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AI智能体已迅速从实验性工具转变为安全、工程、IT和运维等日常工作流的核心组件。最初作为个人生产力助手的工具——例如个人代码助手、聊天机器人和协同编程工具——现已演变为嵌入关键流程的、全组织共享的智能体。这些智能体能够跨多个系统编排工作流，例如：

• 人力资源智能体：根据HR系统更新，在IAM、SaaS应用、VPN和云平台中创建或注销账户。
• 变更管理智能体：验证变更请求、更新生产系统配置、在ServiceNow中记录审批信息，并在Confluence中更新文档。
• 客户支持智能体：从CRM获取客户背景信息、在计费系统中检查账户状态、触发后端服务修复，并更新支持工单。

为实现规模化价值，组织级AI智能体被设计为服务于多用户和多角色。与个人用户相比，它们被授予更广泛的访问权限，以便获取高效运作所需的工具和数据。

这些智能体的应用已带来切实的生产力提升：更快的分类处理、减少人工操作、简化运维流程。但这些早期成果伴随着隐性成本。随着AI智能体功能日益强大、集成度不断加深，它们也成为了访问中介。其宽泛的权限可能模糊实际访问者、访问内容及访问权限的边界。许多组织在追求速度与自动化的过程中，忽视了由此产生的新型访问风险。

组织级智能体的访问模型

组织级智能体通常被设计为跨越多资源运作，通过单一实现服务多用户、多角色和多工作流。这些智能体并非绑定于个人用户，而是作为共享资源，能够响应请求、自动化任务，并代表多用户跨系统协调操作。这种设计使智能体易于部署并具备组织级扩展性。

为实现无缝运作，智能体依赖共享服务账户、API密钥或OAuth授权来与交互系统进行身份验证。这些凭证通常长期有效且集中管理，使得智能体无需用户介入即可持续运行。为避免操作阻碍并确保智能体能处理广泛请求，其权限往往被宽泛授予，覆盖的系统、操作和数据范围通常远超单个用户所需。

尽管这种方法最大化了便利性与覆盖范围，但这些设计选择可能无意中创建出强大的访问中介，从而绕过传统的权限边界。

打破传统访问控制模型

组织级智能体通常以远宽于个人用户的权限运行，使其能够跨越多个系统和工作流。当用户与这些智能体交互时，他们不再直接访问系统，而是通过智能体代为执行请求。这些操作以智能体身份而非用户身份运行。这打破了传统访问控制模型——在传统模型中，权限是在用户层级实施的。权限有限的用户通过智能体间接触发操作或获取数据时，可能获得其直接访问未授权的资源。由于日志和审计记录将活动归因于智能体而非请求者，这种权限提升可能在缺乏清晰可见性、问责机制或策略执行的情况下发生。

组织级智能体可悄然绕过访问控制

智能体驱动的权限提升风险往往体现在细微的日常工作中，而非明显的滥用行为。例如，对财务系统访问权限有限的用户可能通过组织级AI智能体请求"总结客户表现"。拥有更宽权限的智能体从计费、CRM和财务平台提取数据，返回用户本无权直接查看的分析结果。

另一种场景中，没有生产环境访问权限的工程师要求AI智能体"修复部署问题"。智能体使用其提升后的凭证调查日志、修改生产环境配置并触发流水线重启。用户从未直接接触生产系统，但生产环境已因其请求而被更改。

这两种情况下都没有违反显式策略：智能体已获授权，请求看似合法，现有IAM控制在技术上也被执行。然而，由于授权是在智能体层级而非用户层级评估，访问控制实际上已被绕过，从而产生无意且通常不可见的权限提升。

传统访问控制在AI智能体时代的局限性

传统安全控制围绕人类用户和直接系统访问构建，难以适应智能体中介的工作流。IAM系统基于用户身份执行权限控制，但当操作由AI智能体执行时，授权评估针对的是智能体身份而非请求者身份。因此，用户层级的限制不再适用。日志和审计记录将活动归因于智能体身份，进一步加剧了问题，掩盖了动作发起者及其意图。在智能体介入的场景中，安全团队已无法有效执行最小权限原则、检测滥用行为或可靠归因操作意图，导致权限提升发生时无法触发传统控制机制。缺乏准确归因还会增加调查复杂性、延缓事件响应，并在安全事件中难以确定意图或影响范围。

揭示以智能体为中心的访问模型中的权限提升

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功能模块

1. IP 地址 / 子网计算

   • 输出网络地址、广播地址、可用 IP 等。桌面端子网掩码计算可按主机数或掩码生成可用网段。
   • 配图：

2. 超网拆分

   • 输入超网（CIDR）与目标掩码，生成拆分后的子网列表。
   • 配图：

3. 路由汇总（算法对比）

   • 路由聚合示例，比较两种算法的汇总结果。
   • 算法 A：
   • 算法 B：

4. 进制转换

   • IP/数值在十进制、二进制、十六进制之间互转，结果即时显示。
   • 配图：

5. 历史记录（导入 / 导出）

   • 支持搜索、导出、导入；“清除计算器状态” 会清空所有输入/结果缓存（Web 和桌面均生效）。
   • 配图：

平台特性

• Web 端：导出历史会触发浏览器下载 JSON；导入通过文件内容；清除状态在当前浏览器环境生效。
• 桌面端：导出历史保存到系统下载目录（若不可用则退回应用文档目录）；导入使用文件路径；窗口尺寸与存储目录可定制。

