我寻思做个教程视频怎么可能会违规呢？我也没引导他们去下载我的软件，我只是按照正常方式去教他们操作而已，别人也发了很多这种，他们都几万几十万的播放量，我一发就各种违规。
大家帮我看看，是哪里违规了？
我的软件项目开源地址： https://github.com/MrsEWE44/easyManager
视频地址： https://v.douyin.com/8jP3Ep85VOY/
违规截图：
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]]>不是我开，帮朋友问一嘴
]]>codex(windows desktop app),免费版,一周 256K(好像不是 256,不过差不多),今天试了写个简单的项目,来回修改,不过前后端是跑起来了,加加功能,200 多 K 没了.
cursor,免费版,感觉它就是不让你一次性写好,每次完成一部份,试了下,完成了二三次对话,后端没试,前端能跑能显示(第一版代码大多是个框架),后面玩 codex 去了,明天还是要继续用完额度,与 codex 对比下,随便一次对话,额度 30~40%左右没了.
这个比起一个个敲还是有效率,有些小项目麻雀虽小,五脏俱全,有些项目有些部分,大多是重复工作,没啥技术含量,也得一个个敲,累.这个好用,打算长期使用了.
前辈们在用 AI 编程时,哪些方案比较顺手,好用. 在付费这方面,有什么省钱的攻略吗.
🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍🐱🏍
]]>Windows 版本: https://apps.microsoft.com/store/detail/9P8H0PT2L04Z?cid=DevShareMCLPCS
macOS 版本: https://apps.apple.com/app/aria2x/id6763280346
https://www.scaleway.com/en/blog/a-transparent-update-on-scaleway-pricing/
Because true partners share both the wins and the realities of the market, we decided to provide complete transparency regarding the upcoming change to our pricing, effective June 1st 2026.
有没有比较便宜的平替推荐呢
]]>
]]>本贴发布的目的不是推产品，不是炫技，而是想扬眉吐气——和华人开发者一起，和开源模型本地部署开发者一起，做一件我们自己的事。
去年开始用本地模型做编程辅助。原因很简单：公司代码不能传到海外服务器，Claude Code 和 Cursor 走不通。
但更大的问题是：中国开发者根本没有一个好用的本地 coding agent 平台。
CC 需要翻墙，还要订阅。Cursor 同样。Codex 刚出来也是海外服务。Hermes 这类开源工具不支持 Windows 原生运行，要装 WSL2 ，劝退了大多数国内开发者。最后大家的选择是：要么翻墙凑合用，要么忍着不用。
这是一个真实存在的空缺，没有人填。
本地跑 qwen3:8b ，然后发现问题一个接一个：
🔴 无限循环，像卡带一样
这是本地小模型最让人抓狂的问题。遇到它不会处理的场景，它不会说"我不知道"，而是开始重复——同一句话说三遍，同一个错误的修改建议循环出现，同一段代码反复生成。整个任务卡死，只能手动强制退出。这不是偶发现象，是小模型在推理能力不足时的典型崩溃模式。
🔴 修 bug 反复踩同一个坑
让它修一个函数，第一次失败，第二次用完全一样的方式再试，第三次依然。三次机会全浪费在同一个错误上，什么都没推进。
🔴 模型能力本身就弱于 API 模型
这是无法回避的现实。8B 、14B 的参数量，推理能力和 Claude Opus 、GPT-4 差距明显。让一个 8B 模型扛下一个复杂任务的全部推理，成功率很低，这不是哪个工具的问题，是模型本身的边界。
🔴 找不到要改的文件
项目大了之后，模型根本不知道要改哪个文件。让它找 bug ，它要么猜错，要么说"我需要看更多代码"，然后把整个项目塞进 context ，然后 context 又爆了。
🔴 对话几轮就开始遗忘
8B 模型 context 窗口只有 8K ，对话多了就满了，模型开始给出驴唇不对马嘴的回答。
这些问题叠在一起，用本地模型做开发辅助的体验极差。
所以我想自己做一个产品来跑。有人就会说：为什么不直接用 ollama + cc ？还友情指导我命令。
哎。
大厂的产品只会为它的商业模式服务。ollama 放弃了参数微调来换取稳定，lm 让开发者纠结什么是最优，CC/Codex/Cursor 都是卖 token ，没有人会真的认真想本地部署缺什么，需要优化什么，记忆怎么优化，上下文怎么压缩，小参数怎么辅助。
