应该如何总结我过去的 30 年?
从被动的高中、自由尝试的大学,到工作后的挫折、学习编程与重新关注自己,回看过去三十年的经历,也记下亲人离世的无力,以及对小时候那句“三十岁就能无忧无虑”的重新理解。
从被动的高中、自由尝试的大学,到工作后的挫折、学习编程与重新关注自己,回看过去三十年的经历,也记下亲人离世的无力,以及对小时候那句“三十岁就能无忧无虑”的重新理解。
真实请求由本机的 claude -p 发出。Pi 的工具变成 MCP 工具,Pi 的系统提示词拼在用户的话前面,压缩和会话历史都留在 Pi。
MCP 的 token 开销在工具说明和工具输出两处;Pi 作者曾因此拒绝 MCP,2026 年 9 月 Pi 却借 Code Mode 内置了它。
8 月我用 Pi + Herdr + Neovim 在终端里搭了一套 Codex Desktop,两个月后换成了 Paseo + Pi,主力模型也从 GPT 换成 Claude。这篇按功能对照哪些插件被取代、Claude 订阅怎么接进 Pi、内置 Code Mode 的补测结果、六档模型分工,以及还装着的 6 个插件。
从浏览器自动化、桌面操作、多 Agent 与远程接管、Pi 原生工具改造、提问与用量分析五项功能出发,用图表介绍我的 Pi + Codex + Paseo 配置。结合此前的实测和使用经历,说明对应工具及选择理由。
综合 Databricks、FrontierHarness、HarnessRank、Mercury、Composio 与我的 escaping 实测,从完成率、成本和 Pareto 前沿比较 Pi、Codex、Claude Code 等 Harness,给出 2026 年的选型建议。
在Long-Running 任务中,PI + Code Mode 对比原生工具,累计 token 减少 75%,固定单价估算费用降低 64%;而 PI + 原生工具的 token 消耗是前者的 4 倍,账单消耗是前者的 3 倍。
Paseo 是什么、怎么用:用了一个月后,我记录它的界面、Agent Profile 分工、支持的 Agent,以及从开任务到手机跟进、验收的使用流程。
2026 AI 编程订阅(Coding Plan)怎么选,哪个更划算?对比 Codex、Claude Code、Cursor、Kimi 等主流套餐的月费、Token 额度、每百万 Token 成本和 API 等价倍率,并以 DeepSeek API 价格为参照,结合模型能力与满额使用条件,判断是否值得订阅或升级。
如何选择桌面 Agent 管理工具?我按 Pi 支持、GUI、多模型和手机远程接管需求,比较了 Codex Desktop、Orca、T3 Code、Superset、Pigi 与 Paseo,并说明为什么选 Paseo。这是我的试用取舍,不是六款产品的全面评测。