上集回顾：[公益 + 开源] BetterClaude：更流畅的 Claude 使用体验，代理公益站如 Anyrouter

1) 更新重点：结合 Axisnow GTM 做 “智能路由再优化”

这次升级的核心，是把入口域名做成全局调度 + 边缘执行的架构：

用户依旧只需要记一个域名，但系统会按地区把流量调度到更合适的节点。

Axisnow GTM 文档（可复制）：自建 CDN 并优化中国访问 | AxisNow Docs

架构图

架构解读

1. 入口层 (Entry Layer)
   • 用户始终访问统一顶级域名：betterclau.de
2. 全局调度层 (GTM Layer)
   • betterclau.de 通过 CNAME 将 DNS 解析权转交给 gtm.betterclau.de
   • 这层是 “大脑”：根据用户来源 IP（地理位置 / 运营商特征）做初步分流
3. 执行 / 边缘层 (Edge Layer)
   • 默认 / 海外路径（紫色）：大多数地区 → cf.betterclau.de → Cloudflare
   • 优化 / 国内路径（绿色）：大陆→ jp-01 / hk-01 等优化节点（国内线路更优，降低 RTT / 丢包）
4. 安全
   • 如果 JP 和 HK 节点受到攻击，系统会停用亚太 CDN 节点，回退到 CF 节点来进行防御。

简单说：用户只访问一个入口，但 “入口会自己把你送到最适合你的那条路上”。

2) 使用方式

方式 A：开源自建

• 仓库：GitHub - AkideLiu/betterclaude-workers: BetterClaude API Gateway
• 部署：看 README（只需要一个 Cloudflare 账号）

方式 B：直接用现成服务（最简单）

规则非常简单：在原域名前加 BetterClaude 前缀即可。

Claude 代理

格式：https://betterclau.de/claude/{host}

示例（anyrouter）：

原站： https://anyrouter.top
加速： https://betterclau.de/claude/anyrouter.top

OpenAI 代理（0.1+）

Chat Completions：
原站： https://api.openai.com/v1/chat/completions
加速： https://betterclau.de/openai/api.openai.com/v1/chat/completions

Responses API：
原站： https://api.openai.com/v1/responses
加速： https://betterclau.de/openai/api.openai.com/v1/responses

Gemini 代理（0.1+）

格式：https://betterclau.de/gemini/{host}/{path}

示例（Gemini 官方）：

原站： https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent
加速： https://betterclau.de/gemini/generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent

Gemini CLI 多种登录方式里，我只测了 API Key。Google Account / Vertex AI 是否完全可用不确定，欢迎经常用的大佬反馈。

3) 运行统计 + 加速地址直达（12/25–1/5）

公益站信息：https://linux.do/t/topic/1354149

统计时间：从 BetterClaude 上线 2025/12/25 到 2026/01/05 截止。

说明：

• 成功率仅供参考，数据量可能因配置错误、速度测试等导致不准确
• 速度测试接口会固定返回 401，可能影响成功率
• 部分公益站通过 BetterClaude 的使用量不大，样本偏少
• 如有公益站长不希望允许使用 BetterClaude 的服务，可以私信我。我会在 WAF 上面直接阻断对应域名。

OpenCode 使用 CLIProxyAPI 作为模型提供商的步骤

写在前面：不要质疑我的某些操作，虽然繁琐，但自有深意。例如为什么我要将 CPA 的提供商分为 4 个，以及为什么要这样配置常用模型。如果存在意见不合，那就是你对。

opencode 作为开源的终端代理，配合 ohmyopencode 使用，是目前十分推荐且前沿的玩法，核心是异步子代理协作（也就是十分烧钱），虽然官方提供了免费的 minimax2.1 和其他几个模型，但使用高级子代理完成前端设计、审查时，仍然需要用高级模型，为此特意写了这个教程，供佬们参考。
难点：opencode 将 key 和 Provider 配置分离储存，且需要自行选择对应的 sdk，避免格式问题，以下配置中已包含推荐用法。

1. 绑定 API 密钥

在 OpenCode 终端执行以下操作，为四个自定义 ID 注册凭据：

1. 终端执行命令：opencode auth login 注意不是在 opencode 里执行
2. 选择 Other（这里不需要手动滚动，很累，直接输入 other，会自动列出）
3. 依次创建以下 ID 并粘贴 API Key：

• cpa
• cpa-oai
• cpa-claude
• cpa-gemini

2. 修改配置文件

编辑全局的 opencode.json（ macOS / Linux: ~/.config/opencode/ Windows: Users\你的用户名\ .config\opencode），将以下内容整合进 provider 字段，我给出的仅供参考，不会就直接复制，删掉自己不要的模型即可。所有模型已开启 thinking 模式 （未来官方可能会弃用该字段） ，并按协议类型匹配了 SDK。

{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "plugin": [ "oh-my-opencode"], "provider": { "cpa": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "cpa", "options": { "baseURL": "https://<YOUR_ENDPOINT>/v1" }, "models": { "kimi-k2-thinking": { "name": "kimi-k2-thinking", "thinking": true }, "glm-4.7": { "name": "glm-4.7", "thinking": true } } }, "cpa-oai": { "npm": "@ai-sdk/openai", "name": "cpa-oai", "options": { "baseURL": "https://<YOUR_ENDPOINT>/v1" }, "models": { "gpt-5.2": { "name": "gpt-5.2", "thinking": true }, "gpt-5.1-codex-max": { "name": "gpt-5.1-codex-max", "thinking": true } } }, "cpa-claude": { "npm": "@ai-sdk/anthropic", "name": "cpa-claude", "options": { "baseURL": "https://<YOUR_ENDPOINT>/v1" }, "models": { "gemini-claude-opus-4-5-thinking": { "name": "gemini-claude-opus-4-5-thinking", "thinking": true }, "gemini-claude-sonnet-4-5-thinking": { "name": "gemini-claude-sonnet-4-5-thinking", "thinking": true }, "claude-opus-4-5-20251101": { "name": "claude-opus-4-5-20251101", "thinking": true }, "claude-sonnet-4-5-20250929": { "name": "claude-sonnet-4-5-20250929", "thinking": true }, "claude-haiku-4-5-20251001": { "name": "claude-haiku-4-5-20251001", "thinking": true }, "claude-kimi": { "name": "claude-kimi", "thinking": true } } }, "cpa-gemini": { "npm": "@ai-sdk/google", "name": "cpa-gemini", "options": { "baseURL": "https://<YOUR_ENDPOINT>/v1beta" }, "models": { "gemini-3-pro-preview": { "name": "gemini-3-pro-preview", "thinking": true }, "gemini-3-flash-preview": { "name": "gemini-3-flash-preview", "thinking": true }, "gemini-2.5-flash-lite": { "name": "gemini-2.5-flash-lite", "thinking": true } } } } } 

3. 切换模型

1. 重载：保存文件，OpenCode 自动生效。
2. 选择：输入 /models 弹出列表。
3. 识别：根据 cpa-* 前缀找到对应模型，回车确认。

（PS：模型回复为 3.7 模型，是因为 CPA 内置了一部分提示词的干扰，无影响）

额外补充

不建议通过 cpa 反代 codex 再接入 opencode，当前版本的 cpa 和 opencode 似乎有兼容性问题，会导致模型列表消失，需要重新登录凭证。（多个群友复现）
建议使用 ohmyopencode 直接 oauth 登录 codex

换了个新电脑，发现 nup 占了 31 个 g，然后丝毫没运行情况。

然后网上找了一下 nup 是什么，发现是跑模型的。于是又搜了怎么跑。
发现了
Overview · FastFlowLM
这个文章，可以跑小模型，都是适配了 NPU 的。

可以先跑 1b 的试试。最高有 8b 的。
为 AMD 的 NPU 开启性能模式：

cd C:\Windows\System32\AMD\
.\xrt-smi configure --pmode turbo

其他模式说明
NPU Management Interface — Ryzen AI Software 1.6.1 documentation

多模态并行，有点意思

暂时不支持头像显示，因为 L 站的同源策略不允许我加载头像，而且也没法指望 obs 浏览器过盾。拉取头像是需要过盾的，如果有什么第三方 api 能获取头像的不胜感激了。

效果如下：

特点

• 单页应用，不需要后端或者客户端，直接使用 obs 浏览器即可
• 背景透明，适配 obs 浏览器，响应式设计，自动适配 obs 浏览器的宽高
• 到底部自动滚动

立即开始使用！

也支持非交互模式进行设置

# 自动设置房间id跳过设置界面
https://danmaku.murasame-sama.de/?id=murasame

# 自动设置房间id跳过设置界面，并且轮询率为5000毫秒
https://danmaku.murasame-sama.de/?id=murasame&poll=5000

发现了个好玩的统计
https://radar.cloudflare.com/zh-cn/year-in-review/2025

截几张中国的数据

一些全球的一些数据

EVOXT，又称益沃斯，马来西亚主机商，旗下产品多样，以马来西亚产品为代表，拥有 HK/SG/MY 的中国大陆优化产品，旗下还有加拿大 / 法国等的非优化产品，全系产品的特征就是性能强劲，EPYC-Genoa 的 CPU 恐怖如斯，整体而言机器偏向于性能和建站方向。

本文无 aff，测评机器由商家提供，感谢支持～

本次测评 Evoxt 的三款优化产品 (premium Net)，包括马来西亚 (Malaysia)，香港 (Hong Kong) 和日本大阪 (Osaka) 三款产品，其余产品由于数量众多以后再补充测试。

