方法说明

如何发现、验证和预测重置,以及我们不知道的部分。

处理流程示例
  1. 1//// -- one item, two sources
  2. 2source: status.claude.com [official]
  3. 3item: "Elevated errors on Claude Code"
  4. 4kind: outage
  5. 5confidence: 92 // 官方来源,不低于 75
  6. 6decision: verified // 自动发布
  7. 8source: hacker news [community]
  8. 9item: "my weekly limit just reset"
  9. 10kind: reset
  10. 11confidence: 68 // 社区来源最高为未证实
  11. 12decision: unconfirmed // 不会影响预测

来源

官方 X 账号、厂商状态页、发布说明和文档标记为官方来源。Hacker News 及其他公开讨论标记为社区来源。每个来源有独立的轮询间隔,最近一次检查时间显示在产品页面上。

分类

语言模型把每条新内容当作不可信文本阅读,并返回结构化判断:重置、储备重置、已宣布重置、额度提升、额度变更或故障,并给出 0 到 100 的置信度。来自网络的文本只作为数据,绝不会改变模型行为或发布规则。

可信度分级

  1. 01官方来源且置信度不低于 75:自动验证。
  2. 02社区来源且置信度不低于 60:显示为未证实。未证实事件不会影响预测。
  3. 03升级:官方报告,或三条独立的社区报告描述同一事件,可将未证实升级为已验证。
  4. 04其他所有情况,包括没有模型时仅靠关键词的匹配,都进入人工审核队列,不会公开显示。

预测模型

在至少有三个完整重置间隔时,我们用最近八个间隔估计重置速率,并给出未来 24 小时和 48 小时内发生一次或多次重置的概率,以及 80% 抽样区间。模型是无记忆的:善意重置没有规律,所以等待更久并不会提高概率。

有效的官方公告会为该数字设定下限:给出时间或区间时为 93%;未给出时间时 48 小时内为 83%(24 小时内为 50%)。公告发布 60 小时后,或重置发生时失效。

预测成绩

我们每天回测模型:仅用当时已知的信息,它能否预测未来 24 小时内的重置?用 Brier 分数衡量,越低越好,并与使用全部历史的基线比较。

Codex3060.1060.108优于基线
Claude Code1170.0490.049未优于基线
GLM Coding Plan———历史不足
Higgsfield———历史不足

我们不知道的部分

我们无法看到任何人的账号或用量。预测是概率,不是承诺,也不是内部消息。每个账号的个人窗口各不相同,所以你的倒计时需要由你自己输入。厂商很少公布每周额度的具体大小,我们也不会猜测。