- 观鸟节点 https://www.v2ex.com/go/birding
- 对应的 JSON Feed 地址 https://www.v2ex.com/feed/birding.json
在 Planet 里 Follow 这个地址：
新的 Reader View 显示 JSON Feed 的效果：
用 Gemma4 总结或者提问的效果：
正文：
最近想做浏览器插件，名字叫 “社媒净化器”，我们在刷视频的时候是不是就能遇到几个能挑拨情绪的视频（比如一些男女对立的视频），这些虽然很“上头”，但无疑这是对自己精神的消耗。
我这个产品是通过方便的操作能够批量屏蔽一些人和 tag ，从而达到让平台彻底明白我们不喜欢这类视频。
我先说几个很具体的场景。
比如我在 B 站，本来只是想看点沙雕动漫、AI 发展的动态等的内容。
但是时不时会推荐一些：
以前的解决办法是什么？
就是看到一条，点一次 “不感兴趣”。
但是仍然时不时的会给推送。
有些长辈刷短视频，很容易刷到这些内容：
你当然可以拿着他手机，一条条点“不感兴趣”。 但这件事很难长期做，而且效率太低。
如果能直接选中：
然后一次性处理掉一整类相关内容，其实会省很多事。
比如小孩刷到：
这类内容，以后都少给我推。
你可以把它理解成：
把原来“手动打一只蚊子”，变成“直接把这一窝蚊子处理掉”。
落地页：https://social-media-filter.vercel.app/
想听一下反馈：
如果有需要，那我就继续开发，没需要的话我就简单搞定一两个平台给自己用了。
]]>在 Planet 里 Follow 这个地址：
新的 Reader View 显示 JSON Feed 的效果：
用 Gemma4 总结或者提问的效果：
15B 统一 Transformer 单模型，text-to-video + image-to-video + 原生音频 速度逆天：H100 上 1080p 5 秒视频仅需 38 秒 原生支持普通话/粤语等多语言，唇同步极强 完全开源，支持商业使用和自部署
云平台已上线，无需本地部署，直接网页生成：
免费 credits 可用，操作简单，适合短视频、营销、内容创作。 试过的朋友来聊聊体验，是不是真香？
]]>我现在手上有一个 Quadro RTX 4000 ，但是这卡只有 8G 显存跑不了什么 LLM 。而且由于电费很贵，每 100W TDP 成本提高$30 左右。所以我认为这张卡没什么用。
所以想问用什么 GPU 能最大化出租收益？
]]>后来想着干脆做个 GUI 吧，就有了 ZoyaChat 。
简单说就是给 openclaw 套了层桌面界面，该有的都有：
创建 Agent ，配身份、提示词、工具，鼠标点点就行 部署到 Telegram 、Discord 、WhatsApp 、Slack 、微信这些，十几个渠道 633+ 模型随便切，Claude 、GPT-4o 、Gemini 、Qwen 、DeepSeek 都支持 自定义 Provider 也行，填个 baseUrl 加 apiKey 就能接入 OpenAI 兼容的 API Key 存本地加密，不过云 还有个 Cron 定时任务，可以让 Agent 自动跑
目前支持 macOS 和 Windows ，v0.1.0 测试版，还在迭代。
下载： macOS: https://github.com/zoyachat/zoyachat-releases/releases/download/v0.1.0/ZoyaChat-0.1.0-arm64.dmg Windows: https://github.com/zoyachat/zoyachat-releases/releases/download/v0.1.0/ZoyaChat.Setup.0.1.0.exe
GitHub: https://github.com/zoyachat/zoyachat-releases 官网: https://zoyachat.com
有问题直接回帖，欢迎各位试试看。
]]>自己踩了一圈坑之后，把经验整理成了一个小工具：
→ 自动检测你的 GPU （ WebGPU/WebGL ，不需要装任何东西） → 根据你的硬件推荐最合适的模型 + 量化方案 → 直接给 Ollama / llama.cpp / Transformers 的运行命令 → Mac 、Windows 、Linux 、手机都覆盖了
地址： https://www.gemmamatch.com
纯前端，没有后端，不收集任何数据。
