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来自 Hacker News、Reddit 的开发者社区精华讨论，共 132 篇
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主要学习用途，一直用的 dsv4 + hermes 。 想换换 agent 。 看了 commandcode goat ，是提供的，但这个和直接用官方的订阅有什么区别？ 毕竟请求要先路由到 comanndcode ，就这一个区别？
【摘要】0 序 Super-agent 是 DeepSeek Harness 团队 2026 年 10 月 31 日公开的一套自主 Agent 架构，配套原型 dsh-superagent 同日以 MIT 协议开源。 它是一个常驻在线的 Coding Agent，盯住一个 GitHub 仓库，也可以接入飞书 阅读全文
周末试着把五年前用 flutter 写的开源 RSS 客户端适配了 iPhone Duo 。 因为全部页面都是用 iOS 26 以前风格的 cupertino_ui 写的，个人又不是特别喜欢液态玻璃的各种圆按钮，所以没有按苹果的设计规范来适配。 参照了微信读书的思路，通过 preferredVerticalBarBehavior: UIVerticalBarBehavior 把状态栏横过来，然后把顶部导航栏和状态栏放在同一行，让主要界面铺满整个屏幕。个人觉得效果看起来还算过得去。 GitHub: https://github.com/yang991178/fluent-reader-lite App Store: https://apps.apple.com/app/id1549611796
您的学生身份验证即将到期，需要重新验证。请在 2026 年 12 月 5 日之前完成重新验证，以便继续以学生折扣价使用 Google AI Pro 方案。
陪孩子学习时做起来的交互演示网站，最近做了恐龙专题，一共 64 个演示，打开浏览器就能玩，看不用登录。网站： https://gewujian.cn 恐龙与远古爬行动物（ 52 种）： https://gewujian.cn/topics/3rtJmOpiescIKQd4qoH24A 关于恐龙的十二个问题： https://gewujian.cn/topics/dSg0HucUqW5yOr_r_rjh2A 孩子看恐龙书，常问「它真的长这样吗？」「颜色是怎么知道的？」。所以这组演示最在意的一件事，是把知道的和猜的分开：每条关于身体、行为、颜色的说法前面都有小标记，标明是化石看到的、有证据的推测，还是想象；还有争议的，把几种说法并排讲；每条后面的小数字点开就是出处。 几个我自己比较喜欢的： 霸王龙 ：三维复原，拖动转着看、滚轮放大，可以让它张嘴，还能切换「有嘴唇 / 没嘴唇」两种复原，这件事到现在还有争议。拖滑杆让身体变透明，能看到里面的骨架。体长、体重按 Sue 这具骨架来比，顺便比一比它有几头大象重。 霸王龙见过剑龙吗？ ：一面岩壁，越往下越老，一站一站往下挖。挑两只恐龙，先猜「能见面」还是「见不到」，再看两段年代叠不叠、是不是同一套岩层：霸王龙和三角龙能见面；剑龙就不行，它和霸王龙相隔的时间比霸王龙到今天还长。 鸟真的是恐龙吗？ ：一棵从 2.3 亿年前长到今天的演化树，沿着通向鸟的那一枝往上走，看羽毛、叉骨、翅膀是一样一样先后出现的，不是一下子出现的。 其他还有三角龙、剑龙、腕龙、始祖鸟等 52 个物种页，禄丰龙、马门溪龙、华阳龙、青岛龙、永川龙、羽王龙这些中国的恐龙也都在。翼龙、蛇颈龙、鱼龙、沧龙、异齿龙名字里带「龙」，但都不是恐龙，单独放在一组讲为什么不是。问题页还有恐龙吃什么、怎样走路和奔跑、角和骨板有什么用、为什么灭绝等。 一些做法： 每个物种页都有地质时间轴（拖一拖看它生活在多少年前、同时期还有谁）和化石产地地图。 页面上有「可以问孩子」的小问题，适合陪孩子边玩边聊。 都支持中英文切换，切换时画面状态不会重置。 电脑和平板体验最好，手机能看但不如大屏。
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submitted by /u/Giladkl [link] [comments]
起初只是想给女儿和家人做一个轻便的英语跟读工具，后来自己反复用、反复改，慢慢打磨成了「小鹿每日英语跟读」。 每天挑一个喜欢的小故事，花一分钟听听、跟读、录下来，还可以用智能分析找找下一遍能改进的地方。内容、配图和交互都花了不少心思，希望练英语这件事能舒服一点，少一点负担。 个人项目，没什么宏大目标，就是想做个家里人愿意一直用的小工具，也是第一次尝试用微信的流量主能力。也推荐有类似需求的 V 友试试，在微信搜索「小鹿每日英语跟读」即可。 哪里不好用、文章难不难、有什么想法，都欢迎直接反馈，我会继续慢慢打磨
🤣 这不是几百年前在 v2 都看到过了的案例了吗 太典了，原始社工真的永垂不朽，老一辈的方法永不过时
macOS 和 Linux 版本下载： https://github.com/libcr/crFiles/releases crFiles 是一款 C++实现的多页签多分栏的文件管理器，基于 chromium 156 内置 Android Quick Share 协议支持，方便 Android 设备发送和接收文件 已在 Pixel 手机 及 Windows 版本的 QuickShare 应用上测试通过 1. 支持 Nearby sharing, 局域网快速文件分享 2. 支持多页签多分栏模式 3. 内置视频，图片和 PDF 等文件的预览 4. 独立进程实现文件快速查找 5. 支持对文件和文件夹的标签 Windows 版本，微软商店下载： https://apps.microsoft.com/store/detail/9NCC8M0F2D2W?cid=DevShareMCLPCS
如果你想知道自己是什么脸型，面部对称度、平衡度、立体感、肤色如何，想进行面诊改善面部肌肤问题，想美容变美，这个网站适合你，它能代替面诊师，知道你脸部缺陷，可通过调整哪些细节改善面容，让你变得更美。 欢迎来试试吧！https://attractiveness-test.co/
submitted by /u/elizabethn [link] [comments]
【摘要】从一次 EtherCAT 周期发帧相位异常出发，结合时钟测量与源码分析，说明 Linux NTP 调频如何影响 Dovetail 路径下的 Cobalt MONOTONIC，以及频差如何进入 DC 同步环。单调时钟不倒退，并不意味着走时速率固定。 阅读全文
最近看到哥飞组织了一个 AI Rap Video 的 SEO 上站比赛，大家围绕同一个关键词建站，最后比比谁的排名更好，还有奖金。 一开始挺纠结的，毕竟这个词搜索量不算大，就算排名做上去了，能不能赚到钱也是个问题。 犹豫了半天，想着反正平时也在折腾海外工具站，就当给自己找点动力吧。于是脑子一热，注册了个域名： https://tryrapvideo.com 结果域名买完，又开始各种磨叽。做功能、改页面、折腾部署，硬是拖了一个星期，直到今天才正式上线 😂 网站功能比较简单，上传照片，输入一个想法或者英文歌词，就能生成一段 AI Rap 视频。 目前比赛排名第 125 名，前面还有一大堆选手，估计没那么容易追上。 既然参加了，就许个愿望：元旦冲进前十，争取薅点奖金回来。 平时还有本职工作，只能晚上抽时间折腾。之前也做过几个小站，但 SEO 还没做出什么成绩，这次想认真试试。 后面也打算尝试 Build in Public ，公开记录一下网站的流量、排名和收入，看看这两个月能折腾出什么结果。 先把帖子留在这里，元旦再回来交作业。 希望到时候不是回来打脸的，哈哈。 也欢迎 V 友们提提建议，尤其是做过海外 SEO 的朋友，一起交流交流。
#高级前端开发工程师（ H5) WEB 高级开发（熟悉 flutter ） 20-30k ##职位描述： ##岗位职责： 负责公司 Web 前端和 flutter 移动客户端相关产品的架构设计和开发、维护； 负责公司 api 的制定，和相关设计文档的编写； 持续关注前端技术包括跨平台技术的最新发展趋势，不断优化公司 web 项目和 app 。 ##任职要求： 本科及以上学历，计算机相关专业，5 年以上 web 开发经验，2 年以上 flutter 开发经验，有一定架构能力； 熟练掌握 Vue 、React 、TypeScript 、Node.js 、flutter 等主流的前端技术和框架，以及 Webpack 、Vite 等主流前端工程化工具，主导过 flutter 客户端 app 和大型前端系统的开发或重构； 必须有 flutter 开发经验和性能优化经验，能够在高并发和高流量环境下保证良好的用户体验和解决性能瓶颈； 精通 HTML5 、CSS3 、JS 等前端技术，熟悉 nodejs ，有较强的 flutter 、React 、TypeScript 开发经验，有 seo 项目经验； 在系统重构、模块化、性能优化、跨浏览器兼容、系统的扩展性提升有丰富经验； 对前端技术领域和移动客户端有良好的洞察力和极高的关注度，推动团队技术创新和技术进步； 较强的执行能力和团队合作能力，较强的责任心和积极性。 熟悉利用 ai 进行项目架构和开发，对 ai 要有较好的利用。 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #高级 php 开发工程师 20-25k ##任职要求 1.5 年以上 PHP 后端经验,能独立负责完整项目或核心模块。 2.熟悉 PHP 框架及自定义生命周期管理,熟悉 Eloquent ORM 独立使用模式。 3.有 CMS 二次开发经验,理解插件机制、静态化缓存等站群优化手段。 4.熟悉 MySQL 主从读写分离,理解大表在线 DDL 的安全操作。 5.深入理解 Redis 应用,包括 Cluster hash tag 、计数器缓冲批量落库模式。 6.有搜索引擎(OpenSearch/ES)接入经验,能设计索引同步与降级方案。 7.熟悉 RESTful API 设计、接口鉴权、参数校验、错误码与版本规范。 8.掌握事务、幂等、并发控制、缓存一致性、慢 SQL 治理、限流补偿。 9.有用户、权限、内容、订单支付、运营配置等业务模块经验者优先。 10.有全栈联调经验,能读写前端代码并独立完成接口联调。 11.熟悉 Docker 本地开发环境搭建与调试。 12.熟练使用 AI Coding 工具辅助开发,但能独立判断业务逻辑与安全风险。 ##详细岗位 JD 1.负责 PHP 后端项目(API 服务+内容站群)的设计、开发与迭代。 2.参与需求评审,梳理业务对象、角色、权限与验收标准。 3.完成技术方案、接口设计、数据库设计与开发计划。 4.独立完成用户、权限、内容、支付、运营配置等核心功能。 5.负责 Redis 缓冲计数、缓存一致性等高并发场景保障。 6.负责事务幂等、定时任务、异常补偿和数据对账。 7.参与全栈联调,完成接口联调与问题定位。 8.负责代码评审、性能优化、日志监控与线上排查。 9.使用 AI 工具提升效率,并人工审核生成内容。 10.沉淀开发规范、接口文档,提高团队交付质量。 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #高级 Golang 开发工程师（ PHP 服务 Go 化方向） 20-25K 核心定位：主力产出语言为 Go 的高级工程师。PHP 仅要求"能读懂存量代码、准确还原业务"，不要求继续用 PHP 产出。 ##一、岗位职责 · 负责将现有 PHP （ Laravel / ThinkPHP 等）服务迁移、重构为 Go 实现，保证迁移前后功能与接口契约一致 · 读懂并梳理存量 PHP 业务逻辑，映射为 Go 分层结构（ PHP MVC → Gin / Go-Zero 分层） · 将 PHP 并发模型（ FPM 多进程 / Swoole 协程）改写为 Goroutine / Channel 模型，规避并发陷阱 · 完成数据访问层迁移（ PHP PDO / Eloquent → GORM / sqlx 等），做索引与慢查询优化 · 设计灰度切流、新老接口对比验证方案，保障线上平滑过渡 二、基本要求 · 5 年以上后端开发经验，本科及以上学历；积极主动，能独立推进迁移落地 · 必须具备 Go 实战产出能力，并能读懂 PHP 存量代码（做过 PHP 、现主攻 Go 的双栈背景最契合） · 有 PHP→Go 的实际迁移 / 重构经验者优先 三、语言 & 框架（产出以 Golang 为主） · Go （主力产出语言）：有 Go 生产项目经验，深入理解 Goroutine / Channel 并发模型、context 控制；熟练使用 Gin 、Go-Zero · PHP （需能读懂存量）：熟悉 Laravel / ThinkPHP 等主流框架的路由、控制器、ORM 与配置体系，了解 FPM / Swoole 运行模型，能把 PHP 业务逻辑无损还原到 Go · 熟悉微服务注册中心，掌握 Nacos 与 Consul ，了解服务注册、健康检查、配置管理在迁移到 Go 生态时的差异与适配方案 四、数据库 · MongoDB：合理设计文档结构，掌握索引优化与聚合管道，了解副本集原理 · MySQL：熟练编写复杂 SQL ，掌握索引优化、慢查询分析，了解读写分离、分表方案 · Redis：熟练使用常用数据结构，理解缓存穿透 / 击穿 / 雪崩及应对方案 五、消息中间件 · Kafka：掌握 Producer / Consumer 开发，理解分区、消费者组、Offset 管理，有埋点、异步流落地经验 · ActiveMQ：了解 Queue / Topic 模型，能独立完成业务事件、通知消息的收发开发 · 理解消息幂等消费、重试机制、死信队列；迁移中能保证消息语义不丢不重 六、加分项 · 有 PHP→Go 的实际迁移 / 重构经验（强加分） · 有内容平台（短视频 / 图文）相关业务开发经验 · 了解 Feed 流推拉模型、CDN 分发、流媒体协议（ HLS / FLV ） · 有 Elasticsearch 使用经验（内容检索 / 标签体系） · 熟悉 Docker / Kubernetes 基础操作 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #Go 高级开发工程师 25-30K ##岗位职责： 负责公司核心业务模块的设计与开发，编写高质量、高可维护性的 Go 代码 参与高并发服务的设计与实现，保障系统在高流量场景下的稳定性与性能 负责服务接口设计与开发，确保 API 的兼容性、安全性与高效性 进行数据库设计与优化，编写高性能 SQL ，处理复杂业务场景下的数据一致性问题 参与技术方案评审，进行 Code Review ，推动团队代码质量与工程效率提升 配合运维团队完成服务的容器化部署、监控告警配置及线上问题排查 ##任职要求： 计算机相关专业本科及以上学历，4 年以上后端开发经验，2 年以上 Go 语言实战经验 精通 Go 语言特性，深入理解 goroutine 调度、channel 通信、内存管理及 GC 原理 熟练掌握至少一种 Go Web 框架（ Gin/Echo/Go-zero 等），具备丰富的 RESTful/GRPC API 开发经验 熟悉 MySQL/MongoDB ，具备索引优化、慢查询分析、事务处理及分库分表实践经验 熟练使用 Redis ，掌握缓存设计模式，能够处理缓存穿透、击穿、雪崩等问题 熟悉消息队列（ Kafka/RocketMQ/RabbitMQ ）的使用场景与最佳实践 具备高并发系统开发经验，掌握常见的并发设计模式与性能调优手段（ pprof 、trace 等） 熟悉 Docker 、Kubernetes 等容器化技术，了解 CI/CD 流程与 DevOps 实践 具备良好的系统设计与抽象能力，能独立完成模块级技术方案设计与落地 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #高级 Flutter 工程师（ Android / iOS / Web ） 20-25K ##岗位职责： 负责公司核心产品 Flutter 架构设计与开发； 负责 Android 、iOS 、Web 三端应用开发与维护； 负责 Flutter Plugin 开发及原生能力集成； 负责系统性能优化、技术攻关及代码质量建设； 利用 AI 工具提升研发效率，推动 AI 辅助开发落地。 ##任职要求： 8 年以上开发经验，5 年以上 Flutter 项目经验； 精通 Dart 、Flutter 框架及工程化开发； 具备 Android 、iOS 、Web 三端实际开发经验； 熟悉状态管理、网络通信、本地存储及性能优化； 熟悉 Git 及团队协作开发流程； 具备良好的架构设计能力和问题解决能力。 ##核心要求（重点）： 能独立开发 Flutter Plugin ； 熟悉 MethodChannel 、EventChannel 、FFI 等技术； 熟悉 Kotlin 、Java 、Swift ，能够处理原生层开发与问题排查； 具备大型项目架构设计及性能优化经验； 能独立负责项目从设计到上线全过程。 ##AI 能力要求： 熟练使用 Cursor 、ChatGPT 、Claude 、Copilot 、Windsurf 等 AI 开发工具； 能利用 AI 完成代码生成、重构、测试、文档编写及 Bug 排查； 有 AI Agent 、MCP 、RAG 或大模型接入经验优先； 熟悉 OpenAI 、Claude 、Gemini 等模型 API 接入优先。 ##加分项： 发布过 App Store 或 Google Play 上线项目； 有 Flutter Plugin 发布经验； 有 AI 产品开发经验； 有 IM 、音视频等大型项目经验； 有开源项目或技术社区贡献经验。 我们希望你： 工作专注，有责任心； 热爱技术，持续学习； 具备优秀工程化思维； 对代码质量有追求； 能独立承担核心模块设计与开发工作。 薪资范围：面议(欢迎优秀人才) 特别说明： 本岗位要求候选人具备独立完成 Flutter 三端开发、原生插件开发及 AI 辅助研发能力，不符合上述核心要求者请勿投递。 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #AI 建站工程师（全栈） 20k-25k ##一、岗位职责 负责公司站群及独立站的全栈开发，从前端页面、后端接口到数据库独立完成 负责网站后台管理系统的开发和迭代，支持多站统一管理 用 Cursor 、Claude Code 等 AI 编程工具快速完成开发，持续提升建站效率 负责网站的部署上线、性能优化和日常故障排查 配合 SEO 工程师，在页面结构、渲染方式和速度上满足 SEO 需求 二、任职要求 学历、工作年限不限，以能力和作品为准 对全栈开发有清晰的整体思路，懂前端、后端、数据库、部署各环节怎么配合；具体技术不要求样样精通，能在 AI 协助下做出来就行 前端：了解 React / Next.js 等现代前端框架和 SSR 、SSG 等渲染方式，能借助 AI 写出可用的页面 后端：了解 Node.js 或 Go 等后端开发，能借助 AI 设计和实现接口 数据库：了解 MySQL 、PostgreSQL 、Redis 等常用数据库，能借助 AI 做表结构设计和查询优化 部署：了解 Linux 服务器、域名、CDN 和 Docker 的基本配置，能借助 AI 独立把网站部署上线 能熟练使用 Cursor 、Claude Code 等 AI 编程工具，习惯用 AI 提效 有良好的前端审美，能做出美观、体验好的页面，能照设计稿还原 发现和解决问题的能力强，能独立推进项目落地 综合素质 沟通能力强，乐于主动沟通，能和产品、SEO 、运营等不同角色高效对接 能准确理解业务需求，清楚表达技术方案和进度，有问题及时反馈、主动推进 责任心强，有团队协作意识，适应远程办公的工作方式 三、加分项 • 有站群、内容站或视频站的开发经验 • 了解技术 SEO ，知道怎样写出搜索引擎友好的页面 • 会写 Python 爬虫或自动化脚本 • 持续关注 AI 前沿动态，喜欢尝试新的模型和工具 • 投递时可附上 GitHub 、作品集或做过的网站链接（选填，有则优先） ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #AI 全栈工程师 25K–30K ##岗位介绍 负责 AI 模型的工程落地、性能调优及配套应用开发，提升模型服务的效果、响应速度、吞吐和稳定性，交付可复用、可维护的模型能力。 ##岗位职责 负责 AI 模型的接入、适配和服务封装，协同算法团队完成模型优化与效果验证。 优化模型推理流程、并发调度及资源使用，定位性能瓶颈，改善响应延迟、吞吐和运行成本。 开发后端接口、异步任务、状态查询、失败重试及结果存储等模块，保障服务可靠运行。 完成配套前端功能，包括模型调用、参数配置、任务管理、效果对比和结果展示。 接手维护现有代码，完善日志、测试、接口文档和版本管理，与相关团队完成联调、部署交付和验收。 ##任职要求 具备扎实的后端开发能力，能够使用 Python 独立开发服务，熟悉 FastAPI 、Django 等至少一种框架，有实际项目交付经验。 有 AI 模型工程化经验，理解模型输入输出、推理流程及效果评测，能分析速度、资源占用与模型效果之间的取舍。 熟悉数据库、缓存、消息队列及对象存储，能够处理并发、超时、重试与重复请求问题。 掌握 JavaScript ／ TypeScript 及 React 或 Vue ，能够独立完成业务页面和前后端联调。 熟悉 Linux 、Git 、Docker ，具备代码阅读、问题定位、性能分析和回归测试能力。 能使用 AI 编程工具提高效率，并独立审查、调试和验证生成的代码。 加分项 有模型推理加速、量化、批处理、GPU 性能分析或多模态模型应用经验；有可展示的项目、代码作品或开源贡献。 ##应聘材料 请提供一个实际参与交付的项目，说明个人负责部分、技术方案、性能或稳定性问题及解决结果。涉及前雇主 保密内容可脱敏说明，无需提供非公开源码。 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com #高级 UI 设计师 18-25K ##硬性条件要求： 1.简历方向：重点挖掘人在国内，有过大厂 UI 履历的候选人； 2.行业要求：近 2 年在海外做过 BC/体育/游戏项目或相关背景的均不考虑； 3.设计方向：作品需要以 UI 设计为主，纯视觉 / 平面设计背景的均不考虑； ##岗位职责 1 、负责公司核心产品（ Web / App / 小程序等）的整体 UI 视觉设计与优化升级 2 、参与设计规范与设计系统（ Design System ）的搭建与维护 3 、深度参与产品需求讨论，提供专业的交互与视觉解决方案 4 、运用 AI 工具提升设计效率，包括但不限于： ·使用 AI 进行界面草图生成、创意发散，视觉表达及设计提案输出 ·推动设计流程升级，探索 AI + 设计的新工作模式 ##任职要求 1 、本科及以上学历，设计类相关专业优先 2 、5 年以上 UI / 视觉设计经验，有成熟线上产品案例（硬性要求） 3 、精通 Figma / Sketch / Adobe/ Photoshop / Illustrator 等设计工具 4 、具备良好的用户体验意识和交互理解能力 5 、具备完整的设计系统构建经验优先 6 、优先国内大厂经验 ##AI 能力要求（重点） 1 、熟练使用主流 AI 工具提升设计效率，例如： ChatGPT / Claude （用于设计思考与文案优化） Midjourney / Stable Diffusion （视觉创意生成） Runway / AI 视频工具（动态视觉探索） 2 、有 AI + 设计落地项目经验者优先 ##简历投递邮箱 linlinli88200@gmail.com
客户发来 figma,一个 PC/H5 兼容的网站，几个静态页面+一个 CMS 客户几年前找我做过类似的，收了他 4000 。 但是今天，我用 AI ，1 个小时做完加部署。 用的还是 workbuddy 里面最便宜的 deepseek 4.1 flash,只耗费大约 50 个积分。 那我要给他报价多少呢？纠结.... 我想就收他 500 意思一下算了 figma 截图 对话了三次（合并成一次对话估计也没啥问题） https://www.figma.com/design/xxxxx/ chrome 浏览器已经打开了设计图，请帮我把每一份设计图都作为图片导出到 docs 目录 整理和重命名图片，规划一下如何显示这样的网页 创建基于 nextjs 的前端项目，目录 web ，只做渲染 SSR ，数据接口全部使用 mock ，后端项目以后再考虑 帮我上传到 gitlab ，项目就就叫 geo 参考我 account 那个项目，配置 cicd ，打包成 docker ，内网访问地址是 10.144.5.101:3004 外网域名是 xxx.yyy.com 提示词 实现效果
TweeTok 是新的 X 媒体浏览器：一屏一条，或者双列瀑布流，像刷短视频一样刷你关注的图片和视频。 TestFlight 阶段（上一帖）有 800+ 人参与，谢谢大家。现在有两件事： 1. iOS 正式上架 App Store ，免费下载 👉 https://apps.apple.com/app/tweetok/id6755531352 2. Android 版开始封闭测试，测试期间 Pro 功能全部免费 之前不少 Android 用户问过，这次来了。和 iOS 同样的浏览体验，测试期间以下功能直接解锁，不用付钱： 不限量离线缓存：免费版平时只能存 5 条，断网也能看 高级过滤：隐藏已读，每条时间线单独记忆过滤设置 云端同步：用自己的 NAS 或 WebDAV ，不经过我的服务器 多账号：随时切换 三步加入（要用同一个 Google 账号）： 加入群组： https://groups.google.com/g/tweetok-testers 成为测试人员： https://play.google.com/apps/testing/com.tada.tweetok 从 Play 安装： https://play.google.com/store/apps/details?id=com.tada.tweetok 需要 Android 12 及以上、能用 Google Play 、有自己的 X 账号，年满 18 周岁。 有个小请求： Google 要求至少 12 人连续测试满 14 天，App 才能正式上架。所以加入后请先别退出测试，中途退出会重新计时。 其他说明： 敏感内容默认遮罩，可在设置中修改 Bug 和建议欢迎直接回帖，或者发邮件到 wym572@gmail.com 。附上机型和复现步骤最好。
