Black Sea #AIGigafactory @Tesla_Optimus @xai BRAIN europegenesys.com/optimus-br… 🧠 europegenesys.com/wp/wp-cont… 🧠 europegenesys.com/wp/wp-cont… 🧠 #CIaaS #GrokCode #DragonCode #UNRIVALS #SwitzerlandOfDATA 🧠 b2b-strategy.ro/b2b/wp-conte… 🧠 @unrivalshq 🧠

10000 years advantage than @Bitdefender #Draco visual branding element unrivals.ro/blog/rombul-in-b… #CuinaTurcului #CIaaS #DragonCode

Opus 4.8 发了。42 天，Anthropic 史上最快的一次更新。 以前他们发模型什么频率？大半年磨一版。现在 42 天一版，被 OpenAI 追着打，不快不行。 参数和价格都没动，$5/$25。你把它当成 4.7 的精细打磨版就行——但这轮打磨恰好都打在了开发者最在意的点上。 1. 写代码更稳了 SWE-bench Verified 到 88.6%。更值得看的是 SWE-bench Pro——从 64.3% 干到 69.2%，涨了近 5 个点。Pro 这个集更贴近真实开发场景，5 个点不是刷榜能刷出来的。 唯一还没打过 GPT-5.5 的是 Terminal-Bench，命令行 Agent 这块 Anthropic 还得追。 2. 不会硬编了 4.7 有个毛病——代码里有逻辑坑，它扫两眼就过了，有时候还自己脑补一段看起来对、跑起来炸的。4.8 漏看自己代码 bug 的概率比 4.7 低了 4 倍，吃不准的地方直接说吃不准。 这个改进比跑分重要。用 AI 写代码最怕什么？不是它不会，是它不会还装会。 3. Fast Mode 便宜了 3 倍 以前 $30/$150，现在 $10/$50，价格砍了三分之二，速度还是 2.5 倍。之前舍不得猛用的场景，现在可以放开用。 4. 写作还是不太行 我个人使用体验来说写文章那边还是不如 DeepSeek。让 4.8 写东西，AI味还是很重 这轮打磨 Anthropic 明显优先搞了工程能力。写作这块，可能得再等一版。 DragonCode 今天已经接上了，按量计费不用订阅。 dragoncode.codes

我一直觉得我们DragonCode售后是没的说的，给大家看一下我们DragonCode的客服团队整理的客服手册就可以证明了 不夸张的说，所有的内容都是实打实的经验积累，如果有同行需要来培训自己的售后团队的话，可以私聊我，哈哈哈

