xiaohack's Blog - Copilot
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items: 7款CRM全流程能力横向对比：从线索到回款的效率对比
items: “AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
items: 我看ChatGPT: 为啥谷歌掉了千亿美金
items: Microsoft365 (Copilot) 免费白嫖 2 年和 5 年的注意点及避坑指南
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items: 不再鸡肋，让白嫖的 Microsoft365 用上匹敌官网的满血 GPT5.2
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7款CRM全流程能力横向对比：从线索到回款的效率对比
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date: 2026-02-04T12:13:26+08:00
description: 在数字化转型背景下，企业对CRM的需求早已从“客户信息存储”升级为“全流程业务赋能”——从线索获取到回款闭环的每一个环节，都需要系统提供精准、智能、协同的支持。本文选取超兔一体云、 SAP 、Microsoft Dynamics 365、销氪CRM、纷享销客、简道云、销帮帮CRM七大主流CRM品牌，围绕客户线索、商机、跟进记录、合同与回款四大核心维度，展开深度横向对比，为企业选型提供参考。一、对比框架与核心逻辑本次对比聚焦“全流程价值传递”：客户线索：解决“哪里找客户、如何精准分配”；商机管理：解决“如何把线索变成可落地的生意”；跟进记录：解决“如何高效沉淀客户互动，避免流失”；合同与回款：解决“如何把生意变成现金，保障利润”。每个维度均从核心需求、品牌能力差异、特色功能三个层面展开，最终通过表格、流程图、雷达图直观呈现优劣。二、四大维度深度对比维度1：客户线索管理——从“量”到“质”的精准获客核心需求：多渠道获取、智能去重/分配、线索培育，避免“线索囤积”或“漏跟进”。品牌多渠道获取能力智能分配机制去重能力线索培育能力特色功能超兔一体云覆盖百度、抖音、官网（带验证码）、微信海报、小程序、地推、工商搜客等全场景一键处理（直接加客户/设待办/转订单）手机号+IP归属地双重校验市场活动成本均摊至线索，计算转化率官网落地页带手机验证码；微信海报+自定义表单SAP全渠道自动导入AI算法筛选高潜力客户未明确营销模块内置线索管理流程与CRM营销模块深度绑定，适配中大型企业Dynamics 365LinkedIn（直接捕获商务线索）、官网、社交媒体（Customer Insights - Journeys）智能评分+自动分配未明确Copilot自动生成培育邮件/话术LinkedIn Lead Gen集成；职场线索精准度高销氪CRM寻客宝大数据、地图模式（附近客户）、公私海自定义公私海规则自动去重小盟AI推送销售跟进建议智能名片轨迹追踪；多渠道触达记录自动归档纷享销客多渠道获客智能分配+超时回收机制未明确连接型CRM整合内外部资源防止线索囤积；全流程闭环管理简道云零代码表单、多渠道聚合规则分配自动去重CRM场景套件自定义零代码搭建；多公海存储不同类型线索销帮帮CRM多渠道聚合灵活分配自动去重PaaS零代码定制流程无需代码设计线索收集表单和工作流程关键差异：超兔的多渠道深度覆盖（如官网带验证码、微信海报）更适合中小客户精准获客；Dynamics 365的LinkedIn整合是其核心优势，能直接获取商务决策层线索；简道云、销帮帮的零代码自定义适合需要快速调整线索流程的企业。维度2：商机管理——从“线索”到“订单”的转化引擎核心需求：精准画像、流程跟踪、智能辅助，提升赢单率。品牌客户画像能力商机流程跟踪转化辅助能力特色功能超兔一体云用户画像自定义、客户表编辑三大模型： 1. 小单快单（三一客：三定+关键节点） 2. 中长单（商机阶段+预期日期） 3. 