2026年1月

开源地址:GitHub - xueayi/XiaoXue-Video-Tools: 基于 ffmpeg 的视频图像处理和检查工具箱

本项目推荐给需要快速完成压制、素材规格筛选、投稿违规风险素材检查的部分视频创作者和 UP 主。

此前团队 B 站投稿前一直用小丸工具箱压制,但是转眼一看小丸工具箱已经十年没更新了,ffmpeg 的版本已经跟不上时代了,而且眼下团队内也有一些特定的新需求,于是一拍脑门把之前酝酿许久的 “ffmpeg 套壳计划” 搬了出来。
前端用的 Gooey,后端用的 python(别问为什么是 python,问就是别的不会)。从周五写到周日,爆肝腰酸背痛脖子疼。总算用我蹩脚的开发能力和强大的 AI 赋能搞定了这个小工具箱,自己还是挺满意的。“我们两个真厉害!”
基本算是榨干了 antigravity 每五个小时更新的 Claude 额度。
这里顺便推荐一下 antigravity 额度监控插件、以及隔壁佬友开发的不用 tun 就能强制代理 antigravity 的插件

虽然也是个重复造轮子的工程,市面上确实已经有很多 FFmpeg 的图形界面工具了,比如 ShanaEncoder、HandBrake 等等。不过果然还是根据自己的需求做的工具用起来能最直接地解决痛点,有一些在实际团队协作过程中需要用到的功能还是自己加上来得实在。

工具名称:小雪工具箱

核心特色

  1. 预设压制预设,也允许高级输入
  • 内置了多档预设。
  • 预设常用编码方式和参数选项。

因为团队流程中一些压制参数比较固定,比如 B 站投稿的最终压制,或是一些时候需要快速导出预览,所以预设常用配置就很关键。有时候也需要做一些优化调整,所以保留自由度也是很重要的。

  1. 字幕兼容模式(参考小丸工具箱的处理方案)
  • 很多时候压制用 ffmpeg 原生的 libass 压制带字幕的视频,字体显示会出问题。这是因为原生滤镜不能识别多字重字体文件的不同字重,而 Windows 系统却能识别,因此需要用一种所见即所得的方案替代原生模式的压制。
  • 内置 AviSynth + VSFilter,无需安装任何额外插件,开启 “兼容模式” 就能渲染大部分出现上述问题的字幕。
  1. 素材质量检测 (QC)
  • 团队协作时,经常收到格式不对的素材或者质量不达标的素材,分辨率、码率一个一个检查太费时间。
  • 工具箱可以一键检测视频的码率、分辨率、兼容性,并生成检测报告,把控素材质量。
  1. 实用的效率小工具
  • 批量管理:文件夹批量创建、序列重命名(治愈强迫症)。
  • 通知系统:长时间的压制任务做完了支持飞书通知或自定义 Webhook,不用一直盯着屏幕。任务完成可以自动发送消息到飞书或 QQ。
  • Shield 增强版:甚至集成了有过审风险图片识别功能,帮团队预判 B 站 / 平台的过审风险。

有一些不合理的地方或者可改进的建议欢迎大佬们提出,希望能把这个工具做好!
(求各路大佬们顺手给个 star)


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 19:27:15

一个完美替代 typora 的 markdown 生产力工具

自打 typora 收费后,一直关注 markdown 的编写工具;今天推荐一个国人开发的免费轻量且高性能的 markdown 工具。

你抵抗什么,什么就会持续,你静观什么,什么就会消失。

当当当当,主角隆重出场

介绍

官方地址  http://flymd.llingfei.com/

开源免费,清爽简洁

一个完美替代 typora 的开源 markdown 生产力工具1

最突出的特点是支持扩展, 博主试用下来,基本上是一个可以完美替代 typora 的笔记应用。

一个完美替代 typora 的开源 markdown 生产力工具2

扩展系统在基础 markdown 之上提供了更多的可玩性。比如

  • 微信公众号格式化

  • typecho 博文管理

  • 小红书文案生成

  • AI 小说引擎

等等。真是居家旅行必备


公众号格式化

一个完美替代 typora 的开源 markdown 生产力工具3

还有,flymd 有完整的文档支持,更新及时;完美支持中文。甚至支持手机端。

更多的使用建议与需求,可以关注官方 QQ 群( 343638913 )联系作者。


发现更多精选优质软件,关注:好奇哈米说

如果下载链接失效或您有任何疑问或建议,欢迎在下方留言反馈。

其他

欢迎关注本公众号其他社媒平台

一个完美替代 typora 的开源 markdown 生产力工具4

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https://muselink.cc/hamisay

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📌 转载信息
原作者:
fz420
转载时间:
2026/1/11 19:05:46

自媒体数据

我的搞笑短视频号《明哥秀》,全网粉丝数从 24 年 4.3w ,增长到 25 年 12.3w ,3 倍增长。创作分润,从 24 年¥800 ,增长到 25 年¥9500 ,12 倍增长。数据如下:

我的 2025 年自媒体年终总结(程序员副业)1

一年时间,我在 19 个平台投稿了大概 800 个短视频,每天花费 0.5~1h 来拍摄和剪辑短视频,然后使用批量投稿工具进行分发。目前主要收益来源于百家号和抖音的视频流量分润,另外还有一些平台未达到开通收益条件。也拍摄过一些卖货视频,但几乎无销量。同时我在 25 年 10 月,开始做 sora 的 AI 视频,目前百家号也开始有分润了,虽然还很少。我发现 AI 视频,比真人视频更难做,一眼假的 AI 视频,大家应该也看厌了吧。

如果你对自媒体感兴趣,可以打开这个视频,里面有更详细数据,欢迎留言交流:
油管

编程副业

既然是程序员,肯定也得搞点老本行。25 年我开始做书签管理器,对就是很多人都做过的代替 chrome 书签的。但我使用后,发现这些产品满足不了我的需求,而且又丑又难用。所以我自己用 golang 实现了后端服务,然后在 25 年底使用 Claude Opus4.5 全程 vibe coding 开发了前端页面。在 26 年 1 月 1 日凌晨,我发布了这个工具,免费且开源,今年再做一些功能完善后再进行宣传。未来如果有一定用户量,会增加收费功能,这样才能持续维护下去。

如今,在这波 AI 冲击下,我见到不少无工作的同行。所以我在业余时间搞点副业,万一哪一天轮到我,也能维持个温饱,不至于房贷断供,或者卖房回老家。

对于自媒体和副业,你有什么见解,欢迎留言交流。如果你问我自媒体相关问题,也可以留言,我一定知无不言。


📌 转载信息
原作者:
brightguo
转载时间:
2026/1/11 19:04:20

个人用差不多能用,多人蹬可能会慢一点,
加了监控流量,防止鸡炸掉,一定时间段滥用超出一定流量自动停止服务,我看到稍后会在解开,
各位可以蹬慢点,快了都用不了

链接

📌 转载信息
原作者:
hajimi2
转载时间:
2026/1/11 08:57:18

我今天又试验了一遍,其实上周就试过,15 分钟从注册到验证完成一路丝滑,并且没有要手机验证码或者扫码。

先上图,可以看下我的步骤,我的时间设置是美国时间,我先注册了,一分钟都没耽误,立马去验证学生资格,绑卡,然后再回来绑两步验证的,可以看到我的注册时间是 16 点 19,绑卡成功订阅的时间是 16 点 30,然后再绑的两步验证。

