Anthropic正在将Claude引入医疗健康领域，此前OpenAI也为ChatGPT采取了类似举措。

在一篇博客文章中，Anthropic解释说Claude正在扩展至医疗健康领域，并且正在测试专为医疗需求定制的新型连接器。

借助人工智能，医疗健康领域可以优化计费流程并提升工作效率。但Claude还能通过其他方式提供帮助。

例如，Claude现在可以连接CMS承保数据库，并根据所在地点查询医疗保险覆盖规则，支持预先授权等操作。

CMS集成能够协助医疗健康机构完善收入周期管理并提升合规性。

此外，Claude可以查询ICD-10编码，这意味着它现在能够纠正医疗编码错误、减少计费失误并优化理赔处理流程。

最后同样重要的是，当Claude在医疗健康领域全面部署时，它可以验证医疗服务提供者、支持资质认证，并减少理赔差错。

AI 短剧的代码终于写完了，从剧本分析到场景，人物角色的生成，场景和人物的关系结合剧本的生成分镜图片。再到图片生成视频，视频和视频之间的拼接，最后拼接视频整合。

我们从一开始就打算开源这个产品，让更多人接触 AI，接触短剧，自己成为导演，拍出自己想要的电影或者短剧。

中间还是踩了很多坑，人物的一致性，场景的切换，短剧的分类，有些模型对生成真人不太友好，所以推荐大家先从 AI 漫剧开始做起。

而且不得不说，目前模型的进化能力真的好强，有声视频的推出解决了声音画面的配音背景音乐的问题，但后期我们还是要解决人物声音背景的一致性。而且中间画面一幕一幕的转场问题，如果转场转的不好，很容易让观众跳脱出这个故事。

还有剧本的一个章节，每个画面可能需要人工来判断， 那些描述和画面适合在一个画面场景里面，这些可能需要我们大家一起去了解学习。

最后，代码地址在这里，大家可以拉代码启动，自行体验，通道一直开放，永久开源，无限进步，大家一起努力～

这是一个愚蠢的错误，因为长久以来我一直觉得 baseurl 可能不用加 /v1 (而且我也不理解，因为 baseurl 顾名思义就是基础 url, 所以我一直不理解), 除非出错了我才会想起来应该加 v1, 如果有大佬知道希望解惑一下

放一个仪表盘
你可能发现你的请求在 CLIPROXY 里看起来经常成功，但是 opencode 会卡住，要么是开始卡住，要么是新 task 的时候卡住，开始卡住是因为开始用的就是 CLIPROXY 的模型，新 task 卡住是因为新 task 配的模型是 CLIPROXY 模型
不知道为什么没有人提过这个问题，可能成功者的成功千篇一律，失败者的失败万里挑一吧
考虑到确实困扰了我一段时间，所以虽然很搞笑，但是我还是发出来了
但是我还是感觉很莫名其妙:baseurl 没有加 v1, 返回的全是页面首页，CLIPROXY 以为成功了所以不会报错，opencode 不知道为什么也不会报错，所以很难找出 bug, 除非灵机一动用 curl 看了看输出

从 自写的 QuantumultX 优化配置 🎉 继续说起
最近抽空又双更新了一下 QuantumultX 配置
目前 使用的 Surge 备用机 QuantumultX ，后面整理更新一下 Surge 配置
Github：https://github.com/curtinp118/QuantumultX

配置预览

以下为 Quantumult X 配置界面预览：

配置文件：

# 自用QuantumultX规则
# 更新日期：2026/01/12




[general]

# 直连网络测试URL
network_check_url = http://taobao.com/

# 节点延迟测试URL
server_check_url= http://www.gstatic.com/generate_204
#server_check_url = http://cp.cloudflare.com/generate_204

# 节点延迟测试超时参数
server_check_timeout=2000

# 配置文件图标
profile_img_url = https://raw.githubusercontent.com/curtinp118/QuantumultX/refs/heads/main/icons/Curtin.jpg


# 资源解析器 @XIAO_KOP 
resource_parser_url=https://raw.githubusercontent.com/KOP-XIAO/QuantumultX/master/Scripts/resource-parser.js

# 节点信息 @XIAO_KOP 
geo_location_checker=http://ip-api.com/json/?lang=zh-CN, https://raw.githubusercontent.com/KOP-XIAO/QuantumultX/master/Scripts/IP_API.js

# 绕过QuantumultX代理
excluded_routes=192.168.0.0/16, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 100.64.0.0/10, 17.0.0.0/8,239.255.255.250/32, 24.105.30.129/32, 185.60.112.157/32, 185.60.112.158/32, 182.162.132.1/32

