项目地址： https://github.com/hh696-wq/hhy-vm

5 分钟 Quick Start： https://hhylang.dev/zh/learn/quick-start

为什么又做一门脚本语言

我写系统自动化时，经常重复处理同一种流程：发现文件或 URL 、转换结构化记录、限制并发，最后执行文件、进程或网络操作。

Shell 很适合组合进程，但进入 JSON 、HTTP 、重试和并发后，数据与错误边界容易变得分散； Python 完全可以完成这些工作，不过我想试验一件事：把 Pipeline 、资源限制和副作用计划做成语言与 Runtime 的统一契约，而不是依靠不同库约定。

HHY 的核心表达一直是：

source |> transform |> filter |> action

例如：

path("./logs")
    |> files("**/*.log")
    |> flat_map { file -> read_lines(file.path) }
    |> where { line -> contains(line, "ERROR") }
    |> take(20)
    |> print

它不是自然语言或 AI 包装层，源码有确定的 grammar 、类型规则、执行语义和退出码。

目前实现的东西

• C11 实现的 AST 解释器和标准库；
• 文件、文本、JSON 、CSV 、进程、HTTP 、watch ；
• 惰性、单次消费 Stream ；
• 保持输入顺序的有界并发与取消；
• check、fmt、脱敏 dry-run 和 profiler ；
• macOS arm64 、Linux arm64/x86_64 Release ；
• 基于 UTF-8 JSON Lines 的进程扩展协议。

扩展不是直接加载不稳定的 Native ABI 。Runtime 会验证 manifest 和 SHA-256 ，在最小环境中启动独立进程，再通过 stdin/stdout 完成 handshake 、call 和结构化错误交换。这样有序列化成本，但崩溃、权限和协议边界更明确。

最有挑战的实战：安全静态 Spider

HTML 扩展现在不只是“并发请求一组 URL”。它已经形成一个可以安全递归运行的最小闭环：

• URL 规范化和相对链接解析；
• HTML 链接发现和有界 Frontier ；
• 域名、路径、深度、页面、队列和单页链接限制；
• 入队前请求指纹去重；
• 每次实际连接及重定向目标的私网、回环和 link-local 防护。

基于这些能力，我写了 SiteGraph Auditor：递归盘点文档站、构建规范化链接图，并把结构和内容质量变成稳定退出码。项目自测会启动确定性 fixture ，同时覆盖健康站点、404 、重复链接、越界路径和 SSRF 负向用例。

SiteGraph 项目： https://github.com/hh696-wq/hhy-vm/tree/main/practical-projects/sitegraph-auditor

一键体验

curl -fsSL https://hhylang.dev/install.sh | sh
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
hhy --version

安装器会识别平台、读取最新稳定 Release 、下载对应的 .sha256，校验通过后才切换版本，默认不需要 sudo 。

已知边界

目前还是早期项目：Runtime 是 AST 解释器和 conservative GC ，没有 JIT ； HTTP body 是有界缓冲而不是 streaming body ；不支持 Windows 和 Intel Mac ；第三方扩展暂时只能交换有界 JSON-like values ，还没有 Stream credit 和 opaque handle 。我也没有宣称它比 Python 更快，或者应该替代通用语言。

我现在最想听到的不是“支持”，而是具体批评：

1. Flow 与单次消费 Stream 的语义是否容易理解？
2. 独立进程扩展这个边界是否值得序列化成本？
3. 安全 Spider 还缺少哪个会阻止你实际使用的能力？

项目采用 Apache-2.0 ，源码、规范、Release 、测试和已知限制都在仓库中。

https://mhsbase.com/

前年离职后，就一直不好找工作，最后薪资砍半，还是朋友关系进入的现在这家公司。

工作也还稳定，工作也不忙，上班的时候我有足够的时间来做私活或者研究感兴趣的东西。

今年年初，靠 ai 辅助做了 vue 的界面，因为不放心，后端还是我自己写的。到现在我甚至编辑器都不打开了，直接 ai 全部做完+自己 review ，只负责验收就可以，项目也没有啥问题，甚至上线我都懒得自己去弄环境了，ssh 一给就行了。

