urscos Tech.
傳統的 IP 封鎖和 Rate Limit 正在失效。當對手能無限旋轉 IP、偽裝 Header， 你真正的防線藏在一個沒人注意的地方——U+2019，那個「右彎引號」。
假設你花了幾年訓練一個垂直領域的 LLM，或者你的 API 輸出本身就是有價值的資產。 現在有人開始大量抓取你的輸出，用來微調（fine-tune）他們自己的模型。 傳統反爬蟲？封 IP——對方換 Proxy；加 Rate Limit——對方放慢速度； 要求登入——對方批量買帳號。
為什麼我不再讓我的 AI 助理每天早上重新學習整個程式碼庫，而是為它建立了一個能夠自我管理的記憶庫。
在游戲開發項目中整合 AI 助理最困難的部分不是模型本身，而是上下文。每次啟動，助手都要從零開始：重新閱讀程式碼庫，重新推導出某個功能的工作原理，最終得到的答案往往與昨天略有不同。與此同時，實際的知識分散在三個彼此矛盾的地方——每日提交記錄、代碼審查筆記和問題描述——而不懂 C# 的遊戲設計師仍然需要知道“這個功能涉及哪些方面，以及這個需求是否可行？”
Why I stopped letting my AI assistant re-learn the whole codebase every morning — and built it a memory that curates itself.
之前就有注意到這篇文章，大概就留個心思等使用 codex 時必須關注下這個議題
OpenAI Codex 遭爆正殺死你的 SSD：21 天寫入 37 TB，不到一年燒盡硬碟壽命
這個應該是因爲使用了 agent 處理日常任務造成的，看新聞說的是 websocket 的日志是 trace 都記錄了，如果是 coding 使用場景，應該不至於，查了下 gpt 説的是這樣的用法
watch -> trace -> backgroun task
類似 codex agent --loop