# UDP白名单端口列表
udp_whitelist=1-442, 444-65535

# 不使用fake-ip 及远程解析域名列表
dns_exclusion_list=*.cmpassport.com, *.jegotrip.com.cn, *.icitymobile.mobi, id6.me, *.pingan.com.cn, *.cmbchina.com, *.localnetwork.uop, mfs.ykimg.com*.ttf, *.icbc.com.cn

# DoH请求头 User-Agent参数
;doh_user_agent=Agent/1.0



[dns]
# 禁用系统DNS
no-ipv6

# 禁用IPV6
no-system

# DNS 服务器列表
server=223.5.5.5
server=119.29.29.29
server=114.114.114.114
server=1.2.4.8
server=/*.taobao.com/223.5.5.5
server=/*.tmall.com/223.5.5.5
server=/*.alipay.com/223.5.5.5
server=/*.alicdn.com/223.5.5.5
server=/*.aliyun.com/223.5.5.5
server=/*.jd.com/119.28.28.28
server=/*.qq.com/119.28.28.28
server=/*.tencent.com/119.29.29.29
server=/*.bilibili.com/119.29.29.29
server=/hdslb.com/119.29.29.29
server=/*.163.com/119.29.29.29
server=/*.126.com/119.29.29.29
server=/*.126.net/119.29.29.29
server=/*.127.net/119.29.29.29
server=/*.netease.com/119.29.29.29
server=/*.mi.com/119.29.29.29
server=/*.xiaomi.com/119.29.29.29
address=/mtalk.google.com/108.177.125.188
server=/*.icloud.com/119.29.29.29
server=/*.icloud.com.cn/119.29.29.29
server=/*.weixin.com/119.29.29.29


# 策略组配置
[policy]
static=国内网站, direct, proxy, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Domestic.png
static=境外网站, proxy, Hong Kong, Taiwan, Japan, Korea, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Global.png
static=Apple, direct, proxy, img-url=https://raw.githubusercontent.com/fmz200/wool_scripts/main/icons/apps/Apple_01.png
static=Netflix, PROXY, Hong Kong, Taiwan, Japan, Korea, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Netflix_Letter.png
static=YouTube, Hong Kong, Taiwan, Japan, Korea, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/YouTube.png
static=Spotify, direct, proxy, Hong Kong, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Spotify.png
static=ChatGPT, proxy, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/chxm1023/Script_X/main/icon/ChatGPT/ChatGPT3.png
static=Telegram, proxy, Hong Kong, Taiwan, Japan, Korea, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Telegram.png
static=Twitter, proxy, Hong Kong, Taiwan, Japan, Korea, Singapore, United States, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Twitter.png
static=AdBlock, direct, reject, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Advertising.png
static=Final, proxy, direct, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Final.png
url-latency-benchmark=Hong Kong, server-tag-regex=(?=.*(港|🇭🇰|香港|HK|(?i)Hong))^((?!(台|日|韩|新|美)).)*$, check-interval=1200, tolerance=0, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Hong_Kong.png
url-latency-benchmark=Taiwan, server-tag-regex=(?=.*(台|🇹🇼|臺|台湾|台灣|TW|(?i)Taiwan))^((?!(港|日|韩|新|美)).)*$, check-interval=1200, tolerance=0, alive-checking=false, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Taiwan.png
url-latency-benchmark=Japan, server-tag-regex=(?=.*(日|🇯🇵|日本|JP|(?i)Japan))^((?!(港|台|韩|新|美)).)*$, check-interval=1200, tolerance=0, alive-checking=false, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Japan.png
url-latency-benchmark=Korea, server-tag-regex=(?=.*(韩|🇰🇷|韓|韩国|韓國|南朝鲜|KR|(?i)Korean))^((?!(港|台|日|新|美)).)*$, check-interval=1800, tolerance=10, alive-checking=false, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Korea.png
url-latency-benchmark=Singapore, server-tag-regex=(?=.*(新|🇸🇬|狮|獅|SG|(?i)Singapore))^((?!(港|台|日|韩|美)).)*$, check-interval=600, tolerance=0, alive-checking=false, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/Singapore.png
url-latency-benchmark=United States, server-tag-regex=(?=.*(美|🇺🇸|美国|美國|US|(?i)States|American))^((?!(港|台|日|韩|新)).)*$, check-interval=600, tolerance=0, alive-checking=false, img-url=https://raw.githubusercontent.com/Koolson/Qure/master/IconSet/Color/United_States.png