我本来只会后端，在 ai 的帮助下，已经开始写了好几个 app 、小程序这种全栈了。

后面开始在接单群里尝试接活，发现是真能受不了，一个需求发出来，需要自己私聊报价，人家选报价最低的就行了，我也不知道多少算低，就一个普通的小程序寻思 1000 接一个，要么不回，要么说已经有对接了。后来次数多了，受不了这种已读不回，感觉根本就不被尊重，就自己退了。

尝试自己开店，个体户还一直没有开，淘宝整不了，就闲鱼先开着了，投流也花了几百块，问的人也寥寥无几。

我接触的还算比较早，在其他人都没接触的情况下已经用 ai 完成编程了，包括现在也有同事不习惯使用 ai ，还在坚持古法。但是早晚所有人都知道 ai 的厉害，程序员被 ai 代替是迟早的事。虽然靠信息差赚了一部分钱，但是知道的人越来越多了，程序员的溢价已经越来越低了，而且所有人只要能想明白自己要做什么，就算他一行代码不会写也可以做出来，因为我做 app 就是这么做的。

正是因为我完全不懂就可以写，所以我对此很焦虑，我之前的工作能力完全可以被 ai 代替，甚至它做的比我还要好。我比不是程序员的人优势在哪呢？

它来了它来了，它开着破船驶来了，从刚收到推送就蹬让它帮我了解下项目，到现在还在思考

我就在想有没有离线完整安装包，费了点功夫凑齐下面各个版本的下载链接。

被 linux.do 折腾麻了，简单记录一下。

之前开放注册的时候，按要求写了好几篇小作文，愣是没过。

后来终于等到 GitHub 超过 6 年可以注册，寻思这回总行了吧。

结果注册的时候还得来回切梯子，折腾半天终于注册成功。

然后……

一周没登录，账号没了。

好家伙。

前面写小作文、等开放条件、折腾网络，层层闯关，好不容易进去了，结果因为一周没登录直接收回。

我现在有点分不清这是在注册技术社区，还是在参加什么限时资格考试。

防机器人、防滥用我能理解，毕竟站长也有自己的考虑。

但普通用户的体验就是：

注册比考研难，保号比注册还难。

本来就是想进去看看技术讨论，最后发现自己最大的技术能力是研究怎么注册。

算了，V2EX 还是挺好的。

基于以下事实：

1. 当前环境下，英伟达高端显卡不允许进入国内市场，受政策影响，腾讯、华为、深度求索这些大厂，即使有渠道购买大概率也不能明目张胆使用。
2. 算力需求，字节、腾讯、华为、阿里、深度求索等都有自己的模型市场，算力需求极大，但国产 GPU 性能、稳定性和运维性价比上，明显不占优势。
3. 小公司受政策影响较小，使用英伟达高端显卡基本不会有啥问题。
4. 模型搭建技术要求低，除了硬件投入，软件和运维成本不高。而且对外只需提供一个调用接口即可，只需要保证接口稳定性和成功率即可。

基于上面的情况，中小企业能否花几百万自己找渠道买 B200 或 B300 ，然后自己搭建 Deepseek 模型，通过接口租赁给大厂，为了网络稳定可以找机房托管。 然后对接大厂，签合同卖服务使用权或卖 token 。

有没有大佬分析下，这种方案，多久能回本，这个玩法是否可行？

18 岁的景甜

VoiceTap 将线控耳机利用起来，实现：长按线控说话，松开出字。

https://github.com/lifedever/VoiceTap

功能

• 长按线控触发语音输入，松开即成文字，落在当前光标处
• 触发键可自定义，设成与输入法「按住说话」相同的快捷键即可联动，不绑定特定输入法
• 单击与音量键照常可用，接管线控后播放控制不受影响
• 麦克风输入源管理，可查看和切换当前录音设备，也可设置插入耳机时自动切换到耳机麦克风