多方项目（多主体协作）关键节点推进；阶段转化率分析适配不同业务场景的“按需选模型”SAP未明确端到端自动化（线索→成交预测）多维度漏斗分析；实时转化率监控适配中大型企业复杂销售场景Dynamics 365LinkedIn关联商务信息（公司/职位）商机时间线+产品信息+收入预测机器学习识别高转化商机；Copilot辅助跟进与LinkedIn深度整合；收入预测精准销氪CRM360度全景客户管理智能跟进+全景记录小盟AI分析客户数据推送建议数据统计可视化（销售/客户关键指标）纷享销客工商信息+决策链整合（关键联系人）自定义销售漏斗+BI报表全流程闭环（报备→商机→订单→服务）360°客户画像；防止商机遗漏简道云自定义字段自定义看板+阶段跟踪销售全流程分析预测零代码自定义商机阶段/评分模型销帮帮CRM全生命周期数字化精细化流程+工单流转智能推荐采购/生产计划；库存预测PaaS零代码定制；支撑商机交付关键差异：超兔的三大跟单模型是其核心壁垒，能覆盖小单（快销）、中长单（项目）、多主体（复杂业务）等全场景；Dynamics 365的机器学习预测能精准识别“高转化商机”，减少销售无效投入；纷享销客的决策链整合（工商+关键联系人）适合B2B复杂销售。维度3：跟进记录管理——全周期追溯与智能辅助核心需求：全面记录、自动归档、智能分析，避免“跟进断层”。品牌记录类型覆盖自动化能力智能分析能力特色功能超兔一体云通信（电话录音）、外勤（拜访地点）、待办、行动记录自动生成日报；时间线自动关联电话录音AI提取关键信息；客户意向评估360°跟单视图；独有的“跟单时间线”SAP电话、拜访、邮件移动终端实时同步未明确支持手机/平板实时访问/修改Dynamics 365电话、邮件、任务、LinkedIn互动自动同步至客户时间线AI提示谈…

“AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
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date: 2026-01-24T19:02:05+08:00
description: 最近的达沃斯论坛上，科技领袖们纷纷出来发表观点。当 Google 的 Demis Hassabis 和 Anthropic 的 Dario Amodei 在讨论更宏观的 AGI 话题时，微软 CEO Satya Nadella 与英国前首相 Rishi Sunak 的对话，更聚焦在了 AI 应用的话题。 Satya 以自己参加达沃斯的准备工作变化为例，来说明在企业内部，AI 正在打破传统层级架构，让信息流实现扁平化。 “自从我 1992 年参加以来，直到几年前，流程都没什么变化：我的现场团队会准备笔记，然后送到总部进一步提炼。但现在我直接找 Copilot 说，“我要见 xxx，给我一个简介”。它会给我一个全方位的视角。”“我做的是立即把这个简介分享给所有部门的同事。” 他指出，企业 AI 应用呈现出明显的 “杠杆效应”：初创公司能从零开始构建适配 AI 的组织，落地速度更快；大型企业虽手握数据、资源优势，但传统工作流程与组织惯性带来的变革管理挑战更大。而无论大小企业，都需经历 “思维转变 — 技能培养 — 数据整合” 的艰苦过程。 人才方面，他认为全球 AI 技术人才与初创公司的质量已无显著差异：“雅加达、伊斯坦布尔的人才技术水平并不逊色于西雅图、旧金山。”真正的差距在于大规模应用的推进力度。 Satya 表示，判断 AI 是否存在泡沫，关键也在于落地应用：若仅停留在科技公司的技术讨论，泡沫风险确实存在；但当 AI 加速药物临床试验、提升农业生产效率、优化公共服务时，技术就已转化为实实在在的经济价值。 今天，Satya 参加 All-In Podcast 的采访也发布了，这次谈话与 Rishi 那次比，有部分话题重合，但也更微观一些。他谈到，科技行业每十年换一批竞争对手是好事，能倒逼企业保持竞争力，科技产业蛋糕会持续变大，绝非零和博弈。而微软与 OpenAI 合作的核心逻辑：不押注单一模型，而是打造算力+应用服务器层的平台，兼容多模型生态。 他还提到，公司内部全球网络团队已用 AI Agent（数字员工）自动化处理光纤挖断、设备故障等 DevOps 重复工作，完全是自下而上的落地实践。此外还将 LinkedIn 等团队各角色合并为“全栈构建者”，重构 AI 产品工作流。现在，微软正在尝试新学徒制模式：由资深 IC 工程师带一组应届生，借助 AI 加速新人生产力爬坡，以适配 AI 时代的人才培养方式，新人仍需持续进入职场。 国际竞争方面，他认为，美国技术栈的核心优势是生态效应（平台之上生态收入远超自身收入），而非单纯市场份额，技术“扩散”是做大全球蛋糕，而非抢蛋糕。 我们翻译并整理了这次访谈内容，并在不改变原意基础上进行了删减，以飨读者。 移民政策下的一段“奇妙经历” Jason：今天非常高兴，能请到重量级嘉宾 Satya Nadella，Microsoft 的第三任 CEO，和我们的 AI 与加密领域负责人 David Sacks 来一场即兴炉边对话。