手把手在老家制作土法火药
想必各位佬友都回老家了吧。
我的老家在东明，这边农村很多用的还是老房子，我们经常可以看到一堆白灰，其实那个就是硝，我们可以采集它们并做成火药呲花。
类似于烟花，就是喷火星子的那种。
首先我们先来采集硝。
其实就是拿把刀刮墙上的沫沫。
随后我们去锅里边找点没烧完的木棍子，或者是其他柴火，烧一半那种，看上面的木炭。
把这木炭和我们的硝倒在一块，碾碎，类似于下面：
搅拌均匀，比例的话，没有一个标准的比例，我这回用的是1:1效果非常不理想，各位佬友可以自行尝试，据我爸告诉我，7:3最合适，但是我没那么多空去刮墙灰采集硝。
最后用卫生纸包起来混合物，引燃。
成品图：
引燃的过程我也没有照，当时用了一张A4纸给它才引燃起来的。
祝各位佬友新年快乐。
----------------------
tips：不违法，不刑
51 个帖子 - 36 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: cdy1145)
Invalid media:
image
image
image
想必各位佬友都回老家了吧。
我的老家在东明，这边农村很多用的还是老房子，我们经常可以看到一堆白灰，其实那个就是硝，我们可以采集它们并做成火药呲花。
类似于烟花，就是喷火星子的那种。
首先我们先来采集硝。
其实就是拿把刀刮墙上的沫沫。
随后我们去锅里边找点没烧完的木棍子，或者是其他柴火，烧一半那种，看上面的木炭。
把这木炭和我们的硝倒在一块，碾碎，类似于下面：
搅拌均匀，比例的话，没有一个标准的比例，我这回用的是1:1效果非常不理想，各位佬友可以自行尝试，据我爸告诉我，7:3最合适，但是我没那么多空去刮墙灰采集硝。
最后用卫生纸包起来混合物，引燃。
成品图：
引燃的过程我也没有照，当时用了一张A4纸给它才引燃起来的。
祝各位佬友新年快乐。
----------------------
tips：不违法，不刑
51 个帖子 - 36 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: cdy1145)
Invalid media:
image
image
image
一款该有的功能应该算都有的开源背单词app
vibe coding开发了一个背单词的app，目前是嵌入的部分ai增强的功能，现在还在爬词典，下一步就是增加内置词典了。记忆算法做了两版，V4版本目前是实验性的，EF因子和艾宾浩斯记忆曲线结合。UI优化了好几版，目前这个是看的最舒服的 🤓
该有的功能应该算都有，包括发音什么的（发音也是用别人的api 🥲，目前只爬了一部分），后续有啥需求或者好的方案会继续推进，目前进行的计划就是划分不同需求的词库和深挖ai功能了（其实有考虑过用大模型来计算记忆曲线的，但是考虑到成本和以离线为核心、联网为增强的宗旨遂放弃，但是后续应该会继续考虑算法结合本地轻量级模型进一步优化记忆特征 :distorted_face:）github.com
GitHub - GuGuGuGun/english__app
通过在 GitHub 上创建帐户来为 GuGuGuGun/english__app 开发做出贡献。
2026.2.19
更新词库，爬了两万多个单词 🤓
进行性能优化
增加精选词库（考研版） :distorted_face:
16 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Sam Altamn)
Invalid media:
image
image
vibe coding开发了一个背单词的app，目前是嵌入的部分ai增强的功能，现在还在爬词典，下一步就是增加内置词典了。记忆算法做了两版，V4版本目前是实验性的，EF因子和艾宾浩斯记忆曲线结合。UI优化了好几版，目前这个是看的最舒服的 🤓
该有的功能应该算都有，包括发音什么的（发音也是用别人的api 🥲，目前只爬了一部分），后续有啥需求或者好的方案会继续推进，目前进行的计划就是划分不同需求的词库和深挖ai功能了（其实有考虑过用大模型来计算记忆曲线的，但是考虑到成本和以离线为核心、联网为增强的宗旨遂放弃，但是后续应该会继续考虑算法结合本地轻量级模型进一步优化记忆特征 :distorted_face:）github.com
GitHub - GuGuGuGun/english__app
通过在 GitHub 上创建帐户来为 GuGuGuGun/english__app 开发做出贡献。
2026.2.19
更新词库，爬了两万多个单词 🤓
进行性能优化
增加精选词库（考研版） :distorted_face:
16 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Sam Altamn)
Invalid media:
image
image
开源分享，一款精美高颜值的浏览器新标签页插件 Aura Tab
各位佬友，见字如晤。
在正式介绍项目之前，我必须先向 Aura Tab 部分老用户致以最诚挚的歉意。在最新的 v3.4.2 版本推送中，由于我忙于重构逻辑、清理代码债（虽然仍然是屎山代码😂）以及准备开源，没有能够充分覆盖所有用户场景的数据迁移测试。这导致部分朋友更新后出现了配置重置或数据丢失的情况。这确实是我工作的疏忽，给Aura Tab 的部分老用户带来了困扰，真的非常抱歉。
为什么选择现在开源？
其实 Aura Tab 已经开发了很久，但因为平时个人生活的压力较大， Vibe coding 下的代码写得比较凌乱，同时始终没能抽出大块时间来系统地整理和撰写文档。
这个春节假期，我终于有时间来好好整理项目，于是，我决定正式将其开源。
不过也要提前说明：由于我个人精力和时间有限，后续可能无法第一时间修复每一个 issue 或响应所有需求。欢迎有能力的佬友直接提交 PR，我们一起让它变得更好。
● GitHub 源码：https://github.com/nil-byte/aura-tab
● Chrome 商店获取：立即点击安装
----------------------
Aura Tab 核心功能全深度解析
我一直认为，新标签页不应该仅仅是一个搜索框，它应该是一个兼顾美学与效率的“桌面级”入口
1. 主页面
打开新标签页，第一眼就应该是赏心悦目的。主页面采用了极致简约的设计，将所有的视觉压力降到最低，默认隐藏四个角落的四个交互按钮，只留下最核心的时间与空间美感
2. Dock 栏
在浏览器底部复刻了 macOS 标志性的 Dock 栏。你可以将最常用的网站固定在此，享受基于物理模拟算法的丝滑悬浮与放大交互
3. Launchpad 启动台
告别杂乱的收藏夹，Aura Tab 的 Launchpad 让搜索和分类变得无比简单：
● 文件夹支持：原生支持拖拽图标合并或者右键菜单栏创建文件夹
● 智能检索：内置拼音/标签索引，输入即可在成百上千个链接中瞬间定位
● 丝滑排序：完全自定义你的效率布局，支持多页自由排列，拖动图标可以自由排序
4. 设置界面
所有的个性化调节都可以通过空格呼出设置弹窗来设置。采用了响应式配置热更新，每一项改动都能实时反馈在页面上，告别繁琐的“保存并刷新”
5. 相册界面
可以通过主窗口右上角的收藏按钮，一键收藏壁纸，并在内置的相册弹窗中，浏览所有的收藏壁纸，点击即可进入全屏相册模式：
● 键盘导航：支持左右方向键流畅翻页查看
● 鼠标导航：支持鼠标上下滚轮流畅翻页查看
● 底部工具栏：提供收藏/取消收藏、一键应用壁纸，下载壁纸按钮
6. 多样化定制
Aura Tab 的自由度极高：
● 多图像源支持：深度集成 Unsplash、Pixabay、Pexels 高清图源及支持上传本地图像源
● “焦点检测”算法：自动分析图片的亮度与纹理分布，计算视觉重心。无论你是超宽屏还是垂直屏，裁剪后的画面永远保留最精华的部分
● 高级背景效果：支持深度调整毛玻璃模糊度（Blur）、遮罩透明度（Mask Opacity），甚至可以开启颗粒纹理（Grain Texture），营造出如海报般的质感
● ……
7. 图标自动嗅探与缓存
我们深知图标对效率的重要性：
● 在线获取：当你在添加图标的时候填写自定义图标url时，后台会自动爬取该URL 的图像并缓存
