到改散热 90%的效果

https://developers.openai.com/showcase
基本都是 demo 的程度

我们的实践是，对单个需求开发的 spec 不能被合入主仓库
由 spec 产生的代码本就是对 spec 的精细化翻译，如果团队成员无法从代码了解功能的话基本上过不了 review

我看你问题里说的可能是面向一整个系统的包含多个子项目和子任务的 spec ，这种我们一般不跟随 repo 走，有专门的团队化文档和其他工具维护整体规约和进度，同时暴露一些接口给 ai 工具参考调用即可

Spec 进入 git 管理还有一个问题是，我们必须要对 spec 进行维护。比如说功能 1 的 spec ，明天功能 1 变成了 1.1 ，我们要么增量添加 1.1 的 spec ，要么修改功能 1 的 spec ，对团队成员造成了额外的负担。有点像 ORM 时代每次数据库变更都要写的 migration 一样，

搜一搜 claude code 遥测数据都有啥你就知道了，ip 只是风控模型的一个维度罢了

- platform, platformRaw, arch, nodeVersion
- 终端类型
- 已安装的包管理器和运行时
- CI/CD 检测、GitHub Actions 元数据
- WSL 版本、Linux 发行版、内核版本
- 版本控制系统类型
- Claude Code 版本和构建时间
- 部署环境
- 运行时间、rss 、heapTotal 、heapUsed
- CPU 使用率和百分比
- 内存占用详情
- 正在使用的模型
- 会话 ID 、用户 ID 、设备 ID
- 账户 UUID 、组织 UUID
- 订阅等级 (max, pro, enterprise, team)
- 仓库远程 URL 哈希 (SHA256 前 16 位)
- 代理类型、团队名、父会话 ID

@k4x7UW92WE8 你说那个 pdf 链接么，这个是我自己的源，公布出来更有信服力一点

2026 年下半年了，还是请拥抱更好的 AI 使用方式，特别是对于牵扯到长文本图像识别的任务
使用 Codex ，以 2026 全国一卷为例子
1. 把图片卷子重写成 Latex 格式并检查，得到结果 https://rr.yyhutil.com/dataset/questions.pdf
2. 禁用联网工具完成卷子的客观题格式，输出同样是 Latex
3. 把答案复制到 codex 目录（不在 1 ，2 两步骤复制到目录防止作弊），根据答案批改，最终得到结果： https://rr.yyhutil.com/dataset/answers.pdf

最终答案


现在这个时间点最前沿基准模型的能力应付这种考试还是没有丝毫难度的，如果遇到问题，请首先检查自己使用 AI 的能力

HuggingFace 公开权重的模型：AutoTokenizer.from_pretrained(...)
Deepseek: https://api-docs.deepseek.com/quick_start/token_usage#calculate-token-usage-offline
gpt: https://platform.openai.com/tokenizer
豆包我还真没找到