日报 — 2026-02-13#
今日概览#
- 做了什么： 将 MIHD 项目的英文增强计划文档（ENHANCEMENT_PLAN.md）翻译为中文版本
- 怎么做的： 通过 Codex 使用 exec_command 工具读取原文档内容，再以 heredoc 方式写入新的中文翻译文件
- 有什么用： 为中文用户提供可读的 MIHD 增强计划文档，降低团队阅读英文技术文档的门槛
将 MIHD 项目增强计划文档翻译成中文并写入新文件
今日任务#
实现与修复#
- ✅ 翻译 ENHANCEMENT_PLAN.md 为中文 — 读取 /hpc/group/yizhanglab/zt81/MIHD/docs/ENHANCEMENT_PLAN.md 内容（含归一化、Q-Former、QueST 集成、配置重构等6个方向），翻译后写入 ENHANCEMENT_PLAN_CN.md
人类思路 vs AI 思路#
实现层面#
文档翻译任务的执行方式#
| 角色 |
思路 |
| 人类 |
用户明确要求将翻译内容写入文件，而不是直接输出到对话中 |
| AI |
AI 先列目录确认环境，再分段读取原文，最后用 heredoc cat 写入新文件 |
差异分析: 用户关注最终交付物（文件落地），AI 关注执行路径（分步读取再写入），两者一致且互补
AI 局限性#
重要局限#
- AI 仅读取了原文档前 400 行（两段 sed），若文档超过 400 行则翻译内容可能不完整
今日收获#
实践收获#
- 在 HPC 环境（Linux 远端服务器）下，Codex 通过 exec_command 可直接操作远端文件系统，适合批量文档处理任务
会话摘要#
✅ 将 MIHD 增强计划英文文档翻译为中文并保存
05:52:05.645 | codex
用户要求将 HPC 服务器上的 ENHANCEMENT_PLAN.md 翻译为中文并写入新文件。AI 先通过 ls 确认目录结构，再用 sed 分段读取原文内容（含归一化、Q-Former、QueST 批次校正等6个增强方向），最后用 heredoc 方式写入 ENHANCEMENT_PLAN_CN.md。任务顺利完成，AI 给出了最终文件路径并提示可按需调整译文风格。
Token 用量#
Claude Code#
| 指标 |
数值 |
| 总 Token |
20,727,194 |
| 输入 Token |
62,729 |
| 输出 Token |
2,128 |
| Cache 创建 |
2,267,949 |
| Cache 读取 |
18,394,388 |
| Cache 命中率 |
89.0% |
| 总费用 (USD) |
$9.9883 |
模型明细#
| 模型 |
输入 |
输出 |
Cache 创建 |
Cache 读取 |
费用 |
占比 |
| claude-opus-4-6 |
8,891 |
654 |
443,897 |
3,628,750 |
$4.6495 |
46.5% |
| claude-haiku-4-5-20251001 |
53,436 |
831 |
1,426,784 |
12,162,805 |
$3.0574 |
30.6% |
| claude-sonnet-4-5-20250929 |
402 |
643 |
397,268 |
2,602,833 |
$2.2815 |
22.8% |
各设备用量#
| 设备 |
总 Token |
输入 |
输出 |
费用 |
| DCC |
7,596,706 |
38,434 |
621 |
$3.4224 |
| TzJsDesktop |
13,130,488 |
24,295 |
1,507 |
$6.5659 |
Codex#
| 指标 |
数值 |
| 总 Token |
11,370,042 |
| 输入 Token |
11,340,003 |
| 输出 Token |
30,039 |
| 推理 Token |
4,807 |
| Cache 读取 |
11,006,976 |
| 总费用 (USD) |
$2.9296 |
模型明细#
| 模型 |
输入 |
输出 |
推理 |
Cache 读取 |
费用 |
占比 |
| gpt-5.2-codex |
121,197 |
13,120 |
128 |
93,184 |
$0.2490 |
8.5% |
| gpt-5.3-codex |
11,218,806 |
16,919 |
4,679 |
10,913,792 |
$2.6806 |
91.5% |