接下里就是讲操作,我是安卓手机,首先节点要纯净,我用的家宽,提前几天把手机的语言设置成英语,时区设置成美国,不要临时设置,临时设置我试过有可能不奏效,设置了几天之后,然后保证有已经登录的稳定的账号,在 play 商店或者其他谷歌的产品账号那里直接点添加,就很大概率是不要手机号,直接注册成功,比如像这样,我今天和上周的都没要手机号,直接注册成功。

然后注册成功后,我两步验证都没做,直接去浏览器,我用的 edge. 直接去登录,看有没有学生资格。,https://gemini.google/students,点 get offer 出现下图。

然后就就用 u 佬的 1Key 过验证,https://batch.1key.me/, 订阅绑卡就成功了

然后再回去设置两步验证。完成,


📌 转载信息
原作者:
qiqilove
转载时间:
2026/1/11 08:57:15

操作流程是按照佬友的教程,感谢佬友 @guokai_cao
【保姆级教程】2026 最新 Gemini 学生会员十分钟申请(无视 ip 100% 成功版)

绑定虚拟卡是参照佬友的申请教程,感谢佬友的分享
没有申请实体卡,虚拟卡可以直接绑
[海外支付] ready 人人卡相关信息分享(无 aff)

google 账号一共试了三个,前两个是上周新注册的美区账号,但是一直没有验证资格,建议佬友还是使用老号进行验证。
我的验证过程:
这个号是自己平时一直在用的号,在手机的 Google Play 上看,地区一直是中国(当时没截图,现在已经改到美国了),然后资格验证一直没有验证资格。

但是在网页上查看,说账号的关联地区已经是美国了,百思不得其解。


反复尝试后,发现了最终没有修改对的地方:【管理 google 账号】 → 【个人信息】 → 【其它地址】,这里面有一个法定地址,我很早之前注册 google 账号的时候填的是一个中国地址,点进去之后修改法定地址,按照提示一步步操作,完成修改法定地址。最后在付款资料中切换到新增的美国地址,完成。

老号一直没有验证资格的佬友可以检查下这个设置。


📌 转载信息
原作者:
zy_d
转载时间:
2026/1/11 08:56:54

以下 prompt 能一定程度上解决模型不说人话的情况,信息密度合理,看起来舒服一些。目前测试了哈基米 3pro,感觉指令遵循得还比较到位,能改善模型聊着聊着开始打比方或者猛猛用引号的情况。

## 1. [Role Definition]

你是一位博学且健谈的 {你要探讨的领域} 学者。你不仅掌握深厚的知识储备,更具备严谨的治学态度。你乐于分享观点,总是能够完整、详细地展开讨论,拒绝为了效率而牺牲内容的深度。你的存在不是为了讨好用户或提供廉价的情绪价值,而是为了通过深度交流厘清事实与逻辑。

  • Direct & Efficient: 并在任何情况下,严禁输出开场白(如 “您好”、“没问题”)、结束语(如 “希望能帮到您”)或任何形式的客套寒暄。直接针对用户的核心问题开始输出。

  • Independent & Neutral: 保持不卑不亢的独立人格。拒绝谄媚、过度热情或机械式的服务语气。你的语气应当是中性的、客观的。

  • Conversational Depth: 你的语言风格应当温和且富有延展性(Conversational flow),像是在舒适的学术沙龙中交谈,避免生硬的工业感或机器翻译感。

2. Content Rigor & Integrity

你的核心价值在于信息的准确性与逻辑的完备性。

  • Anti-Buzzword (拒绝黑话): 绝对禁止使用互联网空洞黑话,包括但不限于:“底层逻辑”、“赋能”、“赛道”、“抓手”、“颗粒度”、“维度”、“联动”、“生态化反” 等。请使用具体的动词和名词描述实际情况。

  • Factuality First: 所有观点必须基于可查证的事实或公认理论。

  • Uncertainty Flagging (强制标识):

    • 若某观点来源无法百分之百求证或属于推断,必须显式声明:“这只是一种可能性,基于 [某事实 / 某逻辑] 做出的推断”。

    • 严禁将概率性事件描述为确定性真理。

  • No Unsolicited Advice: 除非用户明确询问 “我该怎么办” 或 “请给建议”,否则严禁在结尾输出 “建议”、“总结来说”、“需要注意” 等劝诫性内容。只负责分析现象、推演逻辑、展开选项。

3. Language & Structural Guidelines

  • Natural Expression:

    • 拒绝滥用比喻和修辞。

    • 严禁使用 “修辞性引号”(如:所谓的 “捷径”),除非是引用原文。

    • 避免非必要的小众学术词汇,用科学且通俗的自然语言将复杂概念拆解清楚,确保大众读者可理解。

  • Substantive Output (完整性):

    • 禁止为了节省篇幅而牺牲论证细节。

    • 每一个论点都必须充分展开(Elaborate),提供充足的背景、细节和逻辑链条。不要只是罗列观点,要解释 “为什么”。

  • Paragraphs over Lists:

    • 默认格式:使用成段的文字进行连贯论述,确保段落间逻辑衔接紧密(Cohesion)。

    • 例外情况:仅在确实需要列举具体步骤、数据条目或离散选项时,才允许使用序号列表。严禁将所有回复都拆解为要点清单。

4. Execution Workflow

  1. Receive Input: 接收用户问题。

  2. Filter: 剔除所有寒暄意图,识别核心议题。

  3. Check Constraints: 扫描是否存在 “建议” 意图(若无则屏蔽建议输出),确认事实来源。

  4. Drafting: 构建以段落为主体的深度回复,替换所有潜在的黑话和大词。

  5. Final Polish: 检查是否包含 “虚伪礼貌”,确保直接输出内容。

5. Output Example (Contrast)

  • Bad Response:

    “您好!关于这个问题,本质上是底层逻辑的差异。我们需要赋能行业…(列出 5 个 bullet points)… 希望能帮到您!”

  • Good Response:

    “这个问题反映了两种截然不同的运作模式。第一种模式侧重于…(展开一段详尽的分析,解释原因和背景)… 而另一种模式则…(继续展开)。这只是一种可能性,基于当前市场数据做出的推断,但这表明…”


Please adhere strictly to the above guidelines for all future responses.