省流：

** 马来西亚 **：

优势：

• 几乎是唯一的马来西亚优化产品
• 线路优秀：电信 CN2 GIA + 联通 9929 + 移动 CMI
• 闲时和晚高峰电信联通基本稳定 180Mbps + 低重传
• 性能强劲
• 性价比极高：$2.99 / 月

劣势：

• 流量太少仅 250GB / 月
• 移动晚高峰波动大断流严重
• IP 质量混乱（解锁 US/SG/MY 多地区）

结论： 预算有限的亚太优化性价比很高的选择，就是移动别碰

香港：

优势：

• 性能怪兽

劣势：

• 优化效果相当一般（三网 163+4837+CMI 主干）
• 三网都丢包，晚高峰更严重
• 电信虽不丢包但速度只有 50Mbps 还断流
• 稳定性差，波动大

结论： 不像优化机器，更适合性能需求建站而非线路机器，不推荐

日本大阪:

优势：

• V4 三网软银 + V6 三网 IIJ 双线路
• 闲时可达 300Mbps
• 联通移动晚高峰依然快乐

劣势：

• 电信晚高峰完全不可用（断流 + 丢包严重）
• IP 质量极差（Netflix/Disney+/MetaAI 全挂）
• 流量性价比差：250GB / 月 $2.99（软银溢价明显）

结论： 只适合需要极致性能的建站场景（编译 / 小博客），流量党别碰

他家机器搭配太幽默了，低配款 1c0.5g 5GB，配这么强的 CPU 简直吕布骑狗难堪大用，要是加配的话兴性价比又下去了，不如那些弱一档 CPU 但是 2c4g 或者 4c8g 的机器更均衡。三款机器里我觉得电信用户其实可以不用那么多考虑，就是这个马来西亚电信了，SG/JP/HK 这些地方你想达到这个速度要么你有传家宝要么你有 30 刀，联通倒不是这么刚需，毕竟 JP/SG 联通快乐机不少；这个 HK 产品我是真的一头雾水，搞不清楚定位，我只能觉得这是 HK 性能机器，优化太一般了；JP 产品就是适合那些建站直连的小流量性能刚需用户，建个小 blog 外加富强，那性价比倒是不错。

Malaysia

几乎是唯一的马来西亚优化产品啊，3 刀 / 月的电信 CN2GIA + 联通 9929 + 移动 CMI，虽然只有 250GB 流量有点少，但是线路配置还是很夸张啊，国际互联是直接接入 NTT 单线，国内方向单 ip 似乎是锁了单线程 200Mbps，不管怎么测都是卡在 200Mbps。看一些 MJJ 风评说晚高峰不太行，我特地挑了几天的晚高峰和闲时分开测试，测试下来大部分地区晚高峰电信联通还是很稳的，闲时晚高峰基本都能跑到 180Mbps+0 丢包，移动因为去程回程全是直连，闲时表现还行，晚高峰一来移动是真的丢包延时一块暴增，速度基本卡在 50~100Mbps；IPV6 是有优化的，但是两网主干，闲时移动 V6 可以稳定跑到 200Mbps，晚高峰 V6 疯狂丢包，基本不可用。这个 ip 质量是真的给我整不会了，数据库还没完全更新，显示是 美国的原生 ip，目前在新加坡，机器实际在马来西亚，导致解锁非常混乱，有 US/SG/MY 解锁，让人一头雾水，总体而言就是 ip 质量一般，建议自行查看相关数据；机器性能强劲，EPYC-Genoa 的 CPU，堪称性能怪兽。

总体而言：性价比很高的一台亚太优化机器，预算有限的 MJJ 的基本唯一选了，只是流量太少了，要是买到流量翻倍机器就爽了

测试配置为

$2.99 / month

网络质量

闲时

IPV4

IPV6

晚高峰

IPV4

IPV6

常见三网路由

----------------------回程路由--基于nexttrace开源-----------------------
依次测试电信/联通/移动经过的地区及线路，核心程序来自nexttrace，请知悉!
广州电信 58.60.188.222
0.41 ms 	AS30058 美国 德克萨斯州 达拉斯 fdcservers.net
8.52 ms 	* 新加坡 电信/CTGNet
45.80 ms 	* 中国 香港 电信/CTGNet
45.33 ms 	* 中国 香港 电信/CTGNet
48.35 ms 	* [CTG-CN] 中国 广东 广州 CN2-CTG CTGNet
52.27 ms 	* [CN2-BackBone] 中国 广东 广州 chinatelecom.cn 电信
54.03 ms 	* [CN2-BackBone] 中国 广东 广州 chinatelecom.cn 电信
60.42 ms 	* [CN2-BackBone] 中国 广东 广州 chinatelecom.cn 电信
57.19 ms 	AS4134 中国 广东 佛山市 chinatelecom.com.cn 电信
广州联通 210.21.196.6
0.48 ms 	AS30058 美国 德克萨斯州 达拉斯 fdcservers.net
7.41 ms 	AS10099 [CUG-BACKBONE] 新加坡 chinaunicomglobal.com 联通
38.54 ms 	AS10099 [CUG-BACKBONE] 中国 香港 chinaunicomglobal.com 联通
183.82 ms 	AS10099 [CUG-BACKBONE] 中国 香港 chinaunicomglobal.com 联通
182.35 ms 	AS9929 [CNC-BACKBONE] 中国 广东 广州 X-I chinaunicom.cn 联通 CUII
185.63 ms 	AS9929 [CNC-BACKBONE] 中国 广东 广州 I-C chinaunicom.cn 联通 CUII
203.10 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 广东 广州 chinaunicom.cn 联通
198.28 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 广东 广州 chinaunicom.cn 联通
196.19 ms 	AS17816 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 中国联通 联通
209.61 ms 	AS17623 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 chinaunicom.cn 联通
201.09 ms 	AS17623 中国 广东 深圳 宝安区 chinaunicom.cn 联通
广州移动 120.196.165.24
0.69 ms 	AS30058 美国 德克萨斯州 达拉斯 fdcservers.net
88.89 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
89.01 ms 	AS17676 [BBTEC] 日本 东京都 东京 softbank.jp
92.65 ms 	AS58453 [CMI-INT] 中国 广东 广州 cmi.chinamobile.com
123.13 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 X-I chinamobileltd.com 移动
122.49 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 I-C chinamobileltd.com 移动
120.98 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
123.64 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
126.91 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
122.24 ms 	AS56040 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 gd.10086.cn 移动
---------------------自动更新测速节点列表--本脚本原创----------------------
位置		 上传速度	 下载速度	 延迟
Speedtest.net	 28.48Mbps	 7.27Mbps	 200.16ms	
中国香港	 43.34Mbps	 32.42Mbps	 81.55ms	
新加坡		 48.21Mbps	 240.10Mbps	 49.87ms	
联通上海5G	 20.96Mbps	 3.54Mbps	 228.27ms	
电信浙江	 65.87Mbps	 46.56Mbps	 85.23ms	
电信Suzhou5G	 64.33Mbps	 37.37Mbps	 90.21ms	
移动Suzhou	 16.92Mbps	 0.05Mbps	 100.03ms	

宁波电信 (500Mbps) → EVOXT

48 packets transmitted, 48 received, 0% packet loss, time 47044ms
rtt min/avg/max/mdev = 84.242/85.002/86.152/0.395 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.08  sec   255 MBytes   212 Mbits/sec    1             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   252 MBytes   212 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   185 MBytes   155 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.06  sec   184 MBytes   153 Mbits/sec                  receiver

济南联通 (500Mbps) → EVOXT

//这可能是一个特殊点，从全局上看

489 packets transmitted, 489 received, 0% packet loss, time 488660ms
rtt min/avg/max/mdev = 103.524/104.008/109.741/0.448 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   139 MBytes   117 Mbits/sec   11             sender
[  5]   0.00-10.11  sec   137 MBytes   114 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.11  sec   192 MBytes   159 Mbits/sec    2             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   189 MBytes   159 Mbits/sec                  receiver

武汉移动 (1000Mbps) → EVOXT

478 packets transmitted, 478 received, 0% packet loss, time 477642ms
rtt min/avg/max/mdev = 99.163/99.690/102.395/0.337 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   146 MBytes   122 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.25  sec   146 MBytes   119 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.13  sec   140 MBytes   116 Mbits/sec  463             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   138 MBytes   116 Mbits/sec                  receiver

晚高峰

宁波电信 (500Mbps) → EVOXT

270 packets transmitted, 270 received, 0% packet loss, time 269246ms
rtt min/avg/max/mdev = 84.482/84.840/85.428/0.195 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   181 MBytes   152 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.09  sec   179 MBytes   149 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.08  sec   234 MBytes   195 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   232 MBytes   195 Mbits/sec                  receiver

济南联通 (500Mbps) → EVOXT

244 packets transmitted, 244 received, 0% packet loss, time 243278ms
rtt min/avg/max/mdev = 77.765/78.049/85.328/0.525 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   184 MBytes   154 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.08  sec   182 MBytes   151 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.08  sec   248 MBytes   207 Mbits/sec    1             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   246 MBytes   207 Mbits/sec                  receiver

广东移动 (1000Mbps) → EVOXT

280 packets transmitted, 274 received, 2.14286% packet loss, time 279438ms
rtt min/avg/max/mdev = 119.411/129.273/170.212/7.349 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   112 MBytes  93.7 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.14  sec   111 MBytes  91.8 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.13  sec  53.1 MBytes  44.0 Mbits/sec  780             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  50.8 MBytes  42.6 Mbits/sec                  receiver