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大家都还在为 Claude Opus 5.5 写代码做一条 15 秒视频花掉近百美元而感到心疼的时候，开源社区已经把写代码生成视频的底座给掀了 商汤开源的 SenseNova 6.8 Code2Video ，是一个专门通过编写和修改代码来生成视频的模型，27B 参数 本次公开了全量参数模型权重和配套的创作 Skill ，还支持对生成结果进行多轮自然语言精细修改，甚至能把一段没有任何源码的参考视频直接逆向重构为可编辑的代码工程，还挺 impressive 的 项目地址： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video 一、SenseNova 6.8 Code2Video 是怎么做出视频的？ 和 Sora 、Runway 等传统视频生成模型不同，SenseNova 6.8 Code2Video 不会去猜每一帧的像素，而是用代码将创意转化为视频，核心工作机制可以拆解为： 1. 底座：27B 专精模型 + 512K 超长上下文的代码生成 传统像素扩散模型在做科普视频、动态图形（ Motion Graphics ）或排版动画（ Typography ）时，经常出现文字拼写乱码、数学公式变形、物理碰撞穿模等问题，如果要精准渲染，这就不是模型能力或者参数的问题了，而是底层实现原理不一样 代码即画面：SenseNova 6.8 Code2Video 拥有 270 亿参数与 512K 上下文窗口，它通过编写可执行的前端与图形代码（涵盖 HTML/CSS 、Canvas 、SVG 、Three.js 、Manim 、p5.js 等）来构建视频 绝对精准：在代码的世界里，文字是原样排版的字符，公式和数据直接源自输入，坐标、时长、节拍和运镜路径都是精确的数字，运动、碰撞和光影则由物理与数学方程严格计算得出。 2.渲染机制：基于纯时间函数 f(t) 的确定性逐帧捕获 和 Opus 5.5 类似，它并不是靠 [录屏] 来抓画面，而是遵循一套严谨的渲染 workflow ，大概的原理是： 1.将画面写为时间的纯函数： 模型编写的代码中，每一帧画面都是时间参数 t 的纯函数，给定任意时间点 t ，程序就能唯一计算出那一毫秒所有元素的位置、形变与色彩。因为完全不依赖系统实时时钟，同一份代码无论运行多少次，渲染出的视频都分毫不差。 2.无头浏览器逐帧截图 + FFmpeg 合成： 后台通过 Playwright 启动无头 Chromium 浏览器，按设定的帧率依次步进调用时间函数并截取高清画面，最后交由 FFmpeg 将成百上千张序列帧与音轨合成为最终的 MP4 视频文件。 3. 程序化音频与卡点 配乐、环境音和动作音效同样可以通过 Python 脚本合成或对齐节拍，实现画面切镜与音乐节拍的严丝合缝 3. 用 spec.md 来驱动代码生成，而不是抽卡 为什么普通模型一句话生成的代码动画往往粗糙简陋，而 SenseNova 6.8 Code2Video 能产出完整成片？关键在于它与官方开源的 code video Skill 以及你的 coding agent 规定了一个严格的检验流程： 先写规格书（ SPEC.md ）：接到需求后，模型不会上来就瞎写代码，而是先根据任务类型读取对应的 guide ，将需求转化为一份可核查的技术规格文档 SPEC.md ，确定构图、配色、缓动曲线与分镜时间轴。 这个 spec.md 简直太重要了，我们用自然语言修改的内容，本质上都是修改 spec 文件，而不是直接改代码 一个项目有了一个统一的 spec ，就能确保每次改动后的生成风格一致性，上下逻辑连贯 吴恩达在他的最新的 vibe coding 课里也提到了这一点的重要性 Spec.md 大概长这样：（有点长） 看缩略图挑刺（ Contact Sheets 自检）：模型写出初版代码并渲染后，会自动抽取关键帧生成“分镜缩略图联系表（ Contact Sheets ）”，模型会像真正的导演一样审阅这些预览画面，检查文字有没有重叠、元素有没有出画、动效节奏是否合理，然后自己改代码、重新渲染 超长程耐力：一条精品短片的打磨往往包含成百上千次“写代码 \rightarrow 渲染预览 \rightarrow 视觉检查 \rightarrow 修复问题”的循环。SenseNova 6.8 Code2Video 针对长程任务进行了专门训练，单次任务可稳定支撑 10 小时以上、超过 2,000 轮（ Turns ） 的工具调用与迭代，直到通过全部验证并输出验证报告 VERIFY.md 与最终成片 out/final.mp4 二、环境搭建 在动手制作科普视频前，需要准备好本地渲染环境、模型推理服务以及官方的 code-video Skill 1. 安装基础依赖环境 确保你的机器上已安装以下 5 样基础工具（建议提前装好，避免 Agent 在首次运行时花费大量时间安装环境）： Codex （或者 Claude Code 等编程 agent ） Node.js （ 18 及以上版本） Python 3 （用于音频处理与辅助脚本，需安装仓库 requirements.txt 中的依赖） FFmpeg / FFprobe （用于视频合成与媒体流校验） Playwright （含 Chromium ） 及视频对应语言的系统字体 2. 部署模型服务（或接入 API ） 官方已在 Hugging Face 开源了 SenseNova 6.8 Code2Video 的全量参数权重（ INT4 与 INT8 量化权重计划在后续发布，具体时间请以官方更新为准） Bash #1. 从 Hugging Face 下载模型权重 huggingface-cli download sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video --local-dir /path/to/SenseNova-6.8-Code2Video # 2. 使用 vLLM 启动 OpenAI 兼容接口（示例采用 4 卡张量并行，开启 512K 上下文） docker run --rm --gpus all --ipc=host -p 8000:8000 \ -e VLLM_ALLOW_LONG_MAX_MODEL_LEN=1 \ -v /path/to/SenseNova-6.8-Code2Video:/model \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /model \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 524288 \ --reasoning-parser qwen3 \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser qwen3_coder 3. 安装官方 code-video Skill 官方的 code-video Skill 包含了完整的制作工作流、验证脚本以及 8 大领域的工艺指南（ Craft Guides ）： crafts/explainer-diagrams.md：教学与科普讲解（数学、科学、历史、流程图、数据可视化） crafts/stylized-looks.md：特定艺术与视觉风格（水墨、像素风、剪纸风、水彩等） crafts/simulations-and-generative.md：粒子系统、物理模拟、细胞自动机、Shader 生成艺术 crafts/character-and-creature-motion.md：人物、动物或生物动作动画 crafts/threejs-scenes-and-cameras.md：3D 场景、产品展示与三维运镜 crafts/motion-graphics-and-promos.md：动态字体排版、UI 动效、Logo 演绎与品牌宣传片() crafts/sound-design-and-narration.md：旁白配音、音乐、音效与环境音设计 crafts/music-and-beat-sync.md：音乐驱动短片与节拍卡点 Bash # 1. 克隆官方 GitHub 仓库 git clone https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video.git # 2. 创建你的视频任务文件夹（注意：Agent 会自动执行 Shell 命令，建议在独立隔离目录中运行） mkdir -p ~/video_tasks/methane_explainer/.claude/skills # 3. 将官方 code-video Skill 完整复制到任务目录的 .claude/skills 下 cp -r SenseNova-6.8-Code2Video/skills/code-video ~/video_tasks/methane_explainer/.claude/skills/code-video 4. 配置 Codex 长程运行参数 因为 Codex 默认通常将未识别的自定义模型按默认上下文（如 128K 或 200K ）处理。为了充分利用 SenseNova 6.8 的 512K 超长上下文并支撑上千轮的长程自检迭代，需要在配置文件（如 ~/.codex/config.json 或 settings.json ）或环境变量中显式声明 512K 上下文、自动压缩与单次最大输出： 环境变量配置： CODEX_MAX_CONTEXT_TOKENS=524288 （显式开启 512K 上下文窗口） CODEX_AUTOCOMPACT_PCT=80 （上下文占用达到 80% 时自动执行历史摘要压缩，防止长程交互爆显存） CODEX_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000 （单次最大输出 64K tokens ，保证单次生成完整代码工程） 三、实战，如何制作一个科普视频 假设我们要制作一条 12 秒的化学科普短片：微观视角拆解“甲烷燃烧（ Methane Combustion ）”的原子重组与质量守恒定律。 整个创作过程分为三个标准阶段： 创意扩写 自动生产 多轮原位精修 阶段一：从一句话出发，先让模型完善你的想法，把你的一句话变成整段的 prompt 做科普视频最忌讳提示词过于简略，不过你可以把 codex 当作工作台，从一个宽泛的想法出发，利用配套 Skill 引导模型与你探讨细节，将其转化为具体的视频 Brief 和视觉概念； 也可以使用官方仓库 prompts/ 目录下的 Enhance Prompt 模板，把一句话想法扩写成详尽的 dense_prompt.md 我们的初始想法（一句话）： 做一个 12 秒的化学科普动画，展示 1 个甲烷分子和 2 个氧气分子燃烧反应生成二氧化碳和水，并体现原子个数守恒。 转化为结构化科普 Brief： Markdown Make a 12-second chemistry explainer video titled "Methane Combustion: Atom by Atom" (1920x1080, 30fps, with procedural sound effects). Core Pedagogical Idea: Show how chemical reactions rearrange atoms without creating or destroying them. Visual Structure & Timeline: 1. [0.0s - 3.0s] Introduce reactants on a dark slate background: one methane molecule (CH4: 1 central Carbon atom in charcoal-grey bonded to 4 Hydrogen atoms in white) and two oxygen molecules (2 O2: double-bonded Oxygen atoms in vibrant red). 2. [3.0s - 7.0s] Activation & Bond Breaking: A subtle thermal pulse triggers the molecules to vibrate. The C-H and O=O bonds smoothly stretch and snap with crisp acoustic clicks, pulling the molecules apart into free-floating individual atoms (1 C, 4 H, 4 O). 3. [7.0s - 10.0s] Atomic Rearrangement: The free atoms smoothly gravitate to new positions and form new bonds—creating one linear carbon dioxide molecule (CO2) and two bent water molecules (2 H2O). 4. [10.0s - 12.0s] Final Equation: Resolve into the balanced chemical equation at the bottom: "CH4 + 2O2 → CO2 + 2H2O". Key Explainer Constraint: Place a clean HUD "Atom Counter" in the top-right corner showing "C: 1 | H: 4 | O: 4". This counter must stay locked at the exact same values (1, 4, 4) across the entire 12 seconds to visually prove conservation of mass. 阶段二：agent 自动化生产第一版视频 准备好详细的 prompt 之后，进入任务目录启动 Codex ，调用 SenseNova 6.8 Code2Video 与 code-video Skill 开始制作： 此时 SenseNova 6.8 Code2Video 会在后台自动完成以下动作： 加载科普专属工艺指南：模型识别到这是一个科学讲解任务且包含音效，自动读取 .codex/skills/code-video/crafts/explainer-diagrams.md 与 crafts/sound-design-and-narration.md 。 编写 SPEC.md：规划 12 秒内每一秒的分子坐标、化学键断裂的缓动函数（ Easing ）、配色色号以及右上角原子计数器的固定布局。 编写代码并生成粗渲染版本：遵循 Skill 中“先尽早跑通全长粗渲染，再逐步打磨细节”的原则，用代码精准画出的 CH4 正四面体投影结构与 CO2 的直线型结构，并用 Python 合成化学键断裂与结合的清脆音效 多轮缩略图自检与修正：模型自动截取各时间节点的分镜图进行视觉审查——比如发现第 8 秒水分子的标签和化学键有轻微重叠，便自动修改坐标偏移量重新渲染，直到确认画面干净、右上角 C: 1 | H: 4 | O: 4 全程清晰无误，最终在 out/final.mp4 输出首版成片 首版成片大概长这样： 阶段三：用自然语言修改成片 首版视频生成出来后，往往只是创作的起点。SenseNova 6.8 Code2Video 最大的优势在于你可以直接用自然语言对现有工程进行多轮修改，而不用推倒重来，哪里错了改哪里，其他内容不变 官方示例中将“暗黑风机场翻页屏”改为“明亮马卡龙色系酒店大堂风”，再追加“飞过的小飞机与行人”一样，我们可以在同一个任务文件夹下使用 --continue 参数，对刚才生成的化学科普视频连提两轮修改需求： 第 1 轮修改：重构视觉风格与音效（暗黑实验室 -> 复古教科书） 提出需求： Keep the molecular coordinates, bond-breaking timing, atom counter logic, and balanced equation unchanged. Restyle the video into a bright vintage science-textbook look: a warm cream paper background with a subtle dot grid, matte pastel spheres for the atoms (terracotta red for Oxygen, navy blue for Carbon, soft mint for Hydrogen) with clean dark-ink outlines, and serif typography for the chemical labels. Swap the harsh clicks for warm wooden marimba notes when bonds form. Edit the existing source in place and overwrite out/final.mp4. 