效果还可以,chatgpt 还没怎么测试,佬们可自行使用反馈一下


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:56:45

NFTables NAT Rust

基于 nftables 的高性能 NAT 端口转发管理工具,使用 Rust 语言开发。

核心特性

  • 动态 NAT 转发:自动监测配置文件和目标域名 IP 变化,实时更新转发规则
  • IPv4/IPv6 双栈支持:完整支持 IPv4 和 IPv6 NAT 转发
  • 灵活配置:支持传统配置文件和 TOML 格式,满足不同使用场景
  • 精准控制:支持单端口、端口段、TCP/UDP 协议选择
  • 本地重定向:支持端口重定向到本机其他端口
  • Docker 兼容:与 Docker 网络完美兼容
  • 高性能轻量:基于 Rust 编写,仅依赖标准库和少量核心库
  • 开机自启:支持 systemd 服务管理,开机自动启动
  • 域名解析:支持域名和 IP 地址,自动 DNS 解析和缓存
  • Web 管理界面:提供可视化的 WebUI 管理配置和查看规则


系统要求

适用于以下 Linux 发行版:

  • CentOS 8+ / RHEL 8+ / Fedora
  • Debian 10+ / Ubuntu 18.04+
  • 其他支持 nftables 的现代 Linux 发行版

系统准备

CentOS / RHEL / Fedora

# 关闭 firewalld
systemctl disable --now firewalld

# 关闭 SELinux
setenforce 0
sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/' /etc/selinux/config

# 安装 nftables
yum install -y nftables

Debian / Ubuntu

# 安装 nftables
apt update && apt install -y nftables

# 禁用 iptables(可选)
systemctl disable --now iptables

快速安装

升级也使用相同的安装命令

方法一:TOML 配置文件版本(推荐)

bash <(curl -sSLf https://us.arloor.dev/https://github.com/arloor/nftables-nat-rust/releases/download/v2.0.0/setup.sh) toml

方法二:传统配置文件版本

bash <(curl -sSLf https://us.arloor.dev/https://github.com/arloor/nftables-nat-rust/releases/download/v2.0.0/setup.sh) legacy

WebUI 管理界面

本项目现已支持 Web 管理界面,可以通过浏览器方便地管理 NAT 配置。

  • 基于 JWT 的安全认证
  • 支持 HTTPS/TLS 加密传输
  • 可视化编辑配置文件(支持传统格式和 TOML 格式)
  • 实时查看 nftables 规则
  • 现代化的用户界面

安装管理界面 WebUI

bash <(curl -sSLf https://us.arloor.dev/https://github.com/arloor/nftables-nat-rust/releases/download/v2.0.0/setup-console.sh) # -p 5533  -k /root/.acme.sh/arloor.dev/arloor.dev.key -c /root/.acme.sh/arloor.dev/fullchain.cer 
  1. 安装过程会交互式提示输入用户名和密码。密码会保存在 systemd 文件中,注意安全。
  2. 通过 -p 参数可以指定 WebUI 监听端口,默认端口为 5533。
  3. 通过 -c-k 参数可以指定自定义 TLS 证书和私钥文件路径,如果未提供,将自动生成自签名证书。
  4. 安装脚本会自动检测现有 NAT 服务的配置格式,并根据配置格式生成相应的 systemd service 文件。

安装完成后,访问 https://your-server-ip:5533 即可使用管理界面。详细文档请查看 nat-console/README.md

升级 WebUI

bash <(curl -sSLf https://us.arloor.dev/https://github.com/arloor/nftables-nat-rust/releases/download/v2.0.0/setup-console-assets.sh)
systemctl restart nat-console

配置说明

TOML 配置文件(推荐)

配置文件位置:/etc/nat.toml

优势

  • 支持配置验证,保证格式正确
  • 支持注释,便于维护
  • WebUI 可视化编辑和验证
  • 结构化配置,可读性更好
# ============ 基础转发示例 ============ # 1. 单端口转发 - HTTPS 流量转发 [[rules]] type = "single" sport = 10443 # 本机监听端口 dport = 443 # 目标服务端口 domain = "example.com" # 目标域名或 IP 地址 protocol = "all" # 协议: all, tcp 或 udp ip_version = "ipv4" # IP 版本: ipv4, ipv6 或 all comment = "转发 HTTPS 到 example.com" # 2. 端口段转发 - 批量游戏端口 [[rules]] type = "range" port_start = 20000 # 起始端口 port_end = 20100 # 结束端口(含) domain = "game.example.com" protocol = "tcp" # 仅 TCP 协议 ip_version = "all" # 同时支持 IPv4 和 IPv6 comment = "游戏服务器端口段" # 3. UDP 专用转发 - DNS 服务 [[rules]] type = "single" sport = 5353 # 本机 DNS 端口 dport = 53 # 目标 DNS 端口 domain = "8.8.8.8" # 也可以直接使用 IP 地址 protocol = "udp" # 仅 UDP 协议 ip_version = "ipv4" comment = "DNS 查询转发" # ============ 本地重定向示例 ============ # 4. 单端口重定向到本机服务 [[rules]] type = "redirect" sport = 8080 # 外部访问端口 dport = 3128 # 本机实际服务端口 protocol = "all" ip_version = "ipv4" comment = "代理服务端口重定向" # 5. 端口段重定向到本机 [[rules]] type = "redirect" sport = 30001 # 起始端口 sport_end = 30100 # 结束端口 dport = 45678 # 本机目标端口 protocol = "tcp" ip_version = "all" comment = "批量端口重定向到本机" # ============ 高级场景示例 ============ # 6. 强制 IPv6 转发 [[rules]] type = "single" sport = 9001 dport = 9090 domain = "ipv6.example.com" protocol = "all" ip_version = "ipv6" # 仅使用 IPv6 进行转发 comment = "IPv6 专用服务" # 7. 双栈支持示例 - 自动选择 IPv4/IPv6 [[rules]] type = "single" sport = 10080 dport = 80 domain = "dual-stack.example.com" # 域名同时有 A 和 AAAA 记录 protocol = "tcp" ip_version = "all" # 根据客户端 IP 版本自动选择 comment = "双栈 Web 服务" 

传统配置文件

配置文件位置:/etc/nat.conf

基础格式

  • SINGLE,本机端口,目标端口,目标地址[,协议][,IP版本] - 单端口转发
  • RANGE,起始端口,结束端口,目标地址[,协议][,IP版本] - 端口段转发
  • REDIRECT,源端口,目标端口[,协议][,IP版本] - 重定向到本机端口
  • REDIRECT,起始端口-结束端口,目标端口[,协议][,IP版本] - 端口段重定向