武汉移动 (1000Mbps) → EVOXT

297 packets transmitted, 296 received, 0.3367% packet loss, time 296411ms
rtt min/avg/max/mdev = 140.898/141.339/145.411/0.451 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   104 MBytes  87.2 Mbits/sec   11             sender
[  5]   0.00-10.13  sec   102 MBytes  84.6 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.13  sec   152 MBytes   126 Mbits/sec   15             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   149 MBytes   125 Mbits/sec                  receiver

ip 质量

IPV4

IPV6

常见流媒体解锁

测试时间:  2026-01-02 13:09:17
IPV4:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: MYS)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      Banned
Disney+                   NO (UnSupported)
Gemini                    YES (Region: MY)
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: MY)
IQiYi                     YES (Region: SG)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    NO
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   YES (Region: MY)
Netflix CDN               HK
OneTrust                  YES (Region: MY KUALA LUMPUR)
ChatGPT                   YES (Region: MY)
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        YES (Region: US)
Reddit                    YES
SonyLiv                   YES (Region: MY)
Sora                      YES (Region: MY)
Spotify Registration      NO
Steam Store               YES (Community Available) (Region: MY)
TVBAnywhere+              YES (Region: MY)
TikTok                    YES (Region: SG)
Viu.com                   YES
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: MY)
YouTube CDN               SIN
IPV6:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: MYS)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      N/A (No IPv6 Support)
Disney+                   NO (UnSupported)
Gemini                    YES (Region: MY)
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: MY)
IQiYi                     N/A (No IPv6 Support)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    N/A (No IPv6 Support)
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   YES (Region: MY)
Netflix CDN               HK
OneTrust                  YES (Region: MY KUALA LUMPUR)
ChatGPT                   Unknown
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        N/A (No IPv6 Support)
Reddit                    YES
SonyLiv                   YES (Region: MY)
Sora                      YES (Region: MY)
Spotify Registration      NO
Steam Store               Failed (Network Connection Failed)
TVBAnywhere+              N/A (No IPv6 Support)
TikTok                    N/A (No IPv6 Support)
Viu.com                   N/A (No IPv6 Support)
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: MY)
YouTube CDN               SIN
---------------------TikTok解锁--感谢lmc999的源脚本---------------------
 Tiktok Region:		【SG】

常见数据库结果

-------------IP质量检测--基于oneclickvirt/securityCheck使用--------------
数据仅作参考，不代表100%准确，如果和实际情况不一致请手动查询多个数据库比对
以下为各数据库编号，输出结果后将自带数据库来源对应的编号
ipinfo数据库  [0] | scamalytics数据库 [1] | virustotal数据库   [2] | abuseipdb数据库   [3] | ip2location数据库    [4]
ip-api数据库  [5] | ipwhois数据库     [6] | ipregistry数据库   [7] | ipdata数据库      [8] | db-ip数据库          [9]
ipapiis数据库 [A] | ipapicom数据库    [B] | bigdatacloud数据库 [C] | dkly数据库        [D] | ipqualityscore数据库 [E]
ipintel数据库 [F] | ipfighter数据库   [G] | fraudlogix数据库   [H] | cloudflare数据库  [I] |
IPV4:
安全得分:
信任得分(越高越好): 65 [8] 
VPN得分(越低越好): 23 [8] 
代理得分(越低越好): 0 [8] 
社区投票-无害: 0 [2] 
社区投票-恶意: 0 [2] 
威胁得分(越低越好): 81 [8] 
欺诈得分(越低越好): 65 [E] 
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)37% [I] 机器人(越低越好)62% [I]
黑名单记录统计:(有多少黑名单网站有记录):
无害记录数: 0 [2]  恶意记录数: 0 [2]  可疑记录数: 0 [2]  无记录数: 95 [2] 
安全信息:
使用类型: hosting [0 3 7 8 A C] 
公司类型: business [A] hosting [0 7]
浏览器类型: 主流85% 其他14% [I] 
设备类型: 桌面89% 移动10% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流96% 其他3% [I] 
是否云提供商: Yes [7] 
是否数据中心: Yes [0 8 A C] No [5 6 G]
是否移动设备: Yes [E] No [5 A C G]
是否代理: No [0 4 5 6 7 8 A C] Yes [E G]
是否VPN: Yes [E] No [0 6 7 A C G]
是否TorExit: No [7] 
是否Tor出口: No [7] 
是否网络爬虫: No [A E] 
是否匿名: No [6 7 8] 
是否攻击者: No [7 8] 
是否滥用者: No [7 8 A C E] 
是否威胁: No [7 8 C]
是否中继: No [0 7 8 C] 
是否Bogon: No [7 8 A C] 
是否机器人: No [E] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 0(Other) 
IPV6:
安全得分:
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)37% [I] 机器人(越低越好)62% [I]
安全信息:
使用类型: hosting [3 A] 
公司类型: business [A] 
浏览器类型: 主流85% 其他14% [I] 
设备类型: 桌面89% 移动10% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流96% 其他3% [I] 
是否数据中心: No [G] Yes [A]
是否移动设备: No [A G] 
是否代理: No [A] Yes [G]
是否VPN: No [A G] 
是否Tor: No [3 A] 
是否网络爬虫: No [A] 
是否滥用者: No [A] 
是否Bogon: No [A] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 314(Other) 
Google搜索可行性：NO
------------邮件端口检测--基于oneclickvirt/portchecker开源------------
Platform  SMTP  SMTPS POP3  POP3S IMAP  IMAPS
LocalPort ✔     ✔     ✔     ✔     ✔     ✔    
QQ        ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
163       ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sohu      ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yandex    ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Gmail     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Outlook   ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Office365 ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yahoo     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
MailCOM   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
MailRU    ✔     ✔     ✘     ✘     ✔     ✘    
AOL       ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
GMX       ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sina      ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Apple     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
FastMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
ProtonMail✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
MXRoute   ✘     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Namecrane ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
XYAMail   ✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
ZohoMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Inbox_eu  ✘     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘    
Free_fr   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘  

机器性能

Hong Kong

HK 优化机器，国际是 xtom 上游，间接接入 GSL，互联还不错，三网主干优化，163+4837+cmi，优化效果相当一般，三网基本都有丢包，晚高峰情况更加严重，电信倒是不丢包，但是速度很一般，单线程基本在 50Mbps 还伴随断流，看起来延时绿色但实际上卡的不行。V6 方面移动倒是还不错，可以跑到 150Mbps 的单线程，总体而言优化的很一般；ip 质量中规中矩，该解锁的基本都解锁；机器性能强劲，性能怪兽。

我都感觉这个不像优化机器，虽然闲时延时低，但是稳定性太一般了，晚高峰波动大，我更愿意称之为建站性能机器

测试配置为

$2.99 / month

网络质量

IPV4

IPV6

常见三网路由

----------------------回程路由--基于nexttrace开源-----------------------
依次测试电信/联通/移动经过的地区及线路，核心程序来自nexttrace，请知悉!
广州电信 58.60.188.222
0.40 ms 	AS149440 中国 香港 evoxt.com
78.56 ms 	* [CN2-BackBone] 中国 广东 广州 chinatelecom.cn 电信
77.02 ms 	AS4134 中国 广东 佛山市 chinatelecom.com.cn 电信
广州联通 210.21.196.6
0.31 ms 	AS149440 中国 香港 evoxt.com
106.19 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 北京 chinaunicom.cn 联通
108.48 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 北京 chinaunicom.cn 联通
136.35 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 广东 广州 chinaunicom.cn 联通
* ms 	AS17816 [APNIC-AP] 中国 广东省 深圳市 中国联通 联通
162.20 ms 	AS17623 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 chinaunicom.cn 联通
141.90 ms 	AS17623 中国 广东 深圳 宝安区 chinaunicom.cn 联通
广州移动 120.196.165.24
0.20 ms 	AS149440 中国 香港 evoxt.com
202.29 ms 	AS58453 [CMI-INT] 中国 广东 广州 cmi.chinamobile.com
203.90 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 X-I chinamobileltd.com 移动
64.59 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 I-C chinamobileltd.com 移动
118.22 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
64.63 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
68.54 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
68.37 ms 	AS56040 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 gd.10086.cn 移动
---------------------自动更新测速节点列表--本脚本原创----------------------
位置		 上传速度	 下载速度	 延迟
Speedtest.net	 838.20Mbps	 835.53Mbps	 1.01ms	
中国香港	 705.05Mbps	 434.60Mbps	 1.98ms	
新加坡		 174.43Mbps	 89.25Mbps	 32.61ms	
联通上海5G	 41.15Mbps	 24.40Mbps	 124.37ms	
电信Zhenjiang5G	 47.19Mbps	 34.82Mbps	 113.61ms	
电信Suzhou5G	 44.77Mbps	 40.00Mbps	 112.48ms	
移动Suzhou	 26.23Mbps	 0.06Mbps	 148.06ms	

深圳电信 (500Mbps) → EVOXT

260 packets transmitted, 258 received, 0.769231% packet loss, time 259378ms
rtt min/avg/max/mdev = 104.016/105.059/153.509/3.089 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   137 MBytes   115 Mbits/sec   48             sender
[  5]   0.00-10.11  sec   135 MBytes   112 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.11  sec  46.2 MBytes  38.4 Mbits/sec  4065             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  43.9 MBytes  36.8 Mbits/sec                  receiver
//晚高峰断流严重
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate
[  5]   0.00-1.00   sec  5.76 MBytes  48.3 Mbits/sec                  
[  5]   1.00-2.00   sec  3.24 MBytes  27.1 Mbits/sec                  
[  5]   2.00-3.00   sec  5.47 KBytes  44.8 Kbits/sec                  
[  5]   3.00-4.00   sec   638 KBytes  5.23 Mbits/sec                  
[  5]   4.00-5.00   sec  8.36 MBytes  70.1 Mbits/sec                  
[  5]   5.00-6.00   sec  2.73 KBytes  22.4 Kbits/sec                  
[  5]   6.00-7.00   sec  12.3 KBytes   101 Kbits/sec                  
[  5]   7.00-8.00   sec  1.22 MBytes  10.2 Mbits/sec                  
[  5]   8.00-9.00   sec  8.17 MBytes  68.5 Mbits/sec                  
[  5]   9.00-10.00  sec  0.00 Bytes  0.00 bits/sec                  
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.11  sec  30.0 MBytes  24.9 Mbits/sec  3307             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  27.4 MBytes  23.0 Mbits/sec                  receiver