目前数据主要是从 r/LocalLLaMA 和社区 benchmark 整理的， 肯定有不准的地方，特别是：
如果各位跑过 Gemma 4 ，欢迎反馈下实际体验， 我可以把数据补进去，让推荐更准一些。
]]>利用摄像头去检测用户各关节间的角度，然后与标准的动作进行比对，通过语音播报的方式来纠正用户的动作
通过 RAG 接入一些文档、资料等来强化 AI 在这方面的知识储备
仿照现在流行的 Agent 记忆管理方式去建立一个用户的个人健康状态、运动习惯方面的记忆系统，建立符合用户自身状态的一个 AI 问答系统
目前主要的问题就是，在用 AI 做了一个小的 demo 之后，发现实际的识别效果并不好，很难精准的与参考视频里面的动作相匹配，而且不管我做的动作怎么样，播报的声音都会一直响，提示我某某部位再弯一点、腿没有伸直之类
请问各位老哥在这方面有什么好的技术方案吗（比如优化检测效果或者是播报效果方面的）？
或者说这个项目本身就比较复杂，不适合小团队去做的话，还有什么其他好的项目想法吗？
谢谢各位的热心解答！
]]>要求:
谢谢
]]>但是如果做直接做项目的话，就总会遇到各个问题，然后去搜解决方案，然后就会有一个对人开始吹各种 Agent, skills, MCP 等等。各种名称都来了。
但是几乎很少看到那种真正从新建文件夹开始，借助 AI 工具一步步的，调研，讲解 prompt 思路，然后用各种 skills 的场景，遇到 bug 如何调试。最后如何保证项目质量的实战视频。都是给个不知道怎么来的 prompt 出一个看起来不错的 Demo 。要么就是你使用 claude 不得不会的几点...
大家有看到这种全流程的文章或者视频吗？
最接近我这个需求的是这个视频： https://www.youtube.com/watch?v=uqpXAfNEY4g
当然这个其实也是压缩版的，完整的作者还没有做出来，估计后面也是那种付费课程。
]]>本插件用于解决这一问题
https://www.youtube.com/watch?v=WWETMQebRfE
域名： https://nc.gy/
RSS 地址： https://nc.gy/index.xml
]]>目前已经支持：
我们在 PinchBench + OpenClaw 上做了初步评测，看到约 6% 的分数提升，同时 token 和成本分别下降约 71% 和 55%。
欢迎大家试用和拍砖： https://github.com/LycheeMem/LycheeMem
]]>飞书提醒我填工时——小龙虾自己上系统把工时填了。
老板在群里派活——小龙虾自己接完，开始主动工作了。
同事 @我问个问题——小龙虾读到通知，自己去查了资料，把答案甩回去了。
有时候我都恍惚：到底是我在上班，还是小龙虾在上班？
今天这篇文章，就跟大家分享一下，我到底是怎么做到的。
先说结论。
我现在有三个 24 小时在线的 AI Agent ，分别是：
软件小龙虾 OpenClaw：24 小时干活的主力
Claude Code：给小龙虾"修身体"的后勤保障
YoooClaw：小龙虾 OpenClaw 在手机端的代理
这三个东西串在一起，形成了一个自动闭环。
听起来很玄乎？
别急，一层一层给你讲。
小龙虾的基础知识这里就不多说了，感兴趣的可以看我之前的文章。
OpenClaw 目前就是我的主力干活工具。
需要干什么活，直接指挥它就行。
但是。
用过的朋友一定知道一个痛点：
你让小龙虾干活没问题，但让它自己改自己的配置，它大概率会把自己搞死。
比如让它自己给自己配一个 Agent 分身，改完配置文件再重启。
完了，重启不起来了。
因为它对自己怎么配置自己，根本就没有足够的了解。
就像你让一个外科医生给自己做手术，理论上可以，实际上大概率出事。
怎么办？
我的方案是：
用 Claude Code 打开 OpenClaw 的工作目录。
所有关于 OpenClaw 的配置变更，全部交给 Claude Code 来做。
Claude Code 改完配置后，自动重启 OpenClaw 。
如果重启失败？
它自己修复，直到修完为止。
完美。
上面这个就是我.openclaw 目录下放的内容，其中 CLAUDE.md 就是给 Claude 每次运行时读取的系统提示词。
而 openclaw-source 则是 OpenClaw 的源码。
Claude Code 会自动进行本地源码的学习后进行配置的变更，非常稳！
但这就够了吗？
远远不够。
新的问题来了。