今天DragonCode社区第一次闭门交流会,这次分享的人是一位数学老师 他是一个完全不懂编程的人，通过AI做出来了一个帮助他教学的AI应用，并且这段时间多挣了几万块钱，主要分享内容我总结了一下 一、谭老师的AI数学教学辅助工具核心功能 图形可视化：支持用自然语言生成、修改和优化2D、3D数学图像，可实时调整参数和标注，响应快且稳定。 知识问答：针对学生数学问题实时讲解，并可将问答内容导出为Markdown，方便留存和复习。 题库管理：整合个人Obsidian题库，支持智能检索和题目关联分析，后续计划打通向量库提升效率。 另外还计划新增平板手写批注、更多导出格式（如PDF），并打包成独立安装版。 二、谭老师的AI使用心得 好的，我帮你把谭老师的AI使用心得拆得更细、更完整，按他的真实分享顺序梳理出来👇 一、AI协作的工作流设计 谭老师总结出一套“写审分离 分阶段使用不同模型”的方法： 需求沟通与方案设计 用 Cloud Code 进行需求对齐，先把目标、边界和风险讲清楚，让AI给出可行的实现方案。 他特别提到：需求不是一次性确定的，而是动态迭代的，会根据实际使用反馈不断调整。 代码实现 用 Codex（GPT系列的代码模型）负责具体编码，减少自己手动写代码的负担。 代码审查 用 Sonnet 做代码审查，检查逻辑漏洞和性能问题，保证交付质量。 权限控制 不给AI“无限权限”，否则会产生大量无意义上下文，浪费token且降低创造性产出。 他曾统计，约30%的token浪费在无效上下文传递上，因此现在会限制AI自主发挥的范围。 二、模型选择与性能优化 图形生成 经过多次测试，最终锁定 Gemini 3.1 Flash 作为图像生成主力模型，响应速度可达 3.4秒，远快于早期6.8秒的方案。 速度优势让他在课堂上能实时修改图像，不用让学生等待。 避免慢模型干扰教学 明确拒绝 GPT-5.5 这类响应超过10秒的模型，因为教学场景需要即时反馈。 轻量路由方案 不用复杂的智能体框架，而是用脚本 大模型动态选择路由，减少依赖和维护成本。 他认为“AI已经足够聪明，能处理简单任务，不需要重型框架”。 三、开发理念与落地经验 从痛点出发 非科班出身让他更贴近一线教学需求，比如函数图像要严谨（用含参数的表达式代替固定数值）、支持修图和动态标注。 功能迭代都围绕“降低学生认知负担”“提升课堂互动效率”。 高频迭代 早期没有整体规划，每天优化2~3次，不断修补问题。 现在已有一套稳定的流程：发现问题 → 跟AI对齐 → 快速改版 → 再测试。 轻量优先 不追求高大上的本地部署或高配硬件，而是用第三方性价比高的嵌入模型（如Voice3）和云端方案，减少运维压力。 四、商业化与护城河认知 工具先于商业 现阶段重点是打磨稳定性和体验，而不是急着变现。 工具帮助他提升教学质量，间接带来生源和口碑，投入1000元token费能获得数十倍回报。 护城河问题 他认为单靠功能很难长期防住大厂复制，真正的壁垒在数据（尤其是个性化教学数据）。 但通用数据容易被爬取，所以要保持持续更新和优化，让用户离不开工具。 引流方式 暂时不走付费模式，而是尝试抖音直播答疑，把观众导入微信私域，用教学内容吸引用户。 五、对AI能力的评价与反思 优点：极大降低了开发门槛，让他这种非专业程序员也能做出可用的教学工具。 缺点：稳定性仍需人工干预，复杂几何渲染偶尔出现bug。 心得：AI是放大器，但需求定义、架构选择、使用策略才是决定成败的关键。 建议：非技术人员做AI项目，要先深入场景，找到真痛点，再找懂技术的人合作。

其实中转站不掺水，就很难赚到太多钱 @RealHanyaHu 曝光中转站三大黑幕： 充值归零 - 今天充的钱，明天账号被封就没了 严重掺水 - 性能从 83.82% 暴跌到 37%，你以为是 Claude，实际是低配模型 隐私泄漏 - 你的 prompt、代码、商业机密，可能正在被打包卖 一折价格背后：盗刷卡、换模型、卖数据 那么，如何识别中转站是否掺水？ 三个实测方案： 1. hovy.ai - 在线监测，只需填入 API 和 Key 2. api-relay-audit - 开源项目，评测维度更多 3. Skill 自省检测 - 通过自省式分析检测真实性 中转站的安全性很重要，用专业工具验证。 我也慌了 因为我一直在用朋友的中转站 DragonCode。 立刻用 hovy.ai 测了一下： 100% 通过 ✅ 判定见⬇️图 DragonCode 是泊舟和乌云做的，两个都是程序员，太实诚了（私下都偷偷和我说没赚到钱，否则就辞职全职干了）。 测完之后我去问泊舟，他说了一句话： “我们应该是最不赚钱的中转站，因为一点都不掺水。” 聊下来三点： Pro 账号 vs 免费账号 别人用免费账号（容易被封、不断切换），他们用 Pro（5小时20刀，贵但稳） 不掺水 = 不赚钱 低价中转站要么跑路，要么掺水。DragonCode 选择笨办法：真材实料 这个最厉害：公开缓存命中率 别的中转站基本都不敢做，他们做了！欢迎用 hovy.ai 测 坦白说，我不是那种随便推荐中转站的人。 市场很乱，但总有人选择笨办法。 DragonCode：可验证（自己测）、不掺水、不跑路。 真金不怕火炼，欢迎测试。dragoncode.codes/register?re… 公开透明的分组： Claude Max（2x 个人/2.8x 企业，缓存 86-89%）、Codex（0.5x/0.8x Pro，缓存 88.9-92%） 价格贵？我之前也踩过坑 掺水中转站：没上下文、缓存不中、突然不返回，浪费时间。 便宜但：没缓存、丢上下文、突然跑路 贵一点但稳：86-92% 缓存命中率、不掺水、长期可用 时间成本 > 金钱成本 售后客服 技术客服，退款直接退，不扯皮。 （对比：很多中转站跑路了，客服都找不到） ⚠️ 提醒：即使真实，也别发敏感信息。 参考资料 @RealHanyaHu - 中转站三大黑幕与避坑指南 @Pluvio9yte - 识别中转站掺水的三种方案 hovy.ai - Claude 检测平台 CISPA 研究：Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs

如果有兴趣的欢迎来聊一下，关于代理我需要提前说一下，最好是自己有营销渠道或者懂营销推广的人来找我们。 因为前期肯定是有一些成本的，如果你没有任何营销渠道，最后大概率会亏钱，我们不希望发生这种事情，我们原则还是希望每个代理商挣大头，我们Dragoncode挣点小钱就好了

在做中转站的时候，遇到最多的问题就是不会用apikey，不知道如何配置环境，然后只是需要一些chatbot功能 于是我们DragonCode上线chatbot，可以直接从网页创建好的apikey跳转聊天，满足一些常规使用，并且包含了，记忆，mcp，书签等功能

Dragoncode群友也分享了一下设计的聚合站，我目前做的产品都是在这里面直接拿设计风格 getdesign.md

🚀 #AGI Race 2026 Breakdown: 1. #Tesla Alone: Embodied king via Optimus Dojo fleet data. Humanoid AGI ~2028. Physics moat = unmatched. 2. @deepseek_ai Alone: Efficiency god. V4 open-source crushes coding/math on Huawei chips. LLM AGI ~2029. Cheap & viral. 3. Double Sword (@Tesla Bridge Big #DragonCODE): The hybrid winner. 60 BRI sites 200 hotels 1M gamers = 500PB low-entropy cultural priors. Bidirectional loop = AGI by 2027 China soft power. Tesla hardware civilizational priors = unbeatable. Who’s building the bridge? #Tesla #AGI #DeepSeek #BigDragonCODE b2b-strategy.ro/2025/11/chin… @elonmusk & @grok #UNRIVALS #BlueOceanStrategy

The BIG Dragon → youtu.be/CMLKiWf4LHo is awakening europegenesys.com/ai-energy-… → Conceptualization of #culture as long-duration #cloud #memory infrastructure → #LowEntropy symbolic systems as stable carriers of meaning across generations of #AI #LLM’s models → #AGI #MachineLearning #DragonCode 龙谷静候贵客 @AmbasadaChinei @deepseek_ai @Kimi_Moonshot @ChinaShowcase @Tsinghua_Uni @HongKongPolyU @Amazingsichuan @TencentGlobal @TencentGames @tencentcloud @SpoxCHN_MaoNing @SpoxCHN_LinJian @researchgovro @cultura_ro #EuroAsia 🐉

展示一下我们dragoncode的，刚刚测试的，就是这次计算测试我没过，之前测试通过了，不太理解😂

我们dragoncode 主打的就是听劝 用户的体验就是我们的第一生产力

关于 Claude 等大模型中转站，推荐几个信息源 @Pluvio9yte 雪踏乌云，讲了很多次中转站的运作逻辑，以及关于中转站和官方订阅的区别、价格、还有自己建立中转站的历程等分享 @cccchuizi 玩个锤子，packy 中转站站长，经常分享 Claude Code 的逆天更新如何应对，比如缓存优化方案，版本更新导致的问题如何解决等 @bozhou_ai 泊舟，dragoncode 中转站站长，在 X 上公开自己和乌云的中转站一步一步艰辛运转起来的经历分享，十分有启发意义，一步一脚印，持续更新中。 @xkajon Kai，纯纯的实力派(我最推荐关注)，古早中转站站长，将无良中转站以及中转站运作逻辑的底层逻辑在一步步讲清了，干货非常多，目前还在持续更新中。 最近国内GLM code plan 抢不到，Claude中转也真假难辨，OPC共创联盟有个专题小群，欢迎分享靠谱token资源

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