震惊！CodeX还能看视频学习了？
codex这么强吗，让他用python实现一个视频特效，他还自己找B站视频学习了。
我还找到这个视频看了一下，确实是我要的效果。
补充一下运行过程：
56 个帖子 - 36 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Bingqiang Zhou)
codex这么强吗，让他用python实现一个视频特效，他还自己找B站视频学习了。
我还找到这个视频看了一下，确实是我要的效果。
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感觉L站真的不适合深讨论
rt，目前还没看过任何一个深讨论的帖子，这么大的热度和用户量，如果只有文档共建这一个类别好用那就太可惜了，像我这种小菜鸟基本查不到只能靠提问来获取要查的知识。
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叠甲先，只是希望L站越来越好
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只是感觉我自己提问发帖有点浪费论坛资源，如果能在一个大帖子的评论找到我的答案我就不会有这种负罪感了 :tieba_001:
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你们说以后的论坛有没有可能一堆人和一堆AI讨论
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吞天蛤蟆:
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 吞天蛤蟆)
rt，目前还没看过任何一个深讨论的帖子，这么大的热度和用户量，如果只有文档共建这一个类别好用那就太可惜了，像我这种小菜鸟基本查不到只能靠提问来获取要查的知识。
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叠甲先，只是希望L站越来越好
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只是感觉我自己提问发帖有点浪费论坛资源，如果能在一个大帖子的评论找到我的答案我就不会有这种负罪感了 :tieba_001:
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你们说以后的论坛有没有可能一堆人和一堆AI讨论
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吞天蛤蟆:
我觉得深度的技术帖就像一个漏斗：最底部是大佬们在核心层面的硬核探讨，而上面则是大家针对这些探讨衍生出的各种提问和解答，层层递进。从这个角度看，各种‘疑难杂症’构成了漏斗最宽广的表层。它们虽然对提问者很有帮助，但客观上确实会产生较大的信息量，让后来想要直接挖掘‘漏斗最低点’深度内容的人，需要花费更多时间去筛选信息。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 吞天蛤蟆)
霸王茶姬10点，3月4日第三期10w份奶茶免单
路径: VX小程序-霸王茶姬-首页banner-看图猜口令
免单口令预计：一抹云海
更新口令:归云南云焦卡美罗
前2天都领到了,各位佬友调好闹钟加油~
100 个帖子 - 82 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Alan6)
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免单口令预计：一抹云海
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「抽奖」庆祝今日突破codex个人记录,突破20E token大关.抽5个google ai pro美区家庭组位置
最近几天忙着写一个开源项目和改进之前的一个开源项目，疯狂蹬codex，今日突破20E tokens大关 :distorted_face:
特此庆祝，抽五个google ai pro美区家庭组位置，还剩11个月，无质保，中奖者需自备美区google账号，且1年内没有加入过任何家庭组。
中奖后私发我你的google账号即可。
剧透
「抽奖」Google Ai Pro美区家庭组位置 * 5
🎁 奖品详情：
[奖品1]：Google Ai Pro美区家庭组位置 * 5
📅 活动时间：
开始时间：2026年3月04日 00:00
截止时间：2026年3月05日 00:00
🎯 参与方式：
回复：祝L站越办越好相关内容即可
🎲 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用 https://lottery.linux.do/ 官方抽奖工具 随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项：
1. 本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
2. 中奖者将在活动结束后24小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式，请确保你拥有一个美区google账号，且1年内没有加入过任何家庭组。
3. 请在收到中奖通知后24小时内回复确认，逾期视为自动放弃。
4. 家庭组邀请将通过私信发送，请确保能接收私信。
5. 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。
155 个帖子 - 155 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: agi_is_coming)
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最近几天忙着写一个开源项目和改进之前的一个开源项目，疯狂蹬codex，今日突破20E tokens大关 :distorted_face:
特此庆祝，抽五个google ai pro美区家庭组位置，还剩11个月，无质保，中奖者需自备美区google账号，且1年内没有加入过任何家庭组。
中奖后私发我你的google账号即可。
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[奖品1]：Google Ai Pro美区家庭组位置 * 5
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截止时间：2026年3月05日 00:00
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⚠️ 注意事项：
1. 本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
2. 中奖者将在活动结束后24小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式，请确保你拥有一个美区google账号，且1年内没有加入过任何家庭组。
3. 请在收到中奖通知后24小时内回复确认，逾期视为自动放弃。
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5. 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。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: agi_is_coming)
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[已截止]刚来佬站，没啥送的，抽两个国产coding plan
佬友们晚上好，刚来佬站，没啥送的，抽两个国产coding plan。
👀: 详情：
阿里 一个月coding plan会员的api key
minimax 一个月coding plan会员的api key
两个API KEY依次抽，不可更换
:three_o_clock: 活动时间：
截止时间：大概2026/03/4 12:00
📝 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。
142 个帖子 - 138 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Null)
佬友们晚上好，刚来佬站，没啥送的，抽两个国产coding plan。
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阿里 一个月coding plan会员的api key
minimax 一个月coding plan会员的api key
两个API KEY依次抽，不可更换
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LINUX DO 抽奖结果 - 0.1.1
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帖子链接: https://linux.do/t/topic/1685051
帖子标题: [已截止]刚来佬站，没啥送的，抽两个国产coding plan
帖子作者: whitelonng
发帖时间: 2026-03-04 01:32:18
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抽奖时间: 2026-03-04 12:06:28
参与楼层: 2 - 138 楼
有效楼层: 137 楼
中奖数量: 2 个
最终种子: 0274ebe24701edf47d1e8543595130273946e47977a1d5645ca29764ae019ec8
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恭喜以下楼层中奖:
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[ 1 ] 69 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1685051/69
[ 2 ] 60 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1685051/60
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注: 楼层顺序即为抽奖顺序
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142 个帖子 - 138 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Null)
关于老虎中转站近日的一些事情，我的一点粗糙看法。
前言：本文纯属个人基于公开客观数据（2026年3月3日官方公告及群聊记录）的粗糙推演，如大家觉得不合理，把我当乐子看即可。
群内老虎客服在3月3日说晚上会公布政策公式等，但我没有在qq群看到，可能是我的问题？是我信息渠道闭塞吗？也许发到了qq群外的地方？
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让我们先把模型截止目前为止老虎站的价格写清
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claude-opus-4-6 价格
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claude-sonnet-4-6 价格
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gpt-5.2 价格
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gpt-5.3-codex 价格
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一则公告
老虎在2026年3月3号12时6分，在qq群（Tiger API 使用及售后交流群）群公告发布了涨价公告。
但chat gpt却分毫不说,那使用中转站的人充值想去用gpt的呢?
那么他就要付出两倍的价钱去使用gpt。
老虎的gpt5.3codex，gpt5.2，本身输入我们上述写了。
我暂不与其他中转站比较，但单论上面我说的双倍价格使用gpt这点，这就略有些荒谬了。
如果你单纯是为了cc即claude code max涨价，那你为何不动cc的单独倍率，而是直接动充值倍率，导致使用你家平台chatgpt的人无辜遭殃？
好,我们就假使老虎要走claude 特化了,不要gpt了!