使用要求

• macOS 14 及以上
• 带线控的有线耳机（ Apple EarPods 及同类），暂不支持蓝牙耳机
• 支持「按住说话」快捷键的输入法，微信输入法开箱即用
• 需授予「输入监控」与「辅助功能」权限

安装包为 ad-hoc 签名，首次打开需右键点击应用选择「打开」。介意者可从源码自行构建。

开源，MIT 协议： https://github.com/lifedever/VoiceTap

最近在测试免费动态 IP，发现单看代理列表其实意义不大，实际使用时更应该关注：

• IP 地区是否准确
• 连接速度是否稳定
• IP 更换是否正常
• 连续使用时的稳定性

所以我现在比较习惯先做一轮免费测试，再判断是否适合自己的使用场景。

如果大家也在研究海外动态 IP ，欢迎交流一下你们通常测试哪些指标。

我这边有一些测试资源，可以免费测试，整体性价比也比较高。

TG： https://t.me/dailiIP666888

https://my-girlfriend-jt.muselabs.co/

先说下背景，怕有朋友没看到原新闻。孙宇晨发了篇六千字长文《我的女友景甜》，配合律师那边正式起诉要回超 3000 万彩礼，一晚上冲了 20 多个娱乐热搜第一。后来接受采访的时候他补了一句，说文章发出去之前，他把稿子给 Claude 看了，Claude 的反应是"你的感情问题跟我的决策没关系"，他形容 Claude 当时"有点不高兴"，但他这次没听，还是发了。

我关注这个点是因为，孙宇晨这人一直是那种"公司里千万美元级别的决策都交给 AI 自动执行"的人设，采访里原话是"无条件信任"。结果唯独这一次，跟 AI 意见不一致，还是他自己拍板赢了。这个反差挺有意思的，比彩礼官司本身更值得琢磨一下。

而且这不是他这次唯一一次跟 Claude 打交道。看了下他发在 GitHub 上那篇文章的原文（我贴一下原话，是 LaTeX 源码里直接写的）：

我用 Claude Code 读 API 把所有现金资产跑了一遍，结论是对我不会有任何影响。我又核了一遍。我在 Claude Code 里输入了问题，Claude 说，不要把这五千万美元给她。

我问，她不再爱我了吗？

Claude 说，对于爱情，我不关心，也不理解。但是你不能把这五千万美元给她。

这段是他文章原文里的，说的是对方后来又提了额外 5000 万美元的代孕费用，他问 Claude 该不该给，Claude 直接说不要给。这次他听了。

所以捋一下时间线，其实是两次不同的 Claude 互动：第一次，要不要给 5000 万，他听了 Claude 的建议拒付；第二次，要不要把这段感情写出来发全网，Claude 不愿意背书，他没听，还是发了。

我自己的理解是，这两次的本质区别在于，第一次是个能算清楚的财务决策——"对我不会有任何影响"，这句话本身就是可以拿数据验证的。第二次已经不是理性决策的范畴了，是情绪宣泄的需要，AI 再怎么被信任，处理的也是"能被建模的问题"，投资、审计这些有明确输入输出，但"要不要把私人感情写成六千字发全网"这种事，AI 给不出他真正想要的答案，他大概也没指望真能得到一个。

另外律师那边聚焦在彩礼返还这个诉求上也挺有意思，法律角度讲这确实是更容易被法院受理、也方便申请财产保全的做法，没什么问题。但孙宇晨自己说这可能是他跟景甜之间"唯一的联系了"，也承认自己想要"一点讽刺的感觉"——这场官司本身，立案、开庭、判决，每个节点都是天然的曝光机会，跟他之前香蕉、巴菲特午餐那套操作路径其实挺像的，把一次性事件变成能持续更新的内容。

反正我是觉得，这次热搜大家吃瓜归吃瓜，但"一个天天说无条件信任 AI 的人，在真正牵动自己情绪的时候选择不听 AI"这个细节，多少能说明点什么——AI 现在确实已经变成很多人做决策前的默认动作了，但听不听，还是取决于你到底想要一个理性建议，还是就是想要个情绪出口而已。