● IndexedDB 缓存：所有图标都会进行 Base64 编码并存储在本地数据库中，即便在弱网或断网环境下，Launchpad 也能瞬间加载，杜绝白块
8. 数据备份
数据主权高于一切，Aura Tab 提供双重保障：
● 本地导入导出：方便在不同浏览器间一键迁移。
● 云端同步（WebDAV）：内置 WebDAV 协议支持。你可以将其同步至坚果云、群晖 NAS 等私有云空间。所有同步均在本地完成，不经过任何中转服务器
----------------------
最后的话
如果 Aura Tab 曾经打动过你，或者你认可我在这个春节假期的一点点努力，能不能帮我两个小忙？
1. 在 Chrome Web Store 给一个五星好评。
2. 在 GitHub 上点一个 Star。
每一份认可，都是我坚持维护下去的动力。
再次为之前的数据迁移问题向受影响的朋友道歉。愿 Aura Tab 能让你的每一天，都从一个优雅的标签页开始。
祝各位佬友新的一年里：
开源项目大火，Star 蹭蹭涨！🥳
17 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 自留格式)
Invalid media:
image
image
image
image
image
各位佬友，见字如晤。
在正式介绍项目之前，我必须先向 Aura Tab 部分老用户致以最诚挚的歉意。在最新的 v3.4.2 版本推送中，由于我忙于重构逻辑、清理代码债（虽然仍然是屎山代码😂）以及准备开源，没有能够充分覆盖所有用户场景的数据迁移测试。这导致部分朋友更新后出现了配置重置或数据丢失的情况。这确实是我工作的疏忽，给Aura Tab 的部分老用户带来了困扰，真的非常抱歉。
为什么选择现在开源？
其实 Aura Tab 已经开发了很久，但因为平时个人生活的压力较大， Vibe coding 下的代码写得比较凌乱，同时始终没能抽出大块时间来系统地整理和撰写文档。
这个春节假期，我终于有时间来好好整理项目，于是，我决定正式将其开源。
不过也要提前说明：由于我个人精力和时间有限，后续可能无法第一时间修复每一个 issue 或响应所有需求。欢迎有能力的佬友直接提交 PR，我们一起让它变得更好。
● GitHub 源码：https://github.com/nil-byte/aura-tab
● Chrome 商店获取：立即点击安装
----------------------
Aura Tab 核心功能全深度解析
我一直认为，新标签页不应该仅仅是一个搜索框，它应该是一个兼顾美学与效率的“桌面级”入口
1. 主页面
打开新标签页，第一眼就应该是赏心悦目的。主页面采用了极致简约的设计，将所有的视觉压力降到最低，默认隐藏四个角落的四个交互按钮，只留下最核心的时间与空间美感
2. Dock 栏
在浏览器底部复刻了 macOS 标志性的 Dock 栏。你可以将最常用的网站固定在此，享受基于物理模拟算法的丝滑悬浮与放大交互
3. Launchpad 启动台
告别杂乱的收藏夹，Aura Tab 的 Launchpad 让搜索和分类变得无比简单：
● 文件夹支持：原生支持拖拽图标合并或者右键菜单栏创建文件夹
● 智能检索：内置拼音/标签索引，输入即可在成百上千个链接中瞬间定位
● 丝滑排序：完全自定义你的效率布局，支持多页自由排列，拖动图标可以自由排序
4. 设置界面
所有的个性化调节都可以通过空格呼出设置弹窗来设置。采用了响应式配置热更新，每一项改动都能实时反馈在页面上，告别繁琐的“保存并刷新”
5. 相册界面
可以通过主窗口右上角的收藏按钮，一键收藏壁纸，并在内置的相册弹窗中，浏览所有的收藏壁纸，点击即可进入全屏相册模式：
● 键盘导航：支持左右方向键流畅翻页查看
● 鼠标导航：支持鼠标上下滚轮流畅翻页查看
● 底部工具栏：提供收藏/取消收藏、一键应用壁纸，下载壁纸按钮
6. 多样化定制
Aura Tab 的自由度极高：
● 多图像源支持：深度集成 Unsplash、Pixabay、Pexels 高清图源及支持上传本地图像源
● “焦点检测”算法：自动分析图片的亮度与纹理分布，计算视觉重心。无论你是超宽屏还是垂直屏，裁剪后的画面永远保留最精华的部分
● 高级背景效果：支持深度调整毛玻璃模糊度（Blur）、遮罩透明度（Mask Opacity），甚至可以开启颗粒纹理（Grain Texture），营造出如海报般的质感
● ……
7. 图标自动嗅探与缓存
我们深知图标对效率的重要性：
● 在线获取：当你在添加图标的时候填写自定义图标url时，后台会自动爬取该URL 的图像并缓存
● IndexedDB 缓存：所有图标都会进行 Base64 编码并存储在本地数据库中，即便在弱网或断网环境下，Launchpad 也能瞬间加载，杜绝白块
8. 数据备份
数据主权高于一切，Aura Tab 提供双重保障：
● 本地导入导出：方便在不同浏览器间一键迁移。
● 云端同步（WebDAV）：内置 WebDAV 协议支持。你可以将其同步至坚果云、群晖 NAS 等私有云空间。所有同步均在本地完成，不经过任何中转服务器
----------------------
最后的话
如果 Aura Tab 曾经打动过你，或者你认可我在这个春节假期的一点点努力，能不能帮我两个小忙？
1. 在 Chrome Web Store 给一个五星好评。
2. 在 GitHub 上点一个 Star。
每一份认可，都是我坚持维护下去的动力。
再次为之前的数据迁移问题向受影响的朋友道歉。愿 Aura Tab 能让你的每一天，都从一个优雅的标签页开始。
祝各位佬友新的一年里：
开源项目大火，Star 蹭蹭涨！🥳
17 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 自留格式)
Invalid media:
image
image
image
image
image
微信输入法可能是目前最好的国产输入法
长期以来一直在各个系统上使用系统自带的输入法，用起来也算习惯，但总有许多不合人意的地方，比如 Windows 自带输入法的古旧字库和 iOS 自带输入法的神秘“纠错”。
这几年也试过几款主流输入法，比如搜狗、讯飞、QQ 和百度，甚至试了试 RIME 输入法，但都不尽人意。搜狗的广告实在太多了，讯飞的准确度又没有搜狗那么高，QQ 输入法没有 iOS 版，百度嘛……总感觉不太想用呢。
微信输入法也出来挺长时间了，但每次一想到微信的“小而美”，我就对它信心全无。直到有一天，抱着试试看的心思下载了微信输入法，没想到竟然是目前综合体验最好的输入法，还有一些小巧思，比如全角字符和半角字符之间自动加空格之类的功能。就我目前体验而言，微信输入法可能的确是目前最好的国产输入法。
116 个帖子 - 86 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 冯远客)
长期以来一直在各个系统上使用系统自带的输入法，用起来也算习惯，但总有许多不合人意的地方，比如 Windows 自带输入法的古旧字库和 iOS 自带输入法的神秘“纠错”。
这几年也试过几款主流输入法，比如搜狗、讯飞、QQ 和百度，甚至试了试 RIME 输入法，但都不尽人意。搜狗的广告实在太多了，讯飞的准确度又没有搜狗那么高，QQ 输入法没有 iOS 版，百度嘛……总感觉不太想用呢。
微信输入法也出来挺长时间了，但每次一想到微信的“小而美”，我就对它信心全无。直到有一天，抱着试试看的心思下载了微信输入法，没想到竟然是目前综合体验最好的输入法，还有一些小巧思，比如全角字符和半角字符之间自动加空格之类的功能。就我目前体验而言，微信输入法可能的确是目前最好的国产输入法。
116 个帖子 - 86 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 冯远客)
【抽奖】30岁生日啦，抽5个Google学生会员车位，1.22开通
抽奖主题： 5个Google学生会员车位；主号美区，自备美区付款资料或梯子接受邀请
🏆️ 奖品详情：
[奖品1]：5个Google学生会员车位
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：2026-02-19 09:30:00
