本来就是 2 份不同的工作。1 份是自己做，1 份是委托（ delegate ）给其他人做。
试问，有哪个老板工作能进入心流？

已经用完了 2 个 15 天了。感觉 step-flash-3.7 跟 deepseek-v4-flash 差不多，step-flash-3.5 不太行。
不过我发现有审查，比如"i can not provide this, content blocked"。包括商汤的模型也是。也不是什么敏感内容，直接就审查了。

p.s.这个应该发到 /go/in

你们这样对待老板，就像 LLM 对待你们：口头说的很好，最后要结果时一地鸡毛。
等着吧，还有好戏！你们老板回头会找你们的。

看了下很有意思。不过文档有点模糊，问了 Agent 才弄懂：主要是 onIdle()处理队列那块没看懂，然后人机怎么协作也比较迷糊。看样子我已经比不过 AI 了。

才发现明天就要比赛了啊，现在报名也来不及了。后面慢慢弄吧！

@Pters 弹性自适应扩容！

偏个题，「下钻」这词到底哪儿来的？

如果按 Claude Code 订阅 40x 的倍率计算，只花了 4000 美元（ 16.5 万美元/40 ）。

@KumaAPI 我说错了。你可以看看后台，有没有击穿的。

老板，new api 似乎出 bug 了，余额可以被击穿，赶紧修复一下，要不然要被薅秃了！

没用过火山，但是领教了阿里的，文档写了一堆东西，找不着北。

@nakun233
我们永远也不会知道背后的真正原因。

很难相信这样的 bug 不会被发现。不管了，反正我到那个帖子里小小的施压了一下。

都传遍啦。

官方(支持人员)说是 buggie 已被修复：
https://forum.cursor.com/t/legacy-individual-plan-max-mode-required/164969/7#:~:text=A%20bug%20meant%20this%20wasn%E2%80%99t%20always%20being%20enforced.

@nakun233 #24 "A bug meant this wasn’t always being enforced. "

感谢分享，找到了原帖，都去发帖助助力： https://forum.cursor.com/t/legacy-individual-plan-max-mode-required/164969/7

这真的是 bug 吗？这么低级的 bug ？这么长时间没有发现？难以置信！

隔壁 L 站早就实现啦！

AeroLink 首月免费赠送价值$350 的额度，可以应一下急，需要 telegram 注册。
付费订阅的话，$5 获得$350 的额度，相当于 70 倍。
计费有些鸡贼，单次调用花费是 $0.01 整数倍，向上取整 ，比如 $0.003 算 $0.01 ， $0.011 算作 $0.02 ，所以实际使用时，到不了 70 倍倍率，但也相当不错了。好像是印度人搞的，不知道哪里弄的额度。

我目前只试过里面的 Haiku ，还不错，不知道 Opus/Sonnet 模型怎么样，可以试试。
用这个邀请码，可以得 $5 的 奖励额度： https://aerolink.lat/register?ref=TS94RIA

https://v2ex.com/i/7r1LRs7rl.jpeg

这个归结到底，还是要归到 AI 的能力和成本上。

就说看代码吧，假如 AI 可以做到像人一样发现其中的问题（比如某个架构设计，是否符合现在的需求以及将来的扩展需求，或者某种实现方式是否有潜在的漏洞），并且成本还低，那么人去看代码就没有任何意义。

那么问题就变成了，是否相信 AI 有能力胜过人类——没有任何 bug 或设计方面的问题，是人类可以发现，而 AI 发现不了的。退一步说，在合理成本内，是否绝大多数的 bug 或问题，AI 都能超过人类。

我对这个问题的看法是，人类的判断力、审美、直觉是经过自然界和现实强化学习过百万年甚至更久的，所以，AI 的某些能力必须要经过现实反馈的强化，目前 AI 在这方面缺失的能力，会由人类逐步精心投喂而水涨船高。相当于水平面在不断升高，可以做到「人类可以发现，而 AI 发现不了的」的人会越来越少，越来越多的人被 AI 「淹死」。就是这样。

疑似盗号发帖（ https://v2ex.com/t/1224475 ），警惕这个项目的安全风险。