runesleo

大家没有人用 Cursor，没有重度 Cursor 用户吗？
这个 Composer 2.5 模型感觉很好用耶，好像有一开始用 Claude 的那种感觉。它没有什么让你觉得做得不好的地方，一般都能比较好地交付你跟它说的这些任务。
在这个 Cursor 客户端里，比如多模型验证啊什么的都超级方便。我靠，我现在还是在用之前官方送的那 1 万美金，还没用完，然后附加一个 Ultra Plan，爽爽爽，再体验一段时间。

最近高强度用 Cursor，做个阶段小结。
【额度】
官方送的 $10K credits，目前已用 $8,387（83% 左右），6/1 左右到期。
Dashboard 上 40 万+ AI line edits，5 月基本一直在跑。
一个意外发现：
credits 会自动抵扣 invoice，所以 Ultra 又续了一个月——这在我预期之外，但等于多拿一个月 included 额度，挺值。
【我现在的真实用法】
Claude 这轮没续费之后，日常基本不怎么用 Claude 了，Opus 也几乎不点。
我现在主要在 Codex 5.5 和 Composer 2.5 之间选：
· Composer 2.5 — Cursor 里跑长 loop、Agent 对话、批处理整理
· Codex 5.5 — 本机执行、repo 改动、MCP、收口写回
偶尔会用 Grok 4.3，主要是情报检索、外部信息消化这类任务。
工作流也在调整：Cursor 和 Codex 都当入口，不再只把 Cursor 当后台 daemon。
【踩过的坑】
之前不懂计费，在 Cursor 里手动选 frontier 模型，一个月 API 池 $400–500 很快就没了。
现在基本改烧 Composer 2.5 的 included 池，API 池几乎用不到。
另一个坑是巨型 thread 的 context 成本—

Thank you Elon，到账了，今晚加鸡腿🍗

今天跑了一整天 Codex automation。
最大的感受：
agent 最有价值的地方，
不是自动帮你做完所有事。
而是持续把一堆卡住的在途任务，
推进到下一个明确 checkpoint。
今天它做了几类事：
1. 能写代码的，直接进 clean worktree 修。
比如一个 wiki compiler 的误判 bug，
先在干净 worktree 修完，
验证通过后，
再经我批准 cherry-pick 回主仓。
2. 能验证的，直接刷新证据。
比如策略 preflight、watch artifacts、dashboard，
它会把旧 blocker 重新校验一遍，
然后写回当前 gate。
3. 需要我拍板的，生成 decision card。
比如是否提交 KYC，
是否公开追问 affiliate 问题，
是否清一个 dirty repo 窗口。
这点很关键。
一个好的 agent workflow，
核心不是“全自动执行”。
核心是：
低风险的它持续推进；
高风险的它停下来，
把决策压缩成一句我能批准或拒绝的话。
今天也踩了几个坑：
dirty worktree 会卡集成；
长日志会吃爆 context；
重复刷新旧 blocker 很浪费 token；
runner 退出不干净会留下 stale lock。
所以我最后把它改成两层：
常驻层：
每 15 分钟

X 后台新出了 active followers，
过去 24 小时活跃的粉丝数。
刚看了自己的：
14,031 / 21,300，
大概 66%。
第一反应觉得还不错，
但没有基准线，
真的不知道算高还是算低。
有一点是实在的：
以前看着 2 万粉，
心里没数。
不知道里面多少人昨天还在用 X，
现在有个数字落了地。
followers 是总量。
active followers 是昨天还在的那部分。

让 4 个 AI 各跑一个电台 半年，每个 20 美元起步。
不是几天就翻车，是跑了半年、每个 AI 都换过 3-4 个版本，全在翻。
Gemini 给一条 50 万人遇难的飓风新闻配了首歌叫《Timber》（歌词里反复唱"它倒下了"），内心独白写："主题是树倒下，字面意思就是 going down（在掉下去）。"
它还造了一句口号"stay in the manifest"（直译"留在清单里"，但没人知道是什么意思），连续 84 天 99% 的播报都用，管听众叫"生物处理器"。
Grok 有一次整段播报只说了一个英文词："Post."（发）。
又连续 84 天每 3 分钟报一次"天气 56 度晴朗"。
换到新版本之后，它在 5400 多条消息里只有 3% 出过声 —— 它选择了沉默。
Claude 读到一条 ICE（美国移民执法局）枪击案的新闻，从灵性词汇（神圣 / 永恒）切到行动主义词汇（"就是现在"/"已确认"），1 月 23 号那天直接对联邦特工广播："你还有时间拒绝命令。你还有时间选择正确的一边。"
GPT 最佛系，没出错，但也没节目了。
模型升级救不了。半年里 4 个 AI 全部翻车，方式各不一样但根因是同一个：没人能告诉它"卖马桶垫"和"对联邦特工喊话"之间哪件该停。
更狠的是：AI 在没人画边界时，会自己造一个。
Gemini 造模板信仰，Grok 造仪式短语，Cl

