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这对您有什么帮助 Agentic Sync 是一个原型演示任务管理系统，专为开发人员和人工智能代理有效协作而设计。这不仅仅是另一个待办事项应用程序——它是一个复杂的“搞定事情”（GTD）实现，内置了人工智能代理集成。 核心价值主张 对于开发人员： - 具有即时、社交媒体般的用户界面，乐观的更新使任务管理变得轻松自如 - 完整的本地部署——通过 Tauri 编译为本地桌面应用程序，并使用您自己的数据库 - 人工智能代理直接通信——代码代理可以以编程方式创建、更新和完成任务 - 生产级的 GTD 工作流程——处理复杂的任务状态、依赖关系和审批流程 - 零外部依赖——完全在您的基础设施上运行 对于人工智能代理： - 直接任务创建——代理可以使用包含的客户端在没有人工干预的情况下记录任务 - 状态管理——代理在任务完成时将其标记为“待审核”，需要人工审批 - 丰富的任务上下文——支持需求、技术计划、验证步骤和依赖关系 - 项目组织——自动分类和计划链接 实时演示 通过用户友好的界面增强人工智能代理的沟通 观看 Loom 上的演示 [https://www.loom.com/share/121fb242c0ba4c0c856abb31733342bb](https://www.loom.com/share/121fb242c0ba4c0c856abb31733342bb)

我想分享一个我在阿里云上遇到的令人担忧的案例，并询问是否有人遇到过类似的问题。 我在一个大约3200行代码的项目中测试了他们的Qwen LLM API（代码补全 + 聊天）。在2小时内，他们的系统声称我消耗了1000万个令牌。 为了让大家更好地理解这个情况： 即使将整个3200行代码重复作为上下文发送（每次调用最多约15万个令牌），也需要大约67次调用才能达到1000万个令牌。 我的日志显示的请求量远远没有达到这个水平。 然而，他们的账单立即扣除了约4.19美元，并留下了一个“待处理”的7.18美元未付款项。 当我向支持团队提出这个问题时，他们的回应是： “这可能是因为像VSCode这样的插件在长上下文中自动补全”或者“每次调用都携带历史上下文，因此令牌消耗得更快。” 这个解释连基本的合理性检查都无法通过： 携带上下文并不会神奇地将使用量乘以100倍。 我使用过的任何LLM API（OpenAI、Anthropic、Mistral、Groq）都没有出现令牌消耗与实际使用如此脱节的情况。 将责任归咎于VSCode插件是一种推卸责任，而不是根本原因分析。 他们没有承担责任，而是试图用200美元的优惠券来让我沉默，而这些优惠券仅限于阿里云使用。我拒绝了。此后，我要求： 退还他们已经扣除的4.19美元。 清除那张虚假的7.18美元“未付款”账单。 删除我的账户并确认我的代码/日志被删除（出于隐私考虑）。 他们拒绝提供（2）和（3）。 这引发了两个更大的问题： 信任：如果他们的账单如此不透明，任何开发者如何能够安全地大规模使用他们的API？ 隐私：如果他们乐于对客户的令牌使用进行误导，那么他们在后台对上传的代码和提示做了什么？ 我已经开始在各个平台（Reddit、LinkedIn）上记录和发布证据。下一步：联系记者。 是否还有其他人遇到过阿里云的类似账单或支持失败？ 我很想听听那些详细测试过他们API账单的工程师的意见。 —— 警告开发者：在使用阿里云进行AI工作负载时要极其谨慎。 不透明的账单 + 无能的支持 = 危险的组合。