前几天折腾了一个小项目:把 Claude Science 的 Linux 版本装进 Docker 容器,再配上 API Bridge,让它能通过第三方 API 后端运行,不需要直接持有 Anthropic 的 API Key。
过程比预想的曲折,但也挺有意思。记录一下。
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前几天折腾了一个小项目:把 Claude Science 的 Linux 版本装进 Docker 容器,再配上 API Bridge,让它能通过第三方 API 后端运行,不需要直接持有 Anthropic 的 API Key。
过程比预想的曲折,但也挺有意思。记录一下。
最近在做一些 AI 应用集成的工作,需要在不同模型之间切换。然后我就发现了一个问题——OpenAI 和 Anthropic 的 API 原来是不兼容的。

前段时间各家卖 Token 的厂商集中变相涨价,就在大家慢慢习惯”AI 越来越贵”时,DeepSeek 干了件离谱的事——V4-Pro 永久降价,固定为原价的四分之一。

前几天 DeepSeek 正式发布了 V4 预览版,这个版本着实引起了不少关注,传言从年前开始就没有停过,由于赶上我辞职,没有第一时间去试用,现在有了点时间,于是把它接入了 Opencode 和 Multica,写了这个博客来测试下。
今天在量子位看到一篇报道,说 Anthropic 刚发布 Claude Managed Agents 就被开源项目「平替」了,这个开源项目就是 Multica。刚好上周开始用这个项目,就小八了一下。
Opencode确实很大程度上提高了开发和修Bug的效率,但是在实际工作中,难免需要一个人维护一堆项目,或者一个人同时负责多个方向的开发。这意味着,一个人需要同时管理和进行多个分支的的开发工作。这种情况下,手动进行分支操作,然后启动Opencode,再确认,测试,合并,再测试,还是有点麻烦的… 所以,我期待有一个任务看板一样的工具,我可以通过写Issue的方式,分配和追踪任务,让Agent自主去完成初步的工作,我则专心开任务和测试任务,检查整理代码。今天介绍的就是目前最接近我想法的工具——Multica。这是一个开源的AI原生任务管理平台,旨在将编程Agent变成真正的团队成员。简单来说,它让你可以像和人类工程协作的方式,来与AI Agent协作和进行开发。
2022年末到2023年初,ChatGPT爆火,我开始用LLM来辅助写脚本。虽然相当好用,但是价格较贵,且个人付款始终是问题,应用也就仅限于简单的代码问题了。2024年末到2025年初,DeepSeek爆火。虽然它的回答很多时候不那么令人满意,且增加了思考模式后,得到结果的时间总是会慢一拍,但是,它便宜呀!在一年之后,DeepSeek依然是输出结果还不错的前提下,Token最便宜的模型之一。年初充了50块,到现在刚好差不多一年,还剩27… 因此,我就更大胆地将LLM用在了各种其他方面。
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