截止时间：2026-02-19 23:30:00
📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容
🔍️ 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。
156 个帖子 - 152 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Zephyr1996)
抽奖主题： 5个Google学生会员车位；主号美区，自备美区付款资料或梯子接受邀请
🏆️ 奖品详情：
[奖品1]：5个Google学生会员车位
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：2026-02-19 09:30:00
截止时间：2026-02-19 23:30:00
📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容
🔍️ 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。
156 个帖子 - 152 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Zephyr1996)
第一次把夜熬穿
本来没想熬穿的……但是架不住昨天下午五点钟才爬起来，睡得好舒服。
今天（时间没错）三点钟觉得不能再熬了，就躺到床上开始睡。但是真的睡不着啊……佬友们知道吗，我无论脸朝左躺着还是朝右躺着，心跳声都特别大，“砰砰砰”地响，吵得人睡不着觉😡，我这辈子都想不通为什么能做到被自己的心跳声吵到的。
然后中间试了数羊还有深呼吸等等所谓的“入睡诀窍”，没一点用😅。快六点的时候爬起来喝了杯温水，再写了二十分钟作业，还是一点困意都没有。
我心里想着睡不睡得着是能力问题，睡不睡就是态度问题了。所以就逼着自己躺床上闭上双眼，结果脑子里开始放歌……不知道佬友们学生时代遇到大考会不会有这种现象，紧张得头脑里放歌放个不停😖。顺带一提我脑子里放的是陈奕迅的《葡萄成熟时》。
到了七点半，这时候再躺也没什么意思，天已经大亮了。就爬起来玩推特。发了几条评论，耍了一会 grok，有点困意了，躺到床上又没了，我这身体也是挺厉害的👍️。
现在是八点过一会，发个帖子。不知道佬友们有没有睡着的方法。还有十天不到开学，这个作息实在很危险。
更新：中午小睡了一会，感觉清醒多了。
在这里放一个喵梦（AI 图） （点击了解更多详细信息）
70 个帖子 - 28 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 𝙺𝚊𝚛𝚕𝚛𝚎)
Invalid media: image
本来没想熬穿的……但是架不住昨天下午五点钟才爬起来，睡得好舒服。
今天（时间没错）三点钟觉得不能再熬了，就躺到床上开始睡。但是真的睡不着啊……佬友们知道吗，我无论脸朝左躺着还是朝右躺着，心跳声都特别大，“砰砰砰”地响，吵得人睡不着觉😡，我这辈子都想不通为什么能做到被自己的心跳声吵到的。
然后中间试了数羊还有深呼吸等等所谓的“入睡诀窍”，没一点用😅。快六点的时候爬起来喝了杯温水，再写了二十分钟作业，还是一点困意都没有。
我心里想着睡不睡得着是能力问题，睡不睡就是态度问题了。所以就逼着自己躺床上闭上双眼，结果脑子里开始放歌……不知道佬友们学生时代遇到大考会不会有这种现象，紧张得头脑里放歌放个不停😖。顺带一提我脑子里放的是陈奕迅的《葡萄成熟时》。
到了七点半，这时候再躺也没什么意思，天已经大亮了。就爬起来玩推特。发了几条评论，耍了一会 grok，有点困意了，躺到床上又没了，我这身体也是挺厉害的👍️。
现在是八点过一会，发个帖子。不知道佬友们有没有睡着的方法。还有十天不到开学，这个作息实在很危险。
更新：中午小睡了一会，感觉清醒多了。
在这里放一个喵梦（AI 图） （点击了解更多详细信息）
70 个帖子 - 28 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 𝙺𝚊𝚛𝚕𝚛𝚎)
Invalid media: image
关于Grok 4.20 模型的一些发现
感觉幻觉明显减少了。目前的缺点就是视觉太差和编程不够强
网页版的输入限制为 390K，手动填充发现实际上限制为 256K
当前 Beta 是 Small / A8 变体（据分析约 500B 参数，激活参数更少，适合高效推理）
平时使用的时候，小问题不会思考过长时间，难问题可以拓展到几分钟的思考
Grok 的四个角色我认为不是 4 个完全独立的模型，而是共享大部分权重，单次推理里同时扮演 4 个角色同时推理（Grok 协调头、Harper 研究头、Benjamin 逻辑头、Lucas 创意头），最后由 Grok 这一个 agent 输出内容。如果是 4 个独立 4.1 角色扮演，成本要高很多
Xai 的人说这个模型“Rapid Learning / Continuous Learning”架构可以通过聊天记录和点赞拉踩的数据训练，每天小更新，每周大更新，要后续测试才能确定是不是真的
目前搜索联网能力是最有竞争力的，相信最近佬友们也用的不少，这属于 Xai 的爬虫优化和设计
言论放得开，炒币排行榜排第一也是优势
支持很多工具
下面的一致性和上下文召回题目很多模型要不开思考才能做对，Grok 的这种 agent 集群思考能做对似乎提供了新思路？
DeepSeek 开思考两题都死循环
DeepSeek 不开思考，第一张图有锯齿和杂线，第二张图无法显示
DeepSeek不开思考找数字能答对
测了很多遍三体里面魔改数字和剧情捞针，Gemini DeepSeek Grok都没问题，感觉这种任务还是简单。
别的题目不太好测，因为 Grok 的联网能力太强
https://linux.do/t/topic/286836
34 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Mozi)
Invalid media:
image
image
image
image
image
image
image
image
image
感觉幻觉明显减少了。目前的缺点就是视觉太差和编程不够强
网页版的输入限制为 390K，手动填充发现实际上限制为 256K
当前 Beta 是 Small / A8 变体（据分析约 500B 参数，激活参数更少，适合高效推理）
平时使用的时候，小问题不会思考过长时间，难问题可以拓展到几分钟的思考
Grok 的四个角色我认为不是 4 个完全独立的模型，而是共享大部分权重，单次推理里同时扮演 4 个角色同时推理（Grok 协调头、Harper 研究头、Benjamin 逻辑头、Lucas 创意头），最后由 Grok 这一个 agent 输出内容。如果是 4 个独立 4.1 角色扮演，成本要高很多
Xai 的人说这个模型“Rapid Learning / Continuous Learning”架构可以通过聊天记录和点赞拉踩的数据训练，每天小更新，每周大更新，要后续测试才能确定是不是真的
目前搜索联网能力是最有竞争力的，相信最近佬友们也用的不少，这属于 Xai 的爬虫优化和设计
言论放得开，炒币排行榜排第一也是优势
支持很多工具
下面的一致性和上下文召回题目很多模型要不开思考才能做对，Grok 的这种 agent 集群思考能做对似乎提供了新思路？
DeepSeek 开思考两题都死循环
DeepSeek 不开思考，第一张图有锯齿和杂线，第二张图无法显示
DeepSeek不开思考找数字能答对
测了很多遍三体里面魔改数字和剧情捞针，Gemini DeepSeek Grok都没问题，感觉这种任务还是简单。
别的题目不太好测，因为 Grok 的联网能力太强
https://linux.do/t/topic/286836
34 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Mozi)
Invalid media:
image
image
image
image
image
image
image
image
image