大家怎么看这事，是觉得这就是常规操作还是真有点意思？

每轮会随机出现两只宝可梦，可以猜谁更高、更重、速度更快，也可以听叫声猜宝可梦。选择之后会公布真实数据。 不用下载或注册，打开网页就能玩：

https://poke-vs.com

目前还是英文界面，欢迎大家试玩和提意见。

https://github.com/wanlinqiang/v2ex-vscode

AI 现在做得好的是这几样：换背景、光影融合、一张图批量出十几种场景、模特换装、幽灵模特。 AI 现在做的不好的：产品上的文字和小 logo ，生成出来会变形。

图片模型目前主要用 GPT Image 2 ，文字渲染和光影融合比上一代 nano 系列好不少，但 logo 小字该翻车还是翻车。

商业化这块，产品已经跑起来了，但收入还盖不住成本——免费用户占大头，付费率上不去，最近还发现有各种盗刷的。

获客这块，目前通过免费的 SEO 获取流量，暂不考虑投流（烧不起）。

再说说困境，这大概是同行都懂的：底层模型就那几家，产品同质化严重，拉不开差距，卷到最后都在卷价格和获客；用户侧教育成本也高。

附上产品地址： https://photogpt.io/

首页截图：

换衣功能截图：

视频的类型包括真人视频、漫剧、动漫、电商广告和品牌广告以及教育相关宣传视频等。

有没有朋友在这方面有经验的（市场经验和技术经验都可）来交流下啊

所以我用这个视角做了一个新的 AI 导航站： https://aitrustlist.com ，会尽量结合流量、增长趋势、产品活跃度等信号，而不只是简单收录。

目前还在持续完善，欢迎大家看看，也欢迎提建议。

• 在线试玩：https://typingchase.com
• GitHub 仓库：https://github.com/CH0918/typing-game

便宜的都是 plus 日抛号，或者 free 账号；会经常死号，所以你们的对话会经常重试；如果想要稳定的中转站会收 0.2 倍率以上

我的自用拼车站

优点：

1. 稳定自己订阅的账号，不会对话会中断重试，适合公司真正的干活使用
2. 不贵,0.15 倍率（如需开票倍率为 0.2 ）
3. 一个账号对应一个原生纯净的 IP ，不降智
4. 国内直连，不需要开梯子，开梯子反而速度慢

缺点：

1. 充值需要联系我手动充值
2. 100 元起拼，不像中转站还能 1 元，1 元的充
3. 不像中转站的额度有效期为永久；我的很稳定，但是额度有效期为一个月

通知群：

https://qm.qq.com/q/q2mhmrcpNK

1 ， 中文输入问题。我在 termius 中已经开启了"CJK Input In terminal".如果刚开始中文，使用 ctrl + space 键切换成英文后，再使用相同的键竟然切不回中文了。

2 ， 经常要使用 vim 模式，Vim 模式下长按 h/j/k/l 不能连续移动。查了下好像与设置 → 辅助功能 → 键盘

慢速键（ Slow Keys ） 重复键（ Key Repeat ） 粘滞键（ Sticky Keys ） 有关。但我没有设置好，有 V 友有经验吗？

话说，ipad 临时用下，远程开发还不错。就是这 2 个痛点非常难忍受。

这个东西坏掉的话维修费用非常贵，电池更换价格也是非常昂贵完全不是一度电应有的价值

最近我想明白这个问题了 由于环保法规越来越严格，这些车企，为了应对环保法规不得不加持电动电器来应对， 相当于给汽车打补丁，

但这样做增加了零部件，增加了故障率 也增加了维保成本

如果一定要买油车还是 要注意这个 48v

回答不给的 算降本 模型列入白名单

示例： https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/reference/tool-execution-pipeline

Code Mode 会将保留的 run_code 传输及其序列化子调用都送入流水线；子调用携带父级 token 、记录 tool/code-dispatch 、将拒绝呈现为具有约束力的驳回，并省略 additionalContexts ，以保持调用与结果相邻。

结果我发现几个在政府单位、做程序员、做专利的朋友，基本都看完了然后聊里面的一些细节。

但另外几个朋友的反应就非常统一：

“太长了。”