语言与主题

• 多语言：简体中文、繁体中文（中国香港）、English (US)、日本語。
• 主题：浅色 / 深色 / 跟随系统；支持自定义颜色主题。

下载地址

• https://github.com/hoochanlon/network-calculator
• https://github.com/hoochanlon/network-calculator/releases/tag/v1.6

在线体验： https://hoochanlon.github.io/network-calculator

过去一年，特朗普政府推行了一系列令人震惊的政策转向，这些举措可能削弱美国应对广泛技术挑战的能力与意愿——从网络安全、隐私保护到打击虚假信息、欺诈和腐败。这些转变，连同总统限制言论自由和新闻自由的努力，推进速度如此之快，以至于许多读者可能尚未完全意识到其影响。

言论自由

特朗普总统多次声称，他在2020年大选中失利的主要原因是社交媒体和大型科技公司合谋压制保守派声音并扼杀言论自由。因此，总统在第二任期的本能反应是利用联邦政府的权力杠杆，试图限制普通美国公民以及希望访美外国人的言论。

今年9月，唐纳德·特朗普签署了一项名为NSPM-7的国家安全指令，要求联邦执法官员和情报分析人员针对"反美"活动进行监控，包括涉及欺诈国税局的极端主义团体的任何"税务犯罪"。根据记者Ken Klippenstein的深入报道，该指令重点关注那些表达"反对法律和移民执法、支持大规模移民和开放边境的极端观点、信奉激进性别意识形态"的群体，以及"反美主义"、"反资本主义"和"反基督教"立场。

本月初，司法部长帕姆·邦迪发布备忘录，建议联邦调查局编制一份"可能构成国内恐怖主义"的美国公民名单。邦迪还命令联邦调查局建立"现金奖励制度"，鼓励公众举报可疑的国内恐怖主义活动。备忘录指出，国内恐怖主义可能包括"反对法律和移民执法"或支持"激进性别意识形态"。

随着总统继续加强对外国游客的旅行限制，特朗普政府还计划对游客实施社交媒体限制。根据美国海关与边境保护局（CBP）的通知，包括来自英国、澳大利亚、法国和日本等国的游客很快将被要求提供五年内的社交媒体历史记录。

CBP表示还将收集"多个高价值数据字段"，包括申请人过去10年的电子邮件地址、过去5年使用的电话号码以及家庭成员姓名和详细信息。《连线》杂志10月报道称，美国CBP在今年前三个月执行的边境设备搜查次数超过以往任何季度。

CBP的新要求为第14161号行政令充实了具体内容。该行政令以打击"外国恐怖主义和公共安全威胁"为名，授予了广泛的新权力。民权组织警告称，这可能基于意识形态认知重启旅行禁令并扩大签证拒签或驱逐范围。批评者指出，该行政令关于"公共安全威胁"的模糊表述为针对特定政治观点、国籍或宗教的个人留下了操作空间。目前至少有35个国家受到某种形式的美国旅行限制。

犯罪与腐败

今年2月，特朗普命令行政机构停止执行《美国反海外腐败法》，此举冻结了海外贿赂调查，甚至允许对既往"不当"执法行动采取"补救措施"。

白宫还解散了盗贼统治资产追回倡议和盗贼捕获特别工作组——这两个机构在腐败案件和没收受制裁俄罗斯寡头资产方面证明了其价值——并将资源从调查白领犯罪中转移出去。

同样在2月，司法部长帕姆·邦迪解散了联邦调查局的外国影响力特别工作组，该机构成立于特朗普第一任期，旨在应对外国政府对美国政治的影响。

2025年3月，路透社报道称，美国多个国家安全机构已停止协调应对俄罗斯破坏活动、虚假信息和网络攻击的工作。在美国情报机构警告俄罗斯正在升级对西方国家的影子战争之际，前总统乔·拜登曾命令其国家安全团队建立工作组监控该问题。

在一次检察独立性的考验中，特朗普的司法部命令检察官撤销对纽约市长埃里克·亚当斯的腐败指控。影响立竿见影：多名高级官员辞职抗议，案件被重新分配，纽约南区联邦地区法院（SDNY）陷入混乱——该机构历来是美国追查公共腐败、白领犯罪和网络犯罪案件最积极的部门之一。

在加密货币领域，政府已将美国证券交易委员会（SEC）的监管重点从执法转向为这个长期受骗局、欺诈和拉地毯跑路困扰的行业摇旗呐喊。2025年，SEC系统性地减少了对加密货币运营商的执法行动，撤销了对Coinbase、Binance等平台的主要案件。

或许最令人不安的例子涉及加密货币公司Tron的华裔创始人孙宇晨。2023年，SEC指控孙宇晨涉嫌欺诈和市场操纵。随后孙宇晨向特朗普家族的世界自由金融（WLF）代币投资7500万美元，成为$TRUMP迷因币的最大持有者，并获得了与总统共进私人晚宴的席位。