# 本地服务器节点
[server_local]



# 服务器订阅
[server_remote]
https://sub-url.com, tag=机场订阅, update-interval=604800, opt-parser=true, enabled=true



# 远程分流规则
[filter_remote]
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/WeChat/WeChat.list, tag=WeChat (微信直连), force-policy=direct, update-interval=172800, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/China/China.list, tag=Mainland (国内网站), force-policy=国内网站, update-interval=86400, opt-parser=true, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/TG-Twilight/AWAvenue-Ads-Rule/main/Filters/AWAvenue-Ads-Rule-QuantumultX.list, tag=Ads, force-policy=AdBlock, update-interval=172800, opt-parser=false, enabled=true
https://github.com/Repcz/Tool/raw/X/QuantumultX/Rules/OpenAI.list, tag=OpenAI, force-policy=ChatGPT, update-interval=172800, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Global/Global.list, tag=Outside (境外网站), force-policy=proxy, update-interval=86400, opt-parser=true, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Apple/Apple.list, tag=Apple (Apple服务), force-policy=Apple, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Netflix/Netflix.list, tag=Netflix（奈飞）, force-policy=Netflix, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/YouTube/YouTube.list, tag=YouTube（油管）, force-policy=YouTube, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Spotify/Spotify.list, tag=Spotify（声破天）, force-policy=Spotify, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/OpenAI/OpenAI.list, tag=ChatGPT（狗屁通）, force-policy=ChatGPT, update-interval=86400, opt-parser=true, inserted-resource=true, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Telegram/Telegram.list, tag=Telegram（电报）, force-policy=Telegram, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Twitter/Twitter.list, tag=Twitter（推特）, force-policy=Twitter, update-interval=86400, opt-parser=false, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rule/QuantumultX/Advertising/Advertising.list, tag=AdBlock (广告拦截), force-policy=AdBlock, update-interval=604800, opt-parser=false, enabled=true


# 本地分流规则
[filter_local]
host, glados.network, 境外网站
host, glados.rocks, 境外网站
host, update.glados-config.com, direct

# 避免迅雷版权问题
host, hub5idx.v6.shub.sandai.net, reject
host, hub5emu.v6.shub.sandai.net, reject
host, hub5btmain.v6.shub.sandai.net, reject

HOST-SUFFIX,95599.cn,direct
HOST-SUFFIX,abchina.com,direct
HOST-SUFFIX,bscabank.com,direct
HOST-SUFFIX,openaboc.cn,direct
HOST-SUFFIX,openaboc.com,direct
HOST-SUFFIX,openaboc.com.cn,direct
ip-cidr, 180.76.76.200/32, reject
host-suffix, local, direct
host-keyword, yattazen, proxy
ip-cidr, 10.0.0.0/8, direct
ip-cidr, 17.0.0.0/8, direct
ip-cidr, 100.64.0.0/10, direct
ip-cidr, 127.0.0.0/8, direct
ip-cidr, 172.16.0.0/12, direct
ip-cidr, 192.168.0.0/16, direct
ip-cidr, 224.0.0.0/24, direct
ip-cidr, 182.254.116.0/24, direct
geoip, cn, direct
final, Final


# 本地复写规则
[rewrite_local]

# 远程复写规则
[rewrite_remote]
https://raw.githubusercontent.com/chxm1023/Advertising/main/AppAd.conf, tag=App广告拦截, update-interval=172800, opt-parser=true, enabled=true
https://ddgksf2013.top/rewrite/StartUpAds.conf, tag=开屏广告拦截, update-interval=172800, opt-parser=true, enabled=true
https://raw.githubusercontent.com/blackmatrix7/ios_rule_script/master/rewrite/QuantumultX/Redirect/Redirect.conf, tag=重定向, update-interval=172800, opt-parser=true, enabled=true

# 定时任务，UI交互脚本，网络切换脚本配置
[task_local]


# 流媒体解锁查询
event-interaction https://raw.githubusercontent.com/KOP-XIAO/QuantumultX/master/Scripts/streaming-ui-check.js, tag=流媒体解锁查询, img-url=arrowtriangle.right.square.system, enabled=true

# GeoIP 查询
event-interaction https://raw.githubusercontent.com/KOP-XIAO/QuantumultX/master/Scripts/geo_location.js, tag=GeoIP 查询, img-url=location.fill.viewfinder.system

# 网络信息查询
event-interaction https://raw.githubusercontent.com/xream/scripts/main/surge/modules/network-info/net-lsp-x.js, tag=网络信息查询, img-url=link.circle.system, enabled=true


