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Faceoff 是一款用 Python 编写的 TUI 应用程序，旨在实时跟踪 NHL 比赛，并浏览排名和统计数据。我受到 Playball 的启发，这是一款类似的 TUI 应用程序，专注于 MLB 比赛，并曾在 HN 上被推荐。 该应用程序主要是通过 Claude Code 编写的，但并不是一次性完成的。我在使用过程中添加了新功能并修复了错误，因为在过去几个月里我在终端上花费了太多时间。 可以通过 `uvx faceoff` 来尝试该应用程序（需要 uv）。

嗨，HN！我在一段时间前构建了这个工具，以减少 YouTube iframe 的加载大小。从那时起，它一直为我们提供很好的服务。希望它也能对你有所帮助。

我今天花了一些时间比较了Opus 4.6和4.7，使用了我自己的使用数据来观察它们的实际表现。<p>虽然4.7还处于早期阶段，但有一些事情让我感到惊讶。<p>在我的会话中，4.7在第一次尝试时正确的概率低于4.6。一击成功率约为74.5%，而4.6为83.8%；每次编辑的重试次数大约是前者的两倍（0.46对比0.22）。<p>此外，4.7每次调用产生的输出也明显更多，大约800个标记，而4.6为372个，这使得它的成本显著增加。每次调用的成本为0.185美元，而4.6为0.112美元。<p>当我按任务类型进行分析时，4.7在编码和调试方面的表现都较弱。编码的一击成功率从84.7%降至75.4%，调试则从85.3%降至76.5%。在功能开发方面，4.7稍微好一些（75%对比71.4%），但样本量较小。委派任务的表现差距较大（100%对比33.3%），不过4.7的样本仅有3个，因此我不想对此过于解读。<p>4.7每次调用使用的工具也较少（1.83对比2.77），几乎没有委派给子代理（0.6%对比3.1%）。目前还不确定这是否是风格差异，还是样本量较小造成的。<p>有几点需要注意。这是4.7大约3天的数据（3,592次调用）与4.6的8天数据（8,020次调用）进行的比较。有些类别只有少量示例。这些数字会随着使用量的增加而变化，您的结果可能会因工作类型的不同而有所不同。<p>npx codeburn compare

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