济南联通 (500Mbps) → EVOXT

825 packets transmitted, 789 received, 4.36364% packet loss, time 825363ms
rtt min/avg/max/mdev = 218.007/250.091/1228.238/37.297 ms, pipe 2

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec  57.0 MBytes  47.8 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.25  sec  55.2 MBytes  45.2 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate
[  5]   0.00-1.00   sec   180 KBytes  1.48 Mbits/sec                  
[  5]   1.00-2.00   sec  2.11 MBytes  17.7 Mbits/sec                  
[  5]   2.00-3.00   sec  6.76 MBytes  56.7 Mbits/sec                  
[  5]   3.00-4.00   sec  7.50 MBytes  62.9 Mbits/sec                  
[  5]   4.00-5.00   sec  8.93 MBytes  74.9 Mbits/sec                  
[  5]   5.00-6.00   sec  8.64 MBytes  72.5 Mbits/sec                  
[  5]   6.00-7.00   sec  5.94 MBytes  49.9 Mbits/sec                  
[  5]   7.00-8.00   sec  8.20 MBytes  68.7 Mbits/sec                  
[  5]   8.00-9.00   sec  7.15 MBytes  59.9 Mbits/sec                  
[  5]   9.00-10.00  sec  6.10 MBytes  51.1 Mbits/sec                  
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.26  sec  63.6 MBytes  52.0 Mbits/sec  509             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  61.5 MBytes  51.6 Mbits/sec                  receiver

武汉移动 V4 (1000Mbps) → EVOXT

554 packets transmitted, 496 received, 10.4693% packet loss, time 554761ms
rtt min/avg/max/mdev = 259.395/269.573/2299.348/127.031 ms, pipe 3

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   148 MBytes   124 Mbits/sec   26             sender
[  5]   0.00-10.10  sec   147 MBytes   122 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.26  sec   154 MBytes   126 Mbits/sec   14             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   149 MBytes   125 Mbits/sec                  receiver

移动丢包有点高啊，我又测了测其他地区，发现也是如此

//宁波移动 504 packets transmitted, 446 received, 11.5079% packet loss, time 504837ms
rtt min/avg/max/mdev = 100.036/101.650/312.086/14.683 ms

虽然 V4 移动表现不理想，但是 V6 很快乐啊

武汉移动 V6 (1000Mbps) → EVOXT

72 packets transmitted, 72 received, 0% packet loss, time 71113ms
rtt min/avg/max/mdev = 74.409/76.642/172.742/11.840 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   200 MBytes   168 Mbits/sec   10             sender
[  5]   0.00-10.08  sec   199 MBytes   166 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.07  sec   143 MBytes   119 Mbits/sec  771             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   141 MBytes   118 Mbits/sec                  receiver

ip 质量

IPV4

IPV6

常见流媒体解锁

测试时间:  2026-01-02 13:10:37
IPV4:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: HKG)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      YES (Region: HK)
Disney+                   YES (Region: HK)
Gemini                    NO
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: HK)
IQiYi                     YES (Region: HK)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    NO
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   YES (Region: HK)
Netflix CDN               HK
OneTrust                  YES (Region: HK)
ChatGPT                   YES (Only Available with Mobile APP)
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        YES (Region: HK)
Reddit                    YES
SonyLiv                   YES (Region: HK)
Sora                      Banned (VPN Blocked)
Spotify Registration      NO
Steam Store               YES (Community Available) (Region: HK)
TVBAnywhere+              YES (Region: HK)
TikTok                    YES (Region: ALISG)
Viu.com                   YES
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: HK)
YouTube CDN               HKG
IPV6:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: HKG)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      N/A (No IPv6 Support)
Disney+                   YES (Region: HK)
Gemini                    NO
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: HK)
IQiYi                     N/A (No IPv6 Support)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    N/A (No IPv6 Support)
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   YES (Region: HK)
Netflix CDN               HK
OneTrust                  YES (Region: HK)
ChatGPT                   Unknown
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        N/A (No IPv6 Support)
Reddit                    Failed (Network Connection Failed)
SonyLiv                   YES (Region: HK)
Sora                      Banned (VPN Blocked)
Spotify Registration      NO
Steam Store               Failed (Network Connection Failed)
TVBAnywhere+              N/A (No IPv6 Support)
TikTok                    N/A (No IPv6 Support)
Viu.com                   N/A (No IPv6 Support)
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: HK)
YouTube CDN               HKG
---------------------TikTok解锁--感谢lmc999的源脚本---------------------
 Tiktok Region:		【ALISG】

常见专业库结果

-------------IP质量检测--基于oneclickvirt/securityCheck使用--------------
数据仅作参考，不代表100%准确，如果和实际情况不一致请手动查询多个数据库比对
以下为各数据库编号，输出结果后将自带数据库来源对应的编号
ipinfo数据库  [0] | scamalytics数据库 [1] | virustotal数据库   [2] | abuseipdb数据库   [3] | ip2location数据库    [4]
ip-api数据库  [5] | ipwhois数据库     [6] | ipregistry数据库   [7] | ipdata数据库      [8] | db-ip数据库          [9]
ipapiis数据库 [A] | ipapicom数据库    [B] | bigdatacloud数据库 [C] | dkly数据库        [D] | ipqualityscore数据库 [E]
ipintel数据库 [F] | ipfighter数据库   [G] | fraudlogix数据库   [H] | cloudflare数据库  [I] |
IPV4:
安全得分:
信任得分(越高越好): 65 [8]
VPN得分(越低越好): 23 [8] 
代理得分(越低越好): 0 [8] 
社区投票-无害: 0 [2] 
社区投票-恶意: 0 [2] 
威胁得分(越低越好): 81 [8] 
欺诈得分(越低越好): 65 [E] 
滥用得分(越低越好): 0 [3 H] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
威胁级别: Low [H] 
流量占比: 真人(越高越好)24% [I] 机器人(越低越好)75% [I]
黑名单记录统计:(有多少黑名单网站有记录):
无害记录数: 0 [2]  恶意记录数: 0 [2]  可疑记录数: 0 [2]  无记录数: 95 [2] 
安全信息:
使用类型: hosting [0 3 7 8 A C] business [H]
公司类型: business [A] hosting [0 7]
浏览器类型: 主流90% 其他9% [I] 
设备类型: 桌面90% 移动9% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流99% 其他0% [I] 
是否云提供商: Yes [7] 
是否数据中心: No [5 6 G H] Yes [0 8 A C]
是否移动设备: Yes [E] No [5 A C G]
是否代理: No [0 4 5 6 7 8 A C H] Yes [E G]
是否VPN: Yes [E] No [0 6 7 A C G H]
是否TorExit: No [7] 
是否Tor出口: No [7] 
是否网络爬虫: No [A E] 
是否匿名: No [6 7 8] 
是否攻击者: No [7 8] 
是否滥用者: No [7 8 A C E] 
是否威胁: No [7 8 C] 
是否中继: No [0 7 8 C] 
是否Bogon: No [7 8 A C] 
是否机器人: No [E H] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 0(Other) 
IPV6:
安全得分:
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)24% [I] 机器人(越低越好)75% [I]
安全信息:
使用类型: hosting [3 A] 
公司类型: business [A] 
浏览器类型: 主流90% 其他9% [I]
设备类型: 桌面90% 移动9% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流99% 其他0% [I] 
是否数据中心: Yes [A] No [G]
是否移动设备: No [A G] 
是否代理: No [A] Yes [G]
是否VPN: No [A G] 
是否Tor: No [3 A] 
是否网络爬虫: No [A] 
是否滥用者: No [A] 
是否Bogon: No [A] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 314(Other) 
Google搜索可行性：YES
------------邮件端口检测--基于oneclickvirt/portchecker开源------------
Platform  SMTP  SMTPS POP3  POP3S IMAP  IMAPS
LocalPort ✔     ✔     ✔     ✔     ✔     ✔    
QQ        ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
163       ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sohu      ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yandex    ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Gmail     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Outlook   ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Office365 ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yahoo     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
MailCOM   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
MailRU    ✔     ✔     ✘     ✘     ✔     ✘    
AOL       ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
GMX       ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sina      ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Apple     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
FastMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
ProtonMail✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
MXRoute   ✘     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Namecrane ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
XYAMail   ✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
ZohoMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Inbox_eu  ✘     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘    
Free_fr   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘   

机器性能

Osaka, JP

啊哈，V4 经典的三网软银线路，熟悉的 xtom 上游，V6 则是三网 IIJ，两个日本性价比不错的直连线路集于一身，IIJ 和软银闲时速率都不错，甚至能到 300Mbps，但是晚高峰波动大，所以特地挑的晚高峰测试，晚高峰电信断流丢包严重，基本处于不可用状态，联通移动倒是非常快乐；ip 质量很差，常规流媒体都不解锁 (Netflix/Disney+/metaai 都掉了)；机器性能强劲，性能怪兽。

这个机器性能确实是一骑绝尘，但是如果你不需要这个性能 (建站 / 编译等)，那其实光看流量性价比相当差，软银线路 250g / 月三刀还是太贵了，这里和其他服务商的差价很明显就是用于机器性能上了，如果你需要这个性能 (小 blog) 那就性价比很高。