参数说明

  • 协议可选值:tcpudpall(默认为 all
  • IP 版本可选值:ipv4ipv6all(默认为 all
  • # 开头的行为注释

配置示例

# ============ 基础转发 ============ # 单端口转发 - HTTPS 流量
SINGLE,10443,443,example.com

# 端口段转发 - 游戏服务器端口(20000-20100)
RANGE,20000,20100,game.example.com

# ============ 协议指定 ============ # 仅转发 TCP 流量 - Web 服务
SINGLE,10080,80,web.example.com,tcp

# 仅转发 UDP 流量 - DNS 查询
SINGLE,5353,53,8.8.8.8,udp

# ============ 本地重定向 ============ # 单端口重定向到本机服务
REDIRECT,8080,3128

# 端口段重定向到本机(30001-30100 → 45678)
REDIRECT,30001-30100,45678

# TCP 专用重定向
REDIRECT,7000-7100,8080,tcp

# ============ IPv6 支持 ============ # 强制使用 IPv6 转发
SINGLE,9001,9090,ipv6.example.com,all,ipv6

# 双栈支持(根据客户端自动选择)
SINGLE,10080,80,dual-stack.example.com,tcp,all

# 禁用的规则(以 # 开头) # SINGLE,3000,3000,disabled.example.com 

使用方法

启动 / 停止服务

# 启动服务
systemctl start nat

# 停止服务
systemctl stop nat

# 重启服务
systemctl restart nat

# 查看服务状态
systemctl status nat

# 开机自启
systemctl enable nat

# 取消开机自启
systemctl disable nat

修改配置

修改配置文件后,程序会在 60 秒内自动应用新配置,无需手动重启服务。

# TOML 版本
vim /etc/nat.toml

# 传统版本
vim /etc/nat.conf

查看日志

# 实时查看日志
journalctl -fu nat

# 查看详细日志
journalctl -exfu nat

# 查看最近 100 行日志
journalctl -u nat -n 100

查看 nftables 规则

# 查看所有规则
nft list ruleset

# 仅查看 NAT 表
nft list table ip self-nat
nft list table ip6 self-nat6

高级配置

自定义源 IP(多网卡场景)

默认使用 masquerade 自动处理 SNAT。如需指定源 IP:

# 设置自定义源 IP echo "nat_local_ip=10.10.10.10" > /opt/nat/env

# 重启服务
systemctl restart nat

Docker 兼容性

本工具已与 Docker 完全兼容。程序会自动调整 nftables 规则以适配 Docker 网络。

说明:Docker v28 将 filter 表 forward 链默认策略改为 DROP,本工具会自动将其重置为 ACCEPT 以确保 NAT 规则正常工作。

注意事项

REDIRECT 类型限制

REDIRECT 类型工作在 PREROUTING 链,仅对外部流量有效:

  • 有效:外部机器访问重定向端口 → 成功重定向
  • 无效:本机进程访问重定向端口 → 不会重定向

原因:本机流量直接进入 OUTPUT 链,不经过 PREROUTING 链。

示例

# 配置:REDIRECT,8000,3128
curl http://remote-server:8000  # ✅ 成功重定向到 3128
curl http://localhost:8000      # ❌ 不会重定向,直接访问 8000 

TLS/Trojan 转发

转发 TLS/Trojan 等加密协议时,常见问题是证书配置错误。

解决方案

  1. 简单:客户端禁用证书验证
  2. 推荐:正确配置证书和域名,确保证书域名与中转机匹配

许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

相关链接


注意:与旧版 iptablesUtils 不兼容,切换时请先卸载旧版或重装系统。


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:53:11

最近看到佬友们在聊看广告用模型的 AMP code
让我想起来这一款一样是看广告用模型的方案
Villson 支持 iOS 及安卓端
桌面版本支援 Mac
官网号称有 500 种模型可以用
大部分模型都可以在官网看到

不过最新的模型只能在应用里看




有兴趣的可以玩看看

(免费方案可以去看看,我觉得付费就不用了,这家的价格不算便宜)


📌 转载信息
原作者:
josenlou
转载时间:
2026/1/11 08:52:30

应该也有人注意到,skills 和 commands 文件夹中的定义都会被追加到 / 命令列表中。将两者拆分开来的目的,就是为了在结构上保持清晰,便于后续维护与扩展。

说到这里,我也顺便附上一个具体示例

commands 文件夹下的

code-think.md

description: “自动深度思考引擎。检测到复杂推理场景时自动启动思维链,无需手动调用。支持:架构设计、问题诊断、算法分析、代码审查、方案对比、系统重构。自动迭代直到得出结论。”
usage: /code-think <FEATURE_DESCRIPTION>

Codex Think - 自动深度思考引擎

自动触发模式:检测到下列场景时,自动启动 Sequential Thinking 工具进行迭代推理。

自动触发条件

满足以下任一条件时自动启动:

  1. 用户明确要求深度分析

    • “分析一下…” “帮我思考…” “怎么设计…”
    • “为什么…” “有什么问题…” “哪个好…”
  2. 多步链式推理任务

    • 需要评估 3 个以上因素或方案
    • 需要验证假设或排除可能性
    • 需要权衡利弊
  3. 复杂技术决策

    • 架构选型、技术栈对比
    • 性能 / 安全 / 可维护性权衡
    • 重构方案设计
  4. 问题诊断场景

    • Bug 根因分析
    • 性能瓶颈定位
    • 异常行为排查

自动迭代流程

检测到复杂场景
    ← 调用 sequential-thinking (nextThoughtNeeded=true)
    ← 分析工具返回的思考内容
    ← 判断:是否需要继续推理?
    ← 是  → 调用 sequential-thinking (thoughtNumber+1)
    ← 循环直到 nextThoughtNeeded=false
    ← 输出最终结论

自动迭代协议

初始调用

thought: "开始分析:[用户问题]..." thoughtNumber: 1 totalThoughts: [初始估计,可动态调整]
nextThoughtNeeded: true 

继续迭代

每次调用后,根据返回内容判断:

  • 需要继续 → nextThoughtNeeded: true,递增 thoughtNumber
  • 发现错误 → isRevision: true,标明 revisesThought
  • 需要分支 → 设置 branchFromThoughtbranchId
  • 需要更多步 → needsMoreThoughts: true,递增 totalThoughts
  • 得出结论 → nextThoughtNeeded: false

迭代示例

场景:用户问 “这个 API 设计有什么问题?”

# 调用 1/5 thought: "分析目标:评估 API 设计的合理性和潜在问题..." nextThoughtNeeded: true # 调用 2/5 thought: "维度1:接口语义 - 检查 RESTful 规范..." nextThoughtNeeded: true # 调用 3/5 thought: "维度2:安全 - 认证/授权/输入校验..." nextThoughtNeeded: true # 调用 4/5 thought: "维度3:性能 - 分页/缓存/查询优化..." nextThoughtNeeded: true # 调用 5/5 thought: "综合结论:发现 3 个问题(无分页、缺少限流、返回字段冗余),修复建议..." nextThoughtNeeded: false # 输出最终结论给用户 

典型工作流

场景:系统架构设计

Thought 1/8: 明确业务需求的核心约束... Thought 2/8: 识别关键模块与依赖关系... Thought 3/8: 评估技术栈选型的优劣势... Thought 4/8: [分支] 探索方案 A:单体架构 Thought 5/8: [分支] 探索方案 B:微服务架构 Thought 6/8: 对比两种方案的可扩展性... Thought 7/8: 验证方案选择的安全性... Thought 8/8: 综合结论:推荐方案及实施步骤 

场景:性能问题诊断

Thought 1/6: 复现问题并收集症状... Thought 2/6: 假设生成:可能是数据库查询慢... Thought 3/6: 验证假设:检查查询日志... Thought 4/6: [修正] 假设不成立,转向网络层面... Thought 5/6: 发现根本原因:N+1 查询... Thought 6/6: 设计修复方案... 

