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一直以來，我都是通過購買 API KEY，將其掛到第三方客戶端（例如 Cherry Studio）來用 ChatGPT。但隨著使用量越來越大，「單點」式的 API 變得越來越不划算，高峰期常常超出 GPT Plus 的費用。

所以為了省錢，我決定去訂 ChatGPT Plus，好處是省錢了，但必須綁定官方的 Web 界面和 Desktop Client，功能與第三方客戶端相比還是差了些，例如數據匯出都有一些不方便的限制等。當然也有好處，比如對話紀錄可以綁賬號、不同電腦可以看到同樣的歷史記錄。不過，我仍然可以讓第三方 client 使用我內建的 GPT quote。今天無意間發現了一個除了 CC switch 外，竟然還有方法可以將 GPT Codex 轉成 API 給自己使用的第三方客戶端使用。沒細看 EULA，但 GPT Codex 可以給龍蝦用，這應該也沒違規吧？

剛剛試了下，GPT 5.6 三個模型可以在第三方 client 呼叫了。唯一缺點是慢，因為不能走 chat model。

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第一次 Vibe Coding 嚴重生產線事故

用 AI agent coding 真的要很小心。今天第一次遇到生產線嚴重事故。

我 paper 被要求進行 major revision。其中一個要求是我的 few-shot experiment 必須多用幾個不同的 seed 來選 few-shot example，所以我就讓 LLM inference pipeline 多跑幾個不同的 few-shot example。

然而，剛剛發現我的 pipeline 在指定的 few-shot 輸入檔不存在的時候，它只會跳 warning，然後自動切換成 zero-shot 繼續跑！ 

幸好我有看 console output 和 log 留好留滿的習慣，才發現了這個產線事故。我馬上 patch 掉程式碼，找不到關鍵 input 就該拋 exception 炸掉，然後看 log 刪掉、重跑所有受污染的實驗結果。

現在還在想怎樣能有效解決 code review 問題。AI 生成的程式碼量大管飽而且 coding style 跟我很不同，加上自己的 harness 部份改善但沒有根治這個問題，很多 bug 也無法一眼看出來。目前想到解決方案是請其他 AI 模型幫我掃描一遍，還有自己看用力一點，但這不是 100% 安全。

AI 時代 code review 好像也是普遍問題。再想想怎麼解。

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