Claude Radar 标志：C 形环与一个信号点。不是厂商徽标。 Claude Radar

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专题

工具比较

把 Claude Code 与 Cursor、Codex 以及其他 AI 编程工具放在一起看。汇总它们在编辑器、终端和日常工作流上的差别。

Claude Radar 指南卡片：Codex定价：哪些套餐包含它，用量上限如何计算

Guide

Codex定价：哪些套餐包含它，用量上限如何计算

Codex包含在ChatGPT Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu和Enterprise中，也可以用API密钥在CLI、SDK和IDE中使用，包括CI。这里整理官方价格、各套餐列出的使用界面，以及五小时用量估算和积分如何计算。

Build

米色纸面上的静物：一小叠用剪断的赤陶色细绳捆住的纸张独自待在左侧，一本鼠尾草绿笔记本、一盏黄铜灯，以及同一根细绳尚未使用的线圈，隔着空白纸面远远留在右侧。

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更快的智能体为何让团队里的其他人失去上下文

如果每个写代码的人已经因为智能体而更快，那么下一个人要接着做，必须有什么随工作一起传递？ Kay Malcolm说自己在Oracle负责outbound数据库产品管理。 她主张，缺的那一块是共享记忆：接下来的步骤、智能体为什么这样决定，以及冲突如何解决。 她讲了一个过夜的故事。 荷兰一个团队的Codex签入交出了代码，却把会话留在了后面。 接着她把harness定义为工具、提示词中的上下文、记忆、有选择的检索和护栏。

奶油色纸上的编辑风静物：一根中段为赤陶色的长墨丝穿过一叠掀起的空白项目纸页，经过一只握着鼠尾草绿铅笔的手旁摊开的手稿，止于合上的鼠尾草绿日志、一张带有一道抽象分枝印记的卡片，以及一只小玻璃器皿。

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Anthropic声称Fable 5.1会接手哪些工作？

Anthropic的发布视频说，Fable 5.1可以接手人们已经交给它的更多工作，并把其中最难的部分做得更好，原因在于它处理长链条、多步骤任务的方式。 叙述者把这一说法延伸到软件项目中更宽的一块、一个人可以核对的文档，以及与用户一起阅读文献、提出假设、设计实验的科学协作。 每一处比较都是Anthropic自己的措辞。 视频没有给出分数、示例会话、地区、套餐，或已确认的发布日期。

奶油色纸上的未完成墨水矩阵：一格里有一条游走的鼠尾草绿线，另一格里有放大镜下的一截短赤陶色线，网格外有一只电脑鼠标在等候。

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怎么判断花在智能体上的 token 值不值

Maximillian Piras 认为，在买方能用自己已经懂的比较来判断工作之前，一队智能体始终很难管。 他勾了轮廓、却没有做完的那条规则，落在他称为原则、也称为思路起点的一张矩阵上：选那些步骤不确定到脚本不够用、而结果检查起来比重做更便宜的任务。 他把还缺的那种比较叫做 mouse power。 他停在分数、基准和一套完成的框架之前。

一条长长的奶油色纸带折成两支，载着几件小工具横过除此之外一片空白的页面，表现必须容纳许多轮工作的百万 token 窗口。

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MiniMax为何说智能体需要百万token窗口

Olive Song告诉Thomas Wolf，MiniMax M3是一次同时押在三件事上的赌注：编程与智能体能力、一百万token的上下文窗口，以及视觉。 她把窗口做长的理由很具体。 她说，更早的MiniMax模型已经能拿进一本书并写出评论，她把这个长度放在1000万token，而那些模型并不是智能体。 一旦模型必须同时握住用户、环境、工具返回和许多轮次，她说更短的窗口完不成复杂任务，所以这一版必须把长上下文带回来。

俯拍静物：一只指南针在散落的纸张间漂浮，一本纤薄的行动手册从侧面进入。

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接上 MCP 工具之后，LinkedIn 的编程智能体为何仍然迷路

LinkedIn 软件工程师 Ajay Prakash 告诉 AI Engineer 的听众：把 Model Context Protocol（MCP）的搜索、文档和工单接到编程智能体上之后，稍复杂的内部工作仍会卡住。 工具能回答基本问题、找到内部示例，并据此实现，随后却丢了步骤。 现场经验散落在文档、wiki 和 Slack 里；每一次工具结果都占满上下文窗口，直到压缩丢掉信息；下一场会话则从头再来。