基础功能和市面上所有“划词助手”类的工具一样，选中一段文本后出现一个工具栏，可以配置一些自定义动作：

不同的是可定制程度更高，无论是触发方式、执行动作还是工具栏图标，全都支持自定义：

当然扩展商店也是有的，可以通过 剪贴板 + DeepLink 的方式快速安装到本体，目前扩展数量还比较少，逐步添加中：

PS：

做这个开源项目完全是机缘巧合，抱着学习 Rust + 骗 Star 的心态做的，做着做着就上头了

最初想实现的功能是同一快捷键根据不同文本触发不同动作，后来发现完全可以加一个工具栏，最终就变成了现在类似 PopClip 的模式

还要重点感谢 Cherry Studio，从它开源的划词实现中学了很多东西

最后放上仓库地址，希望能给我点个 Star 🫠

• 本体： C5H12O5/TextGO
• 扩展： C5H12O5/TextGO-Hub
• 官网： https://textgo.xylitol.top

该攻击活动被发现分发多种恶意软件，例如Agent Tesla、CryptBot、Formbook、Lumma Stealer、Vidar Stealer、Remcos RAT、Quasar RAT、DCRat和XWorm。

恶意活动的目标包括石油天然气、进出口等工商业领域中财务、采购、供应链和行政部门的员工。诱饵文件使用阿拉伯语、西班牙语、葡萄牙语、波斯语和英语编写，表明攻击可能局限于特定区域。

攻击的关键在于将恶意版本的DLL文件与存在漏洞的可执行文件置于同一目录。利用搜索顺序劫持漏洞，系统会执行恶意DLL而非合法文件，从而使威胁攻击者获得代码执行能力。此次攻击活动中使用的"ahost.exe"可执行文件由GitKraken签发，通常作为GitKraken桌面应用程序的一部分分发。

对VirusTotal上相关样本的分析显示，该恶意软件以数十个文件名进行传播，包括但不限于："RFQ_NO_04958_LG2049 pdf.exe"、"PO-069709-MQ02959-Order-S103509.exe"、"23RDJANUARY OVERDUE.INV.PDF.exe"、"sales contract po-00423-025_pdf.exe"以及"Fatura da DHL.exe"。这表明攻击者使用发票和报价请求（RFQ）等主题诱骗用户打开文件。

此消息披露之际，Trellix也报告了利用浏览器套浏览器（BitB）技术的Facebook钓鱼骗局激增。该技术通过模拟Facebook认证界面，欺骗不知情用户输入凭证。攻击者使用iframe元素在受害者合法的浏览器窗口内创建虚假弹窗，使得用户几乎无法区分真实与伪造的登录页面。

研究员Mark Joseph Marti表示："攻击通常始于网络钓鱼邮件，这些邮件可能伪装成律师事务所的通信。邮件通常包含关于侵权视频的虚假法律通知，并内含伪装成Facebook登录链接的超链接。"

一旦受害者点击短链接，他们将被重定向至伪造的Meta验证码提示页面，该页面指示受害者登录其Facebook账户。这随即会触发一个采用BitB方法的弹窗，显示用于窃取凭证的虚假登录界面。

该社会工程活动的其他变种利用声称版权侵权、异常登录警报、因可疑活动导致账户即将关闭或潜在安全漏洞的网络钓鱼邮件。这些信息旨在制造虚假的紧迫感，诱导受害者访问托管在Netlify或Vercel上的页面以窃取其凭证。有证据表明此类钓鱼攻击可能自2025年7月起持续进行。

Trellix指出："通过在受害者浏览器内创建定制化的虚假登录弹窗，此方法利用了用户对认证流程的熟悉度，使得凭据窃取在视觉上几乎无法被察觉。关键转变在于对受信任基础设施的滥用：利用Netlify、Vercel等合法云托管服务以及URL缩短器来绕过传统安全过滤器，并为钓鱼页面营造虚假的安全感。"

与此同时，研究人员还发现了一个多阶段钓鱼活动，该活动利用Python有效载荷和TryCloudflare隧道，通过指向包含互联网快捷方式（URL）文件的ZIP压缩包的Dropbox链接来分发AsyncRAT。该活动的详细信息由Forcepoint X-Labs于2025年2月首次记录。

此次攻击的一个突出特点是滥用了"无文件攻击"（LotL）技术，该技术利用Windows脚本宿主、PowerShell和原生工具，以及Cloudflare的免费层基础设施来托管WebDAV服务器并规避检测。

部署在TryCloudflare域上的脚本经过精心设计，用于安装Python环境、通过Windows启动文件夹脚本建立持久性，并将AsyncRAT shellcode注入"explorer.exe"进程。同时，攻击者会向受害者显示诱饵PDF文件作为干扰机制，误导其认为访问的是合法文档。

趋势科技表示："本报告分析的AsyncRAT活动表明，威胁攻击者在滥用合法服务和开源工具以规避检测并建立持久远程访问方面日益成熟。通过使用基于Python的脚本并滥用Cloudflare免费层基础设施托管恶意有效载荷，攻击者成功将其活动隐藏在受信任域名下，绕过了传统安全控制。"

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维多利亚州教育部称黑客窃取学生数据

picx-images-hosting

🐧 缘起

XPoet/picx 项目用于存放、管理 GitHub 图床虽然已经很便利了，但仍有一些个人觉得一些的痛点：

1. 因为是 https://picx.xpoet.cn/#/upload 作为驱动器，记住一个自己不熟悉的域名，显然不是太友好
2. 尤其作为图床来说，自己这边上传图片没有 GitHub Pages 图片预览，是很难受的一件事

以上，以及经历过不少组织、个人图床跑路，导致我的一些相关项目引用图片失效，所以必须拥有自己的图床。我的解决方案是: 自建 GitHub 图床 + picx 结合使用。

📋 项目介绍

picx-images-hosting 是一款基于 GitHub Pages 构建的 Web 图床管理系统，搭配 PicX 达成无缝衔接高度定制化的个人公共图片上传及管理。