但我人微言轻，所以我做了个 MVP 想抛砖引玉。我们可以一起把要优化的都优化了，打造我们自己的产品。
有人也说，我能力不够。
那我的思路是：不够就做整合，够了就做突破。
所以我做了 KWCode ，不是为了商业化，MIT 任何人都能拿走，只希望哪个感兴趣的大神，愿意和我或者和所有开发者一起把它实现并开源，给所有被本地部署膈应的宝子们。
这是 KWCode 最核心的设计决策，也是解决上面所有问题的根本思路。
传统 coding agent 的架构是：一个 LLM 扛全部——理解需求、定位代码、生成修改、验证结果，全让同一个模型做。强模型能扛，小模型扛不住，然后就开始循环、幻觉、乱说。
KWCode 用的是 MoE （ Mixture of Experts ）架构：把任务切碎，每个专家只做一件事，LLM 只负责 Gate 分类和内容生成，其他步骤能不调 LLM 就不调。
用户输入
└─► Gate （ LLM 做一次分类，判断任务类型）
└─► Locator （ BM25 + 调用图，不调 LLM ，毫秒级定位文件和函数）
└─► Generator （ LLM 只写需要修改的那几行代码）
└─► Verifier （自动跑语法检查 + pytest ，不调 LLM ）
└─► SearchAugmentor （两次失败后自动搜索）
LLM 在这条流水线里的任务被压到了最小：Gate 做一次分类，Generator 生成几行代码。定位文件、验证结果这两件最耗推理能力的事，完全不让 LLM 做。
参考：Agentless 论文（ ICSE 2025 ）——确定性流水线在 SWE-bench 上同时达到最高通过率和最低成本，优于让 LLM 自主决策的复杂 agent 。原因很简单：每一步 scope 极小，小模型在小 scope 里表现稳定。
代码定位是小模型最容易失败的步骤，把它从 LLM 手里拿走，换成确定性算法。
CodeCompass （ arXiv:2602.20048 ，2026 年）做了 258 次实验，发现了一个关键结论：
真实项目里，很多 bug 的根因文件名和错误描述毫无关联，只能通过调用链追踪才能找到。对这类"隐藏依赖"任务，BM25 关键词搜索准确率只有 **76.2%**，而图遍历达到 **99.4%**，差了 23 个百分点。
KWCode 的两阶段检索：
整个过程不调 LLM ，SQLite 持久化调用图，重启不重建。
技术栈：tree-sitter + rank-bm25 + SQLite。不需要 Neo4j ，不需要 embedding 模型，不需要额外 Docker 。
针对"反复踩同一个坑"和"无限循环"这两个问题：
反无限循环：MAX_RETRIES 硬编码为 3 ，没有任何路径能绕过。同时检测连续两次生成完全相同的 patch ，直接跳过不重试，告诉用户"模型卡住了，建议缩小任务范围"。
反重复失败：三次重试强制用三种不同的问题表述：
| 第几次 | 策略 |
|---|---|
| 第一次 | 正常描述需求 |
| 第二次 | 从错误信息出发："直接修复这个报错，不要解释" |
| 第三次 | 最小化修改："只改这一个函数，其他代码一行不动" |
第一次失败后先做 Reflection：让 LLM 一句话分析上次失败的原因，然后把这个分析注入下次的 prompt 。不是让模型自由发挥，是强制它先诊断再修。
参考：EE-MCP （ NeurIPS 2025 ）——从任务执行轨迹自动提取经验，验证可显著提升后续同类任务成功率。
KWCode 预置了 15 个专家（ BugFix 、TestGen 、SpringBoot 、FastAPI 等），每个专家有独立的 system prompt 。
同类任务成功 5 次之后，飞轮自动分析轨迹，生成新专家，经过三道验证门后投产：
专家可以导出成 .kwx 文件，kwcode expert install URL 一行安装别人分享的专家。
CC 不需要考虑这个，因为它只用一个模型。KWCode 需要。
自动检测当前模型的参数量，然后应用不同策略：
| 模型规模 | 自动策略 |
|---|---|
| < 10B （ qwen3:8b ） | 强制计划确认 · 任务范围限 2 个文件 · 第 1 次失败触发搜索 |
| 10-30B （ qwen3:14b ） | 可选计划 · 4 个文件范围 · 第 2 次失败触发搜索 |
| > 30B （ qwen3:72b ） | 宽松策略 · 8 个文件 · 自动处理复杂任务 |
切换模型，策略自动切换。
核心功能跑通了。282/282 单元测试通过，E2E 验收通过率 87%（ 26/30 ，4 个失败是模型能力边界，不是框架问题）。
代码能力
工程能力
/plan 计划模式 + 风险评估（ High/Medium/Low ，基于历史失败记录）体验
说实话，有些地方还挺粗糙的：
我一个人做这个工具有明显的上限，不是技术上的上限，是视野上的上限。