Satya 出生在印度，大学毕业后来到美国，这一路经历本身就很传奇。你在书里写过，为了把太太接来美国，还专门“折返”了一趟。能不能简单和大家讲讲当时是怎么回事？ Satya：这件事其实是美国移民政策下的一段“奇妙经历”。我和太太在印度读的是同一所大学，后来我来美国读研究生，我们结了婚。我拿到了绿卡，但问题是由于我们是结婚后才申请，她反而不能直接过来。结果就是，我不得不放弃已经拿到的绿卡。 最有意思的是，我去新德里的美国使馆，问工作人员：“请问放弃绿卡要排哪一队？”他们直接说：“没有这种队伍。”在九十年代，主动放弃绿卡绝对算是件“疯狂”的事。但为了让她能以 H1 签证过来，只能这么操作。好在最后一切都解决了，现在想起来更像是一段久远但有点荒诞的回忆。 Jason：我想聊聊 Copilot。你们最早在 GitHub 上推出 Copilot，后来做到桌面端，再到直接把它放进 Windows，这对 Microsoft 来说是个非常大胆的决定。我每天都在用。但老实说，在它还不能真正理解文件系统、也没法和应用深度交互之前，市场反应不温不火。不过现在你们明显在持续加码。 在我看来，面向知识工作者，AI 正在走向三种形态：一类是 Elon 在 xAI 做的那种“人类模拟器”，据说直接把“虚拟员工”塞进聊天和邮箱系统；一类是 Claude 刚发布的协作型 Agent，强得离谱，很多人已经被震住了，我自己连续玩了四十多个小时。 那 Microsoft 的愿景是什么？知识工作者究竟该怎么真正把这些东西用起来？现在大家更多还是在“玩 ChatGPT”，这和真正创造商业价值之间好像还有一道鸿沟。 Satya：要理解这些不同形态，最好的切入口其实是编程，代码工作几乎是最典型的知识工作。 回头看这条演进路线…

我看ChatGPT: 为啥谷歌掉了千亿美金
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date: 2026-01-24T18:18:50+08:00
description: 两个月前，我试着想用 ChatGPT 帮我写篇文章《eBPF 介绍》，结果错误百出，导致我又要从头改一遍，从那天我觉得 ChatGPT 生成的内容完全不靠谱，所以，从那天开始我说我不会再用 ChatGPT 来写文章（这篇文章不是由 ChatGPT 生成），因为，在试过一段时间后，我对 ChatGTP 有基于如下的认识： ChatGPT 不是基于事实，是基于语言模型的，事实对他来说不重要，对他重要的是他能读懂你的问题，并按照一定的套路回答你的问题。 因为是基于套路的回答，所以，他并不能保证内容是对的，他的目标是找到漂亮的精彩的套路，于是，你会发现，他的内容组织能力和表述还不错，但是只要你认真玩上一段时间，你会发现，ChatGPT 那些表述的套路其实也比较平常一般。它的很多回答其实都不深，只能在表面上。就像 Github 的 Copilot 一样，写不了什么高级的代码，只能帮你写一些常规格式化的代码（当然，这也够了） ChatGPT 就是一个语言模型，如果不给他足够的数据和信息，它基本就是在胡编乱造所以，基于上面这两个点认识，以发展的眼光来看问题，我觉得 ChatGPT 这类的 AI 可以成为一个小助理，他的确可以干掉那些初级的脑力工作者，但是，还干不掉专业的人士，这个我估计未来也很难，不过，这也很帅了，因为大量普通的工作的确也很让人费时间和精力，但是有个前提条件——就是ChatGPT所产生的内容必需是真实可靠的，没有这个前提条件的话，那就什么用也没有了。今天，我想从另外一个角度来谈谈 ChatGPT，尤其是我在Youtube上看完了微软的发布会《Introducing your copilot for the web: AI-powered Bing and Microsoft Edge 》，才真正意识到Google 的市值为什么会掉了1000亿美元，是的，谷歌的搜索引擎的霸主位置受到了前所未有的挑战……我们先来分析一下搜索引擎解决了什么样的用户问题，在我看来搜索引擎解决了如下的问题： 知识或信息索引。查新闻，查股票，查历史，查文档，找答案…… 找服务提供商。找卖东西的电商，找帮你修东西的服务，找软件…… 信息的准确和可靠。搜索引擎的rank算法保证了最准确、最有用、最权威的信息出现在最前面……（作恶的百度不在此列） 基本上就是上面这几个，搜索引擎在上面这几件事上作的很好，但是，还是有一些东西搜索引擎做的并不好，如： 搜索引擎是基于关键词的，不是基于语义的。