网页版图床是图片资产的管理后台，而 PicGo、PicList 等图床扩展软件是写作时的快捷生产工具。它们共享一个 GitHub 数据仓库，既能享受批量管理的便利，也能拥有写作时一键插图的畅快。

项目地址： https://github.com/hoochanlon/picx-images-hosting

这也是我第一个 web 项目，没有做国际化，没有框架，纯 js、css、html，写了好久了，一直没有时间整理发上来。

核心特性

• 📤 图片上传管理: 支持批量上传、目录管理、文件重命名
• 🔐 多种认证方式: 支持 GitHub OAuth 和密码认证
• 🗜️ 图片压缩: 集成 TinyJPG/TinyPNG API，自动压缩图片
• 📊 API 健康监控: 实时监控 API 状态，快速定位问题
• 🌙 深色模式: 支持浅色/深色主题切换
• 📱 响应式设计: 适配桌面和移动设备

技术架构

• 前端: 纯 HTML/CSS/JavaScript，无需构建工具
• 后端: Vercel Serverless Functions
• 存储: GitHub 仓库（通过 GitHub API 管理）
• 认证: GitHub OAuth 2.0 或密码认证
• CDN: 支持 jsdelivr、statically.io 等 CDN 加速

在线教程: https://hoochanlon.github.io/picx-images-hosting/tutorial.html

截图

首页

上传

登录与 API 状态检查

教程页面

主要部署配置

🚀 使用方式

快速开始

1. 克隆仓库

git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/hoochanlon/picx-images-hosting.git
cd picx-images-hosting
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!/imgs/*'
git checkout master

2. 配置基础文件

config.js

修改以下配置：

• VERCEL_API_BASE：你的 Vercel 部署地址
• GITHUB_OAUTH_CLIENT_ID：GitHub OAuth Client ID（如果使用 OAuth）
• PASSWORD：操作密码（如果使用密码认证）

api-config.json

添加允许访问 API 的域名：

{
  "allowedOrigins": [
    "https://your-domain.com",
    "https://your-name.github.io",
    "https://your-vercel-app.vercel.app"
  ]
}

3. 配置 Vercel 环境变量

⚠️ 重要: 环境变量配置后必须重新部署才能生效！

4. GitHub OAuth 配置（推荐）

1. GitHub → Settings → Developer settings → OAuth Apps → New OAuth App
2. 填写信息：
   • Application name：picx-images-hosting
   • Homepage URL：https://your-vercel-app.vercel.app
   • Authorization callback URL：https://your-vercel-app.vercel.app/api/github-oauth?action=callback
3. 记录 Client ID 和 Client Secret（Secret 只显示一次）
4. 将 Client ID 填入 config.js，将 Client ID 和 Secret 填入 Vercel 环境变量

5. 配置图片压缩（可选）

1. 访问 TinyPNG Developer API
2. 输入邮箱地址获取 API Key
3. 将 API Key 添加到 Vercel 环境变量 TINYJPG_API_KEY

部署到 Vercel

1. 登录 Vercel
2. 导入 GitHub 仓库
3. Settings → Environment Variables → 添加变量
4. 选择环境：Production、Preview、Development
5. Deployments → Redeploy

本地开发

安装依赖

pnpm add -D vercel

配置环境变量

复制 env.example 为 .env.local：

cp env.example .env.local

编辑 .env.local：

• GH_TOKEN：GitHub Personal Access Token
• API_BASE：http://localhost:3000（本地开发）

启动开发服务器

vercel dev

访问 http://localhost:3000 查看应用。

使用功能

图片上传

1. 点击右上角锁图标进行认证（密码或 GitHub OAuth）
2. 认证成功后，点击上传按钮
3. 选择图片文件（支持批量选择）
4. （可选）启用"图片压缩"开关
5. 选择上传目录
6. 点击上传

图片管理

• 查看图片: 首页显示所有图片，支持按目录筛选
• 重命名: 点击图片名称进行重命名
• 删除: 点击删除按钮删除图片
• 查看链接: 点击图片查看完整链接

API 健康监控

访问 /status.html 查看详细的健康状态信息：

• 实时监控: 自动每 30 秒刷新一次状态
• 详细检查: 显示 GitHub API、仓库树 API、环境配置等各项检查结果
• 响应时间: 显示每个 API 端点的响应时间

⚠️ 注意事项

存储限制

• GitHub 存储限制: 最多 5G
• 文件大小: 建议单个文件不超过 100MB
• 仓库大小: 定期清理不需要的图片，避免超出限制

部署要求

• GitHub Pages: 部署到 GitHub Pages 后才能使用 GitHub Pages 规则的图片链接
• CORS 配置: 确保 api-config.json 中包含所有需要访问的域名
• 环境变量: 修改环境变量后必须重新部署才能生效

访问优化

• 国内访问: 建议使用 jsdelivr 、 statically.io 等 CDN 加速
• GitHub Pages: 国内访问可能较慢，建议使用 CDN 代理

安全建议

认证方式

1. 优先使用 GitHub OAuth（最安全）

   • 使用 GitHub 官方 OAuth
   • 无需密码，用户使用 GitHub 账号授权
   • 权限可控

2. 密码认证（备用方案）

   • 使用强密码（至少 32 字符）
   • 优先使用 Vercel 环境变量，不要将密码写在 config.js 中
   • 密码会暴露在代码中，仅作为备用方案