# 本地HTTP服务器
[http_backend]



[mitm]
hostname = 
passphrase = 
p12 = 

各位佬好，我是 Wipely 的作者。

上周发帖后收到了很多兄弟的反馈，确实被喷得不轻（感谢大家的真实吐槽）。 大家最关心的几个问题：“识别不准”、“怕上传文件不安全”、“水印去不掉很烦”。

这周我没闲着，针对这些痛点肝了一周，带来了 Wipely 的重大更新：

核心更新

1. OCR 准确率大幅提升 之前的版本确实有点 “瞎”，小字、模糊字经常漏。 这次我优化了识别模型，文字捕获率显著提升（相对首发）。

2. 支持「纯离线模式」 (Privacy First) 这是大家最关心的隐私问题。 现在，你可以选择离线模式。在这个模式下：

• 所有计算（OCR、Inpainting 修复）全部在你的本地浏览器 (WebAssembly) 中完成。
• 没有任何图片数据会被上传到服务器 （不用担心你的 PPT 隐私泄漏了）。
• 拔掉网线也能跑！(当然加载网页还得联网一下)
• 真正做到了 “你的数据只属于你”。
  
  

3. 水印不再 “Burn 死在图里” 之前擦除后的图片带的水印，是直接 burn 在图层里的。 现在的逻辑改了：水印会作为一个独立的、可编辑的对象层添加。 如果不喜欢？直接在 ppt 中选中 → Delete。 就这么简单，把选择权还给大家。

关于福利

上周的首发活动不管是骂是夸，热度都很高，感谢大家支持。

• 永久福利: L 站用户的 每天 50 个文件 额度依然有效（多页 PDF 算 1 个文件）。

传送门

Wipely - NotebookLM2PPT Tool

前倾回顾
根据 L 友的推荐，老弟入手了一台京东云太乙 Plus.
教程已经比较详细了，但是我还是根据我自己遇到的问题记录分享一下：

1. 拆开设备后，只有 TTL 刷机线夹子是不够的，还需要一个 USB 转 TTL 的设备，TTL 夹子买单排；2.54mm 间隔；4p/4 针就可以。
   
   
   
   
   
   
   注意嗷，这俩东西还需要一个双公头的杜邦线连接。下图非常之形象了。
   
   
   
   然后一定要问商家要 USB 转 TTL 的设备的驱动，装好驱动。
2. 夹子参考 hugoYuan 的教程夹好，找一个 Lan 口接入电脑，电脑需要设置好固定 IP：192.168.1.25, 教程里写的很详细，这里不再复述。
3. 使用 putty 链接串口，速度填 115200 然后给太乙 Plus 通电，putty 这时候就会跳启动的程序了，如果没有，就检查自己的 ttl 连接的线材是否正常，驱动是否正常，巴拉巴拉，我这里卡了很久是我原来自己买的 USB 转 TTL 的设备不行。参考上图重新买了个新的。
4. 最后刷机成功，也是用上了 QWRT, 猫棒测试了诺基亚 G-010S-A，华为 MA5671A，阿尔卡特 G-010S-P。最后稳定且正常的是诺基亚 G-010S-A, 猫棒是找商家刷好的系统。
   
   
5. 小插曲，在太乙主板上发现了一个 A1 的插口，就找了一个小风扇怼上去了。发现虽然接口不是很匹配，但是能用。
   
   
   
   拿双面胶粘顶盖上。
   
   
   
   装上顶盖，小风扇正常运转
   
   
6. 塞弱电箱里
   
   
7. 温度没超过 45 度，效果还不错。
   
   
8. 测速 千兆带宽跑成这样也不错了，PS：图便宜，用东莞联通千兆带宽
   
   
9. 网络拓扑图
   
   

是的，我又来了，不过好像来晚了
BASE_URL: https://code.vmax.fr.cr
API_KEY : sk-eCANOawVuZDRXHmkg7v3wTybGFzbBOGqj2W0Pv50EgDSG9VV
模型：claude-sonnet-4-5-20250929,claude-opus-4-5-20251101,claude-haiku-4-5-20251001 以及 gpt-5.2,gpt-5.1-codex,gpt-5.2-codex
cc 中可直接 /model 切换到 opus

另外 求打赏

目前只有プリンセスコネクト！Re:Dive 无法 dump，这玩意的 crackproof 不知道改了什么东西，会把完整的 PE 切成几百个分页，不过可以分析安卓版本的，壳子难度中等。
由于 Unity 的源代码得买，所以这里只能用反编译器 + pdb 来分析

LoadScriptingRuntime 这个函数加载了 GameAssembly.dll，相关的加载逻辑在 LoadIl2Cpp 里面，LoadIl2Cpp 的返回值是 GameAssembly.dll 的 handle

解法就很明显了，可以用 frida 拦截 LoadIl2Cpp 返回时候的动作，这时候 GameAssembly.dll 刚刚被 LoadLibraryW 加载上去，并且完成了一些初始化（crackproof 修复导入表，解密解压代码段等等），但是没有执行任何 il2cpp 部分的代码，dump 下来就能获得完全干净的 GameAssembly.dll 了。
dump 下来以后还需要简单的修复一下 PE 头，完整代码如下：