戒色日记📓坚持更新
我从四年前开始，几乎每天都起飞。最近发觉自己存货越来越少了，出来的也都是跟水一样的东西。虽然我不是攻，但为了自己下半生的幸福，本人还是决定从此戒色禁欲。以后会和佬友们分享这个过程
现在先把飞机✈️删了
57 个帖子 - 42 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 猫猫团子)
我从四年前开始，几乎每天都起飞。最近发觉自己存货越来越少了，出来的也都是跟水一样的东西。虽然我不是攻，但为了自己下半生的幸福，本人还是决定从此戒色禁欲。以后会和佬友们分享这个过程
现在先把飞机✈️删了
57 个帖子 - 42 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 猫猫团子)
拆了 OpenClaw 几乎全部核心模块，整理出 200+ 篇实现型文档，给想做 AI 智能体的佬友
起因很简单——我想做一个类似 OpenClaw 的东西。
但翻了半天资料，官方文档都是「如何使用」，没有一篇认真讲「它内部怎么实现的」。
于是只能自己啃源码，边看边记，几个月下来整理出这套文档。
----------------------
分三条主线
Track 0 · 安装教程（147 篇）
从零装好 OpenClaw，接入 Anthropic / OpenAI / Gemini，
连上 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等各种频道。
配置向导、常见报错、参数解释都有，没装过的佬友从这里开始。
Track A · 完整工程主线（59 篇）
从 CLI 启动 → Gateway 控制面 → Routing 路由 → Agent 执行链，
按真实调用链路逐层拆解。
你会搞清楚：一条消息从用户发出，到模型回复再回到用户，
中间经过了哪些对象、哪些函数、数据流是怎么流转的。
Track B · AI 核心框架（22 篇）
这部分是做同类项目最硬核的地方：
● 上下文工程（Context 窗口管理、截断策略）
● 执行状态机（Agent 跑起来之后的生命周期）
● 工具调用与审批机制（Tool Use 的完整链路）
● 模型回退策略（Provider 挂了怎么自动降级）
● 记忆系统（向量 + BM25 混合检索的实现）
● Hook 插件注入（onBeforeResponse / onAfterTool 这些是怎么挂的）
----------------------
为什么不直接看官方文档
官方文档告诉你「怎么配置」，不告诉你「为什么这么设计」。
这套文档的目标是函数级精度：每个核心概念都给出源码入口，
知道从哪里开始读，数据结构长什么样，边界在哪里。
----------------------
适合谁
● 想搞清楚 OpenClaw 内部实现的
● 想做同类智能体框架、消息通道适配、路由调度的
● 对 AI 执行链路、状态机设计感兴趣的
不适合只想「用 OpenClaw 聊天」的佬友，那官方文档够用了。
----------------------
文档地址：https://openclaw-docs.dx3n.cn
GitHub： GitHub - yeuxuan/openclaw-docs: openclaw 剖析、拆解、教程在线文档
写了挺久，有错误或者想补充的欢迎在评论区说。
23 个帖子 - 22 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 一叶知花)
起因很简单——我想做一个类似 OpenClaw 的东西。
但翻了半天资料，官方文档都是「如何使用」，没有一篇认真讲「它内部怎么实现的」。
于是只能自己啃源码，边看边记，几个月下来整理出这套文档。
----------------------
分三条主线
Track 0 · 安装教程（147 篇）
从零装好 OpenClaw，接入 Anthropic / OpenAI / Gemini，
连上 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等各种频道。
配置向导、常见报错、参数解释都有，没装过的佬友从这里开始。
Track A · 完整工程主线（59 篇）
从 CLI 启动 → Gateway 控制面 → Routing 路由 → Agent 执行链，
按真实调用链路逐层拆解。
你会搞清楚：一条消息从用户发出，到模型回复再回到用户，
中间经过了哪些对象、哪些函数、数据流是怎么流转的。
Track B · AI 核心框架（22 篇）
这部分是做同类项目最硬核的地方：
● 上下文工程（Context 窗口管理、截断策略）
● 执行状态机（Agent 跑起来之后的生命周期）
● 工具调用与审批机制（Tool Use 的完整链路）
● 模型回退策略（Provider 挂了怎么自动降级）
● 记忆系统（向量 + BM25 混合检索的实现）
● Hook 插件注入（onBeforeResponse / onAfterTool 这些是怎么挂的）
----------------------
为什么不直接看官方文档
官方文档告诉你「怎么配置」，不告诉你「为什么这么设计」。
这套文档的目标是函数级精度：每个核心概念都给出源码入口，
知道从哪里开始读，数据结构长什么样，边界在哪里。
----------------------
适合谁
● 想搞清楚 OpenClaw 内部实现的
● 想做同类智能体框架、消息通道适配、路由调度的
● 对 AI 执行链路、状态机设计感兴趣的
不适合只想「用 OpenClaw 聊天」的佬友，那官方文档够用了。
----------------------
文档地址：https://openclaw-docs.dx3n.cn
GitHub： GitHub - yeuxuan/openclaw-docs: openclaw 剖析、拆解、教程在线文档
写了挺久，有错误或者想补充的欢迎在评论区说。
23 个帖子 - 22 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 一叶知花)
Gemini 3.1 Pro 预览版今天发布！
https://x.com/OfficialLoganK/status/2024302012091752768
27 个帖子 - 23 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Shipper1)
Invalid media: image
https://x.com/OfficialLoganK/status/2024302012091752768
27 个帖子 - 23 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Shipper1)
Invalid media: image
【心理委员】做了个关于依恋障碍的测试站
放点邀请码，测试一波，文末cdk可以领取唯一邀请码哦 🫡 。
心理人格 - InnerLog
但其对我们生活处理人际关系的影响往往非常大，且不易发现。
测试得分如果超过10表示较强倾向，超过5为轻微，如果为安全型则依恋类型很正常。
cdk.linux.do
LINUX DO CDK
Linux Do 社区 CDK 快速分享平台 - 让分享变得更简单
89 个帖子 - 44 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Reboot)
Invalid media:
image
image
image
image
放点邀请码，测试一波，文末cdk可以领取唯一邀请码哦 🫡 。
邀请码： ZT72MKJT，EZ6K9JSZ，GN3LEZMH，WD77A97N，3ZQEGE77，JCFAMRZD，JP8SJNWN，N9J586ZL，B2FVCPQT，YCCCALRU，XMV7LBTF，J47PUZ54，SUT9K5RK，K62ZGUHV，X24MZ7DQ，G7M72CNC，U8WHGA33，FX4SFXNS，3GCWPJ6C，JRTZUZ63，Z2435LEK，XZL6JGKT，5HP4T24E，W9T8KKGM，A7W5LDYS，M2X98T2M，EKZAW2GH，WQ8C224V，3BQYP2DH，JY4MUZPFjiyu.reboots.top