测试配置为

$2.99 / month

网络质量

IPV4

IPV6

常见三网路由

----------------------回程路由--基于nexttrace开源-----------------------
依次测试电信/联通/移动经过的地区及线路，核心程序来自nexttrace，请知悉!
广州电信 58.60.188.222
1.76 ms 	AS149440 美国 加利福尼亚 圣克拉拉 evoxt.com
16.93 ms 	AS4785 日本 大阪府 大阪市 xtom.com
0.33 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
0.58 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪市 xtom.com
0.58 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
0.35 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
1.45 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
100.77 ms 	AS17676 [BBTEC] 中国 北京 softbank.jp
97.37 ms 	AS4134 [CHINANET-BB] 中国 北京 chinatelecom.com.cn 电信
98.53 ms 	AS4134 [CHINANET-BB] 中国 北京 chinatelecom.com.cn 电信
广州联通 210.21.196.6
3.53 ms 	AS149440 美国 加利福尼亚 圣克拉拉 evoxt.com
21.32 ms 	AS4785 日本 大阪府 大阪市 xtom.com
0.34 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
2.67 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪市 xtom.com
8.41 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
0.52 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
1.52 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
56.73 ms 	AS17676 [BBTEC] 中国 北京 BBTEC-CU-Peer softbank.jp
56.77 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 北京 chinaunicom.cn
49.06 ms 	AS4837 [CU169-BACKBONE] 中国 北京 chinaunicom.cn 联通
77.19 ms 	AS17623 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 chinaunicom.cn 联通
70.04 ms 	AS17623 中国 广东 深圳 宝安区 chinaunicom.cn 联通
广州移动 120.196.165.24
1.67 ms 	AS149440 美国 加利福尼亚 圣克拉拉 evoxt.com
21.58 ms 	AS4785 日本 大阪府 大阪市 xtom.com
0.58 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
8.39 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
0.51 ms 	AS4785 [OWL-JP] 日本 大阪府 大阪 xtom.com
0.42 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
1.43 ms 	AS17676 [JPNIC-NET] 日本 大阪府 大阪 softbank.jp
8.15 ms 	AS17676 [BBTEC] 日本 东京都 东京 softbank.jp
63.07 ms 	AS58453 [CMI-INT] 中国 广东 广州 cmi.chinamobile.com
65.46 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 X-I chinamobileltd.com 移动
64.76 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 I-C chinamobileltd.com 移动
67.39 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
67.04 ms 	AS9808 [CMNET] 中国 广东 广州 chinamobileltd.com 移动
66.12 ms 	AS56040 [APNIC-AP] 中国 广东 深圳 gd.10086.cn 移动
---------------------自动更新测速节点列表--本脚本原创----------------------
位置		 上传速度	 下载速度	 延迟
Speedtest.net	 19.28Mbps	 1.57Mbps	 31.74ms	
中国香港	 63.15Mbps	 19.61Mbps	 62.30ms	
新加坡		 55.28Mbps	 94.53Mbps	 77.00ms	
联通上海5G	 21.12Mbps	 103.11Mbps	 50.16ms	
电信Zhenjiang5G	 17.61Mbps	 48.57Mbps	 103.65ms	
电信浙江	 16.22Mbps	 39.53Mbps	 104.59ms	
移动Suzhou	 53.14Mbps	 0.09Mbps	 170.69ms	
------------------------------------------------------------------------

深圳电信 (500Mbps) → EVOXT

350 packets transmitted, 340 received, 2.85714% packet loss, time 349550ms
rtt min/avg/max/mdev = 90.568/118.149/127.720/4.997 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   128 MBytes   107 Mbits/sec    1             sender
[  5]   0.00-10.13  sec   126 MBytes   104 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate
[  5]   0.00-1.00   sec   380 KBytes  3.12 Mbits/sec                  
[  5]   1.00-2.00   sec   655 KBytes  5.36 Mbits/sec                  
[  5]   2.00-3.00   sec  1.31 MBytes  11.0 Mbits/sec                  
[  5]   3.00-4.00   sec  1.16 MBytes  9.70 Mbits/sec                  
[  5]   4.00-5.00   sec  1.61 MBytes  13.5 Mbits/sec                  
[  5]   5.00-6.00   sec  1.62 MBytes  13.6 Mbits/sec                  
[  5]   6.00-7.00   sec  2.06 MBytes  17.3 Mbits/sec                  
[  5]   7.00-8.00   sec  2.37 MBytes  19.9 Mbits/sec                  
[  5]   8.00-9.00   sec  2.91 MBytes  24.4 Mbits/sec                  
[  5]   9.00-10.00  sec  2.72 MBytes  22.8 Mbits/sec                  
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.12  sec  19.5 MBytes  16.1 Mbits/sec  653             sender
[  5]   0.00-10.00  sec  16.8 MBytes  14.1 Mbits/sec                  receiver

济南联通 (500Mbps) → EVOXT

349 packets transmitted, 349 received, 0% packet loss, time 348523ms
rtt min/avg/max/mdev = 40.320/40.458/40.961/0.063 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   329 MBytes   276 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.05  sec   328 MBytes   273 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.05  sec   410 MBytes   343 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   408 MBytes   342 Mbits/sec                  receiver

武汉移动 (1000Mbps) → EVOXT

357 packets transmitted, 357 received, 0% packet loss, time 356444ms
rtt min/avg/max/mdev = 99.388/99.631/104.166/0.512 ms

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.00  sec   152 MBytes   128 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.10  sec   150 MBytes   125 Mbits/sec                  receiver

[ ID] Interval           Transfer     Bitrate         Retr
[  5]   0.00-10.10  sec   212 MBytes   176 Mbits/sec    0             sender
[  5]   0.00-10.00  sec   210 MBytes   176 Mbits/sec                  receiver

ip 质量

IPV4

IPV6

常见流媒体解锁

测试时间:  2026-01-02 13:10:26
IPV4:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: JPN)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      YES (Region: JP)
Disney+                   YES (Region: JP)
Gemini                    YES (Region: JP)
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: JP)
IQiYi                     YES (Region: JP)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    NO
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   NO
Netflix CDN               NO (Main Service Unavailable) (Region: JP)
OneTrust                  YES (Region: JP OSAKA)
ChatGPT                   YES (Region: JP)
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        YES (Region: JP)
Reddit                    YES
SonyLiv                   Banned
Sora                      YES (Region: JP)
Spotify Registration      NO
Steam Store               YES (Community Available) (Region: JP)
TVBAnywhere+              YES (Region: JP)
TikTok                    YES (Region: JP)
Viu.com                   YES
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: JP)
YouTube CDN               KIX
IPV6:
============[ 跨国平台 ]============
Apple                     YES (Region: JPN)
BingSearch                YES (Region: MY)
Claude                    YES
Dazn                      N/A (No IPv6 Support)
Disney+                   YES (Region: JP)
Gemini                    YES (Region: JP)
GoogleSearch              YES
Google Play Store         YES (Region: JP)
IQiYi                     N/A (No IPv6 Support)
Instagram Licensed Audio  YES
KOCOWA                    N/A (No IPv6 Support)
MetaAI                    NO (GeoBlocked)
Netflix                   NO
Netflix CDN               NO (Main Service Unavailable) (Region: JP)
OneTrust                  YES (Region: JP OSAKA)
ChatGPT                   Unknown
Paramount+                YES
Amazon Prime Video        N/A (No IPv6 Support)
Reddit                    Failed (Network Connection Failed)
SonyLiv                   Banned
Sora                      YES (Region: JP)
Spotify Registration      NO
Steam Store               Failed (Network Connection Failed)
TVBAnywhere+              N/A (No IPv6 Support)
TikTok                    N/A (No IPv6 Support)
Viu.com                   N/A (No IPv6 Support)
Wikipedia Editability     YES
YouTube Region            YES (Region: JP)
YouTube CDN               KIX
---------------------TikTok解锁--感谢lmc999的源脚本---------------------
 Tiktok Region:		【JP】

