我给 Codex 做了个额度体检
Codex 用久以后,最想知道的不是还能不能用,而是额度什么时候恢复、reset credits 还有几次。本文记录一个本地安全查询方法,也顺手整理这个通道还能看到哪些使用率信息。
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Codex 用久以后,最想知道的不是还能不能用,而是额度什么时候恢复、reset credits 还有几次。本文记录一个本地安全查询方法,也顺手整理这个通道还能看到哪些使用率信息。
现在技术圈真正热的,不是又出了一个模型,而是 AI Coding Agent 开始进入真实开发流程:接任务、改仓库、跑测试、提 PR,也把上下文、安全和 review 这些老问题重新推到台前。
NVIDIA DGX Spark 是一台很容易被标题党误解的机器:它不是给普通人买来跑聊天机器人的玩具,也不是缩小版数据中心训练集群。它真正卖的是 128GB 统一内存、Grace Blackwell、NVIDIA 软件栈和桌面形态。
从已有封面里的小Zi开始,拆一下一个稳定博客角色是怎么靠提示词、约束和迭代做出来的;再用同一套方法设计女性角色 Coda,让两个角色合在一起成为 ZiCode 的视觉搭档。
在 Ubuntu 26.04 LTS + RTX 4060 Laptop GPU 的 WSL 环境里,不改系统目录,用 micromamba 准备 CUDA 12.4、GCC 13 和 cuBLAS,编译 llama.cpp CUDA 后端,并用 Qwen3 4B 做 CPU 与 CUDA 的速度对比。
在一台 RTX 4060 Laptop 8GB 显存、WSL 分配 32GB 内存的本地开发机上,实测 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 的加载时间、生成速度、显存占用、多模态能力和使用取舍。
本地开源模型真正有价值的地方,不是跑分,而是能否进入每天都会发生的任务。本文把 Qwen3 4B、Qwen3 8B、Gemma 4 E4B、Gemma 4 12B 放进开发辅助、图像理解、写作整理三个工作流里,整理一套能长期演进的本地模型用法。
这是一篇持续更新的本地开源模型安装记录。从一台 64GB 内存、WSL 分配 32GB、RTX 4060 Laptop 8GB 显存的 Windows + Ubuntu 26.04 LTS 开发机出发,先判断 Ollama 应该跑在 Windows 还是 WSL,再比较 llama.cpp、LM Studio、vLLM 等方案,最后整理适合本机长期使用的模型清单。
从吴恩达关于小团队和高上下文工程师的判断说起,聊聊为什么 AI 会把资深开发者推向真正的产品全栈:需求、原型、代码、文案、合规、上线和运营都要能先跑一遍。
一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录:模型元数据声明支持 audio,但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频;真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。
一次从官方资料到本地实测的记录:Gemma 4 12B 具备帧序列视频理解能力,但 Ollama 当前不能直接接收 MP4,稳定做法是先抽帧再多图输入。
世界杯预测不是让大模型猜一个冠军。更靠谱的做法,是把历史赛果、球队强弱、进球分布、赛程模拟和临场信息放进同一套概率框架里,再诚实地展示不确定性。
浏览器 Agent 从能看网页走到能点按钮、填表单、提交操作,产品价值变大了,误操作和越权风险也同步变大。守护栏要比自动化能力先成熟。
Agent 系统不再只是写一段提示词。真正决定效果的,是如何选择、裁剪、排序和验证上下文,让模型在每一步拿到刚好够用的信息。
端侧 AI 不是云端大模型的缩小版。它关心的是延迟、功耗、隐私、缓存和产品边界,也需要开发者重新适应一套更贴近设备的工程约束。
RAG 系统上线后,关键不在能不能答,而在什么时候答错、为什么答错、错得有没有边界。评估要拆开检索、证据、生成和拒答。
从 Codex app-server 的协议边界讲起,分析它适合嵌入哪些产品与工程场景,也比较 Claude Code、Cursor 在脚本化、云端 Agent 和自定义集成上的相近能力。
在本地测试机上通过 Ollama 跑 gemma4:12b,先用三版分形树 prompt 测代码生成,再接入 OpenClaw + QVeris 做真实数据调用,复盘这个 12B 本地模型的可用性、速度和边界。