心理人格 - InnerLog
再放点： 6RK5KD8X，MA6RL9LN，SAD7V75Y，EXQJZRQD，FYQE7CM9，3LM6EFV7，SA353YU7，NUKSWLNF，GG2ZF22N，NP7TJGGX，7UN7Q7JY，SYQD8DGZ，SWA2SY6N，3QXU74KA，VHN84V3X，MHDPVQFD，E6YDQ3EN，VVWBSA5Y，E3HVEEG9，DL59LTTF，M4W75QRS，4DP2B8T5，DXD4J8G6，4TTGY7Y5，PH783GKJ，QNPRAGU3，6VKGA3VJ，5TDGRYAT，FQ6P2R6W，9P8P5VPX依恋障碍通常由原生家庭息息相关，与主要照顾者之间未能建立稳定的“安全 堡垒”有关。
但其对我们生活处理人际关系的影响往往非常大，且不易发现。
测试得分如果超过10表示较强倾向，超过5为轻微，如果为安全型则依恋类型很正常。
可以将测试结果发送给AI，与他讨论最近遇到人与人之间的烦心事，可以是同事、爱人等等，或许能帮你解开心结edit：放个分发吧，万一不够用了 🫡
cdk.linux.do
LINUX DO CDK
Linux Do 社区 CDK 快速分享平台 - 让分享变得更简单
89 个帖子 - 44 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: Reboot)
Invalid media:
image
image
image
image
你们是真的好起来了
压岁钱收了不少吧，疯狂星期四都不发文案了，我说你们是真的好起来了 :distorted_face:
20 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 神墨)
压岁钱收了不少吧，疯狂星期四都不发文案了，我说你们是真的好起来了 :distorted_face:
肯 肯 德德德 基基基
肯 肯 德 基 基
肯 肯 德德德 基 基
肯 肯 德 基 基
肯 德德德 基基基基
20 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 神墨)
我妈说我不用豆包就落伍了
我妈：你知不知道豆包
我：知道
我妈：那你用豆包吗？下载了吗？
我：不用，没下载
我妈：哎呦我滴妈啊，你没看春晚吗？春晚那个豆包。今年2026年AI崛起肯定崛起，快点来我给你下一个。
我妈：豆包你都不用，你都落伍了
然后就直接把我手机拿过去下载了。 :distorted_face:
35 个帖子 - 32 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: GavinTnT)
我妈：你知不知道豆包
我：知道
我妈：那你用豆包吗？下载了吗？
我：不用，没下载
我妈：哎呦我滴妈啊，你没看春晚吗？春晚那个豆包。今年2026年AI崛起肯定崛起，快点来我给你下一个。
我妈：豆包你都不用，你都落伍了
然后就直接把我手机拿过去下载了。 :distorted_face:
35 个帖子 - 32 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: GavinTnT)
（我又来了）真实场景下的1M上下文的国产模型的注意力评测III
原贴被佬友指出仍然粗糙（https://linux.do/t/topic/1624849），所以我认真地写了一个新方案。
----------------------
省流版：
研究背景：春节前Deepseek开源并应用了自己发表的技术以扩展上下文，预期上半年就会扩散到各个国产模型，1M上下文时代即将到来——1M上下文固然不意味着窗口都能使用，但却能一定程度提升“有效注意力范围内的上下文”
研究目的：评测1M上下文给最新的国产模型（Deepseek网页版，qwen-plus网页版）和老同志（gemini2.5 pro中转api版/3pro网页版）带来的对中量文本的注意力和理解力提升程度
测试方法：pubmed获取50篇文献的摘要合集，让各LLM写综述；让gemini2.5pro评估综述质量
测评结果：综述准确度都有问题，但相对而言：
● Deepseek-1M-lite最佳：新DS生成的结果字数最多，且都是较为完整的段落（原来的DS-V3.2喜欢拼凑短要点来“混”出一篇长文），说明梁文峰的新技术实打实提升了模型注意力，api版DS的能力我都不敢想；考虑到峰哥的开源精神和低成本能力，预测今年上半年各国模都会用上这个技术，只要有了1M，哪怕预训练、后训练、参数量不提升，coding model的能力也将极大提升，FGNB！
● qwen3.5plus次之：唯一的没有遗漏文献的模型，令人意外！但正文字数相对不足，可能还是和模型参数量低有关；
● gemini2.5pro再次：作为1M上下文的引领者，去年发布到现在，独领风骚近1年，依然能打；虽然在本次综述测评中排名第三，但综述重点考察给定文本的利用能力；gemini2.5pro的丰富的世界知识仍在别的地方有用武之地
● gemini3pro最菜: 拉完了，不谈。
具体排名结果：
----------------------
详细版：
具体研究方案：
1. 首先从pubmed获取某主题的50篇综述合集
abstract-rheumatoid-set.txt (164.5 KB)
2. 将如下提示词和综述合集发给LLM，得到综述
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（gemini2.5pro_中转api版）.pdf (208.8 KB)
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（DS网页版）.pdf (248.2 KB)
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（gemini3pro网页版）.pdf (220.7 KB)
# JAK 抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展_.pdf (198.0 KB)
测评方法：我自己写了一个agent。首先将摘要合集拆分成各个独立的文献摘要，然后依次将各文献摘要和生成的综述发送给独立的LLM上下文窗口，评估引用的准确性，然后再汇总。
以下是各模型的详细结果：
Deepseek网页版:有6处文献未引用，4个高严重错误
Qwen-plus：所有文献均引用，5个高严重错误
哈基米2.5pro：有8处文献未引用，6个高严重错误
哈基米3pro：有9处文献未引用，6个高严重错误
具体的细节项目可以看这个网页报告
jak_full_report.html.zip (30.5 KB)
19 个帖子 - 13 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 欣 郁)
Invalid media:
image
image
image
image
image
原贴被佬友指出仍然粗糙（https://linux.do/t/topic/1624849），所以我认真地写了一个新方案。
----------------------
省流版：
研究背景：春节前Deepseek开源并应用了自己发表的技术以扩展上下文，预期上半年就会扩散到各个国产模型，1M上下文时代即将到来——1M上下文固然不意味着窗口都能使用，但却能一定程度提升“有效注意力范围内的上下文”
研究目的：评测1M上下文给最新的国产模型（Deepseek网页版，qwen-plus网页版）和老同志（gemini2.5 pro中转api版/3pro网页版）带来的对中量文本的注意力和理解力提升程度
测试方法：pubmed获取50篇文献的摘要合集，让各LLM写综述；让gemini2.5pro评估综述质量
测评结果：综述准确度都有问题，但相对而言：
