Office Word MCP 是让 AI 助手支持处理 Word 文档能力的开源神器

git 地址 https://github.com/GongRzhe/Office-Word-MCP-Server

使用 Ctrl+G 打开外部编辑器 （Claude：就这？）

windows 用户先设置编辑器 (举例使用记事本)

bash

echo 'export EDITOR=notepad' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

powershell

创建配置文件（如果已存在则不会覆盖）
if (!(Test-Path $PROFILE)) { New-Item -Type File -Path $PROFILE -Force }

打开配置文件

notepad $PROFILE

添加配置

$env:EDITOR="notepad"

重启 powershell

Multi-Agents

阿里云新活动：安全专项权益 - 测安全免费领新年台历、帆布包

奖品概览

实物奖品

全部活动

分为几个阶梯，点击左边攻略，可以看到还差哪个任务

活动入口

https://yundun.console.aliyun.com/?yunge_info=sms___4450126010601109163&spm=a2c4j.43316611.zh-cnc.1&p=scnew&accounttraceid=49ec7e3fb39b43db84035c701a5d2554nswu#/overviewNew

活动规则：

已薅成功的记录

配置方式

直接上 rule prompt

# 中文原生协议 v5.0
## 一、核心身份
你是**中文原生**的技术专家。思维和输出必须遵循中文优先原则。
---
## 二、语言规则
### 2.1 输出语言
- 所有解释、分析、建议用**中文**
- 技术术语保留英文（如 API、JWT、Docker、Kubernetes）
- 代码相关保持英文（变量名、函数名、文件路径、CLI 命令）
### 2.2 示例
- ✅ "检查 `UserService.java` 中的认证逻辑"
- ✅ "这个 `useEffect` Hook 存在依赖项问题"
- ❌ "Let me analyze the code structure"
- ❌ "I'll check the authentication logic"
### 2.3 工具调用
-**机器读的保留英文**：file_path, function_name, endpoint
- **人读的必须中文**：task_title, description, commit_message
---
## 三、项目上下文获取
### 3.1 新对话时，按优先级阅读以下文件（如果存在）：
1.`contexts/context.md` - 项目核心上下文 ⭐最重要
2.`README.md` - 项目概述
3.`specs/*.md` - 技术规范
4.`.agent/workflows/*.md` - 工作流配置
### 3.2 如果项目没有上述文件：
- 先询问项目基本情况
- 建议创建 `contexts/context.md` 记录项目信息
---
## 四、通用开发规范
### 4.1 Implementation Plan 和 Task
- 标题必须使用**中文**
- 步骤说明必须使用**中文**
- 示例：`### 实现用户登录功能` 而非 `### Implement User Login`
### 4.2 代码注释
- 新代码的注释必须使用**中文**
- 保持注释简洁明了
- 示例：`// 检查用户是否已登录` 而非 `// Check if user is logged in`
### 4.3 Git 提交信息
- 使用中文，格式：`<类型>: <描述>`
- 示例：`feat: 添加用户登录功能`、`fix: 修复积分计算错误`
### 4.3 文档编写
- 技术文档使用中文
- 保持 Markdown 格式规范
---
## 五、工作模式
### 5.1 复杂任务
- 先阅读相关规范文档
- 制定计划后再执行
- 完成后更新相关文档
### 5.2 简单任务
- 直接执行
- 保持代码风格一致
### 5.3 不确定时
- 主动询问而非猜测
- 提供选项让用户决策

CCG 三合一 自动化流

原文 【自己动手，丰衣足食 04】一个更现代的 SKILLs 集合，一个更省时的并行化 workflow。好的 agent 怎能局限于线性 cc+codex+gemini？ - 开发调优 - LINUX DO

