Praex

发布之后的表现

收入:indie(TrustMRR)库里没有 Praex,也没有 praex.ai 域名或 praex 名字的档案库。官网自报「Pro $20/月」官网,但没有任何第三方收入证据,无法验证是否有人付费。

用户 / 下载:appstore、googleplay、macappstore、chromestore 四个库全部「库里没有」库。官网自己说 Android 版「in closed testing on Google Play」,要发邮件给 [email protected] 才能拿安装链接;没有 iPhone 版,手机端走 Safari官网。也就是说它连公开上架都还没到,谈不上榜单和评分。

开发者关注:GitHub 库里没有 ailucius/praex-cli(门槛是全站 ≥50 星,该库只有 1 star,不在名单)库。GitHub 页面实测:1 star、1 fork、0 watcher、269 commits、33 个 tag、4 个分支,最后一次提交 2026-11-01(desktop 0.1.30 安全更新),MIT,是 opencode 的 forkGitHub 页面。fork/star = 1/1 = 100%,看着异常,但绝对数太小;而且这个仓库原本叫 downoff/praex-cli,后来改名到 ailucius/praex-cli,那个 fork 极可能就是创始人自己的小号,不是外部关注〔推断,依据 GitHub 页面重定向 + 搜索里 downoff 与 ailucius 两个同名仓库并存〕。真正值得注意的异常是:一个 269 次提交、33 个版本、自研模型的项目,只有 1 颗星——说明它没有进入任何开发者社区的自然传播。

讨论:hackernews 库里没有 praex.ai 域名、ailucius/praex-cli 仓库或标题含 Praex 的故事库。x 本地库(core 层约 560 人)没有一条提到 praex / praex.ai,@praexai 也不在圈子名单里库。X 官方号 @Praexai 网页显示:2026-08 注册,0 粉丝,共 5 条帖(8-08 上线、8-16 开源、10-17 加入 NVIDIA Inception、10-29 发 Lucia III)X 网页。唯一的外部「曝光」是创始人用 downoff 账号向至少 5 个 awesome-list 仓库提 PR 加 Praex(kailiu42/awesome-coding-agents、dalisoft/awesome-ai-coding、Jenqyang/Awesome-AI-Agents、eltociear/awesome-AI-driven-development、acvnace/awesome-vibe-coding-resources),部分已合并GitHub PR 页面——这是自荐,不是社区自发讨论。

官网和公开网页:官网在线且内容完整(下载页、about、terms、privacy、API console),/changelog 是 404,没有 changelog 页官网。定价页即首页:免费 + $20/月 Pro。宣称是 NVIDIA Inception 成员官网 + X 10-17 帖。模型侧有实质产出:HuggingFace 上 praex/Lucia-III 开放权重,基于 GLM-5.3 后训练,自跑 Terminal-Bench 2.1 得 68.8%(89 任务 ×5 次),并公开了污染检查(445 次里 4 次联网搜到答案,其中 3 次算失败)HuggingFace 模型卡。没有融资或收购消息web_search 无结果。

自报 vs 实际

为什么成了 / 没成

没成(至少目前)。三个具体原因:

1. 分发为零。PH 68 票、日榜第 30(当天第一名 /dev/null 512 票),4 条评论;GitHub 1 star;X 官方号 0 粉丝。一个编码 agent 的获客几乎全靠开发者口碑,而它连 50 星门槛都没进,意味着没有任何自然扩散。
2. 定位是红海里的红海。「终端编码 agent + 自带模型」正面撞 Claude Code / Codex CLI / opencode / Cursor CLI,而 Praex 的差异化是「no nannying」(不啰嗦、不拒绝)——这是模型行为卖点,不是工作流卖点,很难被搜索到、也很难被转述。它还是 opencode 的 fork,天然被拿来和上游比。
3. 单人 + 双产品线。同一个创始人同时在跑 Lucius AI(招标分析)和 Praex(编码 agent),两个都是重投入方向。269 次提交说明他确实在写代码,但一个人同时做两条线,任何一条都很难拿到足够的市场注意力。

它做对的地方:自研/后训练模型 + 开放权重 + 公开 benchmark 和污染检查,技术上是认真的,不是套壳;NVIDIA Inception 和 HF 模型卡是真实资产。但这些是「技术可信度」,不是「需求」。

对想跟的人

别跟「又一个终端编码 agent」这个位置——PH 当天 68 票排第 30、GitHub 1 star 已经说明这个赛道的新进入者拿不到注意力,而对手是免费的 Claude Code 和开源的 opencode。真要从 Praex 身上学,学它把模型层做出来并开放权重(Lucia III 基于 GLM-5.3 后训练、自跑 TB 2.1 68.8%、公开污染检查),这是小团队能建立技术可信度的少数路径;但也要看到,它把这份技术可信度换成了 0 粉丝和 1 颗星——技术产出和分发能力是两件事,最大的坑就是以为「模型够好」会自己带来用户。

没查到的

• indie(TrustMRR):无档案,收入、MRR、订阅数、是否挂牌出售全部未知库。
• appstore / googleplay / macappstore / chromestore:均无条目;Android 版处于 closed testing,未公开上架,所以商店库天然看不到库。
• github 库:仓库不到 50 星门槛,不在名单,拿不到 star 走势、fork/star 比、suspect 标记库。
• hackernews / x 本地库:零命中库。
• PH 评论正文、maker 名单:PH 库不存评论正文,PH 页面被 Cloudflare 拦截,未能读到 4 条评论内容库 + 抓取失败。
• 融资、公司注册(波黑实体)、真实付费用户数:公开渠道未找到。