● Deepseek-1M-lite最佳：新DS生成的结果字数最多，且都是较为完整的段落（原来的DS-V3.2喜欢拼凑短要点来“混”出一篇长文），说明梁文峰的新技术实打实提升了模型注意力，api版DS的能力我都不敢想；考虑到峰哥的开源精神和低成本能力，预测今年上半年各国模都会用上这个技术，只要有了1M，哪怕预训练、后训练、参数量不提升，coding model的能力也将极大提升，FGNB！
● qwen3.5plus次之：唯一的没有遗漏文献的模型，令人意外！但正文字数相对不足，可能还是和模型参数量低有关；
● gemini2.5pro再次：作为1M上下文的引领者，去年发布到现在，独领风骚近1年，依然能打；虽然在本次综述测评中排名第三，但综述重点考察给定文本的利用能力；gemini2.5pro的丰富的世界知识仍在别的地方有用武之地
● gemini3pro最菜: 拉完了，不谈。
具体排名结果：
----------------------
详细版：
具体研究方案：
1. 首先从pubmed获取某主题的50篇综述合集
abstract-rheumatoid-set.txt (164.5 KB)
2. 将如下提示词和综述合集发给LLM，得到综述
具体的综述内容：
我将发你一个文本，里面是一些文献的摘要。基于这个文本，帮我写一篇综述，主题是“JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展”，要求：
● 以学术语言组织文本
● 请不要使用虚拟引用；严格使用我给你的文本材料；
● 尽可能地利用到文本里面的所有内容
● 要有规范的引文格式，以尾注的形式
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（gemini2.5pro_中转api版）.pdf (208.8 KB)
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（DS网页版）.pdf (248.2 KB)
JAK抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展（gemini3pro网页版）.pdf (220.7 KB)
# JAK 抑制剂在类风湿关节炎中的研究进展_.pdf (198.0 KB)
测评方法：我自己写了一个agent。首先将摘要合集拆分成各个独立的文献摘要，然后依次将各文献摘要和生成的综述发送给独立的LLM上下文窗口，评估引用的准确性，然后再汇总。
以下是各模型的详细结果：
Deepseek网页版:有6处文献未引用，4个高严重错误
Qwen-plus：所有文献均引用，5个高严重错误
哈基米2.5pro：有8处文献未引用，6个高严重错误
哈基米3pro：有9处文献未引用，6个高严重错误
具体的细节项目可以看这个网页报告
jak_full_report.html.zip (30.5 KB)
19 个帖子 - 13 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 欣 郁)
Invalid media:
image
image
image
image
image
咸鱼O成本信息差躺着赚钱之境外流量
抄下其他佬的标题。
某鱼的境外流量卖价如图
而无忧行里面
某鱼就是登录无忧行买给你自己而已，我去香港想买，交易的时候被我发现了
14 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: GBK)
Invalid media:
image
image
抄下其他佬的标题。
某鱼的境外流量卖价如图
而无忧行里面
某鱼就是登录无忧行买给你自己而已，我去香港想买，交易的时候被我发现了
14 个帖子 - 12 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: GBK)
Invalid media:
image
image
anyrouter怎么这么强？CodeX无限用怎么这么强？爽用CC，爽用CCG，L站真好
之前一直在用cursor写代码，感觉我强的可怕，但是cursor的额度太少了，不能狠狠蹬，感觉自己的激情收到了压制
然后，后面谷歌大善人的反重力就来了，搞了三个pro，狠狠蹬，猛猛蹬，感觉自己又无敌了
但是后面额度骤减，加上可能是ip问题，老是报错重试，用起来就不是特别爽，然后就进入了cursor和反重力来回切换的情况
此时，虽然电脑里装了claude code、codex、Gemini的Cli，但是一直都没用过，被调教成了cursor的形状，所以一直都只用的ide，没用cli
但是随着L站逛得越来越多，发现大家都是用CC，很少有人直接用ide
于是我也买了几个「富可敌国」的商业站开始用
逐渐开始尝试CC-Switch，注册了一堆公益站和商业站搭配着使用
也是正式开始用上了CCG，
自动用上CCG，感觉之前自己就是个码农，用上CCG之后，感觉自己是个架构师。一个需求发下去，CCG能持续跑十几二十分钟，并且交付质量还很高。
然后，哈哈哈，我感觉自己又开始强的可怕了，哈哈哈哈
最近这几天，想着自己开发个app，上架试试，用了自己完全不懂得语言（我是Java），碰巧又刷到了anyrouter，然后又碰巧刷到了佬的无限CodeX
起飞！！！！！
佬们实在是太强了
强两天还想着斥巨资开个小500的MiniMax年卡，目前来看，好像倒也是暂时不需要了（M2.5不是多模态有些可惜）
佬们，有没有什么MCP和skill推荐的
本地没几个mcp和skill，感觉缺少趁手的武器
然后想要做的app的风格，能是iOS或者iOS26的那种风格，没有skill，手动调教，效果稀碎
24 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 孟先生)
之前一直在用cursor写代码，感觉我强的可怕，但是cursor的额度太少了，不能狠狠蹬，感觉自己的激情收到了压制
然后，后面谷歌大善人的反重力就来了，搞了三个pro，狠狠蹬，猛猛蹬，感觉自己又无敌了
但是后面额度骤减，加上可能是ip问题，老是报错重试，用起来就不是特别爽，然后就进入了cursor和反重力来回切换的情况
此时，虽然电脑里装了claude code、codex、Gemini的Cli，但是一直都没用过，被调教成了cursor的形状，所以一直都只用的ide，没用cli
但是随着L站逛得越来越多，发现大家都是用CC，很少有人直接用ide
于是我也买了几个「富可敌国」的商业站开始用
逐渐开始尝试CC-Switch，注册了一堆公益站和商业站搭配着使用
也是正式开始用上了CCG，
自动用上CCG，感觉之前自己就是个码农，用上CCG之后，感觉自己是个架构师。一个需求发下去，CCG能持续跑十几二十分钟，并且交付质量还很高。
然后，哈哈哈，我感觉自己又开始强的可怕了，哈哈哈哈
最近这几天，想着自己开发个app，上架试试，用了自己完全不懂得语言（我是Java），碰巧又刷到了anyrouter，然后又碰巧刷到了佬的无限CodeX
起飞！！！！！
佬们实在是太强了
强两天还想着斥巨资开个小500的MiniMax年卡，目前来看，好像倒也是暂时不需要了（M2.5不是多模态有些可惜）
佬们，有没有什么MCP和skill推荐的
本地没几个mcp和skill，感觉缺少趁手的武器
然后想要做的app的风格，能是iOS或者iOS26的那种风格，没有skill，手动调教，效果稀碎
24 个帖子 - 20 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 孟先生)
❤1
分享一篇使用AI实现生活自动化（面向非技术人员）的文章
原文链接 https://x.com/techwith_ram/status/1976238191314124896 ，文章中使用的是CC，但内在逻辑都是通的，原文是英文，我简单翻译了一下并且删减了一些引流的内容，供佬友们参考
----------------------
标题：如何用 Claude Code 实现生活自动化（面向非技术人员）
现在学习这项技术的人将拥有巨大的先发优势。六个月后，所有人都会掌握这项技术。以下是如何在它变得显而易见之前就开始学习的方法。