我想指挥 OpenClaw 干活的时候，可以随时随地和它对话。
但是我人在外面，想变更 OpenClaw 的配置，没法用 Claude Code 怎么办？
这里就有一个顶级玩法。
Happy（ https://github.com/slopus/happy ）是一个开源项目。
是的这个项目的名字就叫做：Happy ，真的很 Happy ，哈哈。
安装之后，可以直接在手机上远程操作 Claude Code 。
操作页面长这个样子：
这意味着什么？
我在地铁上、在咖啡馆、在床上，都能远程指挥 Claude Code ，让它给小龙虾增加新能力、装插件、改配置。
需要干活的时候，我指挥 OpenClaw 。
OpenClaw 需要编码的时候，它指挥 Claude Code 。
闭环了有没有，兄弟们。
但你以为这就结束了？
重点来了。
我日常还有一个痛点：
手机收到待办提醒后，我还得自己翻译成人话，交给小龙虾去干活。
能不能让小龙虾自己接活、自己干？
于是我给手机装了一个软件：YoooClaw
（目前还在内测中，预计 4 月中旬正式上线，感兴趣的可以先关注一波）
这个软件绝了。
它可以读取我手机上的所有未读通知，然后把通知转发给云端的 OpenClaw 。
OpenClaw 接到通知后，自己判断该干嘛，然后直接干。
这个场景非常 Nice ，我举个例子：
我每天手机里面的未读通知有很多，单单今天上午的未读通知就有 31 个。
只要点击一键喂虾，YoooClaw 就会自动将手机的未读通知全部进行提取和总结。
对于一些信用卡还款，快递待取件这些场景，可真的太舒服了。
不然我还要一个一个翻未读通知来确定今天还有哪些事情没做，真的很烦。
除此之外，因为 YoooClaw 本身可以获取我的所有未读消息。
所以我可以针对关键通知进行配置。
当飞书提醒我 OA 工时未填写，此时 YoooClaw 读到这条通知，会自动转发给云端的 OpenClaw 。
OpenClaw 则自己登录工时系统，把工时给填了。
全程我一个字没打，哈哈。
YoooClaw 作为我的事件触发端来 push 小龙虾来干活，真的爽歪歪。
类似于 OpenClaw 本身是在云端，他没办法接触你最重要的手机设备信息。
但是 YoooClaw 则弥补了这一环，让我的 OpenClaw 直接和手机端消息进行了打通。
除此之外，YoooClaw 由于是手机端的设备，所以还支持使用硬件小卡片，直接来进行录音总结，并丢给小龙虾去执行后续的工作流。
可玩性非常多，等我后续探索完，到时候给大家细细道来。
很多人问我，小龙虾到底能干嘛？
我觉得这个问题本身就问反了。
不是小龙虾能干嘛，是你愿意让它帮你干嘛。
3 月份小龙虾热度最高的时候，全网都在围观，都在讨论"它会不会替代我"。
现在热度过了，围观的人散了。
但留下来的人，开始发现它真正的价值。
不是那些花里胡哨的演示视频，而是像今天这样。
安安静静地帮你把工时填了，把日报写了，把活儿干了。
这才是 AI 该有的样子，不是替代你，而是安静地站在你身后帮你干事。
至于今天分享的这套体系，有不清楚的可以评论区告诉我，我们评论区见！
越是在这种平淡期，越是普通人沉淀自己的好时候。
看了很多内容，但仍然还没用过小龙虾的朋友，不妨亲自去试一试。
毕竟现在各个大厂都推出了不同形态的小龙虾，大家的可选面多了很多。
今年必然是 Agent 元年，没得跑了，大家一起加油呀！
]]>
我平时主要用 Claude Code 和 Codex CLI 写代码，一直有几个问题让我很头疼：
于是做了个东西来解决自己的问题，顺便开源了。今天 v0.1 正式发布。
VibeAround 是一个把主流 AI 编程 Agent 接入 IM 工具的桌面应用。
**在 Telegram / 飞书 / 微信 / Discord 里直接和你的 Claude Code 对话，像用普通聊天机器人一样。
**配置 Agent 里的第三方 Base URL 和 API Key 都可以用，不需要任何官方付费订阅。
Claude Code / Gemini CLI / Codex CLI / Cursor CLI / Kiro CLI / Qwen Code / OpenCode
所有 Agent 通过 ACP (Agent Client Protocol) 统一走 stdio 通信，在任意 IM 里用 /switch codex、/switch cursor 就能中途切换，体验完全一致。
Telegram / 飞书 / Discord / Slack / 微信 / 钉钉 / 企业微信 / QQ Bot