'use strict';

const UNITY_PLAYER = "UnityPlayer.dll";
const TARGET_RVA = ;
const GAMEASSEMBLY = "GameAssembly.dll";
const DUMP_PATH = "D:\\Reverse\\Frida_Hook\\GameAssembly_dump_fix.dll";
const CHUNK_SIZE = ;


function dumpModule(moduleName, outPath) {
    try {
        const m = Process.getModuleByName(moduleName);
        console.log("[*] Found module:", m.name, "Base:", m.base, "Size:", m.size);

        const size = m.size;
        const base = m.base;

        // raw→virtual const localCopy = fixPEHeader(base, size);
        if (localCopy === null) {
            console.error("[!] Fix PE Header failed");
            return;
        }

        const file = new File(outPath, "wb");
        console.log("[*] Output:", outPath);

        let offset = 0;
        while (offset < size) {
            const chunk = Math.min(CHUNK_SIZE, size - offset);
            const buf = localCopy.add(offset).readByteArray(chunk);
            file.write(buf);
            offset += chunk;
        }

        file.flush();
        file.close();
        console.log("[*] Dump finished:", outPath);

    } catch (e) {
        console.error("[!] Dump exception:", e);
    }
}

function hookAfterUnityPlayerLoaded(module) {
    if (module.name !== UNITY_PLAYER) return;
    console.log("[+] UnityPlayer.dll loaded @", module.base);

    const targetAddr = module.base.add(TARGET_RVA);
    console.log("[*] Hooking LoadDynamicLibrary @", targetAddr);

    Interceptor.attach(targetAddr, {
        onLeave(retval) {
            console.log("[*] LoadDynamicLibrary returned:", retval);

            try {
                const found = Process.findModuleByName(GAMEASSEMBLY);
                if (found) {
                    console.log("[*] GameAssembly.dll loaded -> dumping...");
                    dumpModule(GAMEASSEMBLY, DUMP_PATH);
                } else {
                    console.warn("[!] GameAssembly.dll not found yet");
                }
            } catch (e) {
                console.error("[!] Dump error:", e);
            }
        }
    });
}


function fixPEHeader(base, size) {
    try {
        const localBuf = Memory.alloc(size);
        Memory.copy(localBuf, base, size);

        const dos = localBuf.readPointer();
        const e_lfanew = localBuf.add().readU32();
        const nt = localBuf.add(e_lfanew);

        const numSections = nt.add().readU16();
        const optSize = nt.add().readU16();
        const firstSec = nt.add( + optSize);

        console.log("[*] Sections:", numSections, "First section @", firstSec);

        let secPtr = firstSec;
        for (let i = 0; i < numSections; i++) {
            const virtualAddress = secPtr.add(0xC).readU32();
            const virtualSize = secPtr.add().readU32();

            // 把 raw data 指向 virtual
            secPtr.add().writeU32(virtualAddress);       // PointerToRawData
            secPtr.add().writeU32(virtualSize);          // SizeOfRawData

            secPtr = secPtr.add(); // 下一节
        }

        return localBuf;

    } catch (e) {
        console.error("[!] fixPEHeader exception:", e);
        return null;
    }
}


setImmediate(() => {
    console.log("[*] Script started.");

    Process.attachModuleObserver({
        onAdded(module) {
            console.log("[*] Module loaded:", module.name);
            if (module.name === UNITY_PLAYER) {
                hookAfterUnityPlayerLoaded(module);
            }
        },
        onRemoved(module) { }
    });

    try {
        const existing = Process.getModuleByName(UNITY_PLAYER);
        if (existing) hookAfterUnityPlayerLoaded(existing);
    } catch (e) { }
});

由于 crackproof hook 了自身的 openprocess 并且进行的 handle 权限过滤，frida-server 是肯定不行了，但是 Windows 这玩意相当开放，有以下方法能把 frida-gadget.dll 塞进去：

1. 劫持 version.dll。
2. 修改 UnityPlayer.dll 的导入表，把 frida-gadget.dll 导出表的任意函数塞进去。
3. 搓一个 ring0 驱动，从内核用 APC 方法把 frida-gadget.dll 强行塞进去。

frida-gadget.dll 塞进去了以后还需要写一个配置文件，名称命名为 frida-gadget.config

{
  "interaction": {
    "type": "script",
    "path": "D:\\Reverse\\Frida_Hook\\crackproof\\1.js"
  }
}