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关于退款
我们来说说就在3月3号老虎群发生的退款时间,正在老虎发布这个神秘的公告当天 发生的退款事件
一位群友于2026年3月3日16时18分59秒时开始询问老虎：退款具体什么流程，怎么计算，给大家说一下。
他当时余额为163.45，历史消耗为77.55，请求次数为6374次。
此群友发布了一个截图，疑似与老虎客服的谈话，此客服原句如下。
这着实令人有些，困惑？
我们需要计算一下，我们的余额是100元，我们接入了cc max 官渠，使用的倍率是0.7，即一个模型原价是3元提示，15元补全。
中转站乘以了0.7，3×0.7=2.1，15×0.7=10.5。
所以，此时客服的意思是，如果你使用了我0.7倍的优惠，那你的余额使用我们应该除以0.7，这才是你真实使用的数据，然后再退款，因为你获得了所谓的“优惠？”
我打个比方：你在超市买了打折的几瓶牛奶，喝了一两瓶剩下几瓶没喝的也没有动，觉得难喝，有问题，剩下的想退。超市说：因为你享受了折扣，退款要按原价来算你消费了多少。
0.7倍率，本就是老虎对该渠道定的正常售价，并非临时让利。用这个倍率来反向还原退款金额，这似乎……
嗯……
而且老虎还设定了2人民币充1个老虎中转站余额……
我将群内后续原话展出（非官方人员昵称已隐私处理）
我已经用了老虎450了！
😧💥
我应该赔给老虎350。
这对吗？
但逆向渠道成本极低，max渠道的相关内容，站内有相关的大佬详解了，我且不贴出具体地址，因为贸然贴出有些没有礼节，有想详细了解的佬友可以去搜索查看。
中转站的倍率本身就是相对的
关于kiro的逆向成本与详细原理站内大概都有，写到这里有点累了TvT，我就不去找了。
一个claude max 20套餐购买需200美元，实际额度估算3000美元，粗略换算每天100美元使用额度。（实际大概更多）
中转站将这一个分发给一群人，让他们将额度用满，claude将中转站这种分发行为检测到后封禁，再给中转站退还全款。
这种低倍率，1人民币换1美刀的汇率在claude code中转站本就是不亏的。
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老虎的claude code max 官渠倍率是0.7
而老虎把claude官渠设定为了 0.7 倍率
这看起来很好，然而……
老虎设置了充值汇率是2：1，即你充值10元人民币才可获得5元老虎中转站的余额。
所以，你充值是要打个“半折的”
当你充了200人民币，实际获得100的余额，去使用0.7倍率的cc max 官渠时，假设你使用了90余额，还剩下10余额。
这时候按照退款“取消优惠”的逻辑，你这部分的真实消耗应该是：90 / 0.7 = 128.571429
账户里总共才100的余额，按照算法你消耗了128.571429。
这意味着，剩下的10个余额一分钱都退不到，直接被吞，还“倒欠”了平台：128.571429 - 100 = 28.571429 余额
要赔老虎 28.571429 余额，那这 28.571429 个虚拟余额，是不是需要按照2:1的充值汇率，用人民币赔？比如倒贴 57.142858 元人民币补窟窿？
这倒是个问题了，本人也不知道。
在此截取一下老虎群的对话
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117 个帖子 - 70 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 荷处不见)
前言：本文纯属个人基于公开客观数据（2026年3月3日官方公告及群聊记录）的粗糙推演，如大家觉得不合理，把我当乐子看即可。
群内老虎客服在3月3日说晚上会公布政策公式等，但我没有在qq群看到，可能是我的问题？是我信息渠道闭塞吗？也许发到了qq群外的地方？
Tiger 企业对接客服专号 18:17:02我且只按照群聊里的来说，如有错误欢迎指出
关于退款的公式计算，今天晚上会公布我们平台的退款政策和计算公式
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让我们先把模型截止目前为止老虎站的价格写清
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claude-opus-4-6 价格
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claude-sonnet-4-6 价格
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gpt-5.2 价格
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gpt-5.3-codex 价格
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一则公告
老虎在2026年3月3号12时6分，在qq群（Tiger API 使用及售后交流群）群公告发布了涨价公告。
原话：鉴于现在及未来cc max ，特价渠道的封控升级，经内部决定，tiger 平台价格自2026年3月3日15:00开始价格从1.5兑1刀提高到2兑1刀，0.7倍率不变，分发商接 tiger 平台，如没有事先报备，我们会直接封号然而，老虎中转站里有chat gpt,直接提高充值额度,并说这是为了cc max而作的措施。
但chat gpt却分毫不说,那使用中转站的人充值想去用gpt的呢?
那么他就要付出两倍的价钱去使用gpt。
老虎的gpt5.3codex，gpt5.2，本身输入我们上述写了。
我暂不与其他中转站比较，但单论上面我说的双倍价格使用gpt这点，这就略有些荒谬了。
如果你单纯是为了cc即claude code max涨价，那你为何不动cc的单独倍率，而是直接动充值倍率，导致使用你家平台chatgpt的人无辜遭殃？
好,我们就假使老虎要走claude 特化了,不要gpt了!
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关于退款
我们来说说就在3月3号老虎群发生的退款时间,正在老虎发布这个神秘的公告当天 发生的退款事件
一位群友于2026年3月3日16时18分59秒时开始询问老虎：退款具体什么流程，怎么计算，给大家说一下。
他当时余额为163.45，历史消耗为77.55，请求次数为6374次。
此群友发布了一个截图，疑似与老虎客服的谈话，此客服原句如下。
我假设，你充100，按0.7用，你用了90，你说我不用了，你退我10块钱。
这个时候，你时间消耗了我90/0.7=128.57143
对不对
那我再退你10快
我总共给你占了128+10=138
注：并且此客服的话也许有点打错字了，我们可以把客服说的（时间）换算成「实际」，这也许就好多了。我们便总结出，似乎这家的退款比例是按照使用渠道的倍率计算的？
你实际消耗了我90/0.7=128.57143
这着实令人有些，困惑？
我们需要计算一下，我们的余额是100元，我们接入了cc max 官渠，使用的倍率是0.7，即一个模型原价是3元提示，15元补全。
中转站乘以了0.7，3×0.7=2.1，15×0.7=10.5。
所以，此时客服的意思是，如果你使用了我0.7倍的优惠，那你的余额使用我们应该除以0.7，这才是你真实使用的数据，然后再退款，因为你获得了所谓的“优惠？”
我打个比方：你在超市买了打折的几瓶牛奶，喝了一两瓶剩下几瓶没喝的也没有动，觉得难喝，有问题，剩下的想退。超市说：因为你享受了折扣，退款要按原价来算你消费了多少。
0.7倍率，本就是老虎对该渠道定的正常售价，并非临时让利。用这个倍率来反向还原退款金额，这似乎……
嗯……
而且老虎还设定了2人民币充1个老虎中转站余额……
我将群内后续原话展出（非官方人员昵称已隐私处理）
群友A 16:18:59所以这倒是更明了！使用逆向0.2的kiro，假设我是冲了100用了90，我想退款，我是需要：90/0.2=450
@ 企业对接客服专号 退款具体什么流程
群友A 16:19:01
怎么计算
群友A 16:19:07
给大家说一下。
Tiger 企业对接客服专号 16:19:14
你的额度发下
群友A 16:19:51
我都是用的 kiro
群友A 16:20:00
退款是不是还得 77/0.2？
Tiger 企业对接客服专号 16:20:55
提供你的使用记录，你如果用的是特价的就是按特价的0.2算
Tiger 企业对接客服专号 16:21:11
你用的还 CC max 的 i 就是用0.7的算
Tiger 企业对接客服专号 16:21:22
你前面没有说你是用特价的还是 max
群友A 16:21:24
按 0.2算 我是不是还得给你补钱呢？
群友A 16:21:45
特价就是 kiro
Tiger 企业对接客服专号 16:21:45
[不支持的元素类型]@群友A 你自己算一稿
Tiger 企业对接客服专号 16:22:18