每个渠道是独立的 Node.js 插件，基于 @vibearound/plugin-channel-sdk 开发，按需下载使用，不装的渠道不会占用资源。WhatsApp / LINE / Microsoft Teams 在路线图上。
/handover 生成一个 2 分钟有效的一次性口令，贴到任意已连接的 IM 里用 /pickup <code> 接着聊，完整上下文保留。反过来也行，聊完想回终端继续跑就再 /handover 一次localhost:12358 就有完整的 PTY + tmux Web 终端，内置 Cloudflare Tunnel / Ngrok / Localtunnel ，一键对外暴露，手机浏览器里也能开 shellRust + Tauri 2.10 + React 19 + Axum ，ACP Hub 和 PTY 管理用 Rust 写，桌面应用 Tauri 打包，渠道插件是独立的 Node.js 进程。MIT 协议开源。
目前只打包了 macOS 版本。
目前会话接力还不支持 OpenCode ，它会话模型比较特殊，必须在通过 TUI 命令执行，其他 6 个 Agent 都没问题。
之前在 /程序员 节点发过两个开发期间的讨论帖（t/1194651、t/1200867），收到了很多有价值的反馈，包括 Linux 支持、权限控制、和几个竞品的对比，非常感谢当时回帖的各位。这次 v0.1 算是对那些反馈的一次回应 —— 很多功能都是在那些讨论之后才加上的。
@vibearound/plugin-channel-sdk（npm）欢迎 Star 、提 Issue 、贡献新的渠道插件。如果你之前用过 0.0.x 版本觉得哪里不顺手，也欢迎在本帖或 GitHub Issue 里告诉我。
]]>各位 V 友，大家好。
我是一名独立开发者。作为一个在 A 股、美港股、公募基金甚至加密货币市场反复“横跳”的投资者，我一直有个很痛苦的点：
为了看一眼总资产，我得在五六个 App 之间来回切换，还要忍受各种理财 App 满屏的推销广告和理财经理的“热切关怀”。
于是，我决定自己写一个纯粹的、有质感的资产管理工具 —— 「远见 Vantage 」。
在设计这款 App 时，我厌倦了主流金融 App 那种焦虑、急促的极简风。我参考了经典私人银行的视觉质感，选用了经典的衬线字体。
我希望财富管理是 深邃、从容且有秩序感 的。当你打开 App ，看到的不是跳动的红绿数字，而是一份静静躺在深色书房里的财富纪实档案。
目前 1.1 版本（支持加密货币、UI 大重构） 正在苹果审核中，预计近期会上线。当前的 1.0 版本已经可以完整体验“老钱风”视觉及 A 股/美港股管理功能。
App 采用订阅制（ Apple ID 直接绑定，无需账号）。为了感谢大家的关注和反馈，我准备了一些 1 年期 Pro 会员 的兑换码。
App Store 传送门： https://apps.apple.com/us/app/%E8%BF%9C%E8%A7%81vantage/id6760763977
我们依然不玩虚的，纯靠技术和实力说话！
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Krill-V2ex-Z86DG38C11DCHRQZ
Krill-V2ex-IFOD4BHQKT1FU6SO
Krill-V2ex-9K57EWD1TT5AM723
Krill-V2ex-30462JO58NSQPNO1
最近想玩玩 AI ，碰到各种问题，问了 AI 建议升级系统，部分 AI 原话
如果你主要是在进行 AI 研发、大模型部署（如 Ollama, OpenClaw ），那么“保持在 macOS 12”这个老经验在 2026 年已经完全过时了。
为什么“网上说保持在 12”？ 这个说法主要针对的是：
音乐制作人：怕旧的音频插件（ AU/VST ）在不兼容新系统。
老硬件用户：怕系统越来越臃肿导致 M1 变卡。
追求极致省电的人：Monterey 确实是 M1 功耗比最好的版本之一。
AI 领域的竞争在 2024-2026 年发生了质变，苹果将所有核心优化都锁在了新系统里：
Apple Intelligence (苹果智能)：如果你升级到 macOS 15 (Sequoia) 或更高，你的 M1 芯片将支持系统级的 AI 功能（如书写工具、图像处理），这是 macOS 12 永远无法获得的。
AI 说最新系统 Tahoe 主要针对 M5 更新，M1 建议先观察半年再升。