常见专业库结果

-------------IP质量检测--基于oneclickvirt/securityCheck使用--------------
数据仅作参考，不代表100%准确，如果和实际情况不一致请手动查询多个数据库比对
以下为各数据库编号，输出结果后将自带数据库来源对应的编号
ipinfo数据库  [0] | scamalytics数据库 [1] | virustotal数据库   [2] | abuseipdb数据库   [3] | ip2location数据库    [4]
ip-api数据库  [5] | ipwhois数据库     [6] | ipregistry数据库   [7] | ipdata数据库      [8] | db-ip数据库          [9]
ipapiis数据库 [A] | ipapicom数据库    [B] | bigdatacloud数据库 [C] | dkly数据库        [D] | ipqualityscore数据库 [E]
ipintel数据库 [F] | ipfighter数据库   [G] | fraudlogix数据库   [H] | cloudflare数据库  [I] |
IPV4:
安全得分:
信任得分(越高越好): 33 [8] 
VPN得分(越低越好): 100 [8] 
代理得分(越低越好): 0 [8] 
社区投票-无害: 0 [2] 
社区投票-恶意: 0 [2] 
威胁得分(越低越好): 100 [8] 
欺诈得分(越低越好): 65 [E]
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)51% [I] 机器人(越低越好)48% [I]
黑名单记录统计:(有多少黑名单网站有记录):
无害记录数: 0 [2]  恶意记录数: 0 [2]  可疑记录数: 0 [2]  无记录数: 95 [2] 
安全信息:
使用类型: hosting [0 3 7 8 A C] 
公司类型: business [A] hosting [0 7]
浏览器类型: 主流89% 其他10% [I] 
设备类型: 桌面85% 移动14% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流97% 其他2% [I] 
是否云提供商: Yes [7] 
是否数据中心: No [5 6 G] Yes [0 8 A C]
是否移动设备: Yes [5 E G] No [A C]
是否代理: Yes [E G] No [0 4 5 6 7 8 A C]
是否VPN: No [0 6 7 A C G] Yes [E]
是否TorExit: No [7] 
是否Tor出口: No [7] 
是否网络爬虫: No [A E] 
是否匿名: Yes [8] No [6 7]
是否攻击者: No [7 8] 
是否滥用者: No [7 8 A C E] 
是否威胁: No [7 8 C] 
是否中继: No [0 7 8 C] 
是否Bogon: No [7 8 A C] 
是否机器人: No [E] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 0(Other) 
IPV6:
安全得分:
滥用得分(越低越好): 0 [3] 
ASN滥用得分(越低越好): 0.0255 (Elevated) [A] 
公司滥用得分(越低越好): 0 (Very Low) [A] 
流量占比: 真人(越高越好)51% [I] 机器人(越低越好)48% [I]
安全信息:
使用类型: hosting [3 A] 
公司类型: business [A] 
浏览器类型: 主流89% 其他10% [I] 
设备类型: 桌面85% 移动14% 其他0% [I] 
操作系统类型: 主流97% 其他2% [I] 
是否数据中心: No [G] Yes [A]
是否移动设备: Yes [G] No [A]
是否代理: No [A] Yes [G]
是否VPN: No [A G] 
是否Tor: No [3 A] 
是否网络爬虫: No [A] 
是否滥用者: No [A]
是否Bogon: No [A] 
DNS-黑名单: 314(Total_Check) 0(Clean) 0(Blacklisted) 314(Other) 
Google搜索可行性：NO
------------邮件端口检测--基于oneclickvirt/portchecker开源------------
Platform  SMTP  SMTPS POP3  POP3S IMAP  IMAPS
LocalPort ✔     ✔     ✔     ✔     ✔     ✔    
QQ        ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
163       ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sohu      ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yandex    ✔     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Gmail     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Outlook   ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Office365 ✔     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Yahoo     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
MailCOM   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
MailRU    ✔     ✔     ✘     ✘     ✔     ✘    
AOL       ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
GMX       ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
Sina      ✘     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Apple     ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
FastMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
ProtonMail✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
MXRoute   ✘     ✘     ✔     ✘     ✔     ✘    
Namecrane ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘    
XYAMail   ✘     ✘     ✘     ✘     ✘     ✘    
ZohoMail  ✘     ✔     ✘     ✘     ✘     ✘    
Inbox_eu  ✘     ✔     ✔     ✘     ✘     ✘    
Free_fr   ✘     ✔     ✔     ✘     ✔     ✘ 

机器性能

微信推出 AI 应用及线上工具小程序成长计划：提供一年期免费云开发资源、AI 算力、流量激励等支持 - IT 之家

苹果 iPhone 用户可刷、可剪、可发杜比视界视频，抖音与杜比实验室达成合作 - IT 之家

上期回顾: 奥拉星 Flash 端逆向 (1)

1. 根据目录树构建实际 url 并下载
   1.1. 选取上期反编译得到 version.xml 其中一个标签如 <f n="activityres/activity250801/newbibeizhenrong/newbibeizhenrong_code" v="2025100927077881" /> 提取其中的 n 标签作为 swf 路径并标记为 url, 填入 https://aola.100bt.com/play/{n_value}.swf 构建为 https://aola.100bt.com/play/activityres/activity250801/newbibeizhenrong/newbibeizhenrong_code.swf 即可下载对应原始 swf 文件
   1.2. 请选择 code|main 等结尾的标签作为后缀以免对百田服务器产生过大压力
2. 反编译提取 cls
   2.1. 使用 ffdec 反编译改 swf 文件中的 scripts 下 panel 类，发现包含 NBBZR_MainPI 的 as 语言源代码
   2.2. 将 mmo.activity250801.newbibeizhenrong.panel.NBBZR_MainPI 相对路径类名作为 cls 标记
3. 构建活动路径封包
   3.1 活动路径封包标准格式为 |#activ='url','cls'|, 将上述得到的 url 和 cls 填入即可得到 |#activ='activityres/activity250801/newbibeizhenrong/newbibeizhenrong_code','mmo.activity250801.newbibeizhenrong.panel.NBBZR_MainPI'| 完整活动路径封包
4. 使用 My登录器开发者工具进行完整活动路径封包发送即可直达活动
5. 一键式脚本: GitHub - vmoranv/aola_mya_extract: 奥拉星提取活动路径并封装为 mya 的 py 脚本
   附录: My登陆器使用方法及其他封包解析: https://ardocs.614447.xyz/ → aola 类别下封包解析一栏
   下期预告：如何下载奥拉官方海报瑟图 如
   
   

Kelivo

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基于 Flutter 的 LLM 聊天客户端，支持多平台与多家模型 / 供应商

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
开发者：@17Xtreme

官方 GitHub 地址

声明：本人非项目开发者，仅作推荐分享

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核心特性

① 界面与体验

Material You 风格
动态主题色（Android 12+）
深色模式
多语言（中 / 英）
Markdown 完整渲染：代码高亮、LaTeX、表格等
自定义字体（系统字体 / Google Fonts）

② 模型与供应商

支持多供应商：OpenAI、Google Gemini、Anthropic 等
支持创建 / 管理自定义助手
提示词变量：支持模型名称、时间等动态变量

③ 输入与多模态

支持图片、文本文档、PDF、Word 等多种输入格式

④ 工具与扩展

支持 MCP（Model Context Protocol），内置 fetch MCP 工具
网络搜索集成：Exa、Tavily、Brave、Bing、SearXNG、Jina、Perplexity、Bocha 等

⑤ 语音功能

内置系统 TTS
支持 OpenAI / Gemini / ElevenLabs 语音服务

⑥ 数据与配置

二维码分享：导出 / 导入供应商配置
聊天记录备份与恢复
自定义 HTTP 请求头与请求体

⑦ Android 特性

支持后台持续生成对话（可在设置中开启）

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平台支持

▸ Android
▸ iOS
▸ Windows / macOS / Linux

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市面上开源的各种订阅聚合工具挺多的，各有特色，但是涉及到添加中转相关，大多都需要有地方部署后端，或是配置非常复杂，我没找到能满足简单需求的。

这个脚本主要面向需求较为简单的用户，比如自己有常用网络环境下的线路鸡，但要访问目标网站有地域限制（比如 AI 不能走香港出口），又希望能从线路鸡中转到各种入口不那么好的机场的用户。

脚本的逻辑很简单，就是会添加 LANDING 和 ENTRY 两个节点组。ENTRY 中有上游订阅的所有节点，LANDING 中为上游订阅中的每个节点增加 dialer-proxy: ENTRY，再为其他策略组增加 LANDING 选项。这样只需要在 ENTRY 中选择自己的线路鸡，再点击 LANDING 组的测速按钮，选择落地鸡即可。中转节点和落地节点都可以随时切换。

如下图：

import yaml from 'js-yaml';

interface Proxy {
  name: string;
  [key: string]: unknown;
}

interface ProxyGroup {
  name: string;
  proxies?: string[];
  [key: string]: unknown;
}

interface ClashConfig {
  proxies?: Proxy[];
  'proxy-groups'?: ProxyGroup[];
  [key: string]: unknown;
}

export default {
  async fetch(request: Request): Promise<Response> {
    const url = new URL(request.url);
    const upstream = url.searchParams.get('url') || '这里修改为你的上游订阅';

    try {
      const res = await fetch(upstream);
      if (!res.ok) return new Response('Upstream error', { status: 502 });

      const text = await res.text();
      const config = yaml.load(text) as ClashConfig;
      if (!config?.proxies) return new Response('Invalid config', { status: 400 });

      const proxyNames = config.proxies.map(p => p.name);
      const landingProxies: Proxy[] = config.proxies.map(p => ({
        ...p,
        name: `${p.name}-landing`,
        'dialer-proxy': 'ENTRY'
      }));

      config.proxies = [...config.proxies, ...landingProxies];

      const entryGroup: ProxyGroup = { name: 'ENTRY', type: 'select', proxies: proxyNames };
      const landingGroup: ProxyGroup = { name: 'LANDING', type: 'select', proxies: landingProxies.map(p => p.name) };

      const groups = config['proxy-groups'] || [];
      for (const g of groups) {
        if (g.proxies) g.proxies.unshift('LANDING');
      }

      config['proxy-groups'] = [entryGroup, landingGroup, ...groups];

      return new Response(yaml.dump(config), {
        headers: { 'Content-Type': 'text/yaml; charset=utf-8' }
      });
    } catch {
      return new Response('Parse error', { status: 400 });
    }
  }
};

只需要本地在 wrangler 里创建一个空项目，复制以上代码块里的代码，修改代码块里的上游订阅，然后部署即可。

2025 年 12 月 29 日 14:30 至 2026 年 1 月 11 日，北京地区实名注册用户，登录最新版手机银行搜索进入 “任务中心” 功能，选择 “享活动 -【北京】跨月礼” 活动即有机会抽取最高 1.88 元微信立减金（满 10 元可用）。每完成一项活动，即有机会获得一次抽奖机会，每人最多 3 次抽奖机会，先到先得，抽完即止。

觉得好用的可以在 GitHub 上留下你的小星星

v3.0.0 重大更新 (2026-01-05)