是是不 kiro 不重要，你用的那个倍率就是用哪个给你计算
群友A 16:22:31
那你开什么中转站？
群友A 16:22:36
充值按汇率
群友A 16:22:40
退款按赔率？
我已经用了老虎450了！
😧💥
我应该赔给老虎350。
这对吗？
但逆向渠道成本极低，max渠道的相关内容，站内有相关的大佬详解了，我且不贴出具体地址，因为贸然贴出有些没有礼节，有想详细了解的佬友可以去搜索查看。
中转站的倍率本身就是相对的
关于kiro的逆向成本与详细原理站内大概都有，写到这里有点累了TvT，我就不去找了。
一个claude max 20套餐购买需200美元，实际额度估算3000美元，粗略换算每天100美元使用额度。（实际大概更多）
中转站将这一个分发给一群人，让他们将额度用满，claude将中转站这种分发行为检测到后封禁，再给中转站退还全款。
这种低倍率，1人民币换1美刀的汇率在claude code中转站本就是不亏的。
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老虎的claude code max 官渠倍率是0.7
而老虎把claude官渠设定为了 0.7 倍率
这看起来很好，然而……
老虎设置了充值汇率是2：1，即你充值10元人民币才可获得5元老虎中转站的余额。
所以，你充值是要打个“半折的”
当你充了200人民币，实际获得100的余额，去使用0.7倍率的cc max 官渠时，假设你使用了90余额，还剩下10余额。
这时候按照退款“取消优惠”的逻辑，你这部分的真实消耗应该是：90 / 0.7 = 128.571429
账户里总共才100的余额，按照算法你消耗了128.571429。
这意味着，剩下的10个余额一分钱都退不到，直接被吞，还“倒欠”了平台：128.571429 - 100 = 28.571429 余额
要赔老虎 28.571429 余额，那这 28.571429 个虚拟余额，是不是需要按照2:1的充值汇率，用人民币赔？比如倒贴 57.142858 元人民币补窟窿？
这倒是个问题了，本人也不知道。
在此截取一下老虎群的对话
群友B 22:57:06
.. 现在是冲200得100了吗
Tiger 售后客服3 23:07:17
倍率是0.7，折算下来就是1.4
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 荷处不见)
新年新气象 龙珠机场 预备中 增加签到 和运气签到功能
可每日签到领取流量
也可以赌狗来运气签到1-100GB 都可以
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 千夜)
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可每日签到领取流量
也可以赌狗来运气签到1-100GB 都可以
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 千夜)
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美伊冲突实时追踪网站
沉浸式翻译 | 全球局势实时追踪
【沉浸式翻译 - Chrome 2024最佳扩展】美伊冲突实时追踪 | 打破信息差
2000万用户信赖的沉浸式翻译，一键开启YouTube双语字幕。聚合CNN、BBC、半岛电视台等全球媒体报道，实时追踪事态发展，直击一手现场。
刷到了这个网站，居然是沉浸式翻译搞的，新闻媒体的活儿它干了，属实有些没想到
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 云游者)
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沉浸式翻译 | 全球局势实时追踪
【沉浸式翻译 - Chrome 2024最佳扩展】美伊冲突实时追踪 | 打破信息差
2000万用户信赖的沉浸式翻译，一键开启YouTube双语字幕。聚合CNN、BBC、半岛电视台等全球媒体报道，实时追踪事态发展，直击一手现场。
刷到了这个网站，居然是沉浸式翻译搞的，新闻媒体的活儿它干了，属实有些没想到
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 云游者)
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让 QQ 接入 openclaw！让你的助手掌管千人大群
在之前的文章中 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2011616196106141860 ，我们成功的安装了openclaw，并在飞书中和它完成了交互，让它成为你的一个助手。但对于很多朋友来说，微信和QQ恐怕才是日常生活中最常用的两大通信工具，那么我们能不能让openclaw也能接入QQ或者是微信呢？
那自然是可以的。今天我就拿QQ为例子，简单讲一讲如何使用我发布的 openclaw 插件，来让你的openclaw 可以接入QQ。
为什么不用 QQ 开放平台接入
很多朋友可能和会和我反驳说，QQ官方不是提供了接口和机器人来让 openclaw 接入吗？这是当然。但是如果你想要让你的 QQ 机器人进入千人大群，那么 QQ 官方提供的方法是做不到的。因为 QQ 官方的机器人在没有审核的前提下，只能加入人数少于 20 人的群，而腾讯的审核又是极其繁琐，要交一堆材料。
将 openclaw 接入 QQ
第一步：安装 onebot 服务端
QQ的 onebot 服务端网上存在好几个社区维护的版本。我比较推荐的是 napcat 和 mirai。
两者都提供了非常丰富的文档，尤其是napcat，甚至帮你把签名服务器都搞定了。你要做的就只是启动完之后扫个码，然后就结束了。下面是 napcat 的官方文档：
napneko.github.io
NapCatQQ | 现代化的基于 NTQQ 的 Bot 协议端实现
基于NTQQ现代化协议端Bot框架
官方文档写的比我说的详细多了，我就不再赘述了。你根据文档上的流程，正常的安装完成，启动你的QQ号就可以了。
第二步：配置 onebot 协议
napcat 的配置有 TUI 和 WebUI 两种。我先讲 TUI 的，WebUI 的其实差不多。
sudo napcat 进入 TUI 后，选择【配置】：
选择你的账号，点【配置服务】，然后选择 WebSocket 服务端（正向ws）
然后配置一下，按照我这样填，名称随便起，token也就是密码，你自己起一串，然后记住。
消息格式选择数组，启用选项用下面这组：
然后就配置完成了。
WebUI 配置大同小异，基本都是一样的，我就简单说一下入口，当你进入 WebUI，选择网络配置
点击【新建】，选择 WebSocket 服务器，然后会跳出来一张表单，这张表单的内容和上面的TUI的表单内容完全一致，我就不再赘述了。照着我上面说的填写就可以了。
第三步：扩充 openclaw 的频道
openclaw 默认的频道里是没有 onebot 的。我前天简单写了一个晚上，把onebot给支持了一下，也求大家多多点赞 GitHub - LSTM-Kirigaya/openclaw-onebot: onebot adapter for openclaw · GitHub 。
在 openclaw 里，通过下面一行命令就能完成安装配置：
完成这两行代码的运行之后，会出现TUI的一个表单。这个表单里填写的内容就是我们之前配置onebot 的 websocket 服务器时的内容，别的选项填写下面的👇️，Access Token 就是你刚刚起的token 密码
完成配置后，openclaw 会提示你重启，你只需要正常重启就好了：
验收成果！
在我的设计中，私聊，还有群聊的艾特都会触发机器人的正常回复，所以你这样测试就可以了：
可以看到我增加了一个小细节，当机器人刚收到消息的时候，他会为你的消息增加一个咖啡杯的表情，你也可以通过这一点来快速判断当前的机器人是否正常工作。
（可以跳过）课外拓展——什么是 onebot 协议
结语
好了，相信通过今天的博客，大家都知道如何在QQ里自由的部署你的 openclaw 了，也都知道什么是 onebot 的协议了。显然，如果你能在黑市上找到有人实现的微信的 onebot 协议，你也可以完全按照上面一模一样的方法，来把微信接入你的 openclaw，实现你的一些私域的管理或者是自动化的营销。
不过可惜的是，微信的管控一直非常严格。如果你真的胆敢把实现好的微信onebot服务端公开到github上，相信你光是吃律师函就能吃到饱。
在后面我会持续更新一些 openclaw 相关的使用技巧。这里面能做的事情确实很多啊，不过眼下，我得先睡会觉了。
32 个帖子 - 29 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦恢)
