凌晨5点又早醒了，刷到这篇推文：Cursor 再次调价，Coding 产品的包月模式，真的搞不下去了，然后问chatgpt：“如何看待这篇文章的分析，对预算有限的个人开发者来说vibe coding是否注定不可持续？如何面对“由奢入俭难”的落差又不至于使生产力落后vibe coding太远？” chatgpt认为长期确实不可持续，除非算力成本下降（更高效模型、更便宜 GPU、芯片国产化/开源化）或更多边际变现渠道（不是只靠订阅费，而是借助企业 API 收益来补贴 C 端），建议通过开源本地模型 + 少量深思熟虑的付费 API调用 + 传统工具来弥补生产力落差。

放一些自己认为问题比较重要且回答比较精彩的case，希望能帮助到一些人，包括未来的自己。

Problem My repository gth2upf is found that it cannot reproduce the standard QE HGH-PBE UPF, giving different absolute energies and relative energies. While the HGH-PBE curve looks reasonable, the GTH-PBE curve is unphysical.