**想问下大家，老本子 14,15 用的怎么样，续航，卡顿各方面 **
]]>一直挺困惑，在盖大建筑时那些圆和球是怎么堆出来的？ Google 搜了一圈全是那种 2D 平面示意图，看着太费劲了。现在 Vibe coding 这么火的情况下，也跃跃欲试用 codex 撸了个 3D 预览/生图的小工具： https://mcshapes.vip
虽然没啥技术含量，也烧了不少 token ，相比找到的其他工具，主要实现了 3D 实时旋转预览和分层查看，还能直观看到每一层建造需要的材料。感兴趣的老哥可以看看。
]]>地址： https://playharmonium.com/
它本质上是一个可以直接在浏览器里练习的 Harmonium ，不用下载，也不用先注册，打开网页就能开始弹。
我做这个东西的原因很简单：找了一圈之后，发现这类工具要么体验比较重，要么一上来就是 App / 登录 / 安装流程，不太适合“临时打开练一会儿”这种场景。所以想自己做一个更轻量一点、练习导向更强的版本。
目前已经做的功能大概有这些：
我现在刻意把它做得比较“工具化”一点，尽量避免一上来就把体验做成账号体系、课程体系或者很重的 SaaS 面板，而是先看看：
如果你平时会碰键盘乐器、Web Audio 、MIDI ，或者对这种很垂直的小工具有兴趣，欢迎直接试试，然后拍砖。
最想听的反馈是：
在线体验： https://playharmonium.com/
如果有时间，也欢迎顺手说一句你是用桌面端还是手机试的。
]]>目前 Apple watch 并不支持 apple 原生的 passwords app ，而 iPhone 遗失需要找回时，findmy 辅助定位找回需要 apple id 密码验证，如果这时没有其他 apple 设备可以查看密码，很耽误找回。
]]>你们的好了吗？
上次去 google 开发者论坛，骂声一片
]]>Antigravity 给人感觉基本不可用了。
]]>
]]>但在不断迭代这个工具的几个月里，AI 的进化速度实在让人吃惊。最近社区里大家也都在聊这个，我看了 程序员们，AI 出现后你们觉的自己变得更强还是要被淘汰了？ 这个帖子，还有之前那篇 Claude Code 创始人：程序员，2026 年开始消失 的文章。看完之后我其实挺迷茫的，既然业界前沿已经发展到连大牛都不怎么手写代码了，那我搞这个刷题插件，天天手撕算法到底还有什么意义？以后是不是根本不需要算法刷题了？
焦虑了几天后我想明白了。目前的客观现实是，绝大部分大厂招聘的考核标准依然是算法。不管未来几年计算机行业的形态怎么演变，至少眼前的面试关还得自己一步步过，先上车才能思考后续的发展方向。与其去担忧还未完全发生的事情，不如专注眼前的行动，利用现有的 AI 工具提高效率。
基于这个想法，我决定把这个插件 CodeNote Helper 正式开源，用行动代替焦虑，专为算法刷题、深度学习复盘打造，精准适配程序员求职需求，让刷题的每一分钟，都用在吃透考点、沉淀笔记上。
刷题卡壳最崩溃的就是不知道问谁，切出去问 AI 还得来回贴代码，思路瞬间打断。点击答疑模式直接召唤代码私教。不用离开当前页面，它会顺着你写的源码找 bug ，讲透刚好卡住的那个点，再给一段能直接跑通的参考代码。哪里不会点哪里，主打陪伴式通关。
这个功能是我自己最常用的。在 LeetCode 页面里，插件会把题目内容、你的代码、参考题解整理出来，然后生成一份结构化的 Markdown 笔记。笔记界面的 UI 我也专门打磨了一下，整体参考了 Claude 那种简洁的阅读体验。这样一道题刷完之后，留下的就不只是一个干瘪的 AC 记录，而是一份排版赏心悦目的复盘笔记，后续回顾思路也一目了然。
现在算法岗基本都会考手撕网络结构。在 Deep-ML/TorchCode 自动启用，精准识别 Attention 、BatchNorm 等高频题型，直接生成贴合求职场景的核心考点复盘笔记。手撕完代码同步沉淀必考要点
如果在一个 ChatGPT 或 Claude 窗口里问了十几道题，找之前的记录非常麻烦。插件会在页面右侧生成一个时间轴，点击节点一键跳转，重要的回答还可以星标收藏。
如果你平时也在求职刷题，或者经常在 AI 里聊技术问题，欢迎试试看。希望这个小插件能帮大家节省一点无意义的内耗时间，把精力留给真正有价值的思考。
欢迎大家下载体验，如果有 Bug 或者功能建议，随时在帖子里留言或者去 GitHub 提 Issue ！
]]>还是那句话，很 sexy