所以，搜索引擎并不知道你的真实需求，因此，你会不可避免地要干下面的事， 你经常要不断地增加或调整不同的关键词来提高查询信息的准确度…… 你经常要在你查找的信息中进行二次或多次过滤和筛选…… 搜索引擎是只能呈现内容，无法解读内容。所以，你找到相关的链接后，你还要花大量的时间来阅读理解，经常性的你不可避免的要干下面的事： 打开一个链接，读到了一大半后，发现你要的内容不在其中，只能关掉再打开一个…… 你想要的内容是在的，但是太晦涩，看不懂，太费解，你要找小白友好的版本…… 你想要的内容不完整，你需要在很多个链接和网页上做拼图游戏…… 内容是无法结构化的展示的，你搜到的东西全都是碎片信息 搜索引擎没有上下文关联，两次搜索是没有关系的。也就是说，人知道的越多，问题也就越多，所以，我们经常会面临下面的问题： 随着我了解的越多，我的信息搜索的会出现分支，这个分支只有我自己的管理，搜索引擎是不关心的，导致我每次都相当于从头开始…… 你做计划的时候，你需要从多个不同的搜索中获取你想要的东西，最终组合成你定制化的东西，比如做旅游计划…… 好了，我们知道，ChatGPT 这类的技术主要是用来根据用户的需求来按一定的套路来“生成内容”的，只是其中的内容并不怎么可靠，那么，如果把搜索引擎里靠谱的内容交给 ChatGPT 呢？那么，这会是一个多么强大的搜索引擎啊，完全就是下一代的搜索引擎，上面的那些问题完全都可以解决了： 你可以打一段话给搜索引擎，ChatGPT 是读得懂语义的。 因为知道语义，于是在众多搜过结果中，他更知道哪些是你想要的内容。 ChatGPT 可以帮你生成 TL;DR，把长文中的要求总结出来形成更易读的短文 ChatGPT 可以帮你整理内容，在多个网页中帮你整合和结构化内容 ChatGPT 可以有上下文对话，你可以让他帮你不断通过更多的关键词搜索信息，并在同一个主题下生成、组织和优化内容 一旦 ChatGPT 利用上了搜索引擎内容准确和靠谱的优势，那么，ChatGPT 的能力就完全被释放出来了，所以，带 ChatGPT 的搜索引擎，就是真正的“如虎添翼”！因此，微软的 Bing + ChatGPT，成为了 Google 有史以来最大的挑战者，我感觉——所有跟信息或是文字处理相关的软件应…

“AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
type: item
date: 2026-01-23T09:32:45+08:00
description: 最近的达沃斯论坛上，科技领袖们纷纷出来发表观点。当 Google 的 Demis Hassabis 和 Anthropic 的 Dario Amodei 在讨论更宏观的 AGI 话题时，微软 CEO Satya Nadella 与英国前首相 Rishi Sunak 的对话，更聚焦在了 AI 应用的话题。 Satya 以自己参加达沃斯的准备工作变化为例，来说明在企业内部，AI 正在打破传统层级架构，让信息流实现扁平化。 “自从我 1992 年参加以来，直到几年前，流程都没什么变化：我的现场团队会准备笔记，然后送到总部进一步提炼。但现在我直接找 Copilot 说，“我要见 xxx，给我一个简介”。它会给我一个全方位的视角。”“我做的是立即把这个简介分享给所有部门的同事。” 他指出，企业 AI 应用呈现出明显的 “杠杆效应”：初创公司能从零开始构建适配 AI 的组织，落地速度更快；大型企业虽手握数据、资源优势，但传统工作流程与组织惯性带来的变革管理挑战更大。而无论大小企业，都需经历 “思维转变 — 技能培养 — 数据整合” 的艰苦过程。 人才方面，他认为全球 AI 技术人才与初创公司的质量已无显著差异：“雅加达、伊斯坦布尔的人才技术水平并不逊色于西雅图、旧金山。”真正的差距在于大规模应用的推进力度。 Satya 表示，判断 AI 是否存在泡沫，关键也在于落地应用：若仅停留在科技公司的技术讨论，泡沫风险确实存在；但当 AI 加速药物临床试验、提升农业生产效率、优化公共服务时，技术就已转化为实实在在的经济价值。 今天，Satya 参加 All-In Podcast 的采访也发布了，这次谈话与 Rishi 那次比，有部分话题重合，但也更微观一些。他谈到，科技行业每十年换一批竞争对手是好事，能倒逼企业保持竞争力，科技产业蛋糕会持续变大，绝非零和博弈。而微软与 OpenAI 合作的核心逻辑：不押注单一模型，而是打造算力+应用服务器层的平台，兼容多模型生态。 他还提到，公司内部全球网络团队已用 AI Agent（数字员工）自动化处理光纤挖断、设备故障等 DevOps 重复工作，完全是自下而上的落地实践。