我自己主要用 Python 和 FastAPI ，所以这方面想得细。但我不知道每天写 Spring Boot 的人最痛的点在哪，不知道搞 Rust 的人在本地模型上遇到什么问题，不知道做小程序的人需要什么。
更重要的是，这件事不应该只是一个人的工具，应该是中国开发者社区的工具。
CC 是 Anthropic 的，Cursor 是美国公司的，Hermes 是外国社区做的。我们用的工具，我们的使用习惯、技术栈偏好、本地化需求，从来都是别人顺手加进去的功能，不是第一优先级。
我想做的是反过来——把中国开发者的需求放在第一位，把本地开源模型的适配放在第一位，然后把这个工具做到能和大厂产品掰手腕。
这件事一个人做不到，但开源社区可以。
Linux 打败了 Unix ，不是因为某一个天才，而是全球开发者共同维护了几十年。VSCode 能超过那么多商业 IDE ，也是因为背后有庞大的插件和贡献生态。
KWCode 不需要你有多高的水平，只需要你在用本地模型做开发，然后把你遇到的问题、你的解法、你的改进贡献进来。多一个人，就多一个使用场景被照顾到，多一个坑被填掉。
Fork 这个项目，改进你最痛的那个点，提 PR ，我们互相借力，一起把它做好。
闭源大厂有钱有人有算力，我们有什么？我们有真实的使用场景，有对本地部署的真实需求，有不依赖海外服务的动力。这已经足够了。
项目地址：github.com/val1813/kwcode
# Fork 项目，克隆到本地
git clone https://github.com/your-fork/kwcode.git
cd kwcode
# 安装开发版
pip install -e ".[dev]"
# 运行测试确认环境正常
python -m pytest kaiwu/tests/ -v
# 找一个你最想改的地方，开始动手
git checkout -b fix/your-improvement
改什么都可以：
Issues 里列了已知问题和规划中的功能，可以从那里找方向。Discussions 里可以聊技术思路，聊某个方向值不值得做。
没有什么贡献太小。
我不知道 KWCode 能不能真的超越 CC 或者 Hermes 。
但我知道，如果中国开发者一直用别人做的工具，一直把自己的需求当作"次要功能"等别人来实现，这件事永远不会有答案。
有些东西，只有自己做才知道能不能做到。
项目是 MIT 开源的，你贡献的代码永远是你的。如果 KWCode 最后做成了，这件事是所有参与的人一起做成的。
项目地址：github.com/val1813/kwcode
天工开物 · KWCode · 中国开发者自己的本地 Coding Agent
]]>扶墙 选 日本韩国台湾 Gmail/Outlook 注册 KYC 选中国身份证 + 人脸｜ 5 分钟过 LV1 全球第二衍生品交易所｜极端行情不宕机 弹出“非服务地区” → 选 否 Bybit 卡邀请码：MANMOV 不要上来就申请卡，先把 KYC 1 级过了 不会弄得联系我电报发长图照着操作，身份认证国家地区选台湾或者澳门，不要选中国，传身份证 KYC 审核会以最终实际证件定国家的，开卡居住地选哈萨克斯坦，地址谷歌找一个搜索框跳出来的地址随便选一个居住地址，可以只用虚拟卡，后如需要实体卡可以换邮寄地址找当地代收转发 ，电报 @FGVBT123 币安手续费贵 OKX 穿仓平仓 ，Bybit 有 VIP 等级平移政策，跳槽到 Bybit 不仅能拿 VIP1 还送 VIP3 待遇试用一个月，Bybit 高级客户经理专对接，taker 仅 0.035%甚至更低，Bybit 没币安那么挤 API 响应快
。
具体是这样：
你输一句想写的东西（比如「分享一个刚做的工具」），AI 每轮给你三个分支方向，每选一个，草稿就跟着变。没选的分支折叠起来，随时能回去看。直接输出标题、正文、话题标签和配图提示，复制就能发。
我自己觉得好用的几个点：
想试试的话：
GitHub： https://github.com/qdaxb/tritree
]]>之前自己练琴想扒一首歌的贝斯线，市面上的工具要么只能分 4 轨 （ vocals/drums/bass/other ），要么订阅一个月用两次就忘了取消。 看到 Meta AI 的 htdemucs_6s 模型能分 6 轨（多了 guitar 和 piano ）， 就花了几个月做了个站。
技术上踩了一些坑，分享出来给可能也想做类似东西的同学参考。
主流开源音频分离模型:
对比测了 spleeter / htdemucs / BS-RoFormer:
如果是离线批处理或专业制作，BS-RoFormer 应该是更好的选择。
最早自己开了 RunPod 4090 实例跑，跑通没问题，但有几个问题:
后来转去 Replicate ，按秒计费，没人用就 0 成本。 htdemucs 一首 3 分钟的歌大概 25-40 秒推理时间， 按 A40 GPU 计费下来单首 GPU 成本大概 2-3 美分。 对于一个早期阶段、流量不稳定的产品，按需付费比固定 GPU 划算太多。
对比过的几家:
