📣 MkBoard更新了 0.1.20 版本，优化了多个Agent操作分镜的交互：
- 图片和视频生成时也可以继续插入、复制和整理分镜
- 缺失的图片和视频提示词会在生成前自动补齐
- 正在生成的分镜避免重复提交和误删
还要做自媒体的你下载体验，享受 Codex/ Claude Code + HyperFrames 做视频的绝妙体验： https://mkboard.app
A Field Guide to Fable: Finding Your Unknowns
Working with Claude Fable 5 一直在提醒我一个老道理：地图不是领土。提示词、技能和上下文是我给 Claude 的「地图」，而真正的代码库和现实约束才是「领土」。中间的差距就是各种未知。Fable 是第一个让我觉得，工作质量主要卡在自己能不能把未知说清楚的模型。
我把未知分成四类：
- Known Knowns：已经写在提示里的
- Known Unknowns：我知道自己还没想清楚的
- Unknown Knowns：太明显所以没写，但看到就知道对不对
- Unknown Unknowns：完全没想到的盲区
最好的 agentic coder 不是提示写得最细，而是已知自己的未知比较少，并且擅长提前把它们挖出来。
我把发现未知的做法按阶段整理了一下：
实施前
最划算的阶段。可以用 Blind Spot Pass 让 Claude 直接帮我扫 unknown unknowns；或者先 brainstorm + 做 HTML 原型，把 unknown knowns 说清楚；还可以让它 interview 我，或者给它 reference 代码让它学具体实现方式。最后再让它出一份 implementation plan，重点突出最可能需要调整的部分。
实施中
不管计划多仔细，未知还是会冒出来。我会让 Claude 维护一个临时的 implementation-notes.md，把因为 edge case 做出的偏差记录下来，方便后面迭代。
实施后
做 pitches 和 explainers 方便别人快速理解；最后让 Claude 给我出一套 quiz，我必须全对才合并代码，确保自己真的懂了这次改动。
整套流程我在做 Fable 发布视频的时候完整用过一次（我自己完全不熟悉视频领域），从 transcription、Remotion 到 color grading，一步步把未知挖出来，最后才做出成品。
模型越强，你就越是瓶颈。提前花点时间把地图和领土对齐，比后期发现问题再返工划算得多。
Thariq (@trq212) on X
Tokenmaxxing 已死，Valuemaxxing 万岁
从盲目最大化 Token 消耗转向以业务价值为核心的 AI 采用策略
过去一年，随着 Agentic AI 在开发工作流中的广泛应用，许多组织推行“Tokenmaxxing”（Token 最大化）策略，鼓励开发者尽可能多地使用 AI，甚至通过使用排行榜来推动，却缺乏明确的成功指标、防护栏和成本控制。这种做法在实验阶段有其合理性，但很快暴露问题：Agentic 工作流会产生大量 Token 消耗，却未必带来相应的业务价值。
面对成本激增，部分组织转向“Token 最小化”，通过限制模型、缩小上下文窗口和精简 Prompt 来控制开支。然而，这种做法同样落入陷阱——单纯关注 Token 数量忽略了业务成果。过度压缩有效信息会导致更多重试、工具调用和人工返工，成本只是转移而非真正降低。
核心建议：转向 Valuemaxxing
文章提出应采用 Valuemaxxing（价值最大化）理念，由 Nebius CRO Marc Boroditsky 提出。其核心是聚焦真实业务成果而非 Token 指标，例如：
- 完成了多少任务？
- 节省了多少开发者时间？
- 加速了多少系统现代化工作？
- 解决了多少安全漏洞？
- 避免了多少返工？
Token 消耗仅是成本信号，真正的价值来自可衡量的业务影响。
实践启示
- 模型即基础设施：竞争优势转向系统构建，包括上下文管理、工作流编排、模型路由和治理。
- 开发者责任：将 AI 效率视为工程技能，注重上下文卫生和成本-收益权衡。
- 领导者责任：建立成本与成果的双重可见性，奖励效率而非使用量。
- 平台支持：如 IBM Bob 等平台通过智能路由、预算控制和成果分析，帮助组织实现价值最大化。
无论未来 AI 成本如何变化，企业都需回答核心问题：AI 投资是否真正创造了有意义的商业价值？
Tokenmaxxing is dead, long live valuemaxxing | IBM
在上一个窗口重置的瞬间,立即启动下一个 Claude Code / Codex 限额窗口。
Claude Code、Codex 的订阅限额按 5 小时滚动窗口(外加周限额)计算。新的 5h 窗口
不会因为上一个窗口重置就自动开始,而是从你下一次真正发起计费请求时才开始。如果你隔了
几个小时才再次使用,这段空档就被浪费了,窗口节奏也会越拖越偏。
limitping 会读取每个 Provider 的重置时间,并在窗口翻篇后通过官方 CLI 发一条极小请求。
你可以手动 ping 一次,也可以让 watch 前台守护,或者用 bg start 脱离终端在后台常驻。
D
申请了 999 俱乐部，结果联系人给了这么一个缺乏逻辑、冠冕堂皇的理由。搞笑~ 就这，还怎么经营好社区？ 自己看看 999 俱乐部申请页面的描述，如果你觉得描述里就是 999 背景信息，那我看过了，请证明对话里，你如何判断我不了解？ 如果认为用户不了解，并且999 俱乐部描述页本身就没写清楚背景信息，那么也应该给用户介绍一下背景信息才对。而不是没沟通过背景信息，就认为对方不了解。
你自己没说明白，你让我怎么懂你啊？
亏我刚开始用的时候，还帮这社区宣传...
Vibe Usage 更新｜支持 HY3，修复 MiMo、DeepSeek 模型价格错误
→ https://vibecafe.ai/usage
Vibe Usage 更新｜App v0.5.1
- Dock 可以选择是否展示，以及优化了 cmd+tab 切到 Vibe Usage 时的体验
- Codex, Claude Code 的 Rate Limit 是否展示可以在设置里选择
- 优化了 Claude Code Rate Limit 启用的一些 Bug
Vibe Usage 看用户数据增加了一点认知，我之前一直以为大家喜欢 CLI + Web 多一些，现在发现大家其实更喜欢 App，几次线下活动和数据看，原来大家用 App 的最开心，而且问题最多，反馈最多！
→ 看来接下来要持续优化一下
Unofficial native Apple TV, iPad, and iPhone app that turns your Immich library into a living-room slideshow, with album/person filters and PIN-protected controls.