效果： 第 2 轮修改：增补教学组件与物理细节（能量释放波纹 + 阶段进度条） 提出需求： Keep the current textbook style, colors, timing, atom counter, and audio. Add two pedagogical details: 1) At 3.5s when bonds break, show a subtle inward blue ripple around the molecules labeled "Energy In"; at 7.5s when new bonds form, emit an expanding warm amber glow wave labeled "Heat Released (Exothermic)". 2) Add a minimalist step-progress bar along the very bottom edge indicating the three phases (Reactants → Transition → Products) without obscuring the equation. Edit the existing source in place and overwrite out/final.mp4. 效果 编写 Code2Video 精修 Prompt 的 3 个核心技巧 第一句必须“锁死不变项”： 在官方《 Departures 》翻页屏案例中，每次修改开头的句式都是 Keep the messages, timing and flip mechanics... 或 Keep the current design, messages, timing, flip mechanics, and audio 。必须先明确告诉模型哪些动画逻辑已经达标，防止 Agent 在改样式时重新生成时间轴，导致原有逻辑丢失 给时间点打上精确的时间戳： 对于动效增加需求，尽量指明具体的秒数（如 At 3.5s when bonds break...、at 7.5s when new bonds form...）。因为底层代码是基于时间函数 t 进行渲染的，带有具体秒数的指令能让模型精准插值入帧 句尾锁定原地改写指令： 务必带上官方标准结束语：Edit the existing source in place and overwrite out/final.mp4.这行指令会强行约束 Agent 只能在原有代码文件上做增量补丁，避免 Agent 另起炉灶新建一份空白 HTML/JS ，从而实现几分钟内快速重渲染 进阶玩法：没有源码？丢个参考视频直接“扒片二创” 如果你在网上看到一段排版和动效极其惊艳的科普视频或产品演示片，想做成自己科目的科普视频，但手头只有一个成品.mp4 文件、没有任何工程源码怎么办？ 你可以直接利用 SenseNova 6.8 Code2Video 的参考视频重构（ Reference-video reconstruction ）能力： 将参考视频放入项目目录，不需要提供原代码 让模型逐帧分析参考视频的画面布局、转场节奏与组件运动轨迹，从零编写代码将其重构为可编辑的代码工程 在指令中直接要求它替换主题内容 我用了一段库克把苹果的库存周期缩短为 6 天的案例 原片：⬇️ 要求把其中的故事替换成 costco 卖 1.5 美金热狗的故事，效果是：⬇️ 官方开源地址汇总： GitHub 仓库 & Creation Skill： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-6.8-Code2Video Hugging Face 模型权重： https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-6.8-Code2Video
【摘要】拾穗 (Gleaner) 是一个 Firefox 插件：把网页上的图片收集起来，挑选、排好顺序，装订成一页一图、可以直接送进打印机的 A4 PDF；也可以把选中的原图打包下载。 名字取自米勒的《拾穗者》：在收割过的田里，把散落的麦穗一根根拾起来。 让-弗朗索瓦·米勒《拾穗者》，1857 年，巴黎奥赛 阅读全文
我们做了一个叫 RanklyBee 的 SEO 工具（ https://ranklybee.com ），主要给做网站内容和外链的营销团队、小团队用。 想解决的问题：SEO 的内容、外链、数据分析、AI 搜索可见度，平时要分散在好几个工具里，很难看清全貌。 目前能做的事： 按关键词规划内容日历，写 SEO 文章，并发布到 WordPress 、Webflow 、Shopify 等 CMS 找外链机会，用你自己的邮箱发外联邮件并跟进 追踪 ChatGPT 等 AI 助手有没有提到你的品牌，对比竞品被提及的情况 读取 Search Console 数据，找出值得优化的页面 在社区讨论里发现有购买意向的话题，并生成回复草稿供人工审核 提供 MCP 服务，可以在 Claude 等 AI 助手里直接使用 我是这个产品的开发者，欢迎提意见，也欢迎指出哪里不好用。
【摘要】一篇从架构到踩坑的完整记录。文末附绿色包网盘下载地址与开源仓库，全部免费。 缘起 ppt-master(https://github.com/hugohe3/ppt-master) 是 GitHub 上 5.5 万 Star 的开源项目（MIT 协议）：丢给它一份 PDF、Word、网页链接甚至一个 阅读全文
给 Claude Code 点「允许」这件事，一天要切几十次窗口。我把它搬到灵动岛上了。 平时我同时开好几个 AI 编码代理：Claude Code 两三个会话、Cursor 一个窗口。 烦的不是启动它们，是每次要写文件、跑命令，都得停下来等我批准： 切窗口 → 找到那个终端 → 看清楚它想干嘛 → 点允许 → 再切回来 一天几十次，节奏全碎。 所以写了个工具，把这些代理收进屏幕顶部一个灵动岛里： 要权限时，岛上直接出现「允许 / 拒绝」 代理提问时，按 ⌘1 / ⌘2 选 审阅计划，也是在岛上过 点一下，跳回对应的 iTerm2 标签页 顺带能看到谁在跑、谁卡住、谁在等你 原生 Swift，四个代理挂着大概 40MB。面板是非激活窗口，点它不会抢走编辑器的焦点，拖到副屏会自己跟过去。 代理走的是各家自己的 hooks / settings，内置 30 来个：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Trae、Windsurf、Cline…… 有几个我还在逐个验证，README 里列了每个的真实状态。 现在限时免费，领个永久激活码就行，最多 3 台设备。不领码也能先试用 14 天。 https://imagentx.top/products/xisland 先说两个坑，免得你白折腾： 目前是 adhoc 签名，没买苹果开发者证书。第一次打开若提示「已损坏」，在终端跑一下： xattr -cr "/Applications/X Island.app" 只支持 macOS 13 以上。 想听听大家平时的用法：你们是开多个会话并行，还是一个会话干到底？
大家好，分享一下我做的 DuoRhyme： https://duorhyme.com/ 想做的是一个「不用拍摄的双人 Rap 合拍」工具：上传两张单人照，或者一张双人合照，让照片里的两个人出现在同一段说唱视频里。可以用来做朋友之间的整活视频、生日祝福或纪念日小礼物。 目前有两种模式： 1. Custom music：按主题生成新的 Rap 歌曲和双人表演，可以自己写歌词，也可以让 AI 根据人名、故事和场合来写。支持中文、英文等 6 种语言，提供 Trap 、Boom Bap 、Drill 、Pop Rap 等 8 种风格，还能选择场景、声线组合和横竖屏比例。 2. Original motion：把照片里的两个人放进现成的表演模板，沿用模板的音乐、场景和动作，生成 15 秒横屏视频。 首页放了带声音的生成示例，可以先看看两种模式的效果。自定义歌曲模式可以下载视频和音频；这里的声线是 AI 生成的，不是克隆照片里本人的声音。 当前还在完善阶段：生成采用积分制，价格页已列出套餐，但支付入口暂未开放，新账号初始为 0 积分，所以目前可以先浏览示例和功能设置。价格与积分说明： https://duorhyme.com/pricing 想听听大家的反馈：你更喜欢「自己写歌」还是「套模板整活」？中文 Rap 、双人口型和人物相似度，哪个最影响你对这类工具的兴趣？也欢迎吐槽页面和使用流程，谢谢。
我是 Open Typora 的开发者。10 月在这里分享过这个开源 Markdown 编辑器，最近把 AI 相关的工作流补到了 0.22.0 ，来更新一下进展。 GitHub （源码、使用说明和安装包）： https://github.com/AniChikage/open-typora 这次主要增加了什么 选区改写，逐处审阅。 选中一段文字，说清要求，先看原文和建议的差异；决定保留哪些改动，再应用到文档，也可以一次撤销。 跨文档修改。 明确选择最多 4 份文档，先生成修改计划，再逐文件、逐处审阅。数字、常见日期、链接和代码默认受保护，也可以锁定术语；检测到受保护内容变化时会阻止应用，结果仍需自己核对。 参考文件和目录问答。 改写时用 @文件 补充上下文。目录问答先在本机检索，勾选要发送的片段，再交给模型回答，并核对引用的原文；答案可以带 Markdown 脚注插入文档。 本地版本历史与整批恢复。 AI 修改前保留恢复点，跨文档批次记录可以跨重启保留；如果后续内容已经变了，会阻止整批恢复，避免覆盖新的修改。历史保留有上限，重要文件仍应另外备份。 平时照常写普通 .md 文件，不用把笔记搬进某个云端知识库。即时渲染、源码切换、分屏、表格、HTML/PDF 导出也都在。 两张桌面实拍 写作界面，使用专门准备的公开示例文档： 跨文档修改入口：选中两份公开草稿，并设置数字、链接、代码和术语的保留约束，准备生成修改计划： 模型和平台 AI 是可选功能，需要自己配置 OpenAI 兼容 API 、OpenRouter 、LM Studio 或 Ollama 。选中的文字、要求和相关资料会发给所选模型服务；是否离线、费用和数据保留取决于你的配置和服务商。网页试玩只展示基础编辑，AI 功能请用桌面版。 目前提供 macOS 14+ Apple Silicon 、Windows 10/11 x64 和 Linux x64 安装包，支持中文和英文界面。项目采用 MIT 许可证，独立实现，与 Typora 官方无关联，功能和兼容性还在完善。 如果这个方向对你有用，欢迎试用、在 GitHub 提问题或给个 Star ，也欢迎分享给写 Markdown 的朋友。尤其想听听：你会用跨文档修改统一哪些材料，哪些内容是绝对不能被 AI 改掉的？ 上次的帖子： https://www.v2ex.com/t/1249106 文案由 AI 协助整理；功能信息已按当前 README 、AI 文档和 0.22.0 Release 核对。两张图均为本机 0.22.0 桌面界面，使用公开示例。
关于我们 AIsa 成立于 2025 年（需梯子打开网址： https://aisa.one/zh-cn ） 公司背后汇聚了顶尖的投资阵容，包括阿里巴巴、Tribe Capital 、Draper Associates 、Sumitomo Corporation （住友商事）以及 Saison Capital 等知名机构投资人，是一家专注于 AI 智能体的基础设施的创业公司，为智能体生态提供统一的 API 网关、大模型智能路由、上下文管理、智能体原生支付协议等资源层服务。我们的客户是智能体开发者和智能体本身。我们的愿景是构建”Amazon for AI Agents” - The Everything Store for AI Agents - 让 AI Agents 能够更简单地接入、管理和部署 AI 能力。 团队小伙伴具有 211/985 、海外留学及大厂背景，我们是一家小而精的公司 大模型聚合业务负责人（远程居家办公-全职. 30k-50k ） 我们正在招聘一位 大模型平台运营（模型评测与接入方向）。你将站在模型生态、开发者平台与真实用户需求的交汇处，参与模型从发现、评估、接入到持续运营的完整链路。 这不是单纯的信息整理或接口测试岗位。你需要从模型能力、服务质量、成本、合规与用户体验等维度，判断一项模型服务是否值得引入、如何上线，以及何时应优化、替换或下线。你将与产品、研发、商务、客户及上游模型厂商协作，直接影响 AIsa 平台的模型供给质量和开发者使用体验。 你将负责 模型生态跟踪与选型支持。 持续跟踪国内外闭源和开源模型的发布、版本升级、能力变化、定价及服务策略，建立结构化的模型信息，并为模型引入和平台供给策略提供建议。 模型评测与上线验证。 基于真实用户与业务场景设计测试用例和评测标准，验证模型在推理、代码、工具调用、多轮对话、结构化输出、多语言、长文本及多模态等场景下的实际表现，输出明确的评测结论和上线建议。 模型服务质量管理。 持续关注和验证接入模型的可用性、延迟、吞吐、并发限制、错误率、版本变化及输出质量；识别限流、降级、动态路由、能力漂移等风险，并推动优化、替换或下线决策。 模型 API 接入与交付协同。 与研发团队及上游厂商协作，推进模型 API 适配、参数映射、错误码规范、文档建设、监控告警和上线验收，保障模型服务稳定、清晰地交付给开发者和客户。 成本与计费核验。 维护模型价格、计费规则和成本数据，核验输入／输出 Token 、缓存 Token 、推理 Token 及图片、音视频等计费口径；及时发现异常账单、价格变化和计费偏差。 