此外还将 LinkedIn 等团队各角色合并为“全栈构建者”，重构 AI 产品工作流。现在，微软正在尝试新学徒制模式：由资深 IC 工程师带一组应届生，借助 AI 加速新人生产力爬坡，以适配 AI 时代的人才培养方式，新人仍需持续进入职场。 国际竞争方面，他认为，美国技术栈的核心优势是生态效应（平台之上生态收入远超自身收入），而非单纯市场份额，技术“扩散”是做大全球蛋糕，而非抢蛋糕。 我们翻译并整理了这次访谈内容，并在不改变原意基础上进行了删减，以飨读者。 移民政策下的一段“奇妙经历” Jason：今天非常高兴，能请到重量级嘉宾 Satya Nadella，Microsoft 的第三任 CEO，和我们的 AI 与加密领域负责人 David Sacks 来一场即兴炉边对话。Satya 出生在印度，大学毕业后来到美国，这一路经历本身就很传奇。你在书里写过，为了把太太接来美国，还专门“折返”了一趟。能不能简单和大家讲讲当时是怎么回事？ Satya：这件事其实是美国移民政策下的一段“奇妙经历”。我和太太在印度读的是同一所大学，后来我来美国读研究生，我们结了婚。我拿到了绿卡，但问题是由于我们是结婚后才申请，她反而不能直接过来。结果就是，我不得不放弃已经拿到的绿卡。 最有意思的是，我去新德里的美国使馆，问工作人员：“请问放弃绿卡要排哪一队？”他们直接说：“没有这种队伍。”在九十年代，主动放弃绿卡绝对算是件“疯狂”的事。但为了让她能以 H1 签证过来，只能这么操作。好在最后一切都解决了，现在想起来更像是一段久远但有点荒诞的回忆。 Jason：我想聊聊 Copilot。你们最早在 GitHub 上推出 Copilot，后来做到桌面端，再到直接把它放进 Windows，这对 Microsoft 来说是个非常大胆的决定。我每天都在用。但老实说，在它还不能真正理解文件系统、也没法和应用深度交互之前，市场反应不温不火。不过现在你们明显在持续加码。 在我看来，面向知识工作者，AI 正在走向三种形态：一类是 Elon 在 xAI 做的那种“人类模拟器”，据说直接把“虚拟员工”塞进聊天和邮箱系统；一类是 Claude 刚发布的协作型 Agent，强得离谱，很多人已经被震住了，我自己连续玩了四十多个小时。 那 Microsoft 的愿景是什么？知识工作者究竟该怎么真正把这些东西用起来？现在大家更多还是在“玩 ChatGPT”，这和真正创造商业价值之间好像还有一道鸿沟。 Satya：要理解这些不同形态，最好的切入口其实是编程，代码工作几乎是最典型的知识工作。 回头看这条演进路线…

Microsoft365 (Copilot) 免费白嫖 2 年和 5 年的注意点及避坑指南
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date: 2026-01-23T08:59:29+08:00
description: 写在前面按照佬的教程 免费白嫖 2-5 年 Copilot（Microsoft365），可用 GPT-5.2 成功用两个账号分别申请到了 2 年和 5 年的羊毛，激动之余汇总一下自己申请过程中遇到的坑以及如何成功申请五年的。贴主为在读博士生，自己有 edu 邮箱，所以以下注意点不包括如何获取 edu 邮箱，如有需要可以看这里 关于 “免费白嫖 2-5 年 Copilot” 如何获取 edu 邮箱！2 年的我用的是 QQ 邮箱注册的 Microsoft 账号 + 博士学校的 edu 邮箱验证，其实很好成功，就是按照佬最开始的教程里里面手动把链接里的 US 改成 HK，用国区 Visa 绑 Paypal 就可以成功申请了。这里验证了如果不换区的话国区 Visa 是不能过第一个链接的（来自不死心尝试了很多次的经验）。这里注意，千万不要这时候直接去过第二个链接，不然只有一年的高级版，请看佬友的血泪教训 白嫖 Microsoft365 血泪：只有 1 年！5 年的5 年的重要问题就卡在怎么获取美区支付方式，这里请大家移步海鲜市场，50 软妹币购买一张 5 刀的虚拟卡（注意一定要提前问清是可绑 paypal 和 google pay 的独立卡，而不是只能过验证的虚拟卡，两个不一样不一样说两遍），拿到卡信息后去 google pay 进行注册和绑卡，绑卡成功我们就可以去过链接了。这里用的是美区 Gmail 邮箱重新注册 Microsoft 账号 + 本科学校的校友邮箱验证（再次证明了邮箱不是重点，支付方式才是），然后一样先点第一个链接，支付方式选择 google pay，验证成功后再点第二个链接–成功升级！