输出规范

思考结束后,提供:

  1. 结论摘要 - 核心发现或决策
  2. 推理路径 - 关键思考节点的串联
  3. 行动建议 - 具体的下一步操作
  4. 风险提示 - 潜在问题或不确定点

skills 文件夹下的 code-think 模块的

SKILL.md

name: codex-think
description: “自动深度思考引擎。当检测到复杂推理场景时自动启动思维链,无需手动调用。支持:架构设计、问题诊断、算法分析、代码审查、方案对比、系统重构。自动迭代直到得出结论。”

Codex Think - 自动深度思考引擎

自动触发模式:当检测到以下场景时,自动启动 Sequential Thinking 工具进行迭代推理。

自动触发条件

满足以下任一条件时自动启动:

  1. 用户明确要求深度分析

    • “分析一下…”、“帮我思考…”、“怎么设计…”
    • “为什么…”、“有什么问题…”、“哪个更好…”
  2. 多步骤推理任务

    • 需要评估 3 个以上因素 / 方案
    • 需要验证假设或排除可能性
    • 需要权衡利弊
  3. 复杂技术决策

    • 架构选型、技术栈对比
    • 性能 / 安全 / 可维护性权衡
    • 重构方案设计
  4. 问题诊断场景

    • Bug 根因分析
    • 性能瓶颈定位
    • 异常行为排查

自动迭代流程

检测到复杂场景
    ↓
调用 sequential-thinking (nextThoughtNeeded=true)
    ↓
分析工具返回的思考内容
    ↓
判断:是否需要继续推理?
    ↓ 是
    ↓
调用 sequential-thinking (thoughtNumber+1)
    ↓
循环直到 nextThoughtNeeded=false
    ↓
输出最终结论

自动迭代协议

初始调用

thought: "开始分析:[用户问题]..." thoughtNumber: 1 totalThoughts: [初始估计,可动态调整]
nextThoughtNeeded: true 

继续迭代

每次调用后,根据返回内容判断:

  • 若需要继续nextThoughtNeeded: true,增加 thoughtNumber
  • 若发现错误isRevision: true,指定 revisesThought
  • 若需探索分支 → 设置 branchFromThoughtbranchId
  • 若需要更多步骤needsMoreThoughts: true,增加 totalThoughts
  • 若得出结论nextThoughtNeeded: false

迭代示例

场景:用户问 "这个 API 设计有什么问题?"

# 调用 1/5 thought: "分析目标:评估 API 设计的合理性和潜在问题..." nextThoughtNeeded: true # 调用 2/5 thought: "维度1:接口语义 - 检查 RESTful 规范..." nextThoughtNeeded: true # 调用 3/5 thought: "维度2:安全性 - 认证/授权/输入验证..." nextThoughtNeeded: true # 调用 4/5 thought: "维度3:性能 - 分页/缓存/查询优化..." nextThoughtNeeded: true # 调用 5/5 thought: "综合结论:发现3个问题(无分页、缺少限流、返回字段冗余),修复建议..." nextThoughtNeeded: false # 输出最终结论给用户 

典型工作流

场景:系统架构设计

Thought 1/8: 明确业务需求的核心约束... Thought 2/8: 识别关键模块与依赖关系... Thought 3/8: 评估技术栈选型的优劣势... Thought 4/8: [分支] 探索方案A:单体架构 Thought 5/8: [分支] 探索方案B:微服务架构 Thought 6/8: 对比两种方案的可扩展性... Thought 7/8: 验证方案选择的安全性... Thought 8/8: 综合结论:推荐方案及实施步骤 

场景:性能问题诊断

Thought 1/6: 复现问题并收集症状... Thought 2/6: 假设生成:可能是数据库查询慢... Thought 3/6: 验证假设:检查查询日志... Thought 4/6: [修正] 假设不成立,转向网络层面... Thought 5/6: 发现根本原因:N+1 查询... Thought 6/6: 设计修复方案... 

输出规范

思考结束后,提供:

  1. 结论摘要 - 核心发现或决策
  2. 推理路径 - 关键思考节点的串联
  3. 行动建议 - 具体的下一步操作
  4. 风险提示 - 潜在问题或不确定点

他俩实际上作用都是同一个 只是为了举例说明开头说的 这是定义了一套规范 便于维护
如果要使用当前的 任选其中一个也行

claude.zip

说到最后

  • 至少对于我是有一定可用性的 (使用它们能大大降低全局 token 的消耗 毕竟可以按需使用嘛
  • 至于 commands 通常只负责一个明确的动作,而 skills 则能包含更复杂、可复用的功能

📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:51:57

Mihomo SOCKS 覆写生成器

为了方便使用指纹浏览器的代理节点,所以找了个项目改了一下

一键为代理节点分配独立端口,想用哪个节点,直接连接对应端口!

在线使用

Mihomo 覆写转换 - 老何的 AIGC 研究室

三步上手

  1. 复制你的代理节点配置(proxies 部分)
  2. 粘贴到左侧输入框,设置起始端口(默认 52000)
  3. 点击生成,复制配置到 Mihomo 覆写文件

效果

每个节点获得独立端口,支持 HTTP/SOCKS5:

  • 节点 A → 127.0.0.1:52000
  • 节点 B → 127.0.0.1:52001
  • 节点 C → 127.0.0.1:52002

特点

  • 纯前端处理,数据不上传
  • 增量合并,不破坏原有配置
  • 支持深色模式
  • 开箱即用,无需安装


作者: HeGenAI | 老何的 AIGC 研究室
项目: GitHub - msola-ht/Mihomo_SOCKS_Gen


📌 转载信息
原作者:
M111
转载时间:
2026/1/11 08:50:52

基于站内佬的 AI ppt 项目制作,全流程完全基于 AI 修改

每一页修改次数如下 6 11 20 3 11 2 5 4 10 3 4 成本 3 毛一张,23.7 人民币

肯定谈不上一键一次性全搞定,但是也就花了差不多一个下午不到的时间

最重要的其实是自己写大纲,把你的开题报告 + 所有引用的论文丢 ai studio 里面,要求它给出一份讲稿,看一遍讲稿,删去讲的太细的地方

然后将修改后的讲稿丢给 AI,要求生成一份大纲,十页到十一页,重点要求不允许堆砌额外词汇

然后要对照自己需求删去 AI 常见的词汇堆砌和莫名其妙的翻译

然后将生成的大纲丢给佬友这个项目

https://linux.do/t/topic/1285413/193

样式选文字描述,选预设的学术风格,生成初稿

然后初版出来后主要是去修改莫名其妙的示意图,以及莫名其妙加上去的英文翻译,示意图里最好直接没有文字,靠演讲者自己讲

初版确认内容都没问题后,使用重要 prompt 来清洗版面成白底黑体字

重要 prompt 是这一个大佬们知道大香蕉 pro 生成的图片汉字有部分模糊,不清晰的该如何优化? - #11,来自 synbio

, rendered in a professional scientific journal style. All text must be in a clean, bold sans-serif font (similar to Helvetica or Arial) with high contrast. Ensure typography is sharp, legible, vector-quality, and free of distortion or blurring.
背景换为纯白色