问题响应与闭环。 支持处理模型调用异常，根据请求参数、日志、错误码及调用链复现问题，判断问题来自用户调用、平台能力还是上游模型服务，并协同相关方推动解决。你也将参与影响客户使用的重大故障响应与升级处理。 知识沉淀与产品表达。 将模型能力边界、适用场景、使用方式和已知限制，沉淀为模型公告、API 文档、测试报告及销售支持材料，帮助开发者和内部团队正确理解与使用模型服务。 我们希望你具备 1 具备 1 年及以上大模型、AI 平台、云 API 、开发者平台或相关技术产品运营经验。具备模型 API 接入、模型评测、开发者支持或模型供应商协作经验者优先。 2 熟悉大模型产品与技术生态，了解国内外主流模型厂商、开源模型及常见应用形态；能够主动跟踪模型版本、能力、定价和服务策略的变化，并形成清晰的分析与归纳。 3 有模型或 API 的实际测试经验，能够使用 Python 、Shell 、Postman 、curl 等工具完成接口验证和问题排查；理解 HTTP 、SSE 、鉴权、限流、超时、重试和并发等基本机制。 4 熟悉主流大模型 API 的常见使用方式，包括 OpenAI-compatible API 、流式输出、Tool ／ Function Calling 、JSON Schema 、上下文管理、Embedding 、Rerank 及多模态接口等。 5 具备独立判断能力，能够结合真实测试结果而非仅依赖厂商宣传或公开 Benchmark ，对模型能力、稳定性、成本和适用场景形成清晰结论。 6 具备良好的跨团队协作和书面表达能力，能够清晰输出测试结论、问题说明、接入文档及客户支持材料；能够阅读英文技术文档，并跟进海外模型厂商的产品和技术更新。 7 工作细致、责任心强，对模型真实性、服务稳定性、成本准确性及上线质量保持敏感；在信息不完整或结论存疑时，愿意主动验证并推动问题闭环。 如有以下经历，会是加分项 • 曾负责模型选型、模型评测、模型 API 接入、模型供应商管理或 AI 平台运营； • 熟悉 OpenRouter 、AWS Bedrock 、Google Vertex AI 、Azure AI Foundry 、阿里云百炼、火山方舟等模型聚合或 MaaS 平台； • 了解 LLM Gateway 、模型路由、Fallback 、负载均衡或统一计费等机制； • 具备企业客户技术支持、解决方案架构或 AI 平台产品经验； • 有模型质量监控、自动化评测、评测集建设或线上模型运营经验； • 有轮值支持（ On-call ）或线上故障响应经验。 如果你对 AI Agent 的充满兴趣，我们期待与你交流（联系方式 yumi91016@163.com ）
长辈五十多岁，据他说最近几年盯着电脑屏幕比较多，前几年开始老花了，然后网上买了老花镜戴了几年，看远处的东西一直挺清楚的。 但是他说最近几个月看远处的也比较模糊了，所以想去验个光，我提了一下去医院先检查一下，但他本人还是想先去眼镜店看看。 由于我本人没有配过眼镜，所以不太了解，想请教一下各位有什么需要注意的地方吗，目前打算是带他去本地开了十几年，口碑还不错的眼镜店先看看。 一直听说配眼镜坑挺多的，问了 AI 也给了一堆建议，但还是没有太明确的概念。
看了一下 DSH 的插件其实挺丰富的 2 万多个，但是没有一个特别直观的界面能够让我比较方便的看到，所以我就做了一个插件，然后大家可以有兴趣试一下。 github 传送门： https://github.com/HiddenPuppy/dsh-plugin-discovery 把链接发给你的 DSH 即可安装这个插件。安装之后左侧插件栏会有一个插件发现的选项。 有什么问题欢迎大家 comment
大家好，来分享一下我做的网站 Babydoll Dance AI： https://babydolldance.org/ 这是一个把照片做成 Babydoll 舞蹈短视频的在线工具：选一个内置舞蹈模板，再上传人物或猫狗的照片，就能生成对应的跳舞视频，不需要安装软件或自己剪辑。 目前支持： - 人物、宠物照片； - 单人、双人和多人舞蹈模板； - 多人模板可以选择替换其中一个或多个位置，未选中的舞者和原视频背景保留； - 下载带参考片段音频的竖屏 MP4 。 首页放了生成示例，可以先看看效果。生成通常需要几分钟，目前按次数付费，不是订阅制，每次生成消耗 1 个积分，同一条视频替换多个舞者也是 1 个积分。套餐和价格在这里： https://babydolldance.org/pricing 也提前说明一下：目前生成请求的分辨率是 480p ，AI 结果会受照片和模板影响，不保证与原照片完全一致。请使用自己有权使用的照片，分享视频时也要留意音乐和素材的使用权限。 想听听大家的意见：人物和宠物哪种玩法更有意思？模板选择、照片上传和效果展示有没有让人困惑的地方？也欢迎直接吐槽价格和生成效果，谢谢。
放了个链接，检查过正常用没什么问题，但是被 b 站律师钓鱼取证，也不联系，直接起诉。 网上搜索说这个律所主要代理 b 站，专门针对小商户大批量起诉。 了解发现现在很多行业很多这种专门批量碰瓷起诉的律师，叫版权蟑螂，不是为保护版权，就是为了通过这种方式赚钱，大家要注意！
国内用户代充 ChatGPT Plus，有哪些比较省心的方式？ 最近看到 V2EX 上不少人在讨论 ChatGPT Plus 和 Pro 的订阅问题 现在 ChatGPT 的使用场景确实越来越多了，平时写代码、调试程序、整理资料，甚至用 Codex 辅助开发，免费版的额度有时候确实不太够用。 但国内用户订阅时，经常会遇到一个问题：官方支付方式不太方便。 目前大致有几种方式： 1. 官方渠道 如果自己有符合要求的支付方式，肯定优先考虑官方订阅。价格透明，账号和订阅关系也比较直接。 2. 自己解决海外支付方式 这种方式需要自己研究支付环境，有一定折腾成本，而且不同地区的规则可能不一样。 3. 第三方订阅服务 这是很多国内用户会考虑的方式。不过第三方平台质量参差不齐，选择的时候还是要注意几个细节： 是否需要提供账号密码、邮箱验证码。 订单是否有明确的处理进度。 订阅失败是否有明确的退款规则。 是否有正常的客服和售后渠道。 尤其是账号安全和售后问题，不要单纯因为价格便宜就下单。付款之前最好把交付方式和退款规则了解清楚。 另外补充一个自己接触过的相关平台：小羊 Plus（xiaoyangplus.com）。 它主要提供 ChatGPT Plus、Pro 等 AI 订阅服务，支持通过 ChatGPT Account ID 处理订单，不需要向平台提供账号密码和验证码。另外还提供订阅失败全额退款政策，也支持正规公司发票。 大家可以自行了解和判断。 最后还是那句话：能走官方渠道就优先走官方渠道。如果选择第三方，尽量找交易流程透明、售后规则明确的平台，别为了省一点钱给自己的账号带来不必要的麻烦。 参考来源： https://www.producthunt.com/products/plus-chatgpt-plus-pro?launch=plus-chatgpt-plus-pro 。
版本有点儿老了，点开提示更新，然后升级了最新版本，结果迟迟不见窗口。 看了一下任务管理器，里面有腾讯会议进程，但是只有不到 2 MB 内存占用。Windows 事件查看器中也找到不到任何程序崩溃的日志。
【摘要】【轻量化复刻大模型 / KIMI K3】KDA（Kimi Delta Attention）：并行 目录【轻量化复刻大模型 / KIMI K3】KDA（Kimi Delta Attention）：并行0x00 概要0x04 子知识点深度分析4.7 ShortConv、SiLU 与 L2 归一化（无位置 阅读全文
目前是想把手机的锂电池去掉，同时手机 USBC 充电口要接电脑通过 adb 控制手机，找了一些网上的一些资料，有两个方案，麻烦电子方面大佬帮忙看看： 1. 电池拆下来保护板，在保护板上接上电容，电容相当于一个假的小电池。通过 c 口供电和与电脑通信。 这个方案可行吗？ 电容推荐多少 V 与 F ， 型号有推荐的吗？ 2. 5V2.5A 充电器 -> mini360 降压 -> 电池保护板 -> 手机 。但电脑同时想 c 口接电脑通信， 无线 adb 不稳定。 这里主要担心 c 口供电与 改的 充电器同时供电，担心 c 口的供电反充到充电器，怕电池保护板出问题，请大佬帮忙看看这个有什么风险吗？ mini360 调的输出电压多少合适，比如如果调到电压比较高，显示电量 100%,是不是就不会触发 c 口的充电到电池保护板了？
最近在折腾一个 Sobosuba 网页改版，先放上来请大家试试： https://sobosuba.app/ 这是个人改版体验站，与 Steam 原作官方无关联。参考的网页版本是 https://sobosuba.org/ ，这次主要做了页面、表情、操作适配和成绩系统的改动。 玩法有点像 2048 的数字合成加上软体物理：拖住上方的小球，选择方向和力度，松手发射。相同数字碰到一起会合并，小球会被挤扁、弹开，得给下一次发射留空间。 目前加了这些东西： 不同数字的小球有不同表情，保留数字方便判断。 手机竖屏可玩，不用下载或注册。拖小球瞄准，在盘面空白处上下滑动可以滚动网页。 当前分数和本机最高分放在游戏上方。 每日最高分榜：取当天已结束对局的最高分，每天北京时间 8 点重新开榜。目前还是基础校验的测试版。 英文、日文、巴西葡语、意大利语四个版本，共享每日榜。 站点部署在 Cloudflare Pages ，排行榜用 Worker + D1 ，页面正文做了静态生成。开发时比较费工夫的两个地方，是小球被挤压后轮廓出现缺口，以及手机拖拽游戏和网页滚动之间的冲突，最近刚做了一轮修正。 游戏免费，页面接了广告，提前说明一下。 想请大家帮忙看看发射手感、手机上的滚动是否顺畅，以及玩起来有没有明显卡顿或奇怪的碰撞。如果遇到问题，带一下手机型号和浏览器就很有帮助，也欢迎贴个分数。
网站链接： https://sidrune.ai/register?source=v2ex&campaign=v2ex-20261103&promo=V2EX20261103 本站最新于上周六上线了 0.1 倍率（相较官方 API 约 98.5% off ）的 GPT 福利组，选择 GPT-限时福利即可创建 API Key ；支持 GPT-6.1 Sol 、GPT-6 Astra ，不降智。 该分组能存活多久不确定，且蹬且珍惜～ 此外经常有新朋友问我们站内那么多 Claude 分组怎么选择，我们做了个一图看清： 本帖 V 站用户福利： 本帖留言并提供本人站内 UID ，即送 3U 。分享实际使用体验再加 3U ，速度、效果、接入问题都可以，简短或负面同样有效，不要求好评。 如首次留言就带真实体验，直接合计 6U ；先领 3U 后补反馈，只补差额 3U 。 每天凌晨发放当日福利～ Sidrune AI 月 Token 消耗量 3000B+，支持开票/对公转账；代理/大客户返佣最高 13.5%，蒸馏单独报价，欢迎咨询～ 官网： https://sidrune.ai/register?source=v2ex&campaign=v2ex-20261103&promo=V2EX20261103 社区： https://qm.qq.com/q/9OETIAyt44
目前手里有一台 Mac mini m4 、一台 Macbook air m3 、一台 MacBook pro m1 。Mac mini 家里常驻，上网、看剧、日常事务，air 出门带，pro 是做开发用。 最近想汰换一波，感觉家里一台，出门能带一台就够了。老哥们都是怎么搭配的？ 出门还是不太想背太重的，感觉还是需要一台 air ，不知道怎么组合合适了🤷♂️
【摘要】MIGraphX CSharp API 0.0.2 已发布，为 .NET 开发者提供 AMD GPU 上的 ONNX 模型推理能力。支持 YOLOv26、PaddleOCR、PP-Structure 与 CLIP 四类场景，实现模型解析、动态输入、GPU 编译与张量管理。通过类型化接口与 IDisp... 阅读全文
RT ，本来还想加上 freepbx 整个部署在公司，把座机老电话换了，96110 就来电话了，问我是不是跟一个座机有多次电话沟通，我下意识否认，想问下部署语音网关是否有合规性要求呢？
“技术创新”这个题太大了，直接写很容易空。同事之前做过一段 Moli + Codex 读取 Quora 的使用记录，我把这段演示和整理出的材料看了一遍：从“Technological Innovation”话题里取回的 10 条回答中，一个水龙头垫片让我找到了想往下写的方向。下面分享的是同事已有的使用记录，以及我从中想到的选题，不是我新做的一次实测。 演示用的是 Codex + Moli：同事给链接和要求，Codex 安排步骤，调用 Moli 去网页里取内容，再把资料整理出来。Moli 是一款给 AI 用的开源浏览器，可以在本地运行。我对这套流程感兴趣，是因为它把“读网页、取材料”这段工作也交给了 Agent，不用先手动复制一堆内容，再让 AI 总结。 Moli 官方产品图｜面向 AI Agent 的开源浏览器。来源：lexmount/moli 官方仓库。 一、贴一个链接，让 Moli 把网页读回来 读网页这一步，同事用的是 Moli Web Fetch Skill。它是一套给 Codex 的操作说明，告诉它怎么调用 Moli 读取页面、等待内容加载、检查结果。演示里已经装好 Moli 和这个 Skill，同事在 Codex 里选中 Moli Web Fetch，贴上话题链接，只加了一句“View all content”（查看全部内容），没复制回答原文，也没预设表格。 原始输入中的链接和要求是： https://www.quora.com/topic/Technological-Innovation View all content 输入局部｜选中 Moli Web Fetch，贴上链接，再加一句“查看全部内容”。对应视频 6.2 秒。 我看中的是，Moli 能运行网页里的 JavaScript，等内容加载后再读取，并输出 Markdown 或 JSON。 有些内容要等网页加载后才出现，光拿到最初的页面还不够。这些读取步骤可以交给 Codex 调用 Moli 来做，结果还能接着用于整理。Moli 也能处理链接、表单和页面状态，需要查看画面时再生成布局和截图；这次主要用来读资料。 Moli 中文官网能力图，2026 年 11 月 3 日截取。本例用到内容读取和网络响应检查，表单、截图能力未逐项演示。 第一轮就卡住了。