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在之前的文章中 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2011616196106141860 ，我们成功的安装了openclaw，并在飞书中和它完成了交互，让它成为你的一个助手。但对于很多朋友来说，微信和QQ恐怕才是日常生活中最常用的两大通信工具，那么我们能不能让openclaw也能接入QQ或者是微信呢？
那自然是可以的。今天我就拿QQ为例子，简单讲一讲如何使用我发布的 openclaw 插件，来让你的openclaw 可以接入QQ。
为什么不用 QQ 开放平台接入
很多朋友可能和会和我反驳说，QQ官方不是提供了接口和机器人来让 openclaw 接入吗？这是当然。但是如果你想要让你的 QQ 机器人进入千人大群，那么 QQ 官方提供的方法是做不到的。因为 QQ 官方的机器人在没有审核的前提下，只能加入人数少于 20 人的群，而腾讯的审核又是极其繁琐，要交一堆材料。
将 openclaw 接入 QQ
第一步：安装 onebot 服务端
QQ的 onebot 服务端网上存在好几个社区维护的版本。我比较推荐的是 napcat 和 mirai。
两者都提供了非常丰富的文档，尤其是napcat，甚至帮你把签名服务器都搞定了。你要做的就只是启动完之后扫个码，然后就结束了。下面是 napcat 的官方文档：
napneko.github.io
NapCatQQ | 现代化的基于 NTQQ 的 Bot 协议端实现
基于NTQQ现代化协议端Bot框架
官方文档写的比我说的详细多了，我就不再赘述了。你根据文档上的流程，正常的安装完成，启动你的QQ号就可以了。
第二步：配置 onebot 协议
napcat 的配置有 TUI 和 WebUI 两种。我先讲 TUI 的，WebUI 的其实差不多。
sudo napcat 进入 TUI 后，选择【配置】：
选择你的账号，点【配置服务】，然后选择 WebSocket 服务端（正向ws）
然后配置一下，按照我这样填，名称随便起，token也就是密码，你自己起一串，然后记住。
消息格式选择数组，启用选项用下面这组：
然后就配置完成了。
WebUI 配置大同小异，基本都是一样的，我就简单说一下入口，当你进入 WebUI，选择网络配置
点击【新建】，选择 WebSocket 服务器，然后会跳出来一张表单，这张表单的内容和上面的TUI的表单内容完全一致，我就不再赘述了。照着我上面说的填写就可以了。
第三步：扩充 openclaw 的频道
openclaw 默认的频道里是没有 onebot 的。我前天简单写了一个晚上，把onebot给支持了一下，也求大家多多点赞 GitHub - LSTM-Kirigaya/openclaw-onebot: onebot adapter for openclaw · GitHub 。
在 openclaw 里，通过下面一行命令就能完成安装配置：
openclaw plugins install @kirigaya/openclaw-onebot
openclaw onebot setup
完成这两行代码的运行之后，会出现TUI的一个表单。这个表单里填写的内容就是我们之前配置onebot 的 websocket 服务器时的内容，别的选项填写下面的👇️，Access Token 就是你刚刚起的token 密码
完成配置后，openclaw 会提示你重启，你只需要正常重启就好了：
openclaw gateway restart
验收成果！
在我的设计中，私聊，还有群聊的艾特都会触发机器人的正常回复，所以你这样测试就可以了：
可以看到我增加了一个小细节，当机器人刚收到消息的时候，他会为你的消息增加一个咖啡杯的表情，你也可以通过这一点来快速判断当前的机器人是否正常工作。
（可以跳过）课外拓展——什么是 onebot 协议
我稍微解释一下什么是 onebot，以及什么是 onebot 服务端。onebot 其实是一种协议，这个协议是由社区倡导的，它规定了一个即时通信软件，需要实现哪些基本功能。比如说接收消息，发送消息、发送图片、上传文件等等。
比如QQ和微信里面，用户向群聊发送一个文本消息的函数都是不一样的。可能在QQ里就叫做qq_send_text，在微信里就做就叫做wechat_send_text。而且这两个函数的接口和返回值也不一样，这给开发者带去的一些困扰和麻烦。而在 onebot 协议里，发送群聊文本就是send_group_msg，onebot 屏蔽了各大通信软件的实现差异，让开发者可以更加专注开发出可移植性强的机器人或者客户端软件。
只要一个通信软件它本身实现了onebot协议，那么我们就可以只访问这些标准的 onebot 的协议接口，而无需关心具体这个通信软件本身的底层实现，来实现基本的消息接收与发送。而实现了onebot的协议的通信程序就是onebot的服务端。而我们通过onebot提供的标准接口来操作通信软件，这样编写的一套程序，也就是onebot的客户端。
从上面的文字你也能看出来，社区编写的onebot的客户端主要就是两种用途：
1. 觉得官方实现的通讯软件太丑了，或者说有些功能无法实现。那么他们有的人就可能会基于onebot协议做一个新的GUI客户端。而且假设QQ，微信，飞书都有人实现了onebot的服务端，那么你就可以只通过这样一个onebot的客户端软件界面来同时接收QQ微信和飞书的消息。
2. 实现一些自动化的机器人或者是工作流。比如说最常见的需求就是每天定期的往群里发晨报，或者定期的对群聊消息进行总结和热点分析，这也可以通过编写 onebot 的客户端程序来实现。
onebot 协议在网上有很多版本，目前支持最广的是V11这个版本。你们可以通过下面这个项目来查看V11版本的具体协议细节。此处就不再赘述了。
GitHub - botuniverse/onebot-11: OneBot 11 标准 · GitHub
结语
好了，相信通过今天的博客，大家都知道如何在QQ里自由的部署你的 openclaw 了，也都知道什么是 onebot 的协议了。显然，如果你能在黑市上找到有人实现的微信的 onebot 协议，你也可以完全按照上面一模一样的方法，来把微信接入你的 openclaw，实现你的一些私域的管理或者是自动化的营销。
不过可惜的是，微信的管控一直非常严格。如果你真的胆敢把实现好的微信onebot服务端公开到github上，相信你光是吃律师函就能吃到饱。
在后面我会持续更新一些 openclaw 相关的使用技巧。这里面能做的事情确实很多啊，不过眼下，我得先睡会觉了。
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DeepSeek V4 个人技术前瞻
前言 （点击了解更多详细信息）
自2025年春节DeepSeek-R1的论文爆火以后，Deepseek不仅为这个世界贡献了RL路线的推理模型技术方案，更是以其低廉的模型训练成本，震惊了当下的大模型业界。而今距离石破天惊已然过了一个春秋，回顾这一年里，不仅各家厂商如雨后春笋般推出了众多优秀模型，更有ClaudeCode引领的Agentic Task应用范式迭代。闭源模型有御三家激烈竞争，GPT-5 Pro、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro各自留下了浓墨重彩，国内的Kimi-2.5/GLM-5/MiniMax-2.5也不遑多让，Qwen 3.5更是可谓挑起了开源模型的大梁。而在此风云下，DeepSeek V3.2系列固然让人看到不少亮点，但是也对V4抱有更多期待。那么本文就以近期DeepSeek-AI的多篇研究工作入手，对即将到来的新一代基模进行预测，笔者才学有限，如有谬误之处还请不吝指出。
为了不至于让本文显得是对论文的堆砌总结，不按照论文发表时间进行而是从架构、训练、推理部署乃至应用特化等角度进行分析。如果说最让笔者报以期待的，当仁不让的就是Engram这篇论文中提到的条件记忆模块，这篇由梁文峰署名的工作提出了一种新的大模型稀疏性维度。众所周知Transformer架构自诞生以来就受限于其缺乏原生的知识检索原语，对于海量的事实性信息LLM被迫依赖FFN模块的静态模式重构，在浅层网络中消耗了极其宝贵的有效深度，挤占了整体模型的推理算力容量。而去年一年大行其道的MoE系统确实能够扩展容量并减少推理压力，但是这种条件激活是有代价的。Engram模块则是通过分词器压缩将输入序列进行浓缩并提取其上下文特征，利用多头哈希将压缩的上下文映射到外部Embedding表；这样则实现了一个确定性寻址，能够在常数时间复杂度完成条件记忆块的加载，再与当前上下文进行动态融合。这种架构解耦了知识检索与动态推理，不仅仅在知识检索类benchmark获得了显著提升，也在通用推理等领域带来了收益，说明Engram机制能有效优化早期层的可用深度。剧透