API Key 安全

• TinyJPG API Key: 通过服务器端 API 代理，API Key 不会暴露在前端
• GitHub Token: 只存储在 Vercel 环境变量中，不要提交到代码仓库

常见问题

部署问题

认证问题

配置问题

API 健康状态问题

图片压缩功能

• 支持的格式: JPEG、PNG、WebP、AVIF
• 压缩方式: 通过服务器端 API 代理，保护 API Key 安全
• 降级处理: 如果压缩失败，自动使用原文件上传，不影响上传流程
• 使用方式: 在上传页面或快速上传弹窗中启用"图片压缩"开关

📝 注意: 图片压缩功能需要配置 TINYJPG_API_KEY 环境变量。未配置时，压缩开关会被禁用或跳过压缩步骤。

其他注意事项

1. 文件夹创建延迟: 文件夹创建失败但实际已创建是正常的，GitHub API 同步可能有延迟
2. .gitkeep 文件 404: 这是正常的，.gitkeep 文件用于保持空目录，首次创建时会返回 404
3. 图片链接无法访问:
   • 检查 GitHub Pages 是否已启用
   • 检查图片路径是否正确
   • 使用 CDN 链接（jsdelivr）可能更快

高级玩法

picx-images-hosting 可基于该项目进行二次开发，以支持七牛云、又拍云、B2、R2 等兼容 S3 的对象存储。以及通过 CF-Proxy-B2 来实现 100% 免流的目的。

无 AFF!!

看到佬这个帖子，本人自己在用
名字叫 AI TIMELINE，自己去 EDGE 或者谷歌插件库下即可。

时间戳功能：

主要功能：

复制 LaTeX 公式
智能识别任意网页上的公式。
复制：点击即可复制它的 LaTeX 格式。

可交互对话时间轴
把你跟 AI 的对话整理成可交互时间轴。
跳转对话：对话很长时方便在对话间快速跳转。
收藏：跨 AI 平台收藏对话。

提示词指令库
保存常用提示词。
使用快捷键 ‘/’ 快速访问已保存的提示词。

运行代码
在网页上运行简单的代码块，支持 JavaScript、TypeScript、Python、SQL、HTML、JSON、Markdown、Lua、Ruby。

AI 输入框 Enter 键换行
按下 Enter 键，AI 输入框中的文字实现换行，快速双击 Enter 键发送消息。

使用方法：
点击 "添加至 Chrome" 按钮进行安装。
打开任意 AI 平台，进行简单对话。
页面右侧会出现一个时间轴！

看了很多佬们对 gemini business 的注册和 2api 的开发。但是始终没有发现一个能够同时满足标题全部需求的东东。
于是乎我选择把下面各位大佬的东西直接缝合起来弄成一个平台：
【Gemini-Business2api】支持多账户轮询、账户监控日志、画图（返回 url）、HuggingFace 部署
Gemini Business 注册机

合并实现了以下功能：

• 自动批量注册 gemini business 账号
  
  
  
  
  
• 定时轮询自动刷新 gemini 凭证
• 接入 cloudflare_temp_email 自动接码，支持多个域名邮箱配置。
• 多账号 2API 使用
• 可使用 docker 部署，接入了 Xvfb 显示规避无头浏览器的注册审查

邮箱配置需要额外使用 GitHub - dreamhunter2333/cloudflare_temp_email: CloudFlare free temp domain email 免费收发 临时域名邮箱 支持附件 IMAP SMTP TelegramBot
需要配置 AI 提取验证码、ADMIN 凭证来提取邮箱密码。

关于部署，目前还没有测试过能否在 huggingface 来部署，因为包含了 chrome 的镜像略大不确定能不能布上去。

项目地址：

最后的最后，再次感谢各位大佬提供的方案和思路：CooooooKK， SnapSheep

在使用 Claude code 一个好的状态栏工具，可以更好提高开发者效率，现在分享两个状态工具安装分别是 cline 和 claude-hud

0: 效果展示：

cline

claude-hud

效果说明：如果你更看中工具的调用建议使用 claude-hud，如果你侧重简洁高可配使用 cline

一：安装 ccline (CCometixLine)

npx zcf
Ok to proceed? (y) y 

请选择功能
L. CCometixLine - 基于 Rust 的高性能 Claude Code 状态栏工具，集成 Git 信息和实时使用量跟踪
请输入选项，回车确认（不区分大小写） L
请输入选项，回车确认（不区分大小写） 1 

返回主页使用Q退出

流程截图

二：安装 Claude-hud
在 Claude Code 终端里依次输入

第一步：添加 marketplace

/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-hud

第二步：安装插件

/plugin install claude-hud

第三步：初始化配置（可能失效或者找不命令，看第四步手动配置）

/claude-hud:setup

（可选）第四步：在 claude 的 enabledPlugins 配置

• “claude-hud@claude-hud”: true

正确加载检查
在 Claude Code 终端里输入 /plugin 回车

总结

注意事项
Claude Code 的 statusLine 配置只支持一个命令，无法同时运行两个状态栏程序

所以可以使用脚本切换
主要就是手动控制 statusLine 的 command 位置

switch-to-ccline.ps1

$settingsPath = "$env:USERPROFILE\.claude\settings.json" $json = Get-Content $settingsPath -Raw | ConvertFrom-Json

$json.statusLine.command = '%USERPROFILE%\.claude\ccline\ccline.exe' $json | ConvertTo-Json -Depth 10 | Set-Content $settingsPath -Encoding UTF8
Write-Host "Switched to ccline. Please restart Claude Code." 

switch-to-hud.ps1

$settingsPath = "$env:USERPROFILE\.claude\settings.json" $json = Get-Content $settingsPath -Raw | ConvertFrom-Json

$json.statusLine.command = 'node "C:\Users\Administrator\.claude\plugins\cache\claude-hud\claude-hud\0.0.4\dist\index.js"' $json | ConvertTo-Json -Depth 10 | Set-Content $settingsPath -Encoding UTF8
Write-Host "Switched to claude-hud. Please restart Claude Code." 