Codex 让 Moli 把页面转成 Markdown，命令正常结束，结果却只有话题标题和“Something went wrong”，没有回答内容。录屏里用的是 Moli 1.1.4。 二、第一轮没读到回答，还能接着往下查 Codex 接着调用 Moli，检查 Quora 加载话题时收到了什么数据。Moli 除了读页面文字，还能记录网页请求、等待指定响应，再把响应内容取出来。 换句话说，页面正文没读全，还可以看看网页已经收到的数据。演示中没有让操作者自己打开开发者工具翻请求，Codex 就接着往下查了。 命令局部｜上面读页面正文，下面检查网页响应。两次都由 Codex 调用 Moli 执行；取自视频 42.1 秒的任务回顾。 换成这条读取路径后，Moli 取回了 10 张回答卡，Codex 终于有了可以整理的材料。这只是第一批，返回数据里的 hasNextPage 为真，后面还有下一页。不过，用来初步挑写作方向，这份记录已经给了我一些线索。 查看 Quora 使用记录 73.5 秒无声录屏，取自 2026 年 9 月 14 日的同一任务演示，展示贴链接到整理清单的过程。原片已加速，片长不代表任务耗时。 三、一个水龙头垫片，让选题具体了 Codex 把 Moli 取回的内容整理成了清单，问题、作者、摘要和来源放在一起。我先扫了一遍，再停在第 3 条：为什么 3D 打印没有像早年想象的那样普及到每个家庭？有这份清单，我能先挑想读的，再顺着来源回看细节。 清单里的互动数是当时的快照，我会拿它当参考，挑材料还是看回答本身。 清单前半｜第 3 条是“What happened to 3D printing?”，作者 James Martin。对应视频 49.8 秒。 放大看第 3 条摘要｜模型设计、材料、价格和量产成本，都是回答里提到的限制。下文的生活例子来自返回正文。 让我想继续写的，是同事整理材料时提到的生活细节。按这份材料，James Martin 说，商店关门了，他就自己打印了一个水龙头垫片；他也用别人上传的模型做过咖啡机配件。不过，碰到便宜的量产件，他还是觉得直接买更划算。设备变好操作了，三维模型怎么来仍是个门槛。这些是材料中转述的回答者自述，我还没有回到原回答逐项核实。 读到这里，我想写的问题就小了下来：3D 打印什么时候能替普通人解决眼前的麻烦？ 临时缺一个买不到的配件，和长期用打印机替代购物，可能是两回事。接下来我会回原回答核对，再找更多使用者的案例，看模型、价格和动手成本到底卡在哪。Moli 带回了这条材料，我才有东西可以顺着想；选题是否成立，还得往下查。 四、拿到清单后，我还会核对什么 第 7 条“100 个人能不能重建现代文明”只有截断预览，后面也还有分页。真要写进文章，我会先补齐选中的回答，核对准备引用的观点和例子。这份清单先帮我找到值得读的东西，引用前该看的原文还是要看。 看完这段记录，我觉得最有用的，是少了在网页和聊天框之间来回搬材料的步骤：Moli 去取，Codex 整理，读者再挑值得往下看的内容。从“技术创新”到“临时缺个配件，要不要自己打印”，有了具体材料，才有了我想写的那个问题。 之后我也想拿产品文档、更新说明试试这套流程。想试的话，可以打开Moli 开源项目查看安装方式，再看这次用到的Moli Web Fetch Skill。装好后，从一个熟悉的网页开始就行 。 本文根据同事提供的既有演示和资料整理，选题分析为我阅读材料后的想法；使用 AI 辅助写作和润色。
看完 https://www.v2ex.com/t/1254053 ，发现 opencode 记忆是会话级的...
个人简介:https://owenpi-alt.github.io 3 月裁员旅游回来, 折腾过 AIGC,量化交易,中转站 都未盈利🤦♂️ 😅 , 有技术需求的求收留 感谢 🙏 除坐班经验外, 也有 4 年远程经验
自己 vibe 了个 caddy 的 web 面板，Web 反向代理和静态站点、TCP/UDP 转发、动态 DNS 、SSL 证书、IP 封禁、日志和配置备份这些功能。支持 Linux 、Docker ，也做了 OpenWrt 安装脚本。有需要的小伙伴可以去看看， 目前都是自己在用 运行概览截图： GitHub：https://github.com/ringer520/viya-proxy README：https://github.com/ringer520/viya-proxy#readme 目前还在持续打磨中，对安装体验和功能取舍有什么建议。欢迎提 issue ，也欢迎直接在这里交流。
重画一张信息图大概两小时，转换大概三十分钟。看起来稳赚，但不是所有图都值得。 值得的：要反复改的汇报页、要复用的框架图、要给同事二次编辑的图。 不值得的：一次性展示、纯装饰、没人会改的图。 还有一个隐形成本：转换后仍要人工检查，尤其是小字、图注、单位。三十分钟里有一半是在验收。 所以我的判断标准很简单：这张图未来会不会被改第二次。会，就转换；不会，就贴图。 你们会怎么算这笔账？ 工具入口在这里： https://image2ppt.asia?utm_source=v2ex （图片、截图、单页 PDF 都能转成可编辑的 PPTX ，成品无水印。） 相关截图（原图 → 成品）：
每天的工作流大概是:push 完代码 → 切走干别的 → 过五分钟想起来的 时候切回浏览器刷一下 Actions 页,确认 CI 绿了没有。 一天重复十几次,烦。 试过 Gitify(Electron,只做通知,失败了你还是得自己开网页找哪红 了)和 ActionBar(付费,仅 mac),都不太是想要的样子,就自己写了 一个—— Glint,今天发 v1.1.0-beta.1,三端全齐,MIT 开源: https://github.com/xinnix/glint ← 求 Star https://xinnix.github.io/glint/ ← 官网(纯静态,无构建) [GIF:托盘变红 → 点开面板 → 失败仓库置顶 → 点「复制错误」] 它解决的就是上面那个循环: 一眼即知 —— 菜单栏一颗圆点聚合所有仓库的最差状态,绿/红 (带失败数)/橙(运行中)/灰(无 CI),鼠标悬停看明细,点托盘 弹面板 失败不开网页 —— 失败仓库置顶,直接下钻到具体的 job ▸ step; 「复制错误」一键拉取日志、截取 ##[error] 前后各十几行上下文进 剪贴板,连 repo@sha 一起带上,直接丢给 AI 或同事 状态变化才通知 —— 轮询 + 内存 diff,失败/转绿才弹,macOS 上 点击通知直达面板 省限额 —— 登录后 5000 req/h,且全部请求走 ETag 条件查询, 没变化(304)不计数;无 token 公共仓库也能用,自动降速到 4 分钟一轮 零配置登录 —— RFC 8628 Device Flow(就是 gh auth login --web 同款),token 只存系统钥匙串,不落盘不进配置文件 开机自启 / 检查更新横幅 / 中英双语,全部内置 下载(v1.1.0-beta.1,全平台安装包): macOS: universal DMG(7MB,Apple Silicon + Intel) Linux: deb / AppImage Windows: NSIS 安装器 / MSI,均 < 5MB https://github.com/xinnix/glint/releases/latest 技术栈: Tauri 2 + Rust(ureq 同步 HTTP + std::thread,没引 tokio),前端纯 HTML/JS/CSS 无任何构建步骤,托盘图标是 Rust 按几何参数程序化生成的 RGBA,没有一张静态图标资源。想二开的话 clone 下来 npm i 只装 @tauri-apps/cli 一个依赖。 如实交代目前的状态(免得大家踩坑): 所有构建未签名: macOS 首启右键 → 打开;Windows 会过 SmartScreen (Developer ID / Authenticode 等有账号后再补) 点击通知唤起面板目前仅 macOS,Win/Linux 上点击只是激活应用 Linux Wayland 下面板没法贴着托盘定位(系统限制),X11 完整 Windows/Linux 端刚打包出来,我自己没有真机长期用过,求有 条件的佬帮忙踩坑: https://github.com/xinnix/glint/issues demo 仓库建了一个 https://github.com/xinnix/glint-demo (push 一 个 FAIL 标记文件就红,删掉就绿),不想拿自己仓库做实验的可以用 它看通知效果。
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给女朋友做了一个最易用且专业的 AI 长文写作 Agent：Prose 大家好，我在做 Prose https://prose-ai.cn，一个写论文、报告、书稿、小说等的桌面 AI 写作工具。 起因特别简单。女朋友要写论文，找我帮忙！作为程序员的我哪懂？于是我帮女朋友安装了我常用的 Cursor （那个时候还没有 WorkBuddy/Codex ），让她这个 IT 小白试一下。没想到，一发不可收拾，她写了一篇后就再也离不开了，说什么都不愿意自己再手动写了。我只能持续订阅 Cursor 给她用。 但是 Cursor 主要还是程序员用的多，对于小白来说还是有一定学习门槛，以及里面有不少概念比如模型选择、上下文压缩、skill 等等，小白根本不懂也不想懂。 因此，我决定做一个适合小白的专业写作的 Agent：Prose。 四条设计原则 AI 是编辑，不是代笔。 它只改稿子，改哪儿都得你点头。它可以追着你问、挑毛病，但观点得是你自己的。 能核对的才算数。 改动要看得到 diff ，文献要能点开原文。 交付物是文件。 最后要交的是 Word 、是 PPTX ，那就直接给能交的文件。 别让人搬家。 工具该接进你现在的流程里，而不是让你迁到它那套里去。 下面五个功能都是从这四条推出来的。 1. 改稿：像 Cursor 那样给 diff 痛点：让 AI 润色一段，它会把整段重写。读着顺了，可删了哪句、引用标号还在不在，得你自己去比。 现状：ChatGPT 、Claude 网页版给你一段新文字，比对靠肉眼。文档里内置的 AI 大多是整块替换选区，很少能一处一处地审。 我们的做法：让 AI 直接在编辑器里改文件，每处改动单独标出来，你逐条接受或拒绝，接受错了还能回滚。它动手前会先定位到相关章节，只改该改的那几句，不会为了换一个词把整章重写一遍。 2. 文献：让 AI 去谷歌学术/知网查，而不是凭记忆编 痛点：模型给你列一堆参考文献，作者、期刊、年份看着都挺像回事，拿去库里一搜，根本没有这篇。 现状：Perplexity 这类工具会给来源，但以网页为主，中文核心期刊覆盖弱。通用聊天 AI 基本靠记忆生成。 我们的做法：接了谷歌学术，还能在内置浏览器里直接操作知网，自动写检索式（按被引量、核心期刊、年份筛），翻页，下全文，最后把 GB/T 7714 格式的引文取回来。写进正文时自动打上 [1] 上标，文末参考文献表也一并生成。 3. Zotero 和 Obsidian：直接接你原来的库 痛点：做研究的人，文献在 Zotero 里攒了好几年，笔记都在 Obsidian 里。新工具一上来就要你导入、迁移、换一套管理方式，基本等于劝退。 现状：多数 AI 写作工具都自带一个文档库，要你把资料上传进去。想跟 Zotero 、Obsidian 打通，通常只能导出再导入，或者自己找第三方插件。 我们的做法：直接连你本地的 Zotero 库。AI 能检索条目、读 PDF 全文和你做的高亮批注，再按格式生成引文；新搜到的文献，你点头了才存回 Zotero 。关联 Obsidian 仓库以后，AI 能直接读写里面的笔记，改动一样走 diff ，逐条确认。文献库和笔记库都还是你原来那个，Prose 只是多了个能读写它们的入口。 4. 输出：直接就是能交的 Word 和 PPTX 痛点：AI 写的内容粘进 Word ，格式基本就废了。学校模板要求分节、每章单独页眉、罗马数字和阿拉伯数字页码分开编，调这个能调一晚上。AI 做的 PPT 更离谱，好多是一整页图片，一个字都动不了。 现状：大部分 AI 写作工具把文本或 Markdown 交给你就完事了，导出 Word 、PPT 这最后一步还得自己动手。 我们的做法：导出 Word 的时候，分节、页眉页脚、页码分区、目录、三线表、上标引用这些会自动处理。你也可以把学校的 docx 模板传上来，字体、字号、页边距照着复刻。PPT 导出的是能编辑的 PPTX ，每个文本框都能改。另外还能读你自己的 PPT 模板，按原来的配色和版式生成新页面。 取舍：Word 格式往返是这类工具里最费劲的活，复杂样式和 MathType 公式仍有处理不好的情况，不敢说所有学校模板都能覆盖。 5. 小 P 同学：一次只问一个问题 痛点：对着空白文档，让 AI "写一篇关于 X 的论文"，得到的是一篇四平八稳、换谁来写都一样的东西。 现状：现在大多数工具走的都是一键生成全文这条路。 我们的做法：我们做了个引导助手，让它站在导师或者审稿人的角度上，一次只问一个问题：你的研究问题到底是什么？跟已有工作比，你的差别在哪？这个论据真的撑得住吗？问清楚了才出大纲，再一章一章往下写。做 PPT 、查文献也是这个流程。 这套东西是我们故意做慢的。一键生成全文对专业写作真没什么用：生成出来的东西你交不出去，也不该交。 还在改进的地方 暂时没有网页版，没有多人实时协作； 项目就是本地文件夹，好处是文件在你手里，代价是多设备同步得自己解决； 官网是 https://prose-ai.cn，现在注册会赠送免费积分。 感兴趣的话可以去试试，用着不顺手也欢迎直接来吐槽，谢谢。
【摘要】AScript是一个开源的C#动态脚本解析执行引擎，版本1.8.1新增了字符串模板转化功能。 我们来对比两种字符串模板方案： 方案一 比较常用的字符串模板方案，使用Replace替换变量。 尊敬的 {userName}{userSex} 您好，祝您{userAge}岁生日快乐！ 转化逻辑如下： 1 阅读全文