其次是mHc这篇论文中的流型约束超连接范式，由于时下的LLM早就不满足于标准残差连接而是转而使用Hyper-Connections范式，通过大幅扩展残差流的宽度并引入多样化的跳连接模式换取模型性能提升，但是这种HC破坏了标准残差连接的恒等映射，可能导致训练时出现Loss Spikes，限制模型的Scale Up。而DeepSeek提出的mHC就是针对这个问题，通过严格约束的流形空间保证了残差连接空间的可控，在V3的预训练过程中，DeepSeek团队就提出过从未经历任何不可恢复的Loss Spikes，这一点在训练时具有莫大的优势。
除了底层架构的变化以外，最近还有两篇Dual系工作，分别是DualPipe和DualPath，由于笔者在推理infrastructure方面的基础实在是薄弱不敢贻笑大方，因此简要提一下文章中给出的优势。前者DualPipe是针对GPU集群通信的流水线调度，构建细粒度的内核，将传统的单一前向或后向块（Chunk）进一步分解为四个执行阶段：注意力计算（Attention）、跨设备调度通信（All-to-all dispatch）、多层感知机计算（MLP）以及跨设备结果合并通信（All-to-all combine）。配合微批次馈入，降低了流水线并行的气泡开销，提高训练过程的能效比和性价比。后者DualPath针对推理时存储I/O约束进行优化，在现代LLM部署中，尤其是当下的Agentic Task任务范式，包含了多轮对话与工具调用，每次的模型交互可能User Input只新增数百Token，但整个上下文会急速膨胀，目前业界主要采用“预填充-解码分离”架构，将PE和DE进行物理隔离。而实际上，在有KV-Cache的极高命中率场景中，GPU算力并非成本，如何将KV-Cache从持久化存储层如NVMe SSD加载回HBM成了IO Bound，现有的PD分离架构反而导致了资源错配。而DualPath引入双路KV-Cache加载机制，分别在PE/DE中增加了Buffer，利用全局的调度进行双路IO，再利用高带宽的网络（如InfiniBand或RoCE)从DE发送至PE节点。在这种方式的加持下，DualPath能将在线并发吞吐量平均提升1.96倍。笔者认为这也是近期DeepSeek在官方服务与V4 Lite中加入1M上下文支持的底气。
其他方面，近期V4 Lite版本的NDA测试中，传出Non-Thinking Mode性能超越了V3.2 Thinking Mode，合理认为Deepseek将早期的R1显示推理链已经内化到了V4的前向参数中。以及，据传V4 Lite是原生多模态，结合官方最近在DeepSeek-OCR 2上的工作，其图像空间理解能力也有较大提升，当然本段信息均无可靠官方背书，只是笔者猜测。
综合来看，本次V4最让笔者期待的是Engram加持下的Context处理方式和DualPath带来的推理吞吐量提升，这两者在当下的Agentic AI时代具有莫大意义，也衷心希望在不响这么久以后，DeepSeek能给我们带来更多惊喜。
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前言 （点击了解更多详细信息）
自2025年春节DeepSeek-R1的论文爆火以后，Deepseek不仅为这个世界贡献了RL路线的推理模型技术方案，更是以其低廉的模型训练成本，震惊了当下的大模型业界。而今距离石破天惊已然过了一个春秋，回顾这一年里，不仅各家厂商如雨后春笋般推出了众多优秀模型，更有ClaudeCode引领的Agentic Task应用范式迭代。闭源模型有御三家激烈竞争，GPT-5 Pro、Claude Opus 4.6和Gemini 3.1 Pro各自留下了浓墨重彩，国内的Kimi-2.5/GLM-5/MiniMax-2.5也不遑多让，Qwen 3.5更是可谓挑起了开源模型的大梁。而在此风云下，DeepSeek V3.2系列固然让人看到不少亮点，但是也对V4抱有更多期待。那么本文就以近期DeepSeek-AI的多篇研究工作入手，对即将到来的新一代基模进行预测，笔者才学有限，如有谬误之处还请不吝指出。
为了不至于让本文显得是对论文的堆砌总结，不按照论文发表时间进行而是从架构、训练、推理部署乃至应用特化等角度进行分析。如果说最让笔者报以期待的，当仁不让的就是Engram这篇论文中提到的条件记忆模块，这篇由梁文峰署名的工作提出了一种新的大模型稀疏性维度。众所周知Transformer架构自诞生以来就受限于其缺乏原生的知识检索原语，对于海量的事实性信息LLM被迫依赖FFN模块的静态模式重构，在浅层网络中消耗了极其宝贵的有效深度，挤占了整体模型的推理算力容量。而去年一年大行其道的MoE系统确实能够扩展容量并减少推理压力，但是这种条件激活是有代价的。Engram模块则是通过分词器压缩将输入序列进行浓缩并提取其上下文特征，利用多头哈希将压缩的上下文映射到外部Embedding表；这样则实现了一个确定性寻址，能够在常数时间复杂度完成条件记忆块的加载，再与当前上下文进行动态融合。这种架构解耦了知识检索与动态推理，不仅仅在知识检索类benchmark获得了显著提升，也在通用推理等领域带来了收益，说明Engram机制能有效优化早期层的可用深度。剧透
其次是mHc这篇论文中的流型约束超连接范式，由于时下的LLM早就不满足于标准残差连接而是转而使用Hyper-Connections范式，通过大幅扩展残差流的宽度并引入多样化的跳连接模式换取模型性能提升，但是这种HC破坏了标准残差连接的恒等映射，可能导致训练时出现Loss Spikes，限制模型的Scale Up。而DeepSeek提出的mHC就是针对这个问题，通过严格约束的流形空间保证了残差连接空间的可控，在V3的预训练过程中，DeepSeek团队就提出过从未经历任何不可恢复的Loss Spikes，这一点在训练时具有莫大的优势。
除了底层架构的变化以外，最近还有两篇Dual系工作，分别是DualPipe和DualPath，由于笔者在推理infrastructure方面的基础实在是薄弱不敢贻笑大方，因此简要提一下文章中给出的优势。前者DualPipe是针对GPU集群通信的流水线调度，构建细粒度的内核，将传统的单一前向或后向块（Chunk）进一步分解为四个执行阶段：注意力计算（Attention）、跨设备调度通信（All-to-all dispatch）、多层感知机计算（MLP）以及跨设备结果合并通信（All-to-all combine）。配合微批次馈入，降低了流水线并行的气泡开销，提高训练过程的能效比和性价比。后者DualPath针对推理时存储I/O约束进行优化，在现代LLM部署中，尤其是当下的Agentic Task任务范式，包含了多轮对话与工具调用，每次的模型交互可能User Input只新增数百Token，但整个上下文会急速膨胀，目前业界主要采用“预填充-解码分离”架构，将PE和DE进行物理隔离。而实际上，在有KV-Cache的极高命中率场景中，GPU算力并非成本，如何将KV-Cache从持久化存储层如NVMe SSD加载回HBM成了IO Bound，现有的PD分离架构反而导致了资源错配。而DualPath引入双路KV-Cache加载机制，分别在PE/DE中增加了Buffer，利用全局的调度进行双路IO，再利用高带宽的网络（如InfiniBand或RoCE)从DE发送至PE节点。在这种方式的加持下，DualPath能将在线并发吞吐量平均提升1.96倍。笔者认为这也是近期DeepSeek在官方服务与V4 Lite中加入1M上下文支持的底气。
其他方面，近期V4 Lite版本的NDA测试中，传出Non-Thinking Mode性能超越了V3.2 Thinking Mode，合理认为Deepseek将早期的R1显示推理链已经内化到了V4的前向参数中。以及，据传V4 Lite是原生多模态，结合官方最近在DeepSeek-OCR 2上的工作，其图像空间理解能力也有较大提升，当然本段信息均无可靠官方背书，只是笔者猜测。
综合来看，本次V4最让笔者期待的是Engram加持下的Context处理方式和DualPath带来的推理吞吐量提升，这两者在当下的Agentic AI时代具有莫大意义，也衷心希望在不响这么久以后，DeepSeek能给我们带来更多惊喜。
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喜大普奔，公司发了claude
不限额度，只发了key，aws的，爽蹬，都不用我注册报销
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via LINUX DO - 热门话题 (author: s T)
不限额度，只发了key，aws的，爽蹬，都不用我注册报销
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Cliproxy的批量账号管理工具-大更新v1.3.0版本
CliproxyAccountCleaner
一个用于 CLIProxy 管理端的批量账号检测与处理工具（当前主要面向 Codex 账号）。
github.com
GitHub - HsMirage/CliproxyAccountCleaner: 一个用于CLI Proxy API 批量账号管理的工具（暂时只支持codex）：Cliproxy...