YouTube 链接处理:用户贴 URL 比让他下载文件转格式 UX 好太多。 yt-dlp 是必备，但要处理大量 edge case （年龄限制、地区限制、live 流）， 还得加超时和文件大小限制防滥用。
多轨同步播放器:6 个 stem 同时播放还要支持 mute/solo/seek ， 一开始用 howler.js 单实例切换完全不行（ latency 差几十 ms 听得出来）， 最后用 Web Audio API 自己写了个共享 AudioContext 的播放器。
格式转换:用户上传可能是 MP3/WAV/FLAC/M4A/OGG/WEBM 各种格式， htdemucs 只吃 WAV 。前置 ffmpeg 转码层是必须的， 但 ffmpeg 在 Replicate 容器里跑得慢， 后来改成在自己服务器转码完再丢给 Replicate ，整体延迟降了 30%。
BPM/key 检测:用 librosa 自己算的，但 librosa 的 key detection 在电子乐上准确率一般，准备后续接入 essentia 重做。
有免费额度，够分两三首歌看看质量。如果想多跑几首，
V2EX 的同学可以在结账页用 v2ex 这个码，我加了点额度——主要是
想多收一些技术圈的反馈，特别是中文歌的分离效果。
主要想问几个问题:
谢谢各位,欢迎拍砖。
]]>
]]>笔者近些年来组织英语原版技术书籍阅读小组，之前读过《 DDIA 》《算法导论》《计算机网络》《 DDD 》等，最近对 AI Agent 方向很感兴趣，想组织一个新的阅读小组专注这个领域。
腾讯会议/MS Teams 固定时间：每天晚上 8:00 PM - 9:00 PM （北京时间）； 每次阅读一篇论文或一个章节，读完讨论； 控制在 6 人以内，保证讨论质量。
希望加入的小伙伴最好有一定编程基础，对 AI Agent 有实际使用经验或浓厚兴趣，有较好的意志力。
感兴趣者微信联系 cHlsb25wZW5n
可参考之前的阅读小组： https://v2ex.com/t/986874 https://v2ex.com/t/1138988
]]>cursor / windsurf / copilot 都是按量计费了，价格上还有优势吗？
用 opencode 至少省去了一个 agent 工具的费用，理论上是不是更便宜点
]]>网站是：GPT Image 2
现在新用户注册会送 6 次免费生成额度，可以直接试一下效果。
这篇文章本质上是想推广一下自己做的网站，也想听听 V 友对这类 AI 生图工具的真实反馈。
简单说，这是一个围绕 GPT Image 2 做的在线 AI 图片生成工具。
目前主要功能包括：
我最开始做这个站，是因为 GPT Image 2 的图片效果已经比较能打了，尤其是带文字的图片、产品视觉、海报、UI mockup 、插画、商业素材这些场景，比之前很多模型更接近可用。
但直接用 ChatGPT 或 API ，有时候还是不够顺手。
比如你想快速生成一张图，经常还要自己处理模型选择、比例、分辨率、格式、历史结果、提示词复用这些细节。
所以我想做一个更直接的网页工具：打开页面，输入需求，选好模型和参数，直接生成。
目前我觉得比较适合这些用途：
首页和提示词页里放了一些案例，比如海报、商品图、文字设计、UI 相关图片、创意图等。
我希望用户不是只能面对一个空输入框，而是能从案例里找到方向，然后复制提示词或重新生成。
如果你愿意试，我建议不要只输入一句“生成一张好看的图”，可以直接拿真实需求测：
这个问题我自己也想过。
对技术用户来说，直接用 ChatGPT 或 API 肯定可以。
但我觉得网页工具还是有几个可以产品化的点：
参数更集中
模型、比例、分辨率、输出格式都放在一个界面里，不用每次重新说明。
提示词可以复用
提示词案例页可以直接看效果、复制提示词、再生成，适合快速找灵感。
生成和编辑在一个入口里
不只是文生图，也可以上传参考图做二次生成或编辑。
更适合非 API 用户
不需要自己处理接口、额度、图片下载、失败重试这些细节。
我不想把它说成能替代 ChatGPT 或 API 。
更准确地说，它是给想快速出图、不想自己折腾参数和流程的人用的。
先说实话，现在这个站可以正常使用，但还不算成熟产品。
我现在主要在改这些地方：
我不太想把它做成一个什么都塞进去的 AI 工具合集。
现阶段还是想先把 GPT Image 2 在线生图和图片编辑 这件事做好。
图片生成本身有调用成本，所以现在新用户注册送 6 次免费生成额度。
额度不算很多，但应该够大家试几次，判断一下效果和产品方向有没有用。
网站地址再放一下：
比较想听几个直接反馈：
欢迎直接吐槽，我会认真看评论，然后继续改。
]]>
所以做了一个小工具：Job Kanban
Live Demo： https://job-kanban.a-zan.xyz/
GitHub： https://github.com/gagagazan/job_kanban