这样 frida-gadget.dll 加载后就能自动执行脚本，手动连接执行肯定是来不及的，因为 GameAssembly.dll 加载时机非常早。

对于ウマ娘 プリティーダービー这种会检查目录下面有没有多余的 dll，可以把带 crackproof 但是不检查 dll 的启动器复制过去，然后就能随意改导入表了。（不带 crackproof 不检查 dll 的启动器貌似不行，疑似启动器上面的壳子有额外检测）

手里 2api 太多没地方用？别浪费，用来帮你闲鱼捡捡漏。
项目地址：

好久没发帖了，最近把旧坑补了补，前端后端都重构了一遍，试了试，用起来更顺手了，风控也基本规避的差不多了。

在线体验地址：web-ui
登录名：admin
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注意 在线体验不要录入自己的 apiKey 信息和闲鱼 cookie 信息！！

点点 Star 点点赞 来点夸夸
I need more credit! plz!

群众里有调皮鬼～把我跑的示例结果都删了 不过不影响 反正是在线体验 随便造

前段时间搞了个《简历润色》的小工具，开发的比较仓促，制作了单句润色的功能。有佬友提出了一些建设性的建议。吸取佬友们的建议了，我重新做了《简历炼金术》这款简历润色的工具，希望能在这个寒冷的招聘环境中帮助到有需要的佬友。

如果佬们喜欢希望多多给 github 点点 star，你们的 star 就是我的动力呀！
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地址

工具地址： https://resume.de5.net/
github 地址： GitHub - Anarkh-Lee/resume-alchemist: 一款基于 AI 的智能简历优化工具，帮助求职者打造更具竞争力的简历。通过 AI 分析、毒舌点评、STAR 法则润色和职位匹配等功能，让你的简历脱颖而出。
大概长这个样子：

演示：

主要功能

1. 独家 “毒舌” 点评模式 (The Roast)

痛点：身边的朋友不敢说真话，导致你不知道简历烂在哪里。
方案：上传简历后，AI 会立刻化身最严厉的 HR。

• 它不会给你灌鸡汤，而是直接开喷：“你的项目经历写得像个报菜名的服务员，全是技术栈堆砌，我看不到任何深度！”
• 视觉暴击：0-100 的动态评分 + 犀利的评语，瞬间打破你的自我感觉良好，逼你直面问题。
  
  

2. 七大行业深度适配 (Multi-Industry)

痛点：通用的 AI 根本不懂隔行如隔山。
方案：我构建了一套复杂的 Config Schema，针对不同职业注入完全不同的人设：

• 程序员：关注算法基础，系统架构，工程质量，技术广度，业务理解，影响力。
• 产品经理：关注商业洞察，用户体验，数据分析，项目管理，沟通协调，战略规划。
• UI/UX 设计师 ：关注视觉表现，交互逻辑，用户同理心，设计规范，品牌理解，工具效率
• 数据分析师：关注统计学基础，建模能力，业务洞察，数据可视化，SQL/Python, 决策支持。
• 市场 / 运营 ：关注获客能力，内容创意，活动策划，数据复盘，渠道管理，品牌建设。
• 销售：关注客户开发，谈判技巧，业绩达成，渠道拓展，客户维系，销售管理。
• HR ：关注招聘配置，组织发展，薪酬绩效，员工关系，企业文化，流程合规。

3. 单句 “原子” 润色 (Atomic Polish) —— 保留了原来的这部分功能

痛点：知道要改，但不知道怎么改得高大上。
方案：你只需要选中一句话（比如 “我用了 Redis”），系统提供三种维度的改写：

• 标准专业版：去口语化，商务范儿。

• 行业高阶版：程序员变成 “架构师视角”，PM 变成 “战略视角”。

• 数据驱动版 (Data-Driven)：这是最强的！AI 会强制插入高亮占位符：

  “重构缓存策略，将核心接口 QPS 提升了 [X%]，平均响应延迟从 [Yms] 降低至 [Zms]。” (系统会高亮显示 [] 部分，逼你去填数字。填不出来？说明你的工作产出有问题！)
  
  

4. 智能可视化诊断 (Hexagon Diagnosis)

痛点：不知道自己是偏科还是全能。
方案：根据你的简历内容和目标职位，自动生成动态的六边形能力雷达图。

• Java 开发显示：[算法，架构，工程，业务…]
• 运营显示：[获客，活，转化，创意…] 让你的短板一目了然。
  
  

5. JD 职位匹配度分析 (Job Match)

痛点：海投命中率低，因为简历没有针对性。
方案：左手简历，右手 JD（职位描述）。

• AI 会逐行比对，计算匹配度（Match Rate）。
• 缺口分析：直接告诉你 “JD 里要求熟悉 Docker，但你的简历里一次都没出现，建议补充”。
  
  