自己注意路径，正确的话就能手动切换

效果说明：如果你更看中工具的调用建议使用 claude-hud，如果你侧重简洁高可配使用 cline

如果有用请点个赞 ，让我今天不用吃低保

最近发现 ComfyUI 终于支持 AMD 显卡了，之前都是在 Debian 用 ROCm 跑这个，但是双系统有点麻烦，发现 ComfyUI 支持之后，就赶紧体验了一下，下载了 ComfyUI Desktop。

结果跑了好几个模板工作流都不行，表现为：点击运行后，提示 disconnect，再点击运行就提示 TypeError: Failed to Fetch，日志也无法查看，此时就推测是后端崩溃了，但是 Desktop 版本不够灵活，好像没办法直接看 ComfyUI 后端，于是切换了 GitHub 上构建的 Portable 版本。

切换到 Portable 版本后，发现问题还是一样，点击运行后，确定后端崩溃，但是没有任何报错，就像程序被正常退出一样，此时就感觉有点迷惑，不知道怎么定位问题，然后就去问了下 Gemini ， Gemini 的回答是 Python 是 静默崩溃 (Silent Crash) ， 底层 C++ 库（PyTorch/ROCm）崩溃或者显卡驱动触发了保护机制（TDR）强制杀死了进程 ，要嘛是显存爆了，要嘛就是 bf16 兼容性问题，然后给了一些没啥用的解决方案。

没办法，只能老办法，去 GitHub 上看 issue ，看看有没有相同情况的人，幸运的是正好找到了差不多情况的，Confyuai AMD GPU crash - AMD Radeon RX 6650 XT: failed to run amdgpu-arch binary not found. · Issue #11524 · Comfy-Org/ComfyUI · GitHub , 看到下面有个回复说到他的 RX6600XT 用了别人构建的 ROCm 运行的很好，于是我就想到了极有可能是 Python 的 cuda 模块并不能正常运行，我就用 Portable 内嵌的 Python 环境（也就是 ComfyUI 使用的 Python 环境）进行了测试：

#ComfyUI_windows_portable\python_embeded>python.exe print(torch.cuda.is_available()) # True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # AMD Radeon RX 6600 XT 

这么一看，好像 cuda 没有什么问题？但是当我换另外一种方法测试，就发现问题所在了：

x = torch.rand(50000, 30000).cuda() 
print(x) # 崩溃了！ 

这下可以确定是 cuda 的问题了，直接用 GitHub - guinmoon/rocm7_builds: My own ROCm windows builds from TheRock repository for various architectures such as 680m, 780m, rx6600, etc. 重装 ROCm 和 torch。

#注意用 ComfyUI 内嵌的 Python 环境去安装依赖
ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -m pip install "rocm-7.2.0.tar.gz" "rocm_sdk_libraries_custom-7.2.0-py3-none-win_amd64.whl" "rocm_sdk_devel-7.2.0-py3-none-win_amd64.whl" "rocm_sdk_core-7.2.0-py3-none-win_amd64.whl"

ComfyUI_windows_portable\python_embeded\python.exe -m pip install "torch-2.9.1+rocmsdk20251203-cp312-cp312-win_amd64.whl" "torchaudio-2.9.0+rocmsdk20251203-cp312-cp312-win_amd64.whl" "torchvision-0.24.0+rocmsdk20251203-cp312-cp312-win_amd64.whl"

安装完之后，重试一下

x = torch.rand(50000, 30000).cuda() 
print(x) # 正常输出 

完美解决，ComfyUI 也能正常生图了，不会再出现静默崩溃的情况了。

之前分享了一个 opencode 的配置，大家也给我提了很多意见，感谢大家！！！

但是我在使用 opencode 的时候当上下文快满的时候自动进行上下文压缩，但是会报错，然后我尝试了手动压缩 /compact 指令，我发现了一个很有意思的现象，当我不使用工具调用的时候可以正常压缩，但是我只要使用工具调用就报错：Bad Request: Improperly formed request. 所以我就猜测是因为思考块里面带了工具调用，致使 CPA 不支持，所以我就开始改 CPA，修复逻辑如下

然后吭哧吭哧改了两天，调了很多次，最后可以正常压缩了，但是工具调用的时候一直循环，无奈宣告失败。。。

但是，我在查文档的时候发现压缩上下文的也是一个子代理，默认使用的是主模型，那既然这样，我换一个模型不就行了，直接开干，因为我设置了 google 的 api 所以我用的是 google 模型。