它不是自动投递工具，不内置模型或把数据发给 AI 服务。它是一个 local-first 的求职工作台：用看板管理每个岗位机会，然后把每个求职阶段要问 AI 的 Prompt 、AI 会话链接、关键结论和备注都沉淀在同一张卡片里。
目前主要功能：
技术栈比较简单：Next.js 16 、React 19 、TypeScript 、Tailwind CSS 4 、dnd-kit 、zod 、Vitest 。
非常欢迎试用、提 issue ，或者直接指出哪里不好用。如果你也在找工作，可能会比普通表格更适合记录“这个机会现在到底推进到哪了，以及下一步该做什么”。
顺便借楼说一句：我最近也在看北京的质量保障方向的机会。4 年左右 QA / 质量保障经验，中间做过约 2 年测试工具平台开发，全栈偏服务端。如果有测试开发、质量效能、内部工具平台相关机会，也欢迎交流（ wx: emFuX3dlaXhpbg== ）。
]]>作为一个代码小白 + 重度懒癌患者，每次要切换中转 API 都让我崩溃：
打开终端 → 找教程 →
vim ~/.zshrc→ 翻半天找到那两行 → 小心翼翼改 URL 和 Key → 保存 →source ~/.zshrc→ 祈祷没改错……
就这么个 1 分钟的事，我每次都要花 5 分钟。
更要命的是——我不会只买一家中转。有的中转厂确实不太行，挂了、慢了、额度用完了，就得换另一家。手头常备 3~5 个不同平台的 API ，来回切换简直折磨。
与其每次受罪，不如一劳永逸。
一句话介绍： 图形界面管理多个中转配置，鼠标点一下就写入 ~/.zshrc，终端自动生效。
~/.zshrc，两个平台的环境变量互不干扰source ~/.zshrc，都不用自己敲要求：装了 Node.js
git clone https://github.com/zxs-ai/C-code-switch.git
cd C-code-switch
然后双击目录里的 启动.command 就行了。浏览器自动打开，添加你的中转配置，选中，点同步，搞定。
也支持 Electron 打包成独立 App：npm install && npm start
GitHub：https://github.com/zxs-ai/C-code-switch
MIT 开源，随便用。有问题欢迎提 Issue 。
]]>new Dad
累啊，上班，感觉像一个机器一样，尤其开始用 ai 后，领导和魔怔了一样，需求更多了。
公司再走下坡路。
之前的团队也散了，在这带了 4 年多了,越呆越没劲。
也在做美股，只放了一点钱进去， 基金一直有在定投纳斯达克，但是这种收入还不足以覆盖支出；
也想做自媒体，油管和 X ，但是下班后只想躺着，回去还要忙孩子；
有类似的伙伴吗？ 有跳出这种循环的可以分享下经验，或者单纯聊聊。
今天上班着实有点累，心累
]]>10+年开发经验，全栈开发工程师。
→ PHP, Java, Go, TypeScript, Python
→ Symfony, Laravel, ThinkPHP, FilamentPHP, Spring Boot, Vue, GoGin, Hertz
→ Docker, Kubernetes, Helm, Traefik, CI / CD, Forge, Jenkins, GitHub Actions
→ Kafka, ZooKeeper, gRpc, Redis, MySQL, MongoDB, RabbitMQ, Elasticsearch, Nacos
→ n8n, AutoGen
→ Ethers.js, Foundry, Uniswap V3/V4, Solidity
有合适的机会或项目想找稳定配合的，加微信：Y3JhenlwaHBlcgo=（备注来自 V2EX ）
https://gist.github.com/54853315/e541de3cdacd033b9d8c082fbc1411be
]]>我自己把腾讯云国际站账号开户这件事重新捋了一遍，发现最稳的思路其实很简单：先把账号开起来，再把资料补完整，后面按实际需求做身份认证和购买准备。
第一步，先注册基础账号
这一步没什么花活，先把邮箱、手机号这些基础信息准备好。 这里最重要的不是“赶紧注册成功”，而是别乱填。尤其是邮箱和手机号，后面登录、接通知、做验证都要用，最好直接用自己长期能控制的，不要拿临时邮箱或者以后可能不用的号码去顶。
第二步，想清楚是个人还是企业
很多人一开始最容易忽略的，就是账号主体。 如果你只是自己测试、跑小项目、临时开点资源，个人思路通常就够用了； 但如果你后面是公司正式使用、持续采购、要对账、要多人协作，那企业方向会更合适。
这个地方看着只是注册时的一个选项，实际上会影响后面的使用习惯和采购路径。 所以别抱着“先随便开一个，以后再说”的心态，前面多想两分钟，后面通常能少折腾很多天。
第三步，地区信息别图快乱选
很多人注册国际站时，会下意识觉得地区就是随便选一个差不多的。 其实不是。 后面付款、账单、账号资料这些东西，很多都会和地区有关系。 所以这里最稳的做法就是按真实使用主体来，不要为了省事随手点。
