Codex 开启手机号验证后，重度依赖 AI 编程的开发者该慌吗？
最近 OpenAI 的 Codex 陆续对部分账号启用了手机号验证。不是所有人都遇到了——老号、Google/Apple 登录、美元支付的账号基本没感觉。但如果你是新注册用户、邮箱注册、或者 IP 比较"脏"，登录时就会弹出一个手机号码输入框。 问题是 +86 不在支持列表里。你填了也收不到验证码。 这件事看似只是一个风控策略调整，但背后
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AI 中转站是怎么运作的？站长被刑拘 37 天，哪些红线不能碰
一个炸裂的消息 2026 年 5 月，AI 圈被一则声明炸开了锅。 一位上海的 AI 中转站站长公开发帖，说自己因为运营中转站被上海警方刑事拘留了 37 天，目前取保候审出来。他在声明里直接说了一句话——“将来肯定会被判刑。” 他已经退赔退赃，接下来还要缴纳罚金。用户充值的钱，他无力赔偿。 这个在很多人眼里"躺赚"的生意，第一次有人付出了
OpenClaw 从入门到落地：安装、配置、渠道接入与避坑指南
为什么是 OpenClaw 市面上的 AI 助手产品很多，但大部分都是 SaaS——数据在别人手里，模型按调用收费，功能边界由厂商决定。 OpenClaw 走的是另一条路：自部署、多渠道、Agent 原生。你自己买服务器，自己配模型 API，自己决定用哪个模型、开哪些工具、连什么聊天软件。 它不是又一个 ChatGPT 网页版。它是一个 网关 ——把你用的聊
Coding Plan 和 Token Plan 到底怎么选？旧模型为啥还抢破头
这件事是怎么开始的 阿里云百炼的套餐体系，最近发生了一些变化。 最早就是 Coding Plan，面向个人开发者，按请求次数限制来计费。说白了就是你一个月能调用多少次模型，分 5 小时、周、月三个粒度去卡你。价格不高，门槛低，当时很多开发者都在用。 后来阿里云百炼推出了 Token Plan 团队版。这次换了个思路——按 Credits 计费，Credits
基于RAG构建企业级AI智能客服：从架构到落地全流程实践
为什么传统客服机器人效果那么差 传统客服机器人本质上是在做 文本匹配 ，而不是 理解 。这是所有问题的根源。 关键词匹配：形似神不似 关键词匹配 + 同义词库的方案，看起来能覆盖常见问题，实际上脆弱得离谱。 用户问「怎么退货」，机器人匹配到「退款流程」的 FAQ。换个说法「我不想要了怎么办」，匹配失败，直接跳人工。同一个意思，措辞稍微变一下就匹配不到。 更糟