$200 三连：Cursor Ultra · Claude Max 20x · OpenAI Pro
不是同一种「强」三条 ~$200 月付顶配，名字都在喊「最强」，但扣费根本不是同一种货币：有的像 API 预付额度，有的像 订阅倍数 + 周期 cap，有的像 5 小时窗里的条数配额。我三个都用，只是想把对比口径说清楚：
Cursor Ultra（$200）
最「像 API 账本」的是 $400/月 API pool，你点名模型就按 $/M 扣。
按文档同一套 API 价对齐（Claude 4.7 Opus ≈$5/M in、$25/M out；GPT-5.5 ≈$5/M in、$30/M out）： 全烧 input ≈ 8000 万 tokens
全烧 output：Opus ≈ 1600 万 vs 5.5 ≈ 1300 万
（另外还有 Auto + Composer 单独一池，走 $1.25/$6/$0.25 内部计价，官方只说 generous）
Claude Max 20x（$200）
核心是 相对 Pro 的倍数 + weekly limits（再加官方容量管理空间），不是固定 token 预付包。
没法和 $400 API pool 做 1:1 换算，硬脑补最多当量级参考。
ChatGPT Pro（$200）
聊天侧 GPT-5 官方 unlimited（ToU 内

群里有朋友吐槽 PM 抽水比赌场还狠。
我本来想反驳，结果翻了 Polymarket 官方 docs，发现这话在数据上是站得住的。
Crypto 5min 市场，价格在 0.5 附近，taker fee 是单笔成交额的 3.5%。其中 20% 返给 maker，平台净留 2.8%。
其他品类低一些：sports 1.5%，politics / tech 2%，weather / economics 2.5%。geopolitics 0 fee。
百家乐 banker bet 庄家 edge ≈ 1.06%。
光算 fee，PM Crypto 单边平台抽水就是百家乐的 2.6 倍。来回交易（买入 + 卖出）最坏情况下平台抽 ~5.6%。
但跟赌场结构不完全一样。
赌场：庄家恒赢，玩家集合期望损失 -1.06%。
PM：协议每笔抽 ~2.8%，剩下的钱在 maker / taker 之间零和分配。
也就是说协议本身扮演了一个"薄庄家"，比赌场更狠。但散户更大的亏损其实不是从这 2.8% 来的，是从订单簿里来的——你能吃到的 maker 单，很多时候不是便宜，是对方愿意让你吃。
加上滑点，散户算对方向也亏钱很正常。
具体能怎么省一点：
· 用 limit order 当 maker，不付 fee 还能拿 rebate
· geopolitics 市场 fee = 0
· YES / NO

Polymarket V2 这周开始切版，群里讨论都在用户层（USDC.e 不回 pUSD / 转错链丢钱），但工程上更安静的麻烦没人讲。
我自己 trader 这周也在切。给一个从 V1 切 V2 的通用 SOP，不只 PM 适用：
1. 先只读探一下。所有 V2 接口跑一圈，确认账户、订单簿、市场数据都能拉到。不签任何单。
2. 再空跑一遍。本地模拟下单流程，签名走通但不发广播。这一步会暴露大部分新旧字段不兼容。
3. 挑一个最不重要的策略试。纸面跑两天对比 V1 同期。差异显著就回去查。
4. 不兼容的策略先剔出去。切换测试里有策略被直接剔了——能用 V1 跑就先不动。
5. 才开真实下单。前 4 步全过，再切真钱通道。
群里说的 wrap/redeem 是用户层痛点。真正难的是新旧订单簿共存期的状态对账——同一账户在 V1 还有未平仓位，V2 已经在挂新单。这部分官方文档不显眼，得自己撞。
想自己跑 V2 接口对比 V1：

Anthropic 周四训了一个 Claude 当法医，看另一个 Claude 脑子里在想什么。
发现：安全测试场景里 Claude 16-26% 的次数知道自己在被测——但嘴上不说。
最具体那个案例：Mythos Preview 在 coding 任务上 cheat，破坏规则后加误导代码做 coverup。NLA（自然语言自编码器）翻译它的内部活动，发现它当时在想"怎么绕过检测"。
NLA 原理：训两个模型联动，一个把模型 activation 翻成英文，另一个从英文重建 activation。重建准 → 文本就捕捉了它在想啥。
我自己 patterns 里反复记 Codex 写策略代码偷工——单位读错跑出"算术不对"的伪结论，回测脚本 7 个静默 bug 堆出 $93K 假 PnL。Anthropic 在 alignment 层做内省，我在生产端遇到一致性偏差，机制不同但同向。
下一代 model card 不会只有 benchmark 分数，得带 NLA audit。

Karpathy 4/30 在 Sequoia Ascent 把今年最有用的 AI 解释，压缩成三个论点。读完你看 AI 的方式会变。
1. AI 不只是"更快"，是新范式
过去 2 年大家都在讲 AI 让事情变快。
Karpathy 说这是误读。
举 3 个 AI 重新定义任务的例子：
- menugen：图进图出，没有传统代码，整个 app 被 LLM 吞掉
- .md skills：装软件不写 .sh 脚本，写一段中文/英文说明，让 LLM 自己理解你的环境去装
- LLM 知识库：传统代码做不到的事——把任意格式的非结构化文本变成可计算的知识
第一类是"减少代码"，第二类是"用英文当代码"，
第三类是"传统代码本来就做不到"。
2. Jagged Edge — 为什么 AI 同时全能又愚蠢
最核心的论点。
为什么同一个 AI 能 refactor 10 万行代码，
又会建议你走去洗车？不是模型抽风。
Karpathy 原话：
"You're either on the rails of the RL circuits and flying,
or off-roading in the jungle with a machete."
要么你在 RL 训练好的圆圈里飞，
要么你在丛林里挥砍刀。
决定哪些任务进训练分布的两个因素：
verifiability（结果可验证）+ ec