第四步，注册成功后别立刻退出
很多新手看到“账号创建成功”几个字，就以为流程已经全部走完了。 实际上更建议顺手把基础资料看一遍，比如联系方式、安全信息这些是不是完整。 因为后面你买产品、做支付、收通知，都会依赖这些基础项。
第五步，再考虑后面的购买准备
账号开户其实只是入口，不是终点。 更合理的节奏应该是：先把账号准备好，再去考虑付款方式、身份认证、产品购买。 别一边账号还没理顺，一边已经开始看轻量服务器和云数据库，不然很容易把简单的事搞复杂。
总结
腾讯云国际站账号开户本身不难，真正容易出错的地方，其实都在前面几个基础项上：
邮箱和手机号别乱填 个人还是企业要先想清楚 地区别随便选 注册完记得补完整资料
顺着这个逻辑来，账号开户其实没那么玄。 很多时候，不是平台流程复杂，而是自己前面图快，后面又不得不回来补课。
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]]>标题：[分享创造] 蹭一波新模型的热度，做了个开箱即用的 AI 视效小站，注册送 200 积分
各位 V 友大家好，
最近 AI 视觉圈又迎来了一波神仙打架，作为一名独立开发者，我实在没忍住手痒，搓了一个新站点：**happy-horse.tv**。
之所以做这个站，纯粹是因为近期刚发布的两个新模型真的太强了，强烈建议大家亲身体验一下：
先放一张网站界面的预览图给大家看看效果：
（注：发帖时如果由于图床问题图片未加载，请见谅）
为了让大家免去繁琐的 API 申请和部署折腾，我直接把它们接到了站上，并重点打造了三个特色体验：
如果你对最新的 AI 视效大模型感兴趣，或者单纯想搞点好玩的视频，欢迎来 这个整合了最新引擎的工具站 随便玩玩。
一个人开发精力有限，Bug 肯定有。如果有任何体验上的意见或者建议，欢迎随时在帖子里轻喷。
传送门在此：**Happy Horse 体验通道**
非常感谢各位大佬的时间！
仔细研究才发现原因：每开一个新 agent 就要重新理解一遍整个 codebase 和项目背景。十个 agent 并行，等于把同样的上下文塞了十遍。
测了一下，直接在 claude code 里用 subagent 并行，和 codex 起十个独立 agent 速度一样快，但后者 token 是前者好几倍，Claude code 好像有啥独家秘方？
有没有办法让多个独立 agent 共享对代码库的理解，而不是每次从头来？
]]>求一个 iOS 应用，能接自定义 API ，能联网搜索。
一般都问些实时信息、生活常识和概念。
试过 OpenCat 、Cumbersome ，都不太好用。
]]>https://github.com/RyanWeb31110/lark-cli-codex-app
最近在折腾一个小项目：让飞书/Lark 变成 Codex App 的远程入口。
我想解决的不是简单的“机器人回复消息”，而是一个更完整的闭环：
人在飞书/Lark 里发起任务
-> 本地 gateway 接收消息事件
-> 任务分发给 Codex App / codex exec
-> Codex 在本机读取代码、运行命令、操作浏览器或桌面
-> Codex 通过 lark-cli / skills 操作飞书
-> 结果回写到飞书对话、文档、日历、表格等协作对象
https://i.v2ex.co/wp9YaoVXl.png
简单说，就是：
飞书负责入口和协作，Codex App 负责本地执行，中间这个项目负责把两边接起来。
我现在越来越觉得，很多 AI agent 的关键问题不是“模型能不能回答”，而是它能不能进入真实工作流。
比如我在外面，只带手机，突然想到一个任务：
如果只是一个聊天 bot ，它通常只能做到“收消息、回消息”。
但 Codex App 本来就在本地，能看到 workspace ，能运行命令，能读写文件，也有 computer use / skills / 多任务这些方向。那飞书/Lark 更适合做的事情，其实是成为 Codex App 的远程控制面和团队协作界面。
所以这个项目想做的是：
飞书/Lark 发起和承接任务
Codex App 在本地真实执行
lark-cli-codex-app 负责事件接入、任务分发和结果回写
我也看过 OpenClaw 、Hermes 这类项目。它们更像是从 agent runtime 开始做一套完整系统：长期运行、记忆、工具编排、多入口交互、任务调度都自己承载。
这个路线很强，也很适合做通用个人助理。
但我这个项目的边界不一样。我不太想重新造一个 agent runtime ，而是更想依托 Codex App 已经有、并且未来还会继续增强的能力。
Codex App 更贴近真实工程任务：本地代码上下文、终端、文件、浏览器、computer use 、skills 、多任务、插件生态，这些都天然适合开发者工作流。
所以我希望把精力放在另一个问题上：
飞书/Lark 如何可靠地触发 Codex ？
Codex 如何把结果自然地回写到飞书/Lark ？