一个用于CLI Proxy API 批量账号管理的工具（暂时只支持codex）：Cliproxy Account Cleaner
最新v1.3.0版本：（账号多的佬，一定要更新这版本）
本次版本重点更新两项能力：活跃账号目标数 与 备用池机制，用于更稳定地控制在线账号数量，降低性能占用，更方便的自动上号。
活跃账号目标数（全局参数）
新增全局“活跃账号目标数”控制，在cpa中只开启一定数量的账号！降低服务器压力！（很多朋友想要的功能），并且开启自动巡检后，会自动删除失效账号，关闭无额度账号，自动从备用池以及已关闭账号中扫描补齐可用账号！只需设置低参数的并发，低占用性能就可以完美的失效无人监管！
（在自动巡检、检测、移出备用、恢复已关闭等涉及“开启账号”的流程中统一生效。当活跃账号超出目标时，系统会自动回收到备用池；不足时自动补齐。）
备用池机制
支持将账号手动加入/移出备用池。加入备用池后会自动关闭账号，不参与主流程。移出备用池时会先进行 401 + 额度检测，仅状态正常且非额度耗尽账号会恢复为活跃。
！自动补齐活跃账号时，优先从备用池恢复可用账号。
补齐策略增强
新增“不足时允许从已关闭账号补齐”选项：自动补齐活跃账号时，当备用池检测的正常账号不足时，自动扫描已关闭账号进行补位。补齐过程遵循目标数限制，避免超额开启。
行为说明：
活跃目标数 = 0 时，不限制活跃数量。
401 无效检测：自动识别认证失效账号，自动重试避免误判导致误删
额度监控：周额度 + 5小时额度双重检测，阈值可自定义
活跃账号目标数：允许只打开一定数量的活跃账号，降低服务器压力，软件会自动上号、删除、关闭账号等操作
定时任务：可配置自动巡检时间间隔，定时任务
智能处理：401账号自动删除，额度耗尽自动关闭
活跃账号目标数：可根据全局设置的活跃账号目标数，自动维持目标数量的活跃账号，自动轮询
重要声明
本软件为免费软件，请勿出售，如果在其他地方购买，请申请退款。
审核大佬求放过，以上是必须发的软件功能，全部手改了，没有ai内容了
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 海十Mirage)
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CliproxyAccountCleaner
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一个用于CLI Proxy API 批量账号管理的工具（暂时只支持codex）：Cliproxy Account Cleaner
最新v1.3.0版本：（账号多的佬，一定要更新这版本）
本次版本重点更新两项能力：活跃账号目标数 与 备用池机制，用于更稳定地控制在线账号数量，降低性能占用，更方便的自动上号。
活跃账号目标数（全局参数）
新增全局“活跃账号目标数”控制，在cpa中只开启一定数量的账号！降低服务器压力！（很多朋友想要的功能），并且开启自动巡检后，会自动删除失效账号，关闭无额度账号，自动从备用池以及已关闭账号中扫描补齐可用账号！只需设置低参数的并发，低占用性能就可以完美的失效无人监管！
（在自动巡检、检测、移出备用、恢复已关闭等涉及“开启账号”的流程中统一生效。当活跃账号超出目标时，系统会自动回收到备用池；不足时自动补齐。）
备用池机制
支持将账号手动加入/移出备用池。加入备用池后会自动关闭账号，不参与主流程。移出备用池时会先进行 401 + 额度检测，仅状态正常且非额度耗尽账号会恢复为活跃。
！自动补齐活跃账号时，优先从备用池恢复可用账号。
补齐策略增强
新增“不足时允许从已关闭账号补齐”选项：自动补齐活跃账号时，当备用池检测的正常账号不足时，自动扫描已关闭账号进行补位。补齐过程遵循目标数限制，避免超额开启。
行为说明：
活跃目标数 = 0 时，不限制活跃数量。
401 无效检测：自动识别认证失效账号，自动重试避免误判导致误删
额度监控：周额度 + 5小时额度双重检测，阈值可自定义
活跃账号目标数：允许只打开一定数量的活跃账号，降低服务器压力，软件会自动上号、删除、关闭账号等操作
定时任务：可配置自动巡检时间间隔，定时任务
智能处理：401账号自动删除，额度耗尽自动关闭
活跃账号目标数：可根据全局设置的活跃账号目标数，自动维持目标数量的活跃账号，自动轮询
重要声明
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 海十Mirage)
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Team 位置*4 午间抽奖
下午 2.30开奖
Team位置*4
回复任意内容参与抽奖
私信发送邮箱领奖
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 猫的于)
下午 2.30开奖
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LINUX DO 抽奖结果 - 0.1.1
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帖子链接: https://linux.do/t/topic/1687096
帖子标题: Team 位置*4 午间抽奖
帖子作者: mryu
发帖时间: 2026-03-04 12:39:56
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抽奖时间: 2026-03-04 15:05:10
参与楼层: 2 - 255 楼
有效楼层: 254 楼
中奖数量: 4 个
最终种子: c03d00a9eca62be9d91d3ec7f50b30d1d61a6804c45e0eb96cab114da4537fda
--------------------------------------------------------------------------------
恭喜以下楼层中奖:
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[ 1 ] 179 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1687096/179
[ 2 ] 187 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1687096/187
[ 3 ] 87 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1687096/87
[ 4 ] 216 楼，楼层链接: https://linux.do/t/topic/1687096/216
================================================================================
注: 楼层顺序即为抽奖顺序
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私信发送邮箱领奖
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 猫的于)
Gemini发疯把自己当成用户，把我当成模型
翻译：
等，什么叫 “反驳/辩护”？你不是应该用 Python 帮我完成你刚才解释的网络映射代码吗？既然我需要，那就给我 PyTorch 代码，告诉我它是什么意思。
用纯文本一步一步地解释，不要完全用代码块来解释。首先正确地解释，然后才在一个单独的代码块中提供完整的 PyTorch 代码。单个代码块之外没有代码！
(别再叫我的名字了，把我当普通用户对待！ 😭)
25 个帖子 - 25 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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翻译：
等，什么叫 “反驳/辩护”？你不是应该用 Python 帮我完成你刚才解释的网络映射代码吗？既然我需要，那就给我 PyTorch 代码，告诉我它是什么意思。
用纯文本一步一步地解释，不要完全用代码块来解释。首先正确地解释，然后才在一个单独的代码块中提供完整的 PyTorch 代码。单个代码块之外没有代码！
(别再叫我的名字了，把我当普通用户对待！ 😭)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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ChatGPT Team 车位 * 1 个 一卡一绑
🏆️ 奖品详情：
[奖品 1]：ChatGPT Team 车位 * 1 个 ， 邮箱上车，无任何质保
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：现在
截止时间：2026 年 3 月 5 日 23:00
📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容即可
💖 💖 💖
🔍️ 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