大多数人打开 Claude Code 后，会对着空白的终端发呆 20 分钟。
他们看到推特上大家都在发布应用、自动化工具和完整的产品，然后就关掉了账号，因为他们不知道自己该开发什么。
问题不在于克劳德代码，而在于他们跳过了最关键的一步。
为什么大多数人会失败
克劳德的代码看起来令人生畏。终端。闪烁的光标。感觉好像你必须是个开发人员才能操作。
你没有。
克劳德代码只是一个带有人工智能的聊天窗口，它实际上可以做很多事情：读取文件、编写代码、搜索网络、构建整个系统。
那些失败的人并非因为缺乏技术技能而失败， 而是因为他们不知道该提出什么要求。
他们打开 Claude Code 时想的是“我应该开发一个应用程序”，而不是想“我现在有什么烦心事可以解决吗？”
这就是转变所在。
四步工作流程
我亲眼目睹了数十人从“我不知道该开发什么”到最终交付每周能为他们节省数小时的自动化产品。
他们都遵循相同的流程。
第一步：盘点你一周的工作。
在你接触克劳德代码之前，先拿张纸。
把上周你觉得重复、乏味、烦人的所有事情都写下来。
● 研究竞争对手
● 报告格式设置
● 将数据从一个地方拉取到另一个地方
● 一遍又一遍地写同样的邮件
● 整理文件
这些应用创意并不吸引人，在推特上也不会有人点赞。
但这些都是你实际面临的问题。 关键就在这里。
你的第一个自动化项目不应该是副业，而应该是那种每周要花你2-3个小时的枯燥乏味的工作。
这就是你的起点。
第二步：与克劳德探讨解决方案
现在打开 Claude 代码。
先别让它构建任何东西，告诉它你想解决什么问题。
关键在于：力求简化。
如果 Claude 建议使用需要 API 密钥和计费设置的功能，请问“有没有不需要这些的免费版本？”
通常会有的。
不要接受第一个答案。要深入探究。要追问后续问题。要把它当作与比你懂得多的人的对话。
因为事实就是如此。
步骤三：先规划后建造
这是大多数人犯错的地方。
他们很兴奋。克劳德给他们提供了一个听起来不错的方案。他们说“好，那就建吧”，然后就让克劳德去实施了。
馊主意。
人工智能会做出很多假设。 如果你跳过规划步骤，这些假设就会变成你需要在之后修复的错误。
正确的做法是：
1. 按 Shift+Tab 键，直到底部出现“计划模式”字样。
2. 告诉克劳德：“给我写一份规范。它应该做什么，需要哪些输入，输出结果是什么。暂时不要写代码。”
3. 查看规格
4. 删掉版本一中不需要的所有内容。
人工智能总是试图做太多事情。你会看到一些你并不需要的功能，以及一些你根本不需要的复杂性。
这份规范就是你和克劳德之间的合同。 一旦你批准了它，就可以开始建造了。
这一步骤只需10分钟，却能节省之后数小时的调试时间。
步骤 4：构建和迭代
现在你准备好了。
告诉克劳德按照规范执行，看看效果如何。
它会创建文件、编写代码、搭建系统。你不需要理解其中的任何细节。
当出现错误时（肯定会出现），复制错误信息并粘贴回去，然后说“修复此问题”。
这是一个循环：构建、出错、修复、重复。
不要指望第一次就能做到完美。把它当作一个可以改进的草稿来看待。
第一次自动化流程可能需要一个小时，第二次只需要30分钟，到第五次的时候，速度就很快了。
真实案例：YouTube 研究员
让我来给你们展示一下实际效果。
我想实现 YouTube 竞品研究的自动化。手动操作的话，每周要花 2 个小时。包括查看频道、记录热门视频、发现趋势等等。
第一步： 我把问题告诉了克劳德。
我问：“yt-dlp 怎么样？我听说它更简单。”
克劳德确认过。无需 API 密钥。无需付费。即插即用。
步骤 3： 我切换到计划模式并要求提供规格。
克劳德出具了一份文件：
● 输入：通道名称
● 输出：包含观看次数排名前 10 的视频的 Markdown 文件
● 包含：标题、观看次数、时长、关键信息
我删掉了它新增的“缩略图分析”功能，不需要。
第四步： 我让克劳德去建造它。
10 分钟后，我成功编写了一个可用的命令。输入/youtube [频道名称]，即可获取完整的调研报告。
以前需要2个小时才能完成的事情，现在只需要30秒。
命令堆叠（它的强大之处就在这里）
一旦你构建了一个自动化流程，就可以将它们串联起来。
YouTube 研究员给了我一些数据。现在我编写了另一个命令，利用这些数据，根据我的细分领域提出视频创意。
研究→构思→大纲→剧本草稿。
每个部件都很简单，但它们组合在一起却威力无穷。
我见过有人能把命令串联起来，让 Claude 的代码自主运行 10 多个小时，甚至在他们睡觉的时候也能构建整个项目。
这就是最终目标。但这一切都始于一个简单的自动化过程。
70/80 法则
以下是关于氛围编码中没人会告诉你的事：
70-80% 的工作是撰写文档，而不是编写代码。
计划、规格、要求，用通俗易懂的语言描述您想要的东西。
人工智能负责编写代码。你的任务是清楚地解释你的需求，确保它不会做出错误的假设。
这就是为什么非技术人员也能在这方面做得很好。
你们竞争的不是编程技能，而是沟通技巧、清晰度和具体性。
如果你能写出清晰易懂的电子邮件，你就能编写出色的代码。
真正的技巧
让我直截了当地说说这里发生的事情。
你不是在学习编程， 而是在学习如何管理一个为你编写代码的人工智能。
那是一项不同的技能。而且现在，几乎没有人掌握这项技能。
使用 Claude Code 取得成功的人不是开发人员，而是那些了解需要解决的问题并能清晰地表达这些问题的人。
技术技能正日益商品化。人工智能编写的代码质量已经超过大多数初级开发人员。
但是，要知道该解决哪些问题？要知道如何将大目标分解成小步骤？要知道如何检查产出并找出错误？
那是人类的工作，而且不会消失。
从这里开始
如果你从未使用过 Claude Code：
1. 访问 anthropic 的网站并安装它（只需一条终端命令）。
2. 在终端中输入“claude”即可打开它。
3. 描述一下你一周中一项重复性的工作。
4. 请提供三种自动化方法
5. 选择最简单的那个
6. 切换到计划模式，索取规格说明
7. 审查和简化
8. 让它慢慢积累
9. 反复尝试直到成功为止
没有课程，没有先修要求，也不是编程训练营。
只有你、一个值得解决的问题，以及一个能够构建解决方案的人工智能。
工具是免费的，机会就在眼前。
别再盯着空白的终端发呆了，开始跟它对话吧。
----------------------
12 个帖子 - 11 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: JunMo)
原文链接 https://x.com/techwith_ram/status/1976238191314124896 ，文章中使用的是CC，但内在逻辑都是通的，原文是英文，我简单翻译了一下并且删减了一些引流的内容，供佬友们参考
----------------------
标题：如何用 Claude Code 实现生活自动化（面向非技术人员）
现在学习这项技术的人将拥有巨大的先发优势。六个月后，所有人都会掌握这项技术。以下是如何在它变得显而易见之前就开始学习的方法。
大多数人打开 Claude Code 后，会对着空白的终端发呆 20 分钟。
他们看到推特上大家都在发布应用、自动化工具和完整的产品，然后就关掉了账号，因为他们不知道自己该开发什么。
问题不在于克劳德代码，而在于他们跳过了最关键的一步。
为什么大多数人会失败
克劳德的代码看起来令人生畏。终端。闪烁的光标。感觉好像你必须是个开发人员才能操作。
你没有。
克劳德代码只是一个带有人工智能的聊天窗口，它实际上可以做很多事情：读取文件、编写代码、搜索网络、构建整个系统。
那些失败的人并非因为缺乏技术技能而失败， 而是因为他们不知道该提出什么要求。
他们打开 Claude Code 时想的是“我应该开发一个应用程序”，而不是想“我现在有什么烦心事可以解决吗？”
这就是转变所在。
四步工作流程
我亲眼目睹了数十人从“我不知道该开发什么”到最终交付每周能为他们节省数小时的自动化产品。
他们都遵循相同的流程。
第一步：盘点你一周的工作。
在你接触克劳德代码之前，先拿张纸。
把上周你觉得重复、乏味、烦人的所有事情都写下来。
● 研究竞争对手
● 报告格式设置
● 将数据从一个地方拉取到另一个地方
● 一遍又一遍地写同样的邮件
● 整理文件