需要 GUI 操作时，如何交给本地 Codex App 处理？
这样边界会比较清楚：
项目是基于 yjwong/lark-cli 的 MIT fork 做的扩展，保留了原许可证。
当前主要包含：
codex exec普通 bot 更像是：
聊天软件 -> bot -> 回复
我想做的是：
飞书/Lark -> 本地 Codex App -> 电脑 / 代码 / 浏览器 / 飞书 -> 飞书/Lark
也就是不只是“回复一段话”，而是让 Codex 能在本地真的把事情做完，再把结果带回协作场景。
这个项目现在还不是一个非常成熟的产品，更像是一个方向已经明确的开源原型。
我接下来比较想继续打磨这些点：
如果你也在折腾 Codex App 、本地 agent 、飞书/Lark 自动化，欢迎看看这个项目，顺手提 issue 或拍砖。
项目地址：
]]>于是从 4 月 12 号开始正式开干。
最开始先做设计。我本来想着用 AI 先出一些图片，再找以前做动效的朋友看看能不能帮我做动画效果。结果一问，一个动效最起码几百块，预算直接被劝退。所以目前游戏里的小马只能先用静态 img ，虽然有点遗憾，但独立开发嘛，能省则省。
光出图大概就花了一天多。图片定下来之后，才开始真正写代码。
这次我直接用了 SwiftUI 。问题是，我之前其实没怎么用过 SwiftUI ，所以一边写一边学。更离谱的是，AI 写 SwiftUI 有时候真的有点智障，布局、状态、动画、页面层级经常绕来绕去。如果当时用 UIKit 或者普通 Swift 思路，可能反而能少走一点弯路。
后面开始解决关卡和音效。
音效这块也挺离谱。我是从闲鱼买了几十 G 的音效资源，然后自己一个个听、一个个挑。按钮音、失败音、通关音，看起来只是几个 wav ，实际找起来真的很费时间。很多音效单独听还行，放进游戏里就不对味，只能反复试。
关卡是另一个大坑。我用 AI 写脚本去生成关卡，这部分也调试了一天多。前面 8x8 之前还好，后面等级数一多，能生成出来的数量就指数级下降。
而且还不能只是“生成出来”就完事。 它必须有唯一解，还要有可玩性，不能太简单，也不能纯靠猜。一开始脚本生成出来的东西特别离谱，每行一个颜色，完全没法玩，真的给我气笑了。后面不断调规则、调随机策略、调校验逻辑，才慢慢能产出比较正常的关卡。
游戏核心玩法现在是找小马： 每种颜色有固定数量的小马，每行每列也有数量限制，小马之间不能相邻。玩家需要通过排除法一点点推理，最后把所有小马找出来。
从 4 月 12 号开始做，到 4 月 23 号，第一版 1.0.0 成功上线 App Store 。现在已经更新到 1.0.2 ，也就是第三个版本了。
1.0.1 和 1.0.2 主要是在继续补体验。比如增加了更好的经济系统，让胡萝卜奖励、关卡解锁、提示、皮肤之间更合理；然后又加了双马模式，规则变成每行、每列、每种颜色都有 2 匹小马，难度比普通模式更高一点，也更适合已经熟悉玩法的玩家。免得有人说太简单。
还有一个点，我这个是无广告的，然后只要你有能力，或者每天都去完成每日挑战，按理来说可以解锁所有关卡的，上架几天目前用户也不多，但是有个用户已经过了 150 多关，我接入了 game center ，我每天有事没事就上去看看他们闯关多少？
这个是我的链接，如果可以的话，可以去下载试试看 https://apps.apple.com/cn/app/6762043359 有什么问题我们也可以在评论区交流交流
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]]>首先 年轻人躺平不婚不育，那就不需要买房子，直接节约几百万（ 1-2 线城市）， 一套房子 200 万，如果还贷款 30 年 ≈ 最后到手 300 万（以前利息高的时候约等于 400 万）
300 万什么概念？ 按年化 2%：一年利息差不多是 6 万元，每月可以领取 5000 元 本金一分钱不少，一直领下去。
还有谁那么蠢去买房子？只有你生了孩子要上学，才会考虑买房子。
那么普通人养孩子的目的又是什么呢？等孩子长大他又需要房子，这样这个游戏就可以一直玩下去。
你养的不是孩子，养得是一群素曾谋面的孙子（银行，开发商，zf ）。
所以说，不买房 不买车，这些消费品普通人应该尽快祛魅。后面说不定还会出房产税。
房子所使用的土地本身有土地出让金 70 年，他们还想制定政策收取房产税，贪婪无比，那么房子现在应该叫“笼子”，是禁锢年轻人的牢笼。根本不是什么幸福的家。
不结婚/不生子/躺平，也不会生大病，就是普通人给自己争取权益最有力的抗争。
]]>1.案源管理：案源的录入、分配、跟进、移交、签单、废弃等流程； 2.邀约管理：客户到律所的登记，可以转化成案源； 3.团队协作：不同角色有不同权限，可以自定义角色权限；
]]>我们做了一个新的开源项目，叫 Helmor。
一句话讲：
Helmor 是一个开源、本地优先的 GUI coding agent 编排工具。
