Capy(@capydotai)让我提交 PR 的速度,比只用 Codex 或 Claude Code 快得多得多 https://t.co/s6xeWJahvJ

知名创业孵化器 Y Combinator 总裁 Garry Tan 在 X 上表示,使用 Capy(@capydotai)提交 PR 的速度远快于单独使用 Codex 或 Claude Code。这条推文引发了开发者对“AI 写代码之后,谁来审代码”的讨论。

知名创业孵化器 Y Combinator 总裁 Garry Tan 在 X 上表示,使用 Capy(@capydotai)提交 PR 的速度远快于单独使用 Codex 或 Claude Code。这条推文引发了开发者对“AI 写代码之后,谁来审代码”的讨论。

AI 资讯作者 Dan Shipper 单日新增近 1 万粉丝,他借机向新读者推荐了两篇内容:一篇是 Opus 5.5 与 GPT-6 Sol 的实测对比,另一篇讨论自动化之后人类专家为何反而有更多好活可干。这两条线索恰好对应了当下 AI 圈最关心的问题——模型能力到底谁更强,以及自动化会不会真的替代人。

Anthropic 相关人士在 X 上提到,用户可以在 Slack 里试用 Opus 5.5 和 Claude Tag,同时有开发者用 Opus 5.5 配合 Lean 形式化验证 Claude Agent SDK,短提示词就产出 16 个修复 bug 和竞态条件的 PR。

AI 创作者 Peter Yang 发布了对 Claude Opus 5.5 的实测视频,认为这是近期最让他兴奋的 Claude 模型,并直言 Anthropic 的 Claude 系列“终于回来了”。讨论集中在 3D 场景构建、computer use、UX 设计和视频剪辑等实际用例上。
![[Bug]: Knowledge base creators cannot access datasets created via upload or RAG Pipeline](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/42836-411fb8f3-768x403.jpg)
启用 RBAC 的 Dify 自托管实例中,通过标准知识库首次上传( POST /console/api/datasets/init )或 RAG Pipeline DSL/YAML 导入( POST /console/api/datasets/rag/pipeline/dataset )创建知识库
![[Bug]: Multi card issue and multi token prediction (mtp) issue with Intel/Qwen3.6-35B-A3B-int4-mixed-AutoRound](https://www.chat-gpts.plus/wp-content/uploads/2026/09/53119-9a400882-768x403.jpg)
该报错通常出现在 Intel XPU(Arc Pro B70)上用 vLLM 部署 Intel/Qwen3.6-35B-A3B-int4-mixed-AutoRound 这类 int4 混合量化模型时,涉及 2 卡张量并行(TP=2)与多 Token 预测(MTP)/投机解码两类场景。优先排查量化后

产品人 Peter Yang 在 X 上发布实测视频,称 Claude 的 Opus 5.5 完全用代码生成了金门大桥 3D 场景,效果可与 Astra 相比,并认为 Claude 在经历一段沉寂后“终于回来了”。

一位开发者所在公司全员订阅 GitHub Copilot,但实际使用中发现 Claude Sonnet 和 Opus 是被调用最多的模型,于是提出疑问:干脆整体切换到 Anthropic Claude 会不会更划算?由于 Copilot 按 credits 计费、Claude 按 token 计费,两者很难直…

在线教育平台 Eduonix 推出《Ultimate AI Assistant Masterclass》,以 15.99 美元(原价 39 美元)的限时价格提供终身访问,内容覆盖 ChatGPT、Gemini、Copilot、Perplexity、DeepSeek 和 Tabnine 六大工具的提示词工程与实…

HackerOne 平台数据显示,AI 虽把关键漏洞修复时间缩短约一半,但未解决的关键漏洞积压量暴涨近 29 倍——发现能力远超修复能力,差距本身正成为安全团队的新风险。