这些应用创意并不吸引人，在推特上也不会有人点赞。
但这些都是你实际面临的问题。 关键就在这里。
你的第一个自动化项目不应该是副业，而应该是那种每周要花你2-3个小时的枯燥乏味的工作。
这就是你的起点。
第二步：与克劳德探讨解决方案
现在打开 Claude 代码。
先别让它构建任何东西，告诉它你想解决什么问题。
“我每周花两个小时研究竞争对手的 YouTube 频道。我会查看他们的热门视频，哪些内容受欢迎，哪些话题正在流行。有没有办法自动化这个过程？”然后询问有哪些选择。
请给我三种不同的方法，并分别列出每种方法的优缺点。克劳德会为你提供你从未了解过的途径。官方 API。免费工具。数据抓取方法。第三方服务。
关键在于：力求简化。
如果 Claude 建议使用需要 API 密钥和计费设置的功能，请问“有没有不需要这些的免费版本？”
通常会有的。
不要接受第一个答案。要深入探究。要追问后续问题。要把它当作与比你懂得多的人的对话。
因为事实就是如此。
步骤三：先规划后建造
这是大多数人犯错的地方。
他们很兴奋。克劳德给他们提供了一个听起来不错的方案。他们说“好，那就建吧”，然后就让克劳德去实施了。
馊主意。
人工智能会做出很多假设。 如果你跳过规划步骤，这些假设就会变成你需要在之后修复的错误。
正确的做法是：
1. 按 Shift+Tab 键，直到底部出现“计划模式”字样。
2. 告诉克劳德：“给我写一份规范。它应该做什么，需要哪些输入，输出结果是什么。暂时不要写代码。”
3. 查看规格
4. 删掉版本一中不需要的所有内容。
人工智能总是试图做太多事情。你会看到一些你并不需要的功能，以及一些你根本不需要的复杂性。
这份规范就是你和克劳德之间的合同。 一旦你批准了它，就可以开始建造了。
这一步骤只需10分钟，却能节省之后数小时的调试时间。
步骤 4：构建和迭代
现在你准备好了。
告诉克劳德按照规范执行，看看效果如何。
它会创建文件、编写代码、搭建系统。你不需要理解其中的任何细节。
当出现错误时（肯定会出现），复制错误信息并粘贴回去，然后说“修复此问题”。
这是一个循环：构建、出错、修复、重复。
不要指望第一次就能做到完美。把它当作一个可以改进的草稿来看待。
第一次自动化流程可能需要一个小时，第二次只需要30分钟，到第五次的时候，速度就很快了。
真实案例：YouTube 研究员
让我来给你们展示一下实际效果。
我想实现 YouTube 竞品研究的自动化。手动操作的话，每周要花 2 个小时。包括查看频道、记录热门视频、发现趋势等等。
第一步： 我把问题告诉了克劳德。
“我想创建一个命令，输入 /youtube 和一个频道名称，它就能输出一个研究文件，其中包含热门视频、观看次数以及关于哪些内容有效的分析。”步骤 2： 克劳德给了我 3 个选择。官方 YouTube API（设置复杂）、网络爬虫（不稳定）或一个名为 yt-dlp 的免费工具。
我问：“yt-dlp 怎么样？我听说它更简单。”
克劳德确认过。无需 API 密钥。无需付费。即插即用。
步骤 3： 我切换到计划模式并要求提供规格。
克劳德出具了一份文件：
● 输入：通道名称
● 输出：包含观看次数排名前 10 的视频的 Markdown 文件
● 包含：标题、观看次数、时长、关键信息
我删掉了它新增的“缩略图分析”功能，不需要。
第四步： 我让克劳德去建造它。
10 分钟后，我成功编写了一个可用的命令。输入/youtube [频道名称]，即可获取完整的调研报告。
以前需要2个小时才能完成的事情，现在只需要30秒。
命令堆叠（它的强大之处就在这里）
一旦你构建了一个自动化流程，就可以将它们串联起来。
YouTube 研究员给了我一些数据。现在我编写了另一个命令，利用这些数据，根据我的细分领域提出视频创意。
研究→构思→大纲→剧本草稿。
每个部件都很简单，但它们组合在一起却威力无穷。
我见过有人能把命令串联起来，让 Claude 的代码自主运行 10 多个小时，甚至在他们睡觉的时候也能构建整个项目。
这就是最终目标。但这一切都始于一个简单的自动化过程。
70/80 法则
以下是关于氛围编码中没人会告诉你的事：
70-80% 的工作是撰写文档，而不是编写代码。
计划、规格、要求，用通俗易懂的语言描述您想要的东西。
人工智能负责编写代码。你的任务是清楚地解释你的需求，确保它不会做出错误的假设。
这就是为什么非技术人员也能在这方面做得很好。
你们竞争的不是编程技能，而是沟通技巧、清晰度和具体性。
如果你能写出清晰易懂的电子邮件，你就能编写出色的代码。
真正的技巧
让我直截了当地说说这里发生的事情。
你不是在学习编程， 而是在学习如何管理一个为你编写代码的人工智能。
那是一项不同的技能。而且现在，几乎没有人掌握这项技能。
使用 Claude Code 取得成功的人不是开发人员，而是那些了解需要解决的问题并能清晰地表达这些问题的人。
技术技能正日益商品化。人工智能编写的代码质量已经超过大多数初级开发人员。
但是，要知道该解决哪些问题？要知道如何将大目标分解成小步骤？要知道如何检查产出并找出错误？
那是人类的工作，而且不会消失。
从这里开始
如果你从未使用过 Claude Code：
1. 访问 anthropic 的网站并安装它（只需一条终端命令）。
2. 在终端中输入“claude”即可打开它。
3. 描述一下你一周中一项重复性的工作。
4. 请提供三种自动化方法
5. 选择最简单的那个
6. 切换到计划模式，索取规格说明
7. 审查和简化
8. 让它慢慢积累
9. 反复尝试直到成功为止
没有课程，没有先修要求，也不是编程训练营。
只有你、一个值得解决的问题，以及一个能够构建解决方案的人工智能。
工具是免费的，机会就在眼前。
别再盯着空白的终端发呆了，开始跟它对话吧。
----------------------
12 个帖子 - 11 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: JunMo)
不得不说 L 站确实牛逼，资讯及时这一块儿
哈哈哈
27 个帖子 - 22 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 你说的啊)
Invalid media: image
哈哈哈
27 个帖子 - 22 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 你说的啊)
Invalid media: image
无敌奶龙大王难道又犯了一些恐怖错误
无敌奶龙大王接入L站登入 开启无限续杯 - 福利羊毛 / 福利羊毛, Lv1 - LINUX DO
http200+[proxy timeout]或许是一个错误的选择，这是我最开始创造熔断的时候用的，没想到埋下了如此伏笔
我给自己几拳
我去了 犯打成放了 改一下
31 个帖子 - 24 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: dkjsiogu)
Invalid media: image
无敌奶龙大王接入L站登入 开启无限续杯 - 福利羊毛 / 福利羊毛, Lv1 - LINUX DO
http200+[proxy timeout]或许是一个错误的选择，这是我最开始创造熔断的时候用的，没想到埋下了如此伏笔
我给自己几拳
我去了 犯打成放了 改一下
31 个帖子 - 24 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: dkjsiogu)
Invalid media: image
gemini-3.1-pro已可用~ 你发提示词我贴回答
随缘回复哈~ 这会应该守着l站在
附一个大海捞针测试结果
144 个帖子 - 47 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 无水硫酸铜)
Invalid media:
image
image
随缘回复哈~ 这会应该守着l站在
附一个大海捞针测试结果
144 个帖子 - 47 位参与者
阅读完整话题
via LINUX DO - 热门话题 (author: 无水硫酸铜)
Invalid media:
image
image