它的起点有点像 Conductor： 让多个 coding agent 在独立 workspace 里并行工作，然后你可以统一查看、切换、review 、测试、merge 。
但我们想做的是一个更开放、更本地、更社区驱动的版本：
我自己的感受是：
AI 已经让“写代码”变快了。 但软件开发不只是代码生成。
真正麻烦的地方，往往还在代码之外： 任务编排、workspace 管理、review 、测试、合并、人的注意力。
所以 Helmor 想做的不是“再多跑几个 agent”， 而是把 AI coding 的本地开发闭环做完整。
我们也相信，下一代 GUI agent 编排工具应该由社区一起推动，而不是只在闭源产品里发生。
项目地址： https://github.com/dohooo/helmor
欢迎试用，也欢迎直接喷。😆
]]>也许一直用着 ARM64 版的都没问题，直到某一天突然碰壁，某个包没有
于是你就要浪费人生中 N 分钟卸载 ARM64 版 python/node ，重装 x64 版，重配环境...
还不如一开始就装 x64 版
其实转译性能也很不错，至少体感上感觉不出来
]]>背景：本文假设你十分熟悉 sub_store 相关配置，本配置只在 Singbox For Android 进行测试
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DNS 三层架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Bootstrap 层（纯 IP ，无需解析，引导用） │
│ ├─ cn_bootstrap : UDP 223.5.5.5:53 (默认直连) │
│ └─ proxy_bootstrap: UDP 1.1.1.1:53 (走 Default 代理) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 主 DNS 层（ DoT 853 加密，按服务划分） │
│ ├─ cn_dns : 223.5.5.5 (直连) │
│ ├─ proxy_dns : 1.1.1.1 (走 Default) ← 兜底 │
│ ├─ paypal_dns : 8.8.8.8 (走 PayPal) │
│ ├─ ai_dns : 8.8.8.8 (走 AI-Service) │
│ ├─ tiktok_dns : 8.8.8.8 (走 TikTok) │
│ ├─ media_dns : 8.8.8.8 (走 Streaming-Media) │
│ ├─ telegram_dns : 8.8.8.8 (走 Telegram) │
│ ├─ instagram_dns: 8.8.8.8 (走 Instagram) │
│ └─ emby_dns : 8.8.8.8 (走 Emby) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
按优先级从高到低排列：
| 优先级 | 匹配场景 | 路由到 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 1 | 节点链接 | cn_bootstrap |
节点服务器域名，最高优先级 |
| 2 | clash_mode=direct |
cn_dns |
全局直连模式 |
| 3 | clash_mode=global |
proxy_dns |
全局代理模式 |
| 4 | PayPal 域名 | paypal_dns |
走 PayPal 出口 |
| 5 | AI 服务域名 | ai_dns |
走 AI-Service 出口 |
| 6 | TikTok 域名 | tiktok_dns |
走 TikTok 出口 |
| 7 | 流媒体域名 | media_dns |
走 Streaming-Media 出口 |
| 8 | Telegram 域名 | telegram_dns |
走 Telegram 出口 |
| 9 | Instagram 域名 | instagram_dns |
走 Instagram 出口 |
| 10 | Emby / uhdnow.com |
emby_dns |
走 Emby 出口 |
| 11 | GFW 域名 | proxy_dns |
被墙域名走代理 |
| 12 | .cn / 国内站点 |
cn_dns |
国内域名直连解析 |
| 13 | 其他（兜底 final） |
proxy_dns |
加密 + 走代理 |
https://files.catbox.moe/uw17zj.json
https://files.catbox.moe/epcd2m.js
https://github.com/LongLights/sing-box_template_merge_sub-store https://github.com/yyhhyyyyyy/selfproxy/tree/main/Sing-Box
]]>