五年白嫖到手～共通的注意事项节点的干净度非常非常非常重要！一般出现 “对不起我们出问题了请稍后再试” 或者中间突然断掉一般都是节点的问题，而且一定要开全局，我出现了两次换全局模式就好了第一次过港区的时候，我是换链接（US-HK）同时换了香港节点，两个链接都没出问题地过了第二次过美区出了个岔子，第二个链接怎么都过不了，显示稍后再试，这个时候注意用无痕模式重新开一个窗口，把链接复制过去打开就好了，我估计是我今天早些时候在没开的情况下上网被检测出来了。Ok 这就是全部的内容啦，其实佬的教程已经非常详细了，很多解决方案评论区也有，我只是把自己过程中遇到的问题和解决方法汇总整理了一下（主要是出于一定要拿到 5 年的执念），希望能帮大家节省一些时间。如果有帮助的话默默求个赞～孩子好穷上不起📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1501342原作者： Silvia转载时间： 2026/1/23 08:59:28

没有 edu 邮箱硬薅微软 5 年 Microsoft 365 Premium + copilot 教程
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date: 2026-01-21T22:19:05+08:00
description: 权益1tb 的 OneDrive 同步盘正版的 office+ai，可以开通 OneDrive 自动同步，可以 ai 生成 ppt 啥的，对打工人和学生比较实用微软 copilot 的访问权限，用这位佬的脚本来使用完整的不降智的 GPT5.2 https://linux.do/t/topic/1490924申请链接https://checkout.microsoft365.com/acquire/purchase?language=zh-TW&market=US&requestedDuration=Month&scenario=microsoft-365-student&client=poc&campaign=StudentFree12M https://checkout.microsoft365.com/acquire/purchase?language=zh-TW&market=US&requestedDuration=Month&scenario=microsoft-365-premium&client=poc&campaign=StudentPremiumFree12M 正文我原本有一个 edu 的，被拿去薅香港的 copilot 了，结果香港只有两年。美区才是 5 年，支付方式我推荐 Google Pay于是研究了一下，发现不用 edu 也可以搞。具体操作就是，先领取第一个链接再领取第二个链接，第一步左下角切换成美国 - 英语 - 确认一下，不然可能有 bug，然后一路下一步，当让你验证 edu 的时候点击我没有 edu（use different methods)，然后会让你上传证明文件。这里用佬友的网站 https://acagen.suck-dick.tech/ ，生成一个就行，我建议上传成绩单。（突然发现忘了写来源 已支持教师资料生成 千万不要用于 K12 啊🥵 感谢这位佬。)上传之后我等了半天，微软就告诉我审核通过了然后自然就是一个愉快的薅薅完了记得取消订阅常见问题如果遇到这个错误刷新一下，手快一点，在再次报错前点左下角把地区改成美国就行注意，如果你的页面语言是繁体中文，必须手动切换成美国 - 英语如果遇到这个错误这是你的 ip 有问题，被检测到代理了，我怀疑微软用了 RTT 延时检测，建议换一个离你物理距离近点的 ip，比如香港，然后开全局会员时间问题第一个链接写的是一年，第二个链接写的是一个月，先领取第一个链接再领取第二个链接。如果你领取的地区是美国最后就会变成五年，如果是香港就会变成两年最后记得取消自动续费还有其他问题可以翻一下评论区📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1493838原作者： Carnivore转载时间： 2026/1/21 22:19:05

最大限度使用白嫖到的 Microsoft 365 Premium
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date: 2026-01-21T21:30:30+08:00