我运营着好几个站，最烦的不是写稿，是每个站各装一套后台、插件和更新。最后还是自己写了个 CMS：一个后台管所有站，发布即静态，AI 写作在编辑器里，一条命令自托管。 一个后台管所有站，不是一套系统管一个站。运营几个内容站的人最痛的不是写稿，是运维：5 个站就是 5 套后台、5 套插件、5 份更新和备份，改一个全站通用的东西要登 5 次后台点 5 遍。AI-CMS 把站点、栏目、内容、媒体、版式收进同一个后台，带 RBAC 权限和回收站，加新站是点几下的事，不是再装一套系统。版式那层也做到了可管：HTML 模板用 HY_ 标签，带版本管理和资产依赖，还能按全站、栏目、详情三级作用域分别生效，改版不用提心吊胆，也不用为每个站各养一套前台。 发布即静态，改一篇文章不用全站重建。内容发布时生成 Astro 静态站，CDN 直达读者。动态后台只在写稿时用，线上跑的是静态文件：打开快，而且线上根本没有动态后台可供攻击，攻击面小得多。构建粒度可以细到站点、栏目、单篇文章，改一篇文章只重建这一篇，不用全站重来。发布成败和耗时都会进铃铛中心告诉你，运维的人不用猜。 AI 写作在编辑器里，不在另一个标签页。很多 CMS 的 AI 是外挂一个聊天框，写一段、复制一段、粘贴回来再排版，切换成本全在用户身上。AI-CMS 的 AI 助手长在编辑器里：起草、改写、润色直接对正文动手，还有上下文感知的快捷操作，覆盖文章、模板和通用对话；增强工具包括文风清理、润色和图片本地化。Provider 可插拔，OpenAI 兼容接口、Anthropic 、MiniMax 、Ollama 本地模型都能接，API Key 只存在自己的服务器上。对同时写几个站的人来说，省的不是某一次写作，是每天几十次切换。 自托管一条命令，内容和 Key 都不出自己的服务器。Docker Compose + nginx 一条命令起全套，4GB 内存、10GB 磁盘就能跑。不按站点数、不按人头付费，不怕平台改价或关停；你的内容、你的 API Key 都留在自己的服务器上。Apache-2.0 开源，v1.0.0 已发布。这对把内容当资产的人是决定性的：工具可以换，数据和账号体系不能被别人捏着。 仓库地址 https://github.com/holyxing/ai-cms ，Apache-2.0 开源。
让 agent 新建 iOS 项目时，它选库通常凭记忆，有时会选到已经很久没发版的库。我把常用的 iOS 开源库整理成了一份目录，只放数据，不写主观评价。 每个库都列出 star 数、最近一次 Release 、最近一次提交、最低 iOS 版本、Swift tools 版本，由 GitHub Actions 每周自动刷新 首选按固定规则算出：超过两年没发版的、已归档的排除，剩下的按 star 排序。后端、付费、数据分析这类服务商 SDK 不排名 每个分类都附上能做同样事情的 Apple 原生 API 和最低系统版本 几个两年以上没发版的库：Charts （ 28k ★，最后一次发版在 2024-02 ）、Moya （ 15k ★，2022-08 ）、KeychainAccess （ 8.3k ★，2021-03 ）。 另外附带一个 ios-starter skill 。agent 会先问你的需求，再按上面的规则选库，然后用 XcodeGen 、Tuist 、MobileBuildMCP 或 Xcode MCP 四种方式之一建项目，最后编译并在模拟器里启动。这四种方式我都在 Xcode 27.2 上完整跑过。 npx skills add jeffy-w/awesome-ios-for-agents@ios-starter -g -y 目前收录了 55 个分类、91 个库和工具，有中文 README 。觉得漏了哪个库，或者分类不合理，欢迎提 issue 或 PR 。 https://github.com/jeffy-w/awesome-ios-for-agents
Moli 拿了 10 月 25 日的 Product Hunt 日榜第一。比起这个排名，我更关心一个实际问题：给 Agent 用的浏览器，接到 Codex 里以后，能替我做什么？ 下面从使用者的需求看一个查游戏的例子，图片和视频用的是 9 月已有演示，不是上榜后新做的一次实测。 需求很简单：找一款能和朋友一起玩的游戏 比如在《传送门》和《传送门 2》之间挑一款，我会想知道：哪款支持双人合作，多少钱，电脑配置够不够。演示里先让 Codex 调用 Moli 打开 Steam，然后给它这个要求： 在 Steam 搜索 Portal，比较 Portal 和 Portal 2 的价格、合作模式和系统要求，然后推荐一款适合与朋友一起玩的游戏。附上商品链接。 原始英文输入，中文转述在上面。对应视频 6—16 秒：只给候选和比较条件，没有把两款商品页全文贴给它。 这里分工很清楚：Codex 安排步骤、整理比较和推荐；Moli 去网页里输入搜索词、打开商品页、读取内容。Moli 是可独立在本地运行的开源浏览器，这套用法里，它作为 Codex 的浏览器工具被调用。 下面这段能看到搜索、打开两款商品页，再回到 Codex 出结果的过程。 观看 Steam 操作过程（51.1 秒，无声） 0—16 秒发指令，17—35 秒搜索并查看商品页，35—51 秒看结果。取自 9 月录屏，等待已压缩；网页视角是同一任务的另次录制，片中已标注。视频时长不是任务耗时。 最后拿到了什么 Codex 推荐的是《传送门 2》：一代是单人游戏，二代有独立的双人合作战役，支持在线或本地分屏合作。 结果里还有价格、合作方式、最低配置和商品链接。录屏中两款都是 US$9.99，这是当时的显示价格，买之前要看当前商店。 对应视频 35—51 秒。比较和推荐由 Codex 完成；截图中的“58s”也不作为完整任务耗时。 对我来说，这里的方便之处是：不用先自己找好两个商品页、复制资料，再交给 AI 比较。从搜索、进详情到取回内容，都能放进同一个任务。最后按我关心的条件看表格就行。 不过，这份结果还不能直接当购买结论。一代的存储一栏写着“页面未注明”，需要回查；录屏没逐项展示全部配置的读取，也没把要求和我的电脑配置做匹配。任务到推荐就结束了，没有购买、安装或游玩。 我还想用它查什么 比起挑游戏，我更想继续试试比较产品参数、整理几个活动的时间和报名条件。都是先给候选和条件，再让 Agent 去网页里找，回来按同一个标准整理。这些场景还没在这份素材里验证。 翻项目文档时，我注意到两点：Moli 能运行网页里的 JavaScript，读取动态加载后的内容；也能把内容转成 Markdown，把按钮、链接整理成带名称和类型的页面结构。这样 Agent 拿到的不光是资料，还有继续操作页面需要的信息。 它强调的“轻量”也有具体做法：读网页结构和文字时可以跳过布局、绘制，需要截图或坐标操作时再做相应计算。这段 Steam 演示没测内存和速度，所以这里不做性能比较。已有 Playwright 或 Puppeteer 流程可以通过 CDP 接入，但只支持部分接口，需要拿自己的页面验证。 只查两款游戏，手动打开网页也不麻烦。如果现有 Agent 已经能稳定完成这些步骤，也没必要只为这个例子换工具。我更想看它接下来能否做好连续查几页、按条件整理资料的任务。 想试的话，Moli 开源项目（GitHub）里有安装和接入说明。想了解云端托管，可以看 Lexmount 云浏览器；本地运行 Moli 不需要先开通云服务。 你们让 Agent 做这类网页比较任务时，最容易卡在哪一步：打开目标页、读到完整信息，还是最后把结果比对准确？
I wrote a technical blog post about my experimentation a few months ago. I've just adapted the content to youtube, so you can choose the format you enjoy the most: https://laurent.le-brun.eu/blog/making-a-game-on-a-custom-bytecode-vm-in-7-days-and-3kb Things mentioned: - how to make an executable smaller than 10kB - other size-coding tricks - building a small compiler + bytecode interpreter (the project was done last year, but sometimes it takes time to prepare the making-of content) submitted by /u/laurentlb [link] [comments]
VR 设备借给朋友了，突然很想看 VR ，于是让 Cursor 快速撸了一个 VR 播放器。 和其他 VR 播放器的区别是加了个摄像头识别头部动作，方便手在二弟上时通过头部轻微转动 VR 的视角。 https://apps.apple.com/cn/app/track-sight-vr-player/id6824388010?mt=12 Track Sight VR Player 促销码： JH9PEPTP4YLY 4J9YKKHHHE6T TLNPWKWR9N3M HMH734PN3M74 J6RXEL3XJMN7 F9Y99NNTARRJ PH99L973MATL RT6F3PY7JRYW EXXX37NE6HJL YM7EMXKN9WX4
AI 来临之后，大干快上。很多需求不走正规的发布流程到生产环境服务器，直接把内部系统 web 接口包装成 cli ，然后让 ai agent 调用各个 cli ，在非开发人员或者开发人员电脑上或者办公网环境机器的实现业务流程 我总感觉这样是不正规的，但是在目前环境下，你们认为呢
关于 我的 APP 叫做 MakePaper，半年多前我在小红书建了一个话题 #MakePaper ，然后日更 APP 制作出来的壁纸，至此已经收获了 1800 多个群友和 100w 浏览量。 MakePaper 最初就是在 V 站发布分享的，庆祝一个小里程碑并回馈 V 友，送 Lifetime 会员兑换码，AppStore 和 GooglePlay 可用。避免在帖子中直接发码会被脚本一扫而空，这次你留邮箱，我来私发，保证可用。 贴一些图 100W 浏览啦 最近上线的关于贴纸的功能 最近上线的一些背景样式
【摘要】我最近在炒股上遭遇的打击，怎么突然有种苦难孕育文学的感觉呢，我昨天已经清仓了，原因不在于我不想赚钱了，也不在于执行什么止损策略，而是我突然发觉我在这将近大半年时间里的经历，竟然巧妙地和我的人生经历共振了，让我产生了一种三观上的危机。 阅读全文
【摘要】收发的每一个字节都要 CPU 亲自经手，主循环里还剩下多少时间干别的？把这件杂活交出去之后，接收靠什么切块，不定长这件事又归谁管？ 阅读全文
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【摘要】一、UI线程 指LabVIEW用户界面执行系统(User Interface Execution System)的唯一线程。负责处理前面板控件的绘制、刷新、用户交互事件(鼠标、键盘)、系统消息循环以及所有与前面板直接相关的操作。该线程阻塞将导致界面无响应。 UI线程(即VI属性中首选执行系统设置为用 阅读全文
【摘要】本文拆解83%到95%的原理：深度学习让模型自己看波形。浅层CNN准确率约83%，内圈与滚动体分不清；残差网络引入"捷径"F(x)+x，让网络加深而不退化、解决梯度消失，同数据同评估下准确率提到95%+，是论文最有含金量的一篇。 阅读全文
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【摘要】面试中被笑“Token 放 Redis”不必慌，关键在于厘清场景与取舍。核心是：不争对错，先对齐概念——区分“令牌本身”与“会话状态”的存储逻辑。主动说明业务需求：支持秒级踢人、多端管控、权限实时变更等强会话管理场景，纯 JWT 难以满足。承认代价：依赖 Redis、需集群与降级设计。强调权衡：在“... 阅读全文
【摘要】训练 Tool-Use Agent 需要大量包含工具调用和状态变化的交互数据，但这类轨迹在互联网语料中并不常见，因此近年的一个主要方向是用 LLM 合成训练数据。 当数据规模继续扩大，问题也从“生成多少”进入“预算怎么分”：增加应用和 API，在已有工具集上生成更多任务，还是让同一道任务对应更多初始 阅读全文
【摘要】DeepSeek Super-agent 不是新模型，而是把 Router 和 Worker 拆成两层的调度架构。讲清它解决什么、怎么转、哪里还用不上 阅读全文
【摘要】内容部分引用 oi-wiki 哈希表 引入 哈希表又称散列表，一种以「key-value」形式存储数据的数据结构．所谓以「key-value」形式存储数据，是指任意的键值 key 都唯一对应到内存中的某个位置．只需要输入查找的键值，就可以快速地找到其对应的 value．可以把哈希表理解为一种高级的数 阅读全文
【摘要】周六在上海的 AI Maker Summit 大会上，分享了一下我们在 Harness Coding 上的一些实践。 这次也把分享时使用的 PPT，以及我演讲前准备的完整口播稿，一起放到公众号上。 这里先多聊两句。 我个人做 PPT 的习惯，一般是先把整场 PPT 梳理出来，然后再针对每一页，单独写 阅读全文
【摘要】在研究 Kafka、Elasticsearch 和 MySQL 的可靠性机制时，有一个问题很容易被忽略： 一条数据写入成功，到底意味着什么？ 比如，Kafka 返回了发送成功，ES 返回了写入成功，MySQL 的事务也提交成功了。这些系统都告诉我们操作已经完成，但它们对数据可靠性的保证并不完全相同。 阅读全文
【摘要】常见的 .NET 微信 SDK 采用静态门面 + 进程级凭据字典 + Newtonsoft.Json 反射序列化。这套结构在单体应用里够用，但有三处硬约束：静态方法没有 DI 注入点，无法替换实现，也无法在测试中打桩；全局凭据字典没有租户维度，一个进程服务多个企业时，令牌刷新与失效会互相影响；反射序 阅读全文
… A bug in kill was so surprising that, once I'd found it, I couldn't stop there. I needed to know how this bug came to be, and what had led the programmers so badly astray. When I eventually found the root cause, there was an even bigger surprise. It had led to not just one bug, but a whole series of kill bugs that shipped in Ubuntu 14, 16, 18, 22 and 24 LTS. This post documents a decade of kill bugs, then makes some recommendations. … Via https://lobste.rs/s/wgoato/decade_kill_bugs submitted by /u/grahamperrin [link] [comments]
