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不加钱，把ChatGPT几乎无限的网页额度当Codex用
面对 Codex 额度动辄见底，作者介绍开源项目 WebCodex：它像一座桥，把常年没被榨干的 ChatGPT 网页端接进本地电脑，让云端 AI agent 直接读本地文件、搜代码、改内容、跑命令、看测试结果，相当于不额外花钱把网页额度当 Codex 用。文章讲清额度机制、WebCodex 的接法与注意事项，并借机讨论国内外大模型资源路线差异——国外堆算力、国内逼出更省资源的优化，以及 AI 平权不该只属于肯加钱的人。适合想用更低成本跑通本地 Agent 工作流、又不愿每月多掏订阅的开发者。
LLM 推理是如何工作的
图解LLM推理的两个核心阶段：Prefill计算密集型（TTFT）和Decode内存带宽瓶颈（TPOT），详解KV缓存、连续批处理、PagedAttention等优化技术，附开源学习资源。
分享10个能大幅提升vibe coding幸福感的开源App
盘点能提升Vibe Coding体验的开源工具（上）：介绍Atoll（macOS灵动岛控制台）、DockDoor（窗口预览）、Raycast（极速启动器）三款mac效率App，帮开发者更顺手地与AI Agent协作。
大模型本地部署完整指南：搭建自己的 Agent 工作流，实现Token自由「新手友好」
一篇新手友好的大模型本地部署指南，以124B MoE模型Ling-3.0-flash为例，在DGX Spark上用官方vLLM分支完成下载、部署、启动与性能测试，含MTP投机解码、单路与并发吞吐压测。随后介绍TUI聊天、接入工具调用、DeepSeek Harness及多模型视频工作流，倡导数据可控、省Token的「Token自由」。
模型来源已不再重要，FDE已经在日本普及？｜Linkloud 东京沙龙实录（一）
Linkloud东京沙龙实录，几位日本AI一线从业者讨论企业AI落地：AI从工具变成能理解上下文的搭档，客户关注点从能不能做转向多便宜能做。中国开源模型因可微调、能本地化而越来越被接受，模型来源从意识形态问题变成技术理解问题。指出PoC走向规模化取决于是否把AI嵌入真实业务流程、以目标而非工具为起点；最终护城河是FDE式持续陪跑而非标准化交付。