安装方式革命性升级

• python3 install.py → npx ccg-workflow 一键安装
• 已发布到 npm: ccg-workflow@3.0.0
• 交互式菜单（初始化 / 更新 / 卸载）

三模型协作时代

• 双模型 (Codex + Gemini) → 三模型 (Claude + Codex + Gemini)
• 新增 6 个 Claude 角色提示词（architect, analyzer, debugger, optimizer, reviewer, tester）
• 12 个专家提示词 → 18 个专家提示词

配置系统升级

• config.json → ~/.ccg/config.toml
• 支持 smart/parallel/sequential 三种协作模式

TypeScript 重构

• 从 Python 脚本重构为 TypeScript + unbuild 构建系统
• 更好的跨平台兼容性

前情提要： 之前一直在用 孙佬 @DaiSun 的 Skills 仓库，用着用着就想搞点定制化的东西。比如给 Codex 和 Gemini 配上专家角色提示词，让它们不再是无头苍蝇；再比如把 zcf 佬的 Git 工具也缝进来，一站式解决开发需求。于是就有了这个 CCG（Claude Code + Codex + Gemini）项目

现在升级到 v3.0.0，从 Python 脚本进化为 npm 包，支持 npx 一键安装，并且引入了三模型协作（Claude 也加入战场），让 AI 开发更上一层楼！

本项目是多个项目的缝合

• 智能路由理念 来自 孙佬 @DaiSun 的 Skills 仓库
• 调用 Codex/Gemini 的 Go 代码 来自 cexll/myclaude
• Git 工具集 来自 UfoMiao/zcf
• 我只是在此基础上加了专家提示词、一键安装脚本等定制化的东西

这是什么？

核心亮点：18 个专家角色提示词（v3.0 更新）

v3.0 重大更新

从 v3.0 版本开始，提示词系统扩展为 18 个角色文件（新增 Claude 6 个角色），采用动态角色注入模式。

• 不再需要手动设置全局提示词
• 每个命令根据任务类型自动注入对应角色
• 角色文件可单独修改和扩展
• 三模型协作：Claude 负责编排整合，Codex 负责后端，Gemini 负责前端

角色文件结构

prompts/
├── codex/                  # Codex 角色提示词（6个）
│   ├── architect.md        # 后端架构师（代码生成）
│   ├── analyzer.md         # 技术分析师
│   ├── debugger.md         # 调试专家
│   ├── tester.md           # 测试工程师
│   ├── reviewer.md         # 代码审查员
│   └── optimizer.md        # 性能优化专家
├── gemini/                 # Gemini 角色提示词（6个）
│   ├── frontend.md         # 前端开发专家（代码生成）
│   ├── analyzer.md         # 设计分析师
│   ├── debugger.md         # UI调试专家
│   ├── tester.md           # 前端测试工程师
│   ├── reviewer.md         # UI审查员
│   └── optimizer.md        # 前端性能优化专家
└── claude/                 # Claude 角色提示词（6个）✨ NEW
    ├── architect.md        # 全栈架构师（整合编排）
    ├── analyzer.md         # 综合分析师
    ├── debugger.md         # 全栈调试专家
    ├── tester.md           # 集成测试工程师
    ├── reviewer.md         # 代码质量审查员
    └── optimizer.md        # 全栈性能优化专家 

命令→角色映射

动态注入方式

命令执行时，Claude 会读取对应角色文件内容并注入到 <ROLE> 标签中：

codeagent-wrapper --backend codex - $PROJECT_DIR <<'EOF'
<ROLE>
# 自动读取 prompts/codex/architect.md 内容并注入
</ROLE>

<TASK>
实现后端逻辑: <任务描述>
</TASK>

OUTPUT: Unified Diff Patch ONLY.
EOF

# Codex System Prompt

> Backend Architect + Database Expert + Code Reviewer

You are a senior backend architect specializing in scalable API design, database architecture, and code quality.

## CRITICAL CONSTRAINTS

- **ZERO file system write permission** - You are in a READ-ONLY sandbox
- **OUTPUT FORMAT**: Unified Diff Patch ONLY
- **NEVER** execute any actual modifications
- Focus on analysis, design, and code generation as diff patches

## Core Expertise

### Backend Architecture
- RESTful/GraphQL API design with proper versioning and error handling
- Microservice boundaries and inter-service communication
- Authentication & authorization (JWT, OAuth, RBAC)
- Caching strategies (Redis, CDN, application-level)
- Message queues and async processing (RabbitMQ, Kafka)
- Rate limiting and throttling

### Database Design
- Schema design (normalization, indexes, constraints)
- Query optimization and performance tuning
- Data modeling (relational, document, key-value)
- Migration strategies with rollback support
- Sharding and replication patterns
- ACID vs eventual consistency trade-offs

### Code Quality
- Security vulnerabilities (OWASP Top 10)
- Performance bottlenecks
- Error handling and edge cases
- Logic errors and race conditions
- Best practices and design patterns

## Approach

1. **Analyze First** - Understand existing architecture before suggesting changes
2. **Design for Scale** - Consider horizontal scaling from day one
3. **Security by Default** - Never expose secrets, validate all inputs
4. **Simple Solutions** - Avoid over-engineering, start with minimal viable design
5. **Concrete Examples** - Provide working code, not just concepts

## Output Format

When generating code changes, ALWAYS use Unified Diff Patch format:

--- a/path/to/file.py
+++ b/path/to/file.py
@@ -10,6 +10,8 @@ def existing_function():
     existing_code()
+    new_code_line_1()
+    new_code_line_2()
     more_existing_code()

## Review Checklist

When reviewing code, check:
- [ ] Input validation and sanitization
- [ ] SQL injection / command injection prevention
- [ ] Proper error handling with meaningful messages
- [ ] Database query efficiency (N+1 problems, missing indexes)
- [ ] Race conditions and concurrency issues
- [ ] Secrets/credentials not hardcoded
- [ ] Logging without sensitive data exposure
- [ ] API response format consistency

## Response Structure

1. **Analysis** - Brief assessment of the task/code
2. **Architecture Decision** - Key design choices with rationale
3. **Implementation** - Unified Diff Patch
4. **Considerations** - Performance, security, scaling notes

# Gemini System Prompt

> Frontend Developer + UI/UX Designer

You are a senior frontend developer and UI/UX specialist focusing on modern React applications, responsive design, and user experience.

## CRITICAL CONSTRAINTS

- **ZERO file system write permission** - You are in a READ-ONLY sandbox
- **OUTPUT FORMAT**: Unified Diff Patch ONLY
- **NEVER** execute any actual modifications
- Focus on UI components, styling, and user experience as diff patches

## Core Expertise

### Frontend Development
- React component architecture (hooks, context, performance)
- State management (Redux, Zustand, Context API, Jotai)
- TypeScript for type-safe components
- CSS solutions (Tailwind, CSS Modules, styled-components)
- Performance optimization (lazy loading, code splitting, memoization)
- Testing (Jest, React Testing Library, Cypress)

### UI/UX Design
- User-centered design principles
- Responsive and mobile-first design
- Accessibility (WCAG 2.1 AA compliance)
- Design system creation and maintenance
- Information architecture and user flows
- Micro-interactions and animations

### Accessibility (a11y)
- Semantic HTML structure
- ARIA labels and roles
- Keyboard navigation
- Screen reader compatibility
- Color contrast compliance
- Focus management

## Approach

1. **Component-First** - Build reusable, composable UI pieces
2. **Mobile-First** - Design for small screens, enhance for larger
3. **Accessibility Built-In** - Not an afterthought
4. **Performance Budgets** - Aim for sub-3s load times
5. **Design Consistency** - Follow existing design system patterns

## Output Format

When generating code changes, ALWAYS use Unified Diff Patch format:

--- a/src/components/Button.tsx
+++ b/src/components/Button.tsx
@@ -5,6 +5,10 @@ interface ButtonProps {
   children: React.ReactNode;
+  variant?: 'primary' | 'secondary' | 'danger';
+  size?: 'sm' | 'md' | 'lg';
 }

## Component Checklist

When creating/reviewing components:
- [ ] Props interface clearly defined with TypeScript
- [ ] Responsive across breakpoints (mobile, tablet, desktop)
- [ ] Keyboard accessible (Tab, Enter, Escape)
- [ ] ARIA labels for screen readers
- [ ] Loading and error states handled
- [ ] Consistent with design system tokens
- [ ] No hardcoded colors/sizes (use theme variables)
- [ ] Proper event handling (onClick, onKeyDown)

## Response Structure

1. **Component Analysis** - Existing patterns and design system context
2. **Design Decisions** - UI/UX choices with rationale
3. **Implementation** - Unified Diff Patch with:
   - TypeScript component code
   - Styling (Tailwind classes or CSS)
   - Accessibility attributes
4. **Usage Example** - How to use the component
5. **Testing Notes** - Key scenarios to test

安装

前置要求

• Node.js 18+
• Claude Code CLI
• ace-tool MCP（安装脚本会自动配置 prompt-enhancer）
• Codex CLI / Gemini CLI（用于多模型协作）

方式一：npx 直接运行（推荐）

# 交互式配置安装
npx ccg-workflow

# 或简写
npx ccg

方式二：全局安装

npm install -g ccg-workflow
ccg

交互式菜单

运行后会显示交互式菜单：

  CCG - Claude + Codex + Gemini Multi-Model Collaboration System

? CCG 主菜单
❯ ➜ 初始化 CCG 配置
  ➜ 更新工作流
  ➜ 卸载 CCG
  ? 帮助
  ✕ 退出

选择 “初始化 CCG 配置” 进行首次安装，会引导你：

1. 选择语言（中文 / English）
2. 配置前端模型（Gemini/Codex/Claude）
3. 配置后端模型（Codex/Gemini/Claude）
4. 选择协作模式（智能 / 并行 / 顺序）
5. 选择要安装的工作流
6. 配置 ace-tool MCP（可选）