6. 一键 STAR 法则全篇重写

痛点：懒得一句句改，想先看个大概。
方案：基于经典的 STAR 原则 (Situation, Task, Action, Result)，一键重构整个项目经历模块。把 “流水账” 瞬间变成 “英雄之旅” 的故事结构。

7. A4 导出 & ATS 友好模板–这部分还有待提升

痛点：网页做得很漂亮，导出 PDF 格式全乱，被大厂系统直接过滤。
方案：

• 内置 极客版 (Geek)、大厂精英版 (Elite)、极简版 (Minimalist) 三套模板。
• 使用 CSS @media print 级控制，确保导出就是标准的 A4 纸张，不切边、不乱码。
• ATS 优化：结构化数据排版，确保招聘系统能 100% 抓取你的关键词。
  
  

8. 隐私安全第一 (Privacy First)

痛点：把简历上传到不明网站，担心被卖数据。
方案：

• 数据本地处理，不保存用户简历

项目地址: GitHub - looplj/axonhub: AxonHub is a modern AI gateway system that provides a unified OpenAI ( Chat Completion, Responses), Anthropic, Gemini and AI SDK compatible API

前文见：[开源] AI 网关 AxonHub 发布 v0.7.0 ，支持模型管理以及批量映射

本次是个大版本，攒了挺多功能，所以发布时间稍晚，欢迎大家试用反馈，觉得有用的话，欢迎点个 。

主要大功能如下：

1. 渠道监控监控展示（基于历史 request 数据）

2. 备份恢复

   

3. Prompt 注入

   

4. 自动禁用配置

   

5. 其他大量细节优化和修复

这个版本变更很大，为了尽快发布，很多细节还没完善，欢迎大家反馈。

然后标题也起的很大（抄的 DeepSeek v3.1 发布），其实 prompt 管理等相关 agent 功能是早就计划的内容了，从 0.4 开始就准备做，一直到 v0.8 才是真的落地，中间对于网关代理的基础功能做了很多完善优化，感谢大家的反馈。

接下来会在继续完善网关基础功能的前提下，加入更多 agent 相关的能力，其实这也是这个项目的启动初衷；当然功能越多，服务越重，有很多需要考虑的，比如是不是大部分佬友不需要 agent 能力，是不是应该新开一个项目，或者是构建的时候拆分，欢迎大家提出反馈，

本地配置 texlive + vscode

1. 背景

随着 overleaf 免费版的编译时间不断缩小，遇到过长的文本可能出现无法编译超时的情况。于是考虑在本地
配置 texlive 进行编译。由于我使用 vscode 较多，因此并没有下载 texworks, 而是在 vscode 上进行配置，同时
可以享受到 vscode 的 AI 集成等功能。

本机环境为 windows11。

2. 安装 texlive

首先前往 Index of /CTAN/systems/texlive/Images/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

出现如图所示的页面，texlive.iso 或 texlive2025.iso 进行下载即可。

下载时间十几分钟左右，需耐心等待。

接着在本地解压，得到

选择 install-tl-windows.bat 进行安装，即可。可以选择不安装前段 texworks。

3. 配置 vscode

首先安装 vscode 的 latex 插件，一般选择为 LaTeX Workshop。

\documentclass{article}
\usepackage{fontspec}
\usepackage{xeCJK}
\setCJKmainfont{SimSun}
\usepackage{geometry}    % 调整页边距
\usepackage{amsmath}     % 数学公式支持
\usepackage{graphicx}    % 插入图片


% 2. 基础设置
\geometry{a4paper, margin=1in} % A4纸，1英寸页边距
\title{LaTeX中文文档示例}       % 文档标题
\author{测试用户}               % 作者
\date{\today}                   % 日期（\today表示当前日期）

% 3. 文档开始
\begin{document}
\maketitle % 生成标题（包含标题、作者、日期）

% 正文段落
这是一段中文正文示例。LaTeX擅长处理复杂排版，尤其在数学公式、学术引用和长文档结构上优势明显。

% 无序列表（可用于罗列要点）
\begin{itemize}
    \item 优点1：排版美观，格式统一
    \item 优点2：数学公式支持完善（如下方示例）
    \item 优点3：跨平台兼容，文档格式稳定
\end{itemize}

% 数学公式示例（两种常用形式）
% 1) 行内公式（嵌入正文）：勾股定理 $a^2 + b^2 = c^2$
% 2) 独立公式（单独成行，自动编号）：
\begin{equation}
    f(x) = \int_{-\infty}^{+\infty} e^{-t^2} dt = \sqrt{\pi}
\end{equation}