正常工作，果然，opencode 的高自定义程度名不虚传，好玩爱玩，如果有佬有更好的方法，欢迎分享，在此献上我的 opencode.json 文件，大家可以看看：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "cpa-claude/kiro-claude-opus-4-5-agentic(high)",
  "agent": {
    "compaction": {
      "model": "google/antigravity-gemini-3-pro-low"
    }
  },
  "plugin": [
    "oh-my-opencode",
    "opencode-antigravity-auth@1.2.8",
    "opencode-openai-codex-auth@4.3.0"
  ],
  "provider": {
    "cpa-claude": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "name": "cpa-claude",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:8317/v1"},
      "models": {
        "gemini-claude-opus-4-5-thinking(high)": {
          "name": "gemini-claude-opus-4-5-thinking(high)",
          "limit": {
            "context": 204800,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        },
        "gemini-claude-sonnet-4-5-thinking(high)": {
          "name": "gemini-claude-sonnet-4-5-thinking(high)",
          "limit": {
            "context": 204800,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        },
        "kiro-claude-sonnet-4-5-agentic": {
          "name": "claude-sonnet-4-5-nothinking",
          "limit": {
            "context": 204800,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        },
        "kiro-claude-sonnet-4-5-agentic(high)": {
          "name": "claude-sonnet-4-5",
          "limit": {
            "context": 204800,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        },
        "kiro-claude-opus-4-5-agentic(high)": {
          "name": "claude-opus-4-5",
          "limit": {
            "context": 204800,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        }
      }
    },
    "cpa-gemini": {
      "name": "cpa-gemini",
      "options": {
        "baseURL": "http://127.0.0.1:8317/v1"
      },
      "models": {
        "gemini-3-pro-preview": {
          "name": "gemini-3-pro-preview",
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        },
        "gemini-3-flash-preview": {
          "name": "gemini-3-flash-preview",
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 65536
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "enabled",
              "budgetTokens": 16000
            }
          }
        }
      }
    },
    "google": {
      "name": "Google",
      "models": {
        "antigravity-gemini-3-pro-high": {
          "name": "Gemini 3 Pro High (Antigravity)",
          "thinking": true,
          "attachment": true,
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        },
        "antigravity-gemini-3-pro-low": {
          "name": "Gemini 3 Pro Low (Antigravity)",
          "thinking": true,
          "attachment": true,
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 65535
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        },
        "antigravity-gemini-3-flash": {
          "name": "Gemini 3 Flash (Antigravity)",
          "attachment": true,
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 65536
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        }
      }
    },
    "openai": {
      "name": "OpenAI",
      "options": {
        "reasoningEffort": "medium",
        "reasoningSummary": "auto",
        "textVerbosity": "medium",
        "include": [
          "reasoning.encrypted_content"
        ],
        "store": false
      },
      "models": {
        "gpt-5.2": {
          "name": "GPT 5.2 (OAuth)",
          "limit": {
            "context": 272000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "none": {
              "reasoningEffort": "none",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            }
          }
        },
        "gpt-5.2-codex": {
          "name": "GPT 5.2 Codex (OAuth)",
          "limit": {
            "context": 272000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            }
          }
        },
        "gpt-5.1-codex-max": {
          "name": "GPT 5.1 Codex Max (OAuth)",
          "limit": {
            "context": 272000,
            "output": 128000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            },
            "xhigh": {
              "reasoningEffort": "xhigh",
              "reasoningSummary": "detailed",
              "textVerbosity": "medium"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

除了使用 google/antigravity-gemini-3-pro-low 还可以使用 opencode 提供的免费模型，比如 GLM4.7。

当然，这个只是一个曲线救国的方法，如果有佬有更好的方法，欢迎分享！！！

配置问题可以看看之前那个帖子

风佬巨作，相比 zcf 轻量不少，如果你没有 gemini 和 codex 需求，请看推荐二
但是 github 星星太少了，你们快去点它！：

现在我用 风佬 CCG 开发 / 更改功能，优雅如下：

1. 阶段 1：研究与分析 (如果你提供的提示词不精确，它会找你回复需要补充信息)
   补充信息后：计划方案 -> 用户选择方案A/B/C
2. 阶段 2：开始构思 -> Gemini 前端分析已完成✅ Codex 后端分析已完成✅
3. 阶段 3：详细规划 -> Gemini 前端规划完成✅  Codex 后端规划完成✅
   Claude请你批准计划 -> 用户回复 "批准" 或提出修改意见
   
--提出批准好，claude差不多200k上下文已经满了，现在自动压缩--

═══ Conversation compacted · ctrl+o for history═════
  ⎿  Read scripts/add_query_type_to_saved_queries.sql (25 lines)
  ⎿  Read .claude/plan/用户查询界面优化-方案2-实施计划.md (268 lines)
  ⎿  Read static/js/orders.js (146 lines)
  ⎿  Read static/js/users.js (247 lines)
  ⎿  Read utils/CLAUDE.md (95 lines)
  ⎿  Todo list read (5 items)

4. 自动压缩后，自动开始进行已经规划好的开发阶段

为了避免花费宝贵的时间去折腾免费公益的 api key，建议大家购买中转站，充值 10 元先试试感觉
废话： 在本站爬楼了 2 天，终于找到我想要的 ai 方式，一周前我发的贴，差点被 ai 气死
因为我经常换新环境，重装的话，要找很多帖子，索性自己写一个安装记录

本贴适用于 vscode 类似编辑器 或 liunx
主要目的：

2. 不会手动写一行代码
3. 不过多操作跟 ai 周旋
4. 让 ai 给你方案，我们只做选择

开始正片

我就以 linux vps 为例（winodws 配置环境安装略复杂，另外中转站几乎都有对应的教程）

Ubuntu/Debian 更新包列表：

sudo apt update

安装 Node.js：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -

sudo apt-get install -y nodejs

安装 npm

apt install -y npm

验证安装：

node --version

npm --version 

如果 node 版本 < 20，还需要升级一下：

1. 安装 nvm

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

2. 让 nvm 立刻生效（bash 常见是这俩之一）

source ~/.bashrc

3. 安装并切到 Node 22

nvm install 22 

nvm use 22 

4. 再次验证

node -v 

npm -v

如报错，问 gpt

推荐一、Claude+codex+gemini 协调开发

因为 200k 上下文太让我难受了，然后我就看上了 gemini 的 1m，但是 gemini 写代码又没 claude 爽，因为我就在论坛爬楼了。然后找到了风佬的项目