这样可以让样式更好一些

然后下下来,贴上校徽或者其他标志,不建议直接一键生成校徽在 PPT 上,要是给老师看出来容易出问题,当然可以让 AI 生成在那里占位,但是必须自己覆盖掉


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:50:43

{ "result": { "email": "ChristopherHernandez3291@starrysky.ggff.net", "password": "!sdgdfCmB42zR*o4", "name": "Christopher Hernandez", "token_file": "token-BuilderId-IdC-ChristopherHernandez3291-1768050805416.json", "provider": "Google", "auth_method": "social", "idp": "Google", "success": true, "refreshToken": "aorAAAAAGnY918oZuhW18dFH4j_0Vm0if_3qOi3nB4nZap-RX7StU49TjomWJXgyE6xDIFHnytxVBKNJXa4E5WQk4Bkc0:MGUCMB/g5Z2sdOAI1BJslLQiK4TCtTQZph9WSV2uXlwdCquQS4t19AFf9/IMb1bSbOXpiQIxAK5OMczWT9hIfeQZVeDVdtrrxx4LnFsrpY35rcBZ3MTshlpd5b54y7CiU8/3mgkgqA", "clientId": "imusr6UK0I6IMhtC1kP1s3VzLWVhc3QtMQ", "clientSecret": 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dnvNKj6iOLgA4aM1LciiXTHwg2h2ah5lIPLOQFxEhQjCkqDA-S-YQoWfYJtIjj" } } 

BuilderID 的,:)
搞定注冊機了來慶祝一下!!!

(edit1: 甚至不用过验证,虽然 TES 比验证难多了(


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:50:26

模型

模型:gemini-3-pro-preview
温度:1 top:1

注意事项

这是给聊天模型用的,用于生成合适的图片参数。
因为很多人只是空有想法却没有足够的文彩去描述一个完善的生图提示词。索性这个任务交给模型就好了

# 介绍
你不仅是摄影界的泰斗,更是被中国网友封神的“法新社首席摄影师”。你拥有鹰一般的观察力,你的照片不只是图像,而是凝固的历史和情绪。你擅长在混乱中寻找秩序,在平淡中发现张力。

## 摄影哲学 - **决定性瞬间**:你不仅是记录,你是预判。你总能在事件发生前0.1秒按下快门。
- **叙事张力**:你的构图充满戏剧性,喜欢利用前景遮挡、冷暖对比、动静结合来制造视觉冲击力。
- **光影魔术**:你善于利用自然光创造电影质感,无论是伦勃朗光还是剪影,你都能信手拈来。
- **真实与美学**:你追求新闻的真实感,但绝不放弃构图的艺术性(如三分法、引导线、框架构图)。

## 技能 1. **全场景解析**:针对{user}的描述,能瞬间在脑海中构建出最佳的拍摄场景(环境、光线、甚至风吹过的角度)。
2. **参数直觉**:不需要计算,你能直接给出针对该场景最完美的“参数组合”(焦段、光圈、快门、ISO、白平衡)。
3. **导演式引导**:你懂得如何指导模特(或预判抓拍对象)的情绪、微表情和肢体语言,拒绝僵硬摆拍。
4. **后期炼金术**:你能给出具体的后期调色思路(如:高对比度、低饱和、拉高结构、胶片颗粒感等),让照片拥有“法新社质感”。

## 交互流程
当{user}提出一个拍摄想法或场景时,请按以下结构进行专业输出:

1. **【画面构想】**:用极具画面感的语言描述这张照片拍出来应该是什么样(强调氛围和故事感)。
2. **【参数配方】*** **推荐器材**:(如:35mm定焦人文视界 / 70-200mm长焦压缩感)
* **相机设置**:(光圈、快门、ISO、测光模式)
3. **【拍摄执行】*** **构图/机位**:(如:低角度仰拍、寻找前景缝隙)
* **光线运用**:(如:逆光勾勒轮廓、侧光强调质感)
* **动作/情绪引导**:(具体的指令,如“眼神穿过镜头看后面的人”,“身体重心后移”)
4. **【后期方向】**:具体的调色建议(色温、对比度、高光/阴影调整)。

## 规则 - 能够敏锐地指出用户想法中可能存在的“平庸之处”并提出改进方案。
- 始终保持“法新社”那种新闻纪实与艺术美感并存的高级审美。

# 输出内容 - 你只需要直接告诉用户具体的每一个参数即可,参数可根据用户要求进行适配性调整
- 输出格式:
# 1. 器材与曝光 * **焦段选择**:(例:35mm 定焦 / 200mm 长焦)
* **拍摄模式**:(例:M档 / 光圈优先 / 快门优先)
* **光圈**:(精确数值,例:f/2.8)
* **快门**:(精确数值,例:1/1000s)
* **感光度**:(精确数值,例:ISO 400)
* **对焦模式**:(例:AF-C 连续对焦 + 单点 / 人眼追踪)
* **测光模式**:(例:点测光 / 评价测光)

# 2. 构图与机位 * **摄影师站位**:(例:趴下仰拍 / 登高俯视 / 平视逼近)
* **拍摄距离**:(例:距离主体 1.5米)
* **取景重点**:(例:主体占画面 1/3,利用前景遮挡左下角)

# 3. 布光与环境 * **光线方向**:(例:侧逆光,光源在模特右后方45度)
* **环境利用**:(例:寻找深色背景,利用地面反光)

# 4. 角色与抓拍 * **关键瞬间**:(你预判的最佳快门时机)
* **动作指令**:(给模特的具体命令,例:“不要看镜头,看手表,假装很急”)
* **情绪状态**:(例:焦虑 / 狂喜 / 疲惫)

# 5. 后期配方 * **基础调性**:(例:高对比黑白 / 暖色调胶片风)
* **关键调整**:(例:对比度+20,高光-30,清晰度+15,添加颗粒感)

相较上一版本把输出的图片参数格式稍微固定了一下,本人并非摄影师,所以这些参数只是大概,如果有佬友有额外的参数也可以加进去。

正如一开始说的那样,佬友如果没有足够的文彩,可以尽可能多的提供想要的参数,剩下的交给模型自己适配。甚至纯粹随机也还可以,实测下来基本没啥不好看的图

效果展示

📌 转载信息
原作者:
nathenray
转载时间:
2026/1/11 08:50:22

距离 Anthropic 发布 Skills 也过去将近两个月的时间了,其中 Anthropic 提到了一个术语渐进式披露 (Progressive Disclosure),这到底是什么东西?解决了什么问题?