% 插入图片（需将图片文件放在同一目录，替换"test.jpg"为实际文件名）
\begin{figure}[h] % [h]表示优先将图片放在当前位置
    \centering % 图片居中
    \includegraphics[width=0.6\textwidth]{test.jpg} % 宽度设为页面60%
    \caption{图片示例（可修改为实际图片说明）} % 图片标题
    \label{fig:test} % 图片标签（用于后文引用）
\end{figure}



\end{document}

在 latex 中最麻烦的问题是中文字体的寻找，Windows 上的字体和你认为的名称可能有较大出入，因此会出现
字体未找到的错误。

这里采用 xeCJK，因为 ctex 的默认配置会找 SimHei 字体，而本机简黑字体可能名称不直接叫 SimHei。
故出现如图错误

若想使用 ctex 则需要将默认配置关闭，并重新配置字体。

\documentclass[fontset=none]{ctexart}
\setCJKmainfont{SimSun}
\begin{document}
你好，世界
\end{document}

那么我们如何在本机上找到我们需要的字体呢，这时候可以用到 powershell 中的 fc-list 命令，查找本机上所有字体。

我们可以看到，主要有两个 C:/WINDOWS/Fonts 和 H:/texlive/2025/texmf-dist/fonts 两个文件夹下的字体，
H:/texlive/2025/texmf-dist/fonts 是 texlive 自带字体，主要用于数学，西文等。
C:/WINDOWS/Fonts/ 是我们本机自带字体，我们将要在他的目录下寻找我们需要的中文字体。

当我们需要查找仿宋字体时，我们可以 fc-list | Select-String “song”, 得到如图结果！

这里的 STFangsong 就是我们需要的名称。

另一个问题则是 settings.json 的配置，我之前使用这位 https://zhuanlan.zhihu.com/p/624932249 博主的配置。但发现存在引用时，会发生无法二次编译的问题，于是进行了添加

{ "latex-workshop.latex.autoBuild.run": "onSave", "latex-workshop.showContextMenu": true, "latex-workshop.intellisense.package.enabled": true, "latex-workshop.message.error.show": false, "latex-workshop.message.warning.show": false, "latex-workshop.latex.tools": [ { "name": "latexmk_xelatex", "command": "latexmk", "args": [ "-xelatex", "-synctex=1", "-interaction=nonstopmode", "-file-line-error", "-outdir=%OUTDIR%", "%DOCFILE%" ] } ], "latex-workshop.latex.recipes": [ { "name": "LaTeXmk (XeLaTeX)", "tools": ["latexmk_xelatex"] } ], "latex-workshop.latex.recipe.default": "LaTeXmk (XeLaTeX)", "latex-workshop.latex.clean.fileTypes": [ "*.aux", "*.bbl", "*.blg", "*.idx", "*.ind", "*.lof", "*.lot", "*.out", "*.toc", "*.acn", "*.acr", "*.alg", "*.glg", "*.glo", "*.gls", "*.ist", "*.fls", "*.log", "*.fdb_latexmk" ], "latex-workshop.latex.autoClean.run": "onFailed", "latex-workshop.view.pdf.viewer": "tab", "latex-workshop.view.pdf.autoReload.enabled": true, "latex-workshop.view.pdf.reloadOnStart.always": true, "latex-workshop.view.pdf.internal.synctex.keybinding": "double-click" } 

精简了一些指令，只使用 latexmk_xelatex 用于管理多次编译。

4. 引用

https://zhuanlan.zhihu.com/p/624932249

原项目地址：GitHub：GitHub - TheSmallHanCat/flow2api: 无限次数的 banana pro！逆向账号池，支持负载均衡、AT 自动刷新、缓存策略、代理等。Q 交流群 1073237297
原帖地址：[Flow2api] 无限次数的 banana pro！逆向账号池，支持负载均衡、AT 自动刷新、缓存策略、代理等

发帖原因是因为自己折腾了好久飞牛 nas-docker 安装后总有一些问题。
后来用 ai 改了下可以直接部署到 huggingface.co（抱脸）space，下面是具体步骤
第 1 步复制空间：

第 2 步：复制后会提交部署

第 3 步：获取项目访问网址

默认账号密码：admin/admin
第 4 步：安装浏览器脚本（出现提取错误请将 http 改成 https）

其他对应后台里面提示设置就好了，这个仅针对小白，有不懂的可以问，但是可能你问我我也解决不了啥，有能力的还是直接用原作者 @ TheSmallHanCat 的项目。
关于提取错误：将 http 改成 https
关于 403：无头打码不稳定 最稳定目前应该是 https://yescaptcha.com/ 有 1500 积分可用