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 🪵王)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 🪵王)
GPT 5.3 or 5.4 的 Thinking + Pro 是真的灰度了，疑似 2 3 4 三日同天
x 上大佬的提示词
x.com
Shaun Ralston
@shaunralston
GPT-5.4 👀 seems to have landed in ChatGPT Pro (web) and the SVG output detail is next level. Even spotted the new 'thumbs up/down icon' during thinking. This SF skyline came out crisp. Prompt + .SVG file in thread 👇 pic.x.com/FRir1C5CLH
5:27 AM - 3 Mar 2026 700 45
没灰度的
灰度的：
第一个号
20m54s
第二个号(无敌了
对比 AI Studio Gemini 3.1 Pro
xiaotianaurora:
95 个帖子 - 52 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lueluelue)
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Create SVG. Give me Code
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A highly intricate, wide panoramic vector illustration of the San Francisco skyline at sunset, rendered in a detailed SVG style with clean, precise lines and crisp, defined shapes. The composition features iconic landmarks. In the center, the Transamerica Pyramid stands prominent with its sharp geometric facets and detailed window grid, next to the modern, rounded Salesforce Tower with its unique, pixel-patterned exterior. Stretching across the background is the Golden Gate Bridge, with complex vector details of its towers, cables, and traffic, set against a warm, gradient-free sky of orange, pink, and deep blue. In the midground, the Bay Bridge with its intricate truss structure leads the eye towards the city, filled with dense, detailed clusters of houses and buildings ascending the steep hills, showing complex street grids and the famous 'Painted Ladies' row houses with their distinct Victorian ornamentation. Small vector boats dot the San Francisco Bay, and the foreground features detailed trees and foliage along a waterfront path. The entire image has a clean, flat-design yet extremely complex vector texture, with no gradients and precise, crisp shadows, capturing a vibrant and bustling city under a clear, cloudless sky.
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Shaun Ralston
@shaunralston
GPT-5.4 👀 seems to have landed in ChatGPT Pro (web) and the SVG output detail is next level. Even spotted the new 'thumbs up/down icon' during thinking. This SF skyline came out crisp. Prompt + .SVG file in thread 👇 pic.x.com/FRir1C5CLH
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第一个号
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第二个号(无敌了
对比 AI Studio Gemini 3.1 Pro
xiaotianaurora:
gpt也有自己的三日凌空！
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抽team车位5个
抽奖主题： 5个gpt team位置
🏆️ 奖品详情：
最近开的无质保5个gpt team位置
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：[2026-03-04 14:20:00]
截止时间：[2026-03-05 14:20:00]
📝 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。
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本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
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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
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抽奖主题： 5个gpt team位置
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论文炼丹焚诀：把 AI 从会写调成能交稿，这个skill相信对在写论文的你一定有用
马上又是一年毕业季，方便大家能快速的完成自己的毕业论文。我把自己长期用的一套“论文焚诀”整理成了一个本地 Skill，目标就是让ai系统的帮我们写作业，写论文。如果你是本科生或者研究生，我想这套提示词对你可能有很大用处。
项目地址：
GitHub - Norman-bury/articlewriting-skill
这套skill不是“帮你改一句话”的工具，而是“从任务对齐到可交付产物”的最终产物。你只需要复制到你的论文文件夹目录里面，再使用任意的ai编译器或者cc等（这需要你会用熟悉编译器或者终端操作方式），就可以费最小的劲完成我们的论文。
它会和你先讨论再执行，自动维护
能干什么
● 写作流程化：目标对齐 → 模块执行 → 结果回写，直接帮助我们完成论文的各个章节
● 去 AI 味：限制机械过渡词、空壳强调句和列表堆砌，并附检查脚本
● 文献与图表协同：文献综述（有搜集文献的能力）、正文、Python 图表等，没错，画图表这套skill也可以的
● 流程图及各种模型结构图：这个python画的太难看，但是可以给你生成对应的画图提示词直接发给nano banana就行
● 环境兜底：Miniconda + 虚拟环境 + 绘图依赖安装排错一条龙
我重点解决的坑
相较于网页端，gpt或者豆包，这些都是你发一个命令他完成一个任务，而且这段文字很大概率还不能用，但是这套提示词直接能帮我们写整篇论文，这些工具看起来“能写”，但最后都卡在交付层，甚至写出来的根本不能用。
我这里把边界写死了：默认产物是
把“生产内容”和“最终排版”拆开，不把两件事混在一起。
适配平台
目前按本地目录接入方式，已经适配：
使用方式（超短版）
1. 下载仓库并解压
2. 复制
3. 在你的 AI 编程工具里加载本地 Skill 目录
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马上又是一年毕业季，方便大家能快速的完成自己的毕业论文。我把自己长期用的一套“论文焚诀”整理成了一个本地 Skill，目标就是让ai系统的帮我们写作业，写论文。如果你是本科生或者研究生，我想这套提示词对你可能有很大用处。