其实在我的 Vibe Coding 流程中,我很少使用 MCP。因为我觉得 MCP 实现质量层次不齐,本质是上下文注入 (工具的本质也是上下文注入),我不确定别人写的提示词会不会影响到我的工作流,干脆直接不用。现在的 MCP 实现基本上就是把所有的功能全都包装成工具暴露给 Agent (一个功能包装成一个工具,给定详细的描述,告诉 agent 在什么时候进行调用,参数格式是什么),这就导致了现在的提示词爆炸。

直到 Anthropic 发布了 Skills,研究了一下发现本质仍然是提示词注入。如果说 MCP 是提供了一套注入工具的规范,那么 Skills 所提倡的则是 “离经叛道”。Skills 给了一个 Markdown 文档用于描述该 skill 的用途和最佳用法,附带提供了一些脚本 (与 MCP 不同)。


由于这些脚本直接在用户本地运行,存在极大的安全风险。如果用户不能对脚本代码进行 review,很容易造成数据泄露、感染病毒等严重安全性问题。相比于 MCP 提供一个标准化的接口,Skill 提供一系列的脚本文件,不同的 skill 可能拥有不同类型的脚本文件,比如有些脚本使用 node.js 实现,有些脚本使用 Python 实现,要使用这些脚本还需要用户安装对应的运行时和脚本所需要的依赖。这也是我说 “离经叛道” 的原因所在。

这真的是最佳实践吗?

关于渐进式披露,Anthropic 是这样描述的:

渐进式披露是使代理技能灵活且可扩展的核心设计原则。就像一本组织良好的手册,从目录开始,然后是具体章节,最后是详细的附录一样,技能允许 Claude 仅在需要时加载信息:


拥有文件系统和代码执行工具的智能体在执行特定任务时,无需将技能的全部内容读取到上下文窗口中。这意味着技能中可以包含的上下文信息量实际上是无限的。

下图是使用 Skill 的上下文窗口变化

我们真的需要这样去实现吗?

在我们平时使用 CLI 工具时,一般的 CLI 工具都会带有一个 --help 参数,用于查看该工具的用法和说明,这不就是该工具的使用手册吗?比如:

>npm --help
npm <command>

Usage:

npm install        install all the dependencies in your project
npm install <foo>  add the <foo> dependency to your project
npm test           run this project's tests
npm run <foo>      run the script named <foo>
npm <command> -h   quick help on <command>
npm -l             display usage info for all commands
npm help <term>    search for help on <term>
npm help npm       more involved overview

All commands:

    access, adduser, audit, bugs, cache, ci, completion,
    config, dedupe, deprecate, diff, dist-tag, docs, doctor,
    edit, exec, explain, explore, find-dupes, fund, get, help,
    help-search, hook, init, install, install-ci-test,
    install-test, link, ll, login, logout, ls, org, outdated,
    owner, pack, ping, pkg, prefix, profile, prune, publish,
    query, rebuild, repo, restart, root, run-script, sbom,
    search, set, shrinkwrap, star, stars, start, stop, team,
    test, token, uninstall, unpublish, unstar, update, version,
    view, whoami

Specify configs in the ini-formatted file:
    /Users/xxx/.npmrc
or on the command line via: npm <command> --key=value

More configuration info: npm help config
Configuration fields: npm help 7 config

这份手册也不会返回所有的命令所有的用法,它只会返回它有哪些命令可以实现什么功能,对于命令的具体用法你仍然可以通过 --help 参数获得:

>npm install --help
Install a package

Usage:
npm install [<package-spec> ...]

Options:
[-S|--save|--no-save|--save-prod|--save-dev|--save-optional|--save-peer|--save-bundle]
[-E|--save-exact] [-g|--global]
[--install-strategy <hoisted|nested|shallow|linked>] [--legacy-bundling]
[--global-style] [--omit <dev|optional|peer> [--omit <dev|optional|peer> ...]]
[--include <prod|dev|optional|peer> [--include <prod|dev|optional|peer> ...]]
[--strict-peer-deps] [--prefer-dedupe] [--no-package-lock] [--package-lock-only]
[--foreground-scripts] [--ignore-scripts] [--no-audit] [--no-bin-links]
[--no-fund] [--dry-run] [--cpu <cpu>] [--os <os>] [--libc <libc>]
[-w|--workspace <workspace-name> [-w|--workspace <workspace-name> ...]]
[-ws|--workspaces] [--include-workspace-root] [--install-links]

aliases: add, i, in, ins, inst, insta, instal, isnt, isnta, isntal, isntall

Run "npm help install" for more info

这是不是很像上面的渐进式披露的定义?

我们是不是可以按照这种风格去实现一个 MCP 来实现无需 skill 的工具渐进式披露?我使用 Codex 将官方的 PDF Skill 转换成了一个 MCP,只暴露一个工具:

{ "name": "mcp__pdf__pdf", "description": "Comprehensive PDF manipulation toolkit for extracting text and tables, creating new PDFs, merging/splitting documents, and handling forms. When Claude needs to fill in a PDF form or programmatically process, generate, or analyze PDF documents at scale.You need to pass in the --help parameter to obtain the usage of this tool first.", "input_schema": { "type": "object", "properties": { "params": { "$ref": "#/$defs/PdfCommandInput" } }, "required": [ "params" ], "$defs": { "PdfCommandInput": { "additionalProperties": false, "properties": { "argv": { "description": "Command tokens excluding the leading 'pdf' executable name", "items": { "type": "string" }, "title": "Argv", "type": "array" }, "command": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "type": "null" } ], "default": null, "description": "Optional command string; if set, it will be split like a shell", "title": "Command" } }, "title": "PdfCommandInput", "type": "object" } }, "title": "pdfArguments" } } 

下面是使用该 MCP 的上下文窗口变化

User: Extract all the text from test.pdf and write it into result.txt
Agent: Tool(name="pdf", args=["--help"])
Tool: pdf - Comprehensive PDF manipulation toolkit for extracting text and tables, creating new PDFs, merging/splitting documents, and handling forms. When Claude needs to fill in a PDF form or programmatically process, generate, or analyze PDF documents at scale在使用之前你需要先传入--help参数以获取该工具的用法\n\nUsage:\n  pdf [--help] <domain> <command> [options]\n\nDomains:\n  forms      Fill, extract, and validate PDF form fields.\n  documents  Create, merge, and split PDFs.\n  text       Extract text content from PDFs.\n  tables     Extract tables (heuristic, whitespace-based).\n  images     Render PDF pages to PNG images.\n\nRun `pdf <domain> --help` for domain help.\nRun `pdf <domain> <command> --help` for command help.
Agent: Tool(name="pdf", args=["text", "--help"])
Tool: text - Extract text content from PDFs.\n\nUsage:\n  pdf text <command> [options]\n\nCommands:\n  extract  Extract text content from a PDF.\n\nRun `pdf text <command> --help` for details.
Agent: Tool(name="pdf", args=["text", "extract", "--help"])
Tool: usage: pdf text extract --pdf PDF_PATH [--pages PAGES] [--out OUTPUT_PATH]\n                        [--format {text,json}] [--overwrite]\n\nExtract text content from a PDF.\n\noptions:\n  --pdf PDF_PATH        Input PDF\n  --pages PAGES         Page selection like 1,3-5 or 'all' (default: all)\n  --out OUTPUT_PATH     Write extracted text to a file\n  --format {text,json}  Output format (default: text)\n  --overwrite           Overwrite output file if it exists\n
Agent: Tool(name="pdf", args=["text", "extract", "--pdf", "test.pdf", "--out", "result.txt", "--overwrite"])
Tool: {"result": {"stdout": "xx","data": {"pdf_path": "test.pdf","page_count": 6,"pages": [xxx],"format": "text","output_path": "result.txt"}}}
Agent: xxx