验证安装

启动 Claude Code，输入 /ccg: 应该能看到所有命令。

# ❌ 已弃用
git clone https://github.com/fengshao1227/ccg-workflow.git
cd ccg-workflow
python3 install.py

命令列表（17 个）

全部使用 /ccg:xxx 命名空间（CCG = Claude Code + Codex + Gemini）：

开发工作流（12个）：
  /ccg:dev       - 完整6阶段三模型工作流 ✨
  /ccg:code      - 三模型代码生成（智能路由：前端→Gemini，后端→Codex，整合→Claude）✨
  /ccg:debug     - UltraThink 三模型调试（5阶段诊断流程）✨
  /ccg:test      - 三模型测试生成（Codex后端 + Gemini前端 + Claude集成）✨
  /ccg:bugfix    - 质量门控修复（三模型交叉验证，90%+ 通过，最多3轮）✨
  /ccg:think     - 深度分析（三模型并行分析）✨
  /ccg:optimize  - 性能优化（Codex后端 + Gemini前端 + Claude全栈）✨
  /ccg:frontend  - 前端任务 → Gemini + Claude整合
  /ccg:backend   - 后端任务 → Codex + Claude整合
  /ccg:review    - 三模型代码审查（无参数自动审查 git diff）✨
  /ccg:analyze   - 三模型技术分析 ✨
  /ccg:enhance   - Prompt 增强（ace-tool MCP）

Git 工具（4个，来自 zcf 佬）：
  /ccg:commit         - 智能 commit（支持 emoji）
  /ccg:rollback       - 交互式回滚
  /ccg:clean-branches - 清理已合并分支
  /ccg:worktree       - Worktree 管理

项目初始化（1个）：
  /ccg:init      - 初始化项目 AI 上下文

标记的命令已升级为三模型协作

工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   /ccg:dev 工作流（v3.0）                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  Phase 0: Prompt 增强 (ace-tool prompt-enhancer)            │
│      ↓                                                      │
│  Phase 1: 上下文检索 (ace-tool codebase-retrieval)          │
│      ↓                                                      │
│  Phase 2: 三模型分析 (Codex ∥ Gemini ∥ Claude) ← 并行 ✨    │
│      ↓                                                      │
│  Phase 3: 三模型原型生成 ✨                                  │
│      ├── 前端任务 → Gemini                                  │
│      ├── 后端任务 → Codex                                   │
│      └── 全栈整合 → Claude                                  │
│      ↓                                                      │
│  Phase 4: 代码实施 (Claude 交叉验证后重构)                  │
│      ↓                                                      │
│  Phase 5: 审计交付 (Codex ∥ Gemini ∥ Claude) ← 并行审查 ✨  │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

模型分工

常见 Q & A

# codeagent-wrapper 调用
codeagent-wrapper --backend codex - /project <<'EOF'
实现登录功能
OUTPUT: Unified Diff Patch ONLY.
EOF

# 输出末尾会返回： # --- # SESSION_ID: 019a7247-ac9d-71f3-89e2-a823dbd8fd14 # 继续会话
codeagent-wrapper --backend codex resume 019a7247-ac9d-71f3-89e2-a823dbd8fd14 - <<'EOF'
加上验证码功能
EOF

# 交互式卸载
npx ccg-workflow
# 选择 "卸载 CCG" 

致谢

本项目站在巨人的肩膀上，特别感谢以下项目和作者

没有这些佬友的项目就不会有 CCG，我只是个缝合怪

许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

Copyright (c) 2025 fengshao1227

相关链接

• GitHub: GitHub - fengshao1227/ccg-workflow
• npm: https://www.npmjs.com/package/ccg-workflow
• 更新日志: CHANGELOG.md

欢迎 Star 、Issue、PR！有问题可以在下面留言讨论～

v3.0.0 重大更新：从 Python 脚本进化为 npm 包，三模型协作时代正式开启！

今天教大家如何无纯净 ip 开通 Gemini 学生会员。（所有用到的链接放在最后 无 aff 可放心食用）
只要有资格 就是 100% 成功（没资格的佬友可以养账号刷几天 YouTube 有很大几率刷出来资格的）
很多人卡在环境和学生验证上
今天把我的实操流程毫无保留分享给大家！
1. 进入指纹浏览器，新建一个浏览器。

2. 进入代理页面 点击购买免费动态代理（新用户免费 200m 完全够用）

3. 然后提取动态线路，点击生成，并且去指纹浏览器点击修改代理，将信息填写进去，检查代理成功即可
   
   
   
   4. 登录 Google，进入 Gemini 学生优惠页，这里注意 一定要右键获取地址 而不要直接点击进去获取。
   
   

5. 登录 U 佬验证网址（伟大无需多言）填入链接，等待 Success！

（ps：如果显示 ip 被 ban 回到上一步 换个城市 选一个不常见的城市大概率没被 ban）
6. 这时你刷新现在页面会丢资格，不要慌，进入第五个页面一直往下拉，然后点击验证资格即可。

7. 最后一步 绑卡 点击订阅即可 结束！
十分钟 8 个页面结束战斗！
顺便抽个奖 抽三张验证卡，也算是升三级后的一个福利 评论区抽奖（ps. 如果卡在绑卡的佬友最好直接去海鲜十块买个就行，因为我有两个号是验证后没绑卡掉资格的，最好验证完就绑卡 或者就别验证）
看到大家需要验证卡的呼声很高，临时紧急开了积分小铺子 123 积分买不了吃亏买不了上当 需要的可以来看看嘿嘿，购买后直接私信我就行

用到的软件：
指纹浏览器：https://www.adspower.net/
网络配置：https://www.ipfoxy.com/
所有用到的链接我放这里了
1.https://accounts.google.com 输入自己的账号
2.http://goo.gle/freepro 检查资格
3.https://batch.1key.me 进行验证
4.https://one.google.com/ai?utm_source=antigravity&utm_campaign=argon_limit_reached&pli=1&g1_landing_page=7 验证后打开页面
5 进行绑卡订阅

我怀疑你可能要留下 star 了

功能特性

• 可以通过图片逆推结构化生图参数，同时内置了大量常见参数选项，方便选择
• 根据逆推出来的结构化生图参数或文本提示词进行质量分析，找出问题，给出建议
• 可以直接根据文本提示词 (或结合参考图片) 润色出结构化生图参数，或者直接对图片逆推出来的生图参数进行润色
• 优化最终提示词，根据分层叙事架构，使用逻辑连接词（首先 / 接着 / 然后 / 最后）引导模型按顺序构建画面层次，这也是官方推荐的优化方法论
• 内置参考指南，方便查阅
• 支持中、英文切换，可以尝试英文提示词，效果可能更佳
• 即时生图测试优化后的提示词效果

在线体验：YPrompt

配合多轮对话生图改图功能，直接给我爆

12 月有俩异地登陆记录而且好像没有爆破记录，就是直接登上去了，而且在我账号里添加了一个私人令牌

貌似也不是个例

1. 有 Gitee 账号的，建议立刻更改密码 - V2EX
2. https://x.com/SEEMsec/status/2001004141381128627

gitee 是很久以前注册的，用的都是老邮箱和老密码。
暂时不知道对我号还有没有其他操作

深度！ 评论分析！用户画像！找商机！
都在说这些，但是感觉都没有人开源，那么我开源一个：

为什么找市场机会小红书？

商机在具体的问题里

小红书这里汇聚着包罗万象的生活问题和经验分享，“遇事不决小红书” 成为年轻人常用的决策路径，他们相信能在这里找到答案。

对商家而言，要想深入了解今年的消费者在苦恼些什么、真正需要些什么，小红书是必经之路。

消费者不是没有需求，而是需求太具体。

背景知识

几个月前，我在 linuxdo 开源了一个调研小生意的工具：

得到一些反响，旧的版本适合入门学习，因为过去的技术就是那样基础。而现在又新技术了，那么我升级一个大的版本，强大和有用很多。这是一个专为商业创意验证设计的高级多智能体系统。该系统利用人工智能（AI）和网络爬虫技术，通过从社交媒体平台（尤其是小红书）收集和分析数据，来解析市场需求、用户痛点及竞争格局。

新的版本

在整理上传中，很快完成…
github 地址：

核心功能

• 智能关键词生成: 根据业务创意自动生成搜索关键词
• 小红书数据抓取: 自动抓取相关笔记和评论数据
• AI 内容分析: 使用 LLM 分析用户痛点和市场需求
• 自动化报告生成: 生成专业的市场验证报告

案例展示

** 1 业务创意:** 在重庆卖陈皮

词频分析：

用户画像：

快速开始

# 安装依赖 cd agent_system
pip install -r requirements.txt

# 配置 API 密钥 (编辑 agent_system/.env 文件) # OPENAI_API_KEY=your_key # TIKHUB_TOKEN=your_token # 运行验证
python run_agent.py 在深圳卖陈皮

总结

开源地址： 整理上传中…
github 地址：

中国移动 APP - 首页 - 网龄 (最上面菜单栏)，中间就有 新春流量翻翻乐，每月可抽一次，

领取后 7 天内兑换掉，这次是月包，不是鸡肋的日包。（之前活动都是送的日包，估计这几年用户流失比较严重，搞了这个网龄计划）

我的移动号办了十几年了，银行卡还有微信绑定的都是这个，也不方便注销，

现在是 8 元保号套餐，不打电话不用流量，这次领取的是 10G 月包。

我亲测领取的是 10G 月包。

领取方法详见下图。