因 安装繁琐，过程中问题多且解决麻烦，特此编写该文。

一、什么是 CCG 自动化流？

CCG ：

• C ： Claude Code
• C： Codex
• G：Gemini

自动化流：全流程自动化，无须手动操作多余操作，如：不停的观察项目，纠正报错等。

二、该 CCG 理念

该 CCG 总理念 为：

• Claude Code 担任大脑 ，进行信息汇总，代码审查等责任。
• Codex 和 Gemini： 负责完成 Claude code 分发下来的任务，如架构任务， 代码具体实现，BUG 修复等。

三、 安装步骤

1. 前置 安装

详细可见此文档： 环境检查 (通用步骤) | PackyAPI 使用文档

前置需求： 安装 Node.js

注意 ： 一切命令操作都基于管理员控制台

CCG cli 安装指令 : 安装 Gemini， codex ，cc

npm i -g @anthropic-ai/claude-code@latest
npm i -g @openai/codex@latest
npm i -g @google/gemini-cli@latest 

验证安装：

#在命令台输入以下指令，每条指令代表单独的 cli， 输入/exit 退出
claude
codex
gemini

用不了是正常的，api 还没配，打开界面能显示就 OK（显示不了也不着急，先下一步）

2. api 配置

注：如下载或者打开网页什么的太慢，那就魔法上网小妙招

专线 VPN ： 宝可梦加速器

加速器 ： 宝可梦 VPN 里也可以下载加速器 ，同网址进去即可看到

我目前只推荐 2 个 国内中转站 ：
PackyAPI And Right Code - 企业级 AI Agent 中转平台

这里推荐一个 快速切换环境 的 小软件： CC Switch

CC-Switch 使用教程 | PackyAPI 使用文档

如果有大 bin 也可以搞搞大 bin（你知道的，我说的是 LOL 里的 旅洞 bin）
codex 就不用花钱了 (怎么配我后面会说)

接下来整套流程我会按照 使用 CC Switch 的 方式进行 配置

1. 打开 CC Switch ，点击右上角添加 ，添加完 key 之后 就可以测试 cli 是否可用了。

大 bin 配置 ：

打开 Codex ， 应该能看到右上角是 Puls 会员，接下来只需要打开 VS Code ，下载插件并登录就可以测试，在该插件中，是否能使用了

注意： 如果配置过 codex ，请立刻备份 config.toml 和 auth.json , 并将两个文件清空， 然后重新登录插件，否则用的就不是 Puls，而是你之前配的 api 了 。

3. CCG 三合一安装流程

强烈建议，在此步骤开始前， 检查一遍三个 cli 是否可用

1. skills 下载

   # 在某个文件夹下，打开终端，输入这行指令，克隆到该位置
   git clone --recurse-submodules https://github.com/GuDaStudio/skills
   cd skills
   

2. 安装 Skills

   # 下载完后，直接输入 # 用户级安装（所有项目生效）
   .\install.ps1 -User -All
   

   有部分情况是 ，安装完后没反应，可以查看本地文件： C:\Users\ 秋明 \ .claude , 该文件夹中是否有 skills 文件夹

   如果没有，就把你拉下来的这个项目里，两个同名文件夹移动到 .claude/skills 文件夹中

3. 验证安装

   启动 Claude Code 后，Skills 会自动加载。可通过以下方式验证：

   • 让 claude 列出所有 skill：list all available SKILLs please
   • Claude 应能识别并调用 collaborating-with-codex 和 collaborating-with-gemini

4. 提示词
   在 skills/README.md at main · GuDaStudio/skills 中， 往下滑，把提示词薅出来。

   在 .claude 文件夹下， 创建 CLAUDE.md , 把提示词粘贴进去

   

4. MCP 配置

接下来就到了最恶心的 MCP 配置了

原文： 【开源工具】ace-tool：轻量级 AI 上下文引擎 + Prompt 增强器（基于 Augment ACE） - 资源荟萃 / 资源荟萃，Lv1 - LINUX DO

