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您好， 您收到这封邮件是因为您拥有年度 Copilot Pro 或 Pro+ 计划。 GitHub Copilot 已经不是一年前的产品了。它已经从一个编辑器内助手发展成为一个能够运行长期、多步骤编码会话的智能平台，使用最新的模型，并在整个代码库中进行迭代。智能代理的使用正在成为默认设置，它带来了显著更高的计算和推理需求。 为了跟上您使用 Copilot 的方式，我们正在过渡到基于用量的计费方式，并且希望给您足够的时间来准备。如果您同时是 Copilot Business 或 Enterprise 计划的管理员，您将收到一封单独的电子邮件，其中涵盖了您的组织将发生的变化。 上周，我们对 Copilot 个人计划进行了临时更新，以在更广泛地转向基于用量的计费之前提高可靠性和性能。一旦基于用量的计费生效，我们将放宽使用限制。 6 月 1 日 Copilot 计费的变化 高级请求单元（PRU）将被 GitHub AI 积分取代，这是一种每月配额的积分，根据每个模型的 API 费率，基于令牌消耗量（输入、输出和缓存令牌）进行消耗。 这一变化使 Copilot 的定价与实际使用量保持一致，是为所有用户建立可持续、可靠的 Copilot 业务和体验的重要一步。 Copilot 代码审查的智能代理架构在 GitHub Actions 上运行。除了 GitHub AI 积分之外，Copilot 代码审查现在还将消耗 GitHub Actions 分钟数。这些分钟数将按照与其他 GitHub Actions 工作流程相同的每分钟费率计费。 备用体验将不再可用。在新模式下，使用量将由可用积分控制。 6 月 1 日 Copilot 年度计划的变化 GitHub 将停用 Copilot 年度计划。作为当前的年度订阅用户，您的 Copilot Pro 或 Pro+ 计划将保持不变，并采用基于高级请求的定价。当您的年度计划结束时，您的帐户将自动过渡到 Copilot Free，您可以继续免费使用。 年度计划的体验将发生重大变化：模型乘数将增加，并且标准层模型（目前为 0x）将不再可用，这反映了计算成本的增加和向基于用量计费的过渡，并且未来不会向年度计划添加任何新模型或功能。 为了继续获得新模型和功能，我们建议您从 6 月 1 日开始切换到采用新基于用量计费系统的 Copilot Pro 或 Pro+ 月度计划。如果您在年度订阅到期之前切换，您将获得按比例分配的积分，用于您年度计划的剩余价值。 如果您切换到月度计划，Copilot Pro 为每月 10 美元，Pro+ 为每月 39 美元，并且分别包含每月 10 美元和 39 美元的 AI 积分。 您可以在我们的博客文章和常见问题解答中找到有关基于用量计费的更多详细信息。感谢您在构建更可持续的 Copilot 的过程中给予的耐心。 GitHub 团队

我运营 Tredict，这是一个耐力运动训练平台，自 2020 年以来我一直在构建它。OpenAI 在 12 月向第三方开放了 ChatGPT App Directory，官方 Tredict 应用现已上线。实际编程花了两个星期，但整个过程花了三个月。 关于向 OpenAI 提交申请的流程（时间线、审核工作、他们要求的内容），我如何在 iframe 小部件中解决用户身份验证内容，或者为什么我不得不删除某些工具以保持在 OpenAI 健身/健康领域的讨论，欢迎提问。 [https://www.tredict.com/blog/tredict_chatgpt_app/](https://www.tredict.com/blog/tredict_chatgpt_app/) 只需点击几下，即可连接免费的 ChatGPT 帐户，然后让 ChatGPT 分析您的活动、重命名过去的训练，或创建结构化训练计划。计划好的训练会通过 Tredict 同步到 Garmin、Coros、Wahoo、Suunto 等设备。当您提出要求时，一个交互式的 Tredict 视图会直接在聊天线程中打开，显示带有图表、地图和指标的实际活动，或您刚刚创建的结构化训练计划。 我发现这有两点很有趣： 该应用使用 MCP UI Apps，而不仅仅是工具。Tredict 的实际活动和计划视图在聊天中呈现为交互式小部件。到目前为止，我见过的大多数 ChatGPT 应用都仅限于工具，小部件模式仍然不常见。将用户身份验证内容放入这些小部件是最难的部分。小部件在沙盒化的 iframe 中运行，无法访问用户的 OAuth 令牌，而且目前基本上没有关于此的已记录的最佳实践。 ChatGPT 在其上下文窗口方面也很节俭，因此它倾向于获取活动列表并跳过详细指标，除非您提示它。一个模糊的“告诉我关于我的跑步”会得到一个肤浅的答案，而“获取详细信息并给我一个详细的评估”会得到完整的分析。对于创建多周计划，使用相同的 MCP 服务器的 Claude 仍然表现得更好。使用 Claude.ai，我可以构建跨越数周甚至数月的完整结构化训练计划，具有适当的周期化、混合运动类型和基于过去活动数据的个性化间歇训练。ChatGPT 在这个范围内很吃力。限制在于主机，而不是服务器。交互式 MCP UI Apps 也在 Claude.ai 中运行，因此相同的活动和计划小部件也会直接在那里呈现。 服务器位于 [https://www.tredict.com/api/mcp/v2](https://www.tredict.com/api/mcp/v2)，并与任何兼容 MCP 的主机一起使用。老实说，它与 Claude.ai 配合得最好，这使得我申请在 Anthropic 的连接器目录中列出的申请一直处于待处理状态而没有反馈，这有点荒谬。如果任何 Anthropic 的人看到了这篇文章：真的非常感谢状态更新，甚至是被拒绝并说明原因。

我过去曾运营一个 Flash 游戏网站（SWF 文件），很多年前的事了。我自己也制作过几款游戏。同时，我还是个狂热的游戏玩家，喜欢玩各种类型的游戏。 此外，我是一名软件工程师。几天前，我决定再次运营一个游戏网站。于是我购买了域名 gamevibe.us，并且在 Claude 的帮助下，从那时起每天都在 vibe-coding 一款电子游戏。 欢迎提问，接受反馈，等等。