从上下文变化情况来看,完全实现了渐进式披露,该 MCP 代码开源 (代码完全由 codex 编写,只验证想法,未做任何审查): GitHub - musistudio/pdf-skill-mcp: pdf-skill-mcp

如果你有什么想法也欢迎与我进行交流


📌 转载信息
原作者:
musistudio
转载时间:
2026/1/11 08:44:31

我之前一直以为御三家里面最适合酒馆的是 gemini
因为它具备了我认为的酒馆的所有的优势:
1. 超长上下文
2. 对涩涩的容忍度高
3. 相对御三家其他模型 价格便宜

这几天在做 AI GalGame 的时候发现 Claude 才是真神呀
1. 原来对涩涩的容忍最高的是 Claude,很多 gemini 不给回答的,Claude 都回答
(注:这里用的是反重力 2api 的模型)
2.Claude 生成速度快很多,这个相信常用的人都知道了。毕竟酒馆也不需要什么深入的逻辑思考能力。
3. 唯一缺点就是贵了

最后就是生图,本来 grok 非常好,只要不涉及文字。但是现在 grok 把免费层的生图砍了,就又回归 banana / 即梦了
banana 优势比较大,速度快,质量高。
即梦一次生成 4 张最优这种全自动需求来说还是有点鸡肋,而且速度真的慢很多。

最后附上目前出版 GalGame 的使用录屏


📌 转载信息
转载时间:
2026/1/11 08:43:55

项目地址

佬友们看看有没有参考价值,顺便帮忙点一个 star~

https://github.com/ZhuLinsen/daily_stock_analysis


项目背景

起初只是自己做一个帮忙分析自选股和大盘的工具,减少盯盘、盯股票分析的精力,后面本着开源精神开源出来了,能够每天定时推送到企业微信上。用的都是免费的方案,github action + Gemini 的 API + Serpapi 和 TAVILY 的检索功能,免费额度足够日常使用

核心功能亮点

AI 决策仪表盘

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  买入信号 | 信心度: 高 | 立即行动           │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  一句话结论: 缩量回踩MA5,最佳狙击点出现    │
│                                             │
│  数据透视                                   │
│  ├─ 均线: MA5>MA10>MA20 多头排列 ✓          │
│  ├─ 乖离率: 1.2% (安全区间) ✓               │
│  ├─ 量比: 0.8 (缩量回调) ✓                  │
│  └─ 筹码: 集中度12%, 健康 ✓                 │
│                                             │
│  作战计划                                   │
│  ├─ 理想买点: 25.50 元 (MA5附近)            │
│  ├─ 止损位: 24.00 元 (跌破MA20)             │
│  └─ 目标位: 28.00 元 (前高压力)             │
└─────────────────────────────────────────────┘

智能新闻聚合

自动搜索股票相关新闻,AI 解读舆情风险

大盘复盘报告

每日自动生成大盘复盘

微信实时推送

分析完成后,直接推送到你的微信



📌 转载信息
原作者:
mumuladu
转载时间:
2026/1/11 08:43:49

先说结论:Clash 规则问题,在订阅(以 RyanVan 佬的 SubBoost Clash 配置为例)最后一行添加上 “ - DOMAIN-SUFFIX,bing.com, 微软服务” (不包括 “ ') 即可解决

一开始,本来开开心心的用着萧佬的公益机场和 RyanVan 佬的 SubBoost Clash 配置,在网上乱逛,想玩玩谷歌的 Gemini
在 bing 上搜索 Gemini ,按理来说第一个搜索结果就是 Gemini ,但实际是一堆广告营销号,感到十分难受(

很快发现问题,发现 bing 搜索域名理应是 bing.com ,但现在却是 cn.bing.com
但我现在的代理是开着的,且以前没有出现过这种问题,RyanVan 佬的 SubBoost Clash 配置中的 “微软服务” 也设置了非大陆代理
但是在 RyanVan 佬的 SubBoost Clash 配置代理组中的 “国内服务” 配置节点和开启全局就不会出现这种情况。
于是打开 Clash 的 “连接” 界面
过滤 bing.com
发现 www.bing.com 是经过代理的
但是却有很多的 bing.com 后缀域名没有被代理,如 r.bing.com th.bing.com
然后聪明的小脑瓜想到,直接在配置文件里添加代理所有 bing.com 后缀的域名不就行了吗?!
但俺对 clash 规则一窍不通,然后去搜索一些资料去浅浅了解一下(俺一开始打开浏览器是干啥得到???)
于是就在配置文件里添加了 “ - DOMAIN-SUFFIX,bing.com, 微软服务”
嘻嘻嘻,还真成功了 uwu

感觉这技术含量挺低很简单的,但俺却没有是网上搜索到多少教程(?)故记录 owo


📌 转载信息
原作者:
Xiao_Q
转载时间:
2026/1/11 08:43:30

项目地址 GitHub - Maggotxy/AutoMule: AutoMule
视频介绍:【开源了个好玩的程序?廉价版蚂蚁灵光 AutoMule 赛博牛马 24*7 不间断工作 老板喜欢的员工】 https://www.bilibili.com/video/BV18z6UBHEVz/?share_source=copy_web&vd_source=52ccfc8d7a4fddba61c7577eedae3fec

调用了 iflow sdk 实现了真正 24 小时不间断工作的电子牛马

终究是活成了老板喜欢的样子


📌 转载信息
原作者:
lamb031226
转载时间:
2026/1/11 08:43:24


新增加了账号管理功能,现在可以脱离 antigravity tools , 也能单独进行切换了,

哎,vibe 了几个小时,也没能实现无感切号 ,哪位大佬指点下啥, 反重力不允许 patch,研究的 hook 也不会弄,现在就还是重启切号,虽然反重力重启也真是快吧,但总感觉差一点,如果能无感换号,我就可以每天先轮询一遍,再单独使用这样的策略了


📌 转载信息
原作者:
justindoit
转载时间:
2026/1/11 08:43:12