【摘要】上一篇，我用调用链拆开了一次 RAG 问答的耗时，看清时间花在 Embedding、Milvus 检索还是模型生成。这次把视线往前移一步：回答要用的资料，得先成功进入知识库。PDF 如果卡在导入阶段，单看问答接口，还解释不了它为什么没有被检索到。 我的项目基于 Spring AI Alibaba，P 阅读全文
【摘要】聊 Redis 的性能，绕不开那句被说烂的话："快是因为数据放内存里。" 这话不算错，但太偷懒了。同样把数据放内存的数据库不少，跑到每秒十万级 QPS 的没几个 —— 单节点 Redis 在一台普通服务器上，读能到 10 万 +，写能到 8 万 +，比 MySQL 快一到两个数量级。光靠内存解释不了 阅读全文
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Enemy Management Hey folks! Here’s how enemies get scheduled, move around, and make their dramatic exit, with a few real snippets from the game code. Scheduling waves Enemy spawns are stored as enemy-type and time pairs. For example, the gameplay setup queues a small ribbon wave: queueEnemyWave(entityType.ENEMY_RIBBON, 100, 110, 120, 130, 140); The helper adds each scheduled appearance to the spawn table: private void queueEnemyWave(entityType type, int... spawnTimes) { for (int spawnTime : spawnTimes) { game.addEnemySpawn(spawnTime, type); } } The game clock uses frame-based units. When a spawn is due, the spawner waits if enemies are still active, so one wave does not immediately stack on top of another: if (!enemyList.isEmpty()) { return; } At the selected spawn time, the player’s level scales how many enemies are generated: int spawnMultiplier = playerLevel + 1 < 1 ? 1 : playerLevel + 1; Obstacle blocks have their own formation logic, including randomized group sizes and colors. The boss is a special case, appearing from a separate stage-timer trigger. Different movement, shared update loop Enemies share core entity data such as position, speed, health, and animation, but their type selects their behavior. A ribbon enemy, for example, gets its position from a small movement helper: public static Position calculateEnemyPosition(float x, float speed, float worldHeight) { float nextX = x - .3f * speed; float nextY = 30 * MathUtils.sin(.1f * nextX) + worldHeight / 2f; return new Position(nextX, nextY); } The enemy update loop calls that helper for ribbon enemies, while trackers, shooters, and obstacles take different paths. Trackers pursue the player, and several enemy types fire on a timer. For example, a tracker aims its shot at the player: case entityType.ENEMY_TRACKER: game.getEnemyBulletList().add(game.bulletFactory( entityType.ENEMY_BULLET, e.x, e.y, angleToPlayer(e, player) )); break; Hits, defeats, and cleanup When a player bullet overlaps an enemy, the game checks that the enemy is fully on-screen and past its brief hit cooldown before applying damage: if (e.collisionRectangle.overlaps(f.collisionRectangle) && e.scale >= 1f && e.invincibilityTimer >= 5f) { e.invincibilityTimer = 0; e.health -= f.damage; releaseFromList(playerBulletList, j); entityEnemyDeathCheck( game.getPowerUPRedList(), game.getPowerUPBlueList(), game.getPowerUPGreenList(), game.getEnemyList(), game.getExplosionsList(), e, false ); } The death handler handles the feedback: an explosion, score and kill-count updates, and, depending on the enemy, coin or power-up drops. Defeated entities are queued for removal and cleaned up after the active update work, helping keep the entity lists safe to process.Enemy Management Hey folks! Here’s how enemies get scheduled, move around, and make their dramatic exit, with a few real snippets from the game code. Scheduling waves Enemy spawns are stored as enemy-type and time pairs. For example, the gameplay setup queues a small ribbon wave: queueEnemyWave(entityType.ENEMY_RIBBON, 100, 110, 120, 130, 140); The helper adds each scheduled appearance to the spawn table: private void queueEnemyWave(entityType type, int... spawnTimes) { for (int spawnTime : spawnTimes) { game.addEnemySpawn(spawnTime, type); } } The game clock uses frame-based units. When a spawn is due, the spawner waits if enemies are still active, so one wave does not immediately stack on top of another: if (!enemyList.isEmpty()) { return; } At the selected spawn time, the player’s level scales how many enemies are generated: int spawnMultiplier = playerLevel + 1 < 1 ? 1 : playerLevel + 1; Obstacle blocks have their own formation logic, including randomized group sizes and colors. The boss is a special case, appearing from a separate stage-timer trigger. Different movement, shared update loop Enemies share core entity data such as position, speed, health, and animation, but their type selects their behavior. A ribbon enemy, for example, gets its position from a small movement helper: public static Position calculateEnemyPosition(float x, float speed, float worldHeight) { float nextX = x - .3f * speed; float nextY = 30 * MathUtils.sin(.1f * nextX) + worldHeight / 2f; return new Position(nextX, nextY); } The enemy update loop calls that helper for ribbon enemies, while trackers, shooters, and obstacles take different paths. Trackers pursue the player, and several enemy types fire on a timer. For example, a tracker aims its shot at the player: case entityType.ENEMY_TRACKER: game.getEnemyBulletList().add(game.bulletFactory( entityType.ENEMY_BULLET, e.x, e.y, angleToPlayer(e, player) )); break; Hits, defeats, and cleanup When a player bullet overlaps an enemy, the game checks that the enemy is fully on-screen and past its brief hit cooldown before applying damage: if (e.collisionRectangle.overlaps(f.collisionRectangle) && e.scale >= 1f && e.invincibilityTimer >= 5f) { e.invincibilityTimer = 0; e.health -= f.damage; releaseFromList(playerBulletList, j); entityEnemyDeathCheck( game.getPowerUPRedList(), game.getPowerUPBlueList(), game.getPowerUPGreenList(), game.getEnemyList(), game.getExplosionsList(), e, false ); } The death handler handles the feedback: an explosion, score and kill-count updates, and, depending on the enemy, coin or power-up drops. Defeated entities are queued for removal and cleaned up after the active update work, helping keep the entity lists safe to process. submitted by /u/OkBlackberry8606 [link] [comments]
submitted by /u/DamienMattei [link] [comments]
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