首先安装 3 个 cli 版本：

（liunx 为例，winodws 配置文件位置不通用，另外中转站几乎都有对应的教程）

1. 安装 Claude

1.1 打开终端，执行以下命令：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

验证安装：

claude --version 

1.2 settings.json 配置（推荐，永久生效）

配置位置：~/.claude/settings.json（这玩意中转站会提供配置）

{ "env": { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "粘贴为Claude Code专用分组令牌key", "ANTHROPIC_BASE_URL": "中转站api域名" } } 

2. 安装 codex

2.1 全局安装 CodeX

sudo npm install -g @openai/codex@latest 

验证安装

codex --version 

如报错，问 gpt

2.2 创建配置文件：
cd 一下在 root 目录，创建 CodeX 配置目录

mkdir -p ~/.codex

cd ~/.codex

2.3 创建 config.toml 文件（这玩意中转站会提供配置）

# 创建配置文件
cat > config.toml << 'EOF'
model_provider = "fox" # 可配置gpt-5或gpt-5-codex
model = "gpt-5.2-codex" # 可配置high medium low minimal
model_reasoning_effort = "high"  
disable_response_storage = true

[model_providers.fox]  
name = "fox"  
base_url = "中转站api"  
wire_api = "responses"  
requires_openai_auth = true
EOF

2.4 创建 auth.json 文件

# 创建认证文件 cat > auth.json << 'EOF'
{
  "OPENAI_API_KEY": "粘贴为CodeX专用分组令牌key"
}
EOF

3. 安装 gemini

3.1 创建 .gemini 文件夹

mkdir -p ~/.gemini

cd ~/.gemini

3.2 创建 .env 文件

在 .gemini 文件夹中创建 .env 文件：

cat > .env << 'EOF'
GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://jp.duckcoding.com
GEMINI_API_KEY=粘贴为Gemini CLI专用分组令牌key
GEMINI_MODEL=gemini-3-pro-preview
EOF

3.3 创建 settings.json 文件

在 .gemini 文件夹中创建 settings.json 文件：

cat > .settings.json << 'EOF'
{
  "ide": {
    "enabled": true
  },
  "security": {
    "auth": {
      "selectedType": "gemini-api-key"
    }
  }
}
EOF

注意： 不知道为啥，配置文件需要放在项目文件夹才不会有提示，cp 一下即可

cp -r /root/.gemini 项目文件夹路径

CCG 安装流程：

终于到正片啦

npx ccg-workflow

1. 选择 “初始化工作流”
   
   
   
   base url 输入： https://acemcp.heroman.wtf/relay/
2. 配置 ace-tool MCP
   Token 获取网址（免费的） ： https://acemcp.heroman.wtf
   进入控制台 —— 密钥管理 —— 添加 —— 复制 API-key

3. 安装 15 个命令 和 环境变量

   

4. 重启 claude 生效

测试三合一是否协调工作

进入 claude 输入：

测试 codex和gemini协作 的 skills

首次开发 在 Claude Code 中执行

/ccg:workflow 任务描述

自动执行 6 阶段工作流：Prompt 增强 → 代码检索 → 并行分析 → 原型生成 → 实施 → 审计

屎山推荐

我现在是已经 claude 200k 上下文开发出来的屎山，使用这个命令只需要跟 claude 周旋 1-2 次即可解决问题

#问题诊断+修复
/ccg:debug 问题描述

更多使用命令详细请前往风佬贴，去 github 点星星，我求你啦：【开源】CCG v1.7.24 : Claude Code 编排三 CLI 协作 | Codex + Gemini + Claude

推荐二、zcf ：一键安装全部，方便

我主要使用的工具：CCometixLine 状态栏、MCP 服务集成、ZCF 六阶段工作流、Git 智能命令

安装教程

运行命令，然后跟着教程初始化流程，能装的都装了。

npx zcf

如果是中转站，就不需要配置 api 或 ccr 代理

主要使用方法

200k 上下文吐槽

• /zcf:workflow（六阶段工作流）很好用，但是 claude 200k 上下文，因此我用了分阶段写计划
• 又但是 200k 只能给你写概要，如果你让它按照概要开始开发，当 200k 上下满了，就变成屎山了
• 最开始我的解决办法是：【写开发文档 + 分阶段写 + 每个阶段必须按步骤详细的写】（它的流程不会详细写，你要给它强调一下）
• 好，问题又来了，200k 只能写 2-3 个阶段，剩下的 456，又要新开回话或压缩上下文，压缩上下文后，一定要把之前断开的内容发给他，不然它又自己发挥了
• 不过另一个 /zcf:feat（功能开发工作流） 没这么吃上下文，/zcf:feat 解决不了的问题，我才使用（六阶段工作流）

Claude Code 任务完成提醒系统

claude 运行完成后发消息通知你，这样你就可以不用盯着它了

欢迎大家一起讨论，我使用 zcf 和风佬的工作流不过也才一周时间