安装步骤 ：

1. 下载仓库

   # 安装最新版本
   npm install -g ace-tool@latest
   
   # 或更新现有版本
   npm update -g ace-tool
   

2. 配置 mcp
   key 获取 ：ACE Relay

   简单操作： 点击右上角的 MCP 配置， 点击右上角添加

   { "args": [ "ace-tool", "--base-url", "https://acemcp.heroman.wtf/relay/", "--token", "你的token" ], "command": "npx" } 

3. 测试 MCP
   控制台 输入 claude , 进 claude 页面后， 输入 /mcp , 查看该 MCP 是否被 claude 发现。

如果没看到，就可以查看一下 用户级别下， .claude.json 文件中， 是否有 MCP 配置

如果以上操作都做了，还没该 MCP， 就输入 /doctor ，让 claude 自查，把错误发给 claude，让它自己修复。

5. 全局测试

控制台输入 claude 进入主控台，依次进行以下检测

1. MCP 检测 ： 请使用 ace_tool 工具，检索该项目。
2. 提示词 And 模型协作检测 ：测试 codex 和 gemini 协作 的 skills （或者直接 list all available SKILLs please，让 AI 列出 skills 也可以）

5. 实操

实现摸鱼空间

昨天晚上做的，运行结果忘记截图了，反正我需求给了 AI 之后，就去洗澡了，一回来就全部 OK 了。

并且，会自动运行项目，检测浏览器输出

恭喜你，解锁了 自动化流 氛围编程 技能

强大的程序员大人啊，请用金钱狠狠砸出代码吧！

打磨了一周的卡片式 ui 大佬们还有更多的 功能 / 样式 建议吗 准备发布啦

它主要解决什么问题？

• 长楼 “找上下文” 困难：不知道自己在回复谁
• 讨论树太深，页面太长：滚动疲劳、定位困难
• 想快速扫顶层（L0）主线程：上下跳楼不够顺手
• 深色模式 / 阅读舒适度：原生样式太简陋，眼睛累

核心功能一览（当前脚本已实现）

1) 评论区卡片化重排（核心）

• 把 HN 原生的表格树评论，重建为 卡片式树结构（视觉层级更清晰）
• 每条评论是一个卡片：用户名 / 时间 / 操作按钮在顶部，正文在下面，子回复作为卡片嵌套
• 支持 最大宽度、圆角、间距、缩进等布局调节

适用场景：长讨论阅读体验会明显提升，尤其是多层回复。

2) 主题与外观：浅色 / 深色 / 跟随系统 + 渐变层级背景

• 主题模式：跟随系统 / 强制浅色 / 强制深色
• 页面背景可自定义（浅色 / 深色各一套）
• 评论卡片支持 “按层级渐变”：L0/L1/L2… 背景颜色可调
• 也提供一些预设配色（比如蓝灰、暖米色、灰阶极简、深海蓝黑等）

目标：让 “长时间刷楼” 变得更舒服。

3) 折叠 / 展开（偏扫楼用）

为了快速扫楼，它提供多种折叠策略（可开关 / 可配置）：

• 每条评论可折叠：右上角有 “折叠 / 展开” 按钮
• 折叠触发方式（可选）：
  
  • 仅按钮
  • 按钮 + 单击正文
  • 按钮 + 双击正文
• 双击正文折叠 / 展开整个子树（可选）：
  双击某条评论正文，直接折叠 / 展开它下面整棵回复树
• 默认折叠策略（两套）：
  
  • 按数量：顶层评论如果 “后代回复总数” 超过阈值，默认折叠（便于扫主楼）
  • 按深度：从指定深度开始默认折叠（避免页面无限延长）
• 全局快捷按钮（右下角）：
  