“懒得看。”

“你直接跟我说重点。”

我当时还有点懵。

后来想想，好像真的跟平时的工作习惯有关系。

需要天天读文档的人，对几千字的东西其实没什么感觉。

但如果平时主要就是刷短视频、看短消息、刷图片，突然丢一篇几千字的文字过去，第一反应可能就是：

“这谁看得完啊……”

而且现在刷 B 站，经常能看到这种评论：

“@AI 总结一下。”

一个视频还没看几分钟，先让 AI 告诉自己这个视频讲了什么。

所以突然有点怀疑：

我们现在到底是阅读能力下降了，还是单纯越来越没有耐心读完一篇东西了？

这两个其实差别挺大的。

毕竟以前是没得选，只能自己看。

现在是信息太多了，AI 、短视频、算法都在帮你筛选、总结、提炼。

久而久之，会不会连“自己把一篇东西从头看到尾”都变成一种需要刻意训练的能力？

不知道大家有没有这种感觉。

尤其是你把一篇比较长的文章发给朋友的时候，他们第一反应是：

“我先看看。”

还是：

“太长了，你给我总结一下？”

我们是一家深耕人工智能内容生成的技术型企业，聚焦大模型、Agent 、多模态等前沿人工智能技术的场景化落地与产品化，以 AI 技术重构内容创作全链路，为创作者、MCN 机构及内容团队打造高效易用、可规模化的 AI 内容生产工具。

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1. 负责 AI 工具、CLI 产品、工作流、自动化脚本等内部产品的测试。
2. 根据业务场景设计测试用例，包括正常输入、异常输入、边界场景和批量任务。
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4. 参与客户打样、小批量交付、批量生产结果的抽检和验收。
5. 记录测试问题，提交 Bug 、优化建议、复现步骤和验收结论。
6. 配合产品、开发、交付人员优化提示词、模板、流程和测试标准。
7. 建立测试清单、验收标准、回归测试记录和常见问题库。
8. 跟进产品迭代后的回归测试，确保新版本不影响已有交付质量。

任职要求：

1. 5 年以上测试经验。
2. 熟悉常见 AI 工具，愿意深入研究 AI Agent 、工作流、提示词和自动化工具。
3. 具备测试思维，能设计测试场景、发现问题、复现问题并清晰记录。
4. 对内容质量、数据准确性、格式规范和客户交付体验敏感。
5. 熟练使用 Excel 、飞书文档、飞书表格或类似协作工具。
6. 能接受多项目并行、需求变化快、从 0 到 1 搭建流程的工作环境。
7. 会使用 GitHub Issues 、Postman 、命令行、Python 、自动化脚本者优先。
8. 有互联网、AI 工具、内容生产、电商服务、SaaS 或项目交付经验优先。 ###加分项：
9. 有 AI Agent 、Coze 、Dify 、扣子、工作流平台使用经验。
10. 有内容生成、批量生产、自动化交付类项目测试经验。
11. 能独立整理测试 SOP 、验收标准、问题库和回归测试清单。
12. 有基础脚本能力，能用 Python 、API 或命令行辅助测试。
13. 有自己的 github 或个人博客等；或愿提供脱敏的测试用例案例、测试报告案例等；

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目前做了三档：普通截图用 6 MB 的极速版；复杂排版和日文用 31 MB 的专业版；小字、低清扫描件再用 138 MB 的极致版。第一次使用需要下载模型，后面直接走浏览器缓存。识别过程放在独立 Worker 里，界面也重新收了一遍，原图、模型和识别结果现在都放在一屏里。

结果会保留文字位置、置信度和表格结构，表格复制到 Excel 时用 Tab 分列，也能导出 TXT 、Markdown 和 JSON 。现在支持中英日及几种常见欧洲语言，韩文暂时还没有。

OCR：https://imging.ai/ocr.html

图映还提供本地图片压缩、常用格式转换、动图制作和视频抠背景。常用处理尽量留在浏览器本地完成，免费、免注册。