description: 一、Copilot官网个人版官网：https://copilot.microsoft.com企业 / 学校 / 组织官网：https://m365.cloud.microsoft这次活动是把订阅领取绑定到个人账户上了，所以需要在个人版官网登录使用这次个人账户也能在企业 / 学校用户 / 组织官网上登录使用，但是没办法更换模型经过实测，在 office365 比如 powerpoint 中，与 copliot 的对话内容实际保存在 https://m365.cloud.microsoft两个官网界面对比区别个人版官网企业 / 学校 / 组织官网我想使用 "企业 / 学校用户 / 组织" 官网并实现模型切换？需要你的账户类型为用企业 / 学校用户 / 组织比如你之前薅到的 E3/E5 账号，登录企业 / 学校 / 组织官网可实现模型切换二、Office 365 桌面版全家桶 + 各软件对应的 Copilot安装包下载O365HomePremRetail 32 位官方在线安装包https://c2rsetup.officeapps.live.com/c2r/download.aspx?ProductreleaseID=O365BusinessRetail&platform=x86&language=zh-cn&version=O16GAO365HomePremRetail 64 位官方在线安装包https://c2rsetup.officeapps.live.com/c2r/download.aspx?ProductreleaseID=O365HomePremRetail&platform=x64&language=zh-cn&version=O16GA激活与使用安装好后，登录带有订阅权益的微软账户即可自动激活并在 Office 对应软件中使用 Copilot三、OneDrive 1T 空间这个没啥好说的，玩法多种多样。有一个问题请教个人版 OneDrive 能不能使用 Alist / OpenList 通过 302 方式挂载下载，而不是 WebDav 本地代理 的方式挂载下载？有实践的佬欢迎分享一下经验四、家庭共享除主账户外，还可以再拉 5 个人共享同一份订阅权益https://account.microsoft.com/services/microsoft365/details#📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1495970转载时间： 2026/1/21 21:30:26

不再鸡肋，让白嫖的 Microsoft365 用上匹敌官网的满血 GPT5.2
type: item
date: 2026-01-20T19:19:50+08:00
description: RT，Microsoft365 的 copilot 大部分情况下都是大幅度降智的，见我的上个帖子经过研究，Microsoft365 其实可以用上满血 GPT 5.2 Thinking，经过对比和官网智力没有区别，而且基本不会触发降智，用过官网的都知道官网经常降智。好像还可以用 5.1，能用 5.2 应该没人会去用 5.1 吧，所以就没加到脚本里。此外，如果账号本来就有切换模型的权限，请本脚本设置默认模型，并使用官方功能切换模型，可以用本脚本去除无关的数据源，以提升模型能力。使用链接 https://m365.cloud.microsoft/油猴脚本如下，为了能活的久一点，没有上传到 github 并给帖子设了权限，所以不建议转发该帖子内容// ==UserScript== // @name M365 GPT 优化工具 // @namespace https://linux.do/u/fatekey/summary // @version 1.3 // @description Modify M365 chat websocket messages // @author fatekey // @match https://m365.cloud.microsoft/* // @grant GM_addStyle // @run-at document-start // ==/UserScript== (function() { 'use strict'; // ================= 配置与状态管理 ================= const STORAGE_KEY = 'm365_mod_config_v2'; const DEFAULT_CONFIG = { mode: 'default', // default, reasoning, chat cleanData: false }; function getConfig() { try { const saved = localStorage.getItem(STORAGE_KEY); return saved ? JSON.parse(saved) : DEFAULT_CONFIG; } catch (e) { return DEFAULT_CONFIG; } } function saveConfig(config) { localStorage.setItem(STORAGE_KEY, JSON.stringify(config)); } let currentConfig = getConfig(); // ================= WebSocket 拦截逻辑 ================= const originalSend = WebSocket.prototype.send; WebSocket.prototype.send = function(data) { let modifiedData = data; if (typeof data === 'string') { // 1. 处理模式替换 if (currentConfig.mode !== 'default') { const target = '"isSbsSupported":true'; let replacement = target; if (currentConfig.mode === 'reasoning') { replacement = '"isSbsSupported":true,"tone":"Gpt_5_2_Reasoning"'; } else if (currentConfig.mode === 'chat') { replacement = '"isSbsSupported":true,"tone":"Gpt_5_2_Chat"'; } if (data.includes(target)) { modifiedData = modifiedData.replace(target, replacement); } } // 2. 处理数据净化 if (currentConfig.cleanData) { const keywordsPattern = '"People","File","Event","Email","TeamsMessage"'; modifiedData = modifiedData.replace(keywordsPattern, ''); } } return originalSend.apply(this, [modifiedData]); }; // ================= UI 界面逻辑 ===…

[非原创] 白嫖 Microsoft365 可用的 edu 邮箱，轻松申请，附经验
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date: 2026-01-20T11:34:23+08:00
description: 365 申请贴免费白嫖 2-5 年 Copilot（Microsoft365），可用 GPT-5.2edu 邮箱申请帖https://linux.do/t/topic/1417582注册成功得到的是 google workspace 托管的 gmail , 域名是.edu 结尾这个 gmail 邮箱额外限制 / 用处:不能加入家庭组不能添加付款方式 (即试用不了 AI PRO 等)反重力不行 (cpa 添加验证获取不了额度，调用也是全失败)网页 gemini 也不能用唯一可用的是 cliproxyapi 中添加 gemini 认证，需要创建 cloud project (只能用 2.5 pro/flash lite, 多个 flash lite 大概调用工具的速度会快点，或者说不容易限速，没验证过)📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1488821原作者： kei233转载时间： 2026/1/20 11:34:19

免费白嫖 Microsoft365 最高 5 年的常见问题以及解决方法
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date: 2026-01-20T10:07:20+08:00
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