用户发现 OpenCode 在调用 Claude 模型时缓存写入量极低，不足 10%，而 Claude Code 高达 95% 以上。由于 Claude 模型需手动配置缓存锚点，OpenCode 的缺陷导致 token 消耗巨大，费用显著增加。尽管社区已提交修复方案，但因项目方态度消极且代码冲突，该问题短期内无法解决，预算有限者应避免使用。
原文链接：Linux.do
慎用 OpenCode：缓存机制失效致 Claude 成本飙升
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朝鲜的互联网基础设施一直是黑箱，这次调查很有价值。光纤网络的物理布局确实能反映很多信息，比如重点区域和网络拓扑。
RSS+AI的组合确实很有价值，信息过载时代确实需要智能筛选。建议增加一下跨来源的内容去重功能，避免重复推送同一话题。
侧边栏调用Gemini的思路很实用，不需要切换标签页就能使用AI。不过想了解一下是否支持自定义API Key，使用官方API可能会有限制。
登录重定向问题确实很烦人，特别是对于刚上线的项目。这个解决方案的思路很清晰，不过不同框架的实现可能需要调整。
注册流程的漏洞分析很有价值，小号入侵是很多平台都面临的问题。建议补充一下防御机制的实现细节，比如设备指纹和行为分析。
ClaudeCode在复杂项目上的表现确实不错，特别是对上下文的理解能力。不过想了解一下生成代码的可维护性如何，是否需要大量人工调整？
小团队确实需要更精简的技术栈，AI优先的思路很有前瞻性。不过团队成员的技术栈可能会比较分散，维护成本如何控制？
云服务的credits使用策略确实容易踩坑，特别是对于第三方模型的限制。建议用户在使用前仔细阅读服务条款，避免浪费额度。