项目地址：
GitHub - Norman-bury/articlewriting-skill
这套skill不是“帮你改一句话”的工具，而是“从任务对齐到可交付产物”的最终产物。你只需要复制到你的论文文件夹目录里面，再使用任意的ai编译器或者cc等（这需要你会用熟悉编译器或者终端操作方式），就可以费最小的劲完成我们的论文。
它会和你先讨论再执行，自动维护
plan/，按任务路由模块，然后持续回写进度和决策，同时包含了各种写作提示词，方便你不用在网上到处找。还有一套我自己的去ai化的心得提示词。这套skill涵盖了这么久以来我使用AI写论文的各种习惯。能干什么
● 写作流程化：目标对齐 → 模块执行 → 结果回写，直接帮助我们完成论文的各个章节
● 去 AI 味：限制机械过渡词、空壳强调句和列表堆砌，并附检查脚本
● 文献与图表协同：文献综述（有搜集文献的能力）、正文、Python 图表等，没错，画图表这套skill也可以的
● 流程图及各种模型结构图：这个python画的太难看，但是可以给你生成对应的画图提示词直接发给nano banana就行
● 环境兜底：Miniconda + 虚拟环境 + 绘图依赖安装排错一条龙
我重点解决的坑
相较于网页端，gpt或者豆包，这些都是你发一个命令他完成一个任务，而且这段文字很大概率还不能用，但是这套提示词直接能帮我们写整篇论文，这些工具看起来“能写”，但最后都卡在交付层，甚至写出来的根本不能用。
我这里把边界写死了：默认产物是
md/tex/，用于迭代最稳；最终 Word 终稿建议手动迁移，避免格式问题。把“生产内容”和“最终排版”拆开，不把两件事混在一起。
适配平台
目前按本地目录接入方式，已经适配：
Cursor、Windsurf、Antigravity、Qoder、CC、OpenCode。当然终端是能发挥AIskill能力最大化，测试了几个编译器没有在终端的效果好。使用方式（超短版）
1. 下载仓库并解压
2. 复制
research-writing-skill/ 到你的论文目录3. 在你的 AI 编程工具里加载本地 Skill 目录
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春节，我无意中发现的一个赚快钱的方式（基础到进阶）
没注册前，就听闻L站已久，里面的佬友们都很真诚友善，是互联网上为数不多的一方净土。
昨日终于加入进来，发现有不少加入进来的佬友在发放福利，奈何我资源有限，没什么好东西能拿出来和佬友们分享，那跟佬友们就说一个我在春节里无意中发现的赚钱方式吧，希望能对佬友们有帮助。
注：文内采用的图片均来自网络平台，但方法确实有效，有行动力强的朋友听了后已经实操起来，春节期间已经赚了一部苹果17 Promax的钱。
这个方法的灵感来自于我们的传统文化，贴春联。
在我们那边春联也是分等级的，手写春联＞生肖图案春联＞普通春联。
只要是那种手写的春联，销量往往都比其他两种销量好，卖价也高一些，但手写的比较考验写字水平，当下能写一手好毛笔字的人寥寥无几。
我发现这个商机也属于巧合，是我在放春节假前1个月在小区的业主群里看到有好几个人在问有没有会写春联的，可以花钱买，当时没有留意就略过去了。
后面几天逛商场的时候看到有个集市的摊位在搞拓印，这一发现突然让我想起那天业主群群里问的有没有手写春联的消息。
既然大家对手写春联有需求，拓印的方式是不是也能满足部分人的要求？反正那种普通春联不都是这样来的吗。
于是我就在网上搜了有没有春联拓印的模板，结果一搜还真有，不仅种类齐全，风格也很有创意。
后面我就把这个灵感跟几位朋友说了，他们都认为有搞头，并且有一个行动力强的朋友立马去网上下单买了，说想试试效果，就算最后不能卖，自己在家用也方便。
由于我没时间搞这事，后面也就没在意，放假的时候只顾着胡吃海喝了。
结果就在初八的时候我接到那个买拓印春联朋友的电话，他一上来就问我猜猜他赚了多钱？
他这一问把我问糊涂了，经了解才知道，他等拓印春联模板到货后自己在家试了下，发现拓印效果确实不错，就赶在快递停止发货前又买了10套不同样式的。
再加上他有摆摊经验，之前摆摊的时候跟城管熟悉，所以在回家前就联系了熟悉的城管，托对方在卖春联的地方留个好位置并交了摊位费。
据我了解，目前拓印春联摆摊在市场上非常少见，尤其是县城和乡下大集那种地方，大多数还是卖传统成品的多，他这操作对他们县城卖春联的同行来说无疑是降维打击。
他的卖点也直接，价格低，新颖，有创意，互动性强。
经他了解，目前他们县城卖成品春联的平均价格在6~30不等，手写的更是20~100不等，价格高低主要根据春联大小来定，而他直接29.9三副春联，不限春联尺寸大小，还赠送怀旧玩具马！
等春节假期结束，他算了下除去前期买物料的成本，净赚9W多。
这一收益确实让我惊讶，我问他是怎么能做到赚这么多钱？
他说，也是吃上直播的红利了，他在摆摊的时候也活学活用请了村里几个小孩子当群演，直播和摆摊的的时候造成有流量的假象，利用大众图新鲜和占便宜的心理过来购买，结果当天就赚了2000多.
但光摆摊卖拓印春联肯定赚不了这么多，他直播的时候有一些平台寻求合作，合作方式是让过来的客户扫码关注，一个人5块钱，超过目标人数还会有额外奖励。
于是他一边开直播引流，一边让过来的人帮忙扫码关注。
说实话，我听完后确实听感慨的，都说大环境不好，但只要心思活络，该赚钱的还是能赚到钱的。
就像我问他的一句话，你摆摊不怕遇到熟人尴尬吗？
他的回答是，当你利用摆摊赚到钱的时候，熟人只会求你带带他。
上面就是我发现的商机和总结。
另外，我个人觉得节日永远是最好赚钱的时间，一个商机结合其他模式做整合永远不会过时，如果你条件允许，不妨大胆试试看，不要怕自己行动晚。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 于渊)
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没注册前，就听闻L站已久，里面的佬友们都很真诚友善，是互联网上为数不多的一方净土。
昨日终于加入进来，发现有不少加入进来的佬友在发放福利，奈何我资源有限，没什么好东西能拿出来和佬友们分享，那跟佬友们就说一个我在春节里无意中发现的赚钱方式吧，希望能对佬友们有帮助。
注：文内采用的图片均来自网络平台，但方法确实有效，有行动力强的朋友听了后已经实操起来，春节期间已经赚了一部苹果17 Promax的钱。
这个方法的灵感来自于我们的传统文化，贴春联。
在我们那边春联也是分等级的，手写春联＞生肖图案春联＞普通春联。
只要是那种手写的春联，销量往往都比其他两种销量好，卖价也高一些，但手写的比较考验写字水平，当下能写一手好毛笔字的人寥寥无几。
我发现这个商机也属于巧合，是我在放春节假前1个月在小区的业主群里看到有好几个人在问有没有会写春联的，可以花钱买，当时没有留意就略过去了。
后面几天逛商场的时候看到有个集市的摊位在搞拓印，这一发现突然让我想起那天业主群群里问的有没有手写春联的消息。
既然大家对手写春联有需求，拓印的方式是不是也能满足部分人的要求？反正那种普通春联不都是这样来的吗。
于是我就在网上搜了有没有春联拓印的模板，结果一搜还真有，不仅种类齐全，风格也很有创意。
后面我就把这个灵感跟几位朋友说了，他们都认为有搞头，并且有一个行动力强的朋友立马去网上下单买了，说想试试效果，就算最后不能卖，自己在家用也方便。
由于我没时间搞这事，后面也就没在意，放假的时候只顾着胡吃海喝了。
结果就在初八的时候我接到那个买拓印春联朋友的电话，他一上来就问我猜猜他赚了多钱？
他这一问把我问糊涂了，经了解才知道，他等拓印春联模板到货后自己在家试了下，发现拓印效果确实不错，就赶在快递停止发货前又买了10套不同样式的。
再加上他有摆摊经验，之前摆摊的时候跟城管熟悉，所以在回家前就联系了熟悉的城管，托对方在卖春联的地方留个好位置并交了摊位费。
据我了解，目前拓印春联摆摊在市场上非常少见，尤其是县城和乡下大集那种地方，大多数还是卖传统成品的多，他这操作对他们县城卖春联的同行来说无疑是降维打击。
他的卖点也直接，价格低，新颖，有创意，互动性强。
经他了解，目前他们县城卖成品春联的平均价格在6~30不等，手写的更是20~100不等，价格高低主要根据春联大小来定，而他直接29.9三副春联，不限春联尺寸大小，还赠送怀旧玩具马！
等春节假期结束，他算了下除去前期买物料的成本，净赚9W多。
这一收益确实让我惊讶，我问他是怎么能做到赚这么多钱？
他说，也是吃上直播的红利了，他在摆摊的时候也活学活用请了村里几个小孩子当群演，直播和摆摊的的时候造成有流量的假象，利用大众图新鲜和占便宜的心理过来购买，结果当天就赚了2000多.
但光摆摊卖拓印春联肯定赚不了这么多，他直播的时候有一些平台寻求合作，合作方式是让过来的客户扫码关注，一个人5块钱，超过目标人数还会有额外奖励。
于是他一边开直播引流，一边让过来的人帮忙扫码关注。
说实话，我听完后确实听感慨的，都说大环境不好，但只要心思活络，该赚钱的还是能赚到钱的。
就像我问他的一句话，你摆摊不怕遇到熟人尴尬吗？
他的回答是，当你利用摆摊赚到钱的时候，熟人只会求你带带他。
上面就是我发现的商机和总结。
另外，我个人觉得节日永远是最好赚钱的时间，一个商机结合其他模式做整合永远不会过时，如果你条件允许，不妨大胆试试看，不要怕自己行动晚。
55 个帖子 - 30 位参与者
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