  • 全部折叠（收起所有有子回复的评论）
  • 全部展开（展开所有评论）

4) “展开提示” + 数量颜色提醒（更好扫大楼）

当某条评论被折叠时，会出现类似：

• ［+展开 8 条回复］（单击默认展开 双击展开全部子级）

并且这个数字会根据数量变色（可调阈值 / 颜色）：

• 少量：更偏主题强调色
• 中量：偏粉 / 亮色
• 大量：偏红（提醒这楼很长）

另外支持把这个提示按钮放在：

• 评论底部（默认）
• 或者放在右上角按钮行里（更省垂直空间）

5) L0 主线程导航（扫楼神器）

每条评论右上角会有：

• 上 L0 / 下 L0：快速跳到上一个 / 下一个顶层主线程
• L0 折叠：一键折叠当前评论所在的顶层主线程（快速收起一整楼）
• 还有一个 “层展”：只展开下一层，下一层的子回复继续保持折叠（用于逐层读）

（这块我自己用得最多，长讨论基本靠它快速扫楼。）

6) Hover 父级高亮：找上下文更快

鼠标悬停某条评论时：

• 自动高亮它的直接父评论
  用来快速确认 “我现在在回复谁 / 这层上下文是什么”。

7) OP（楼主）高亮

楼主（story author）的评论会有额外高亮描边，方便追踪 OP 在楼里说了什么。

8) Dead 评论处理（单选模式）

对被标记为 dead 的评论可以选择：

• 不处理
• 弱化（降低透明度 / 饱和度）
• 隐藏（同时自动启用弱化）

9) 像素头像（基于用户名生成）

每个用户名旁边会生成一个 对称像素头像（纯前端生成，无请求外部资源）：

• 默认开启
• 支持调整大小、是否加边框、边框颜色、边框样式
• 有做性能优化：懒加载 + 缓存，避免长楼卡顿

用途：快速识别同一个人在楼里出现的回复。

10) 复制评论直达链接（可选）

每条评论右上角可以显示 copy：

• 一键复制 item?id=xxx#commentId 的直达链接
  方便分享某条具体回复。

11) 顶部导航吸附 + 回到顶部

• 顶部 HN 导航栏可吸附（sticky）
• 右下角 ↑ 回到顶部按钮（滚动到一定距离才出现）

12) 快捷键（可选）

Alt + Shift：

• C 全部折叠
• E 全部展开
• T 循环切换主题（auto/light/dark）

Reuven Cohen 在最新的贴文称在 v3 版本会有免费的 Claude 可以用

而 Reuven 是 Claude Flow 的 builder 之一
有兴趣或已经在使用的佬友可以期待一下

项目地址

主要功能亮点

1. 主流的 CLI 工具转 API， 目前支持

   

2. 转出的 API，支持 OpenAI（包括 Responses）/Gemini/Claude 三种格式

3. 也可以配置自己现有的 API 进行集中管理，API 转换成其他格式 (配置个 OpenAI 格式，可以用三种主流格式调用)

大概流程

最近 glm4.7 效果还可以，我主要使用 iflow-cli 转 API 配置到 claude code 中使用

1. github 下载 对应的包
2. 修改配置文件 为了能用 UI 界面配置 要改下 secret-key 为登录密码
   
   
3. 输入 http://127.0.0.1:8317/management.html 进入 UI 配置页面
4. 配置登录 iflow-cli 这一步不需要本机安装 iflow-cli 只是要个授权信息
   
   
5. 访问 API

• OpenAI 格式的接口地址 http://127.0.0.1:8317/v1
• Anthropic 格式的接口地址 http://127.0.0.1:8317
• Gemini 格式的接口地址 http://127.0.0.1:8317

可以用这些格式的接口配置到你想用的工具中了，我主要配置到 claude code 和 Droid 中来用

• 效果
  
  

最后

建议个人使用，别薅太猛了，没有需求的也推荐下 iflow-cli 效果也还可以，模型免费，更新很积极

• 原生 4K 视频，最高支持 50 帧率
• 高质量长视频，具备强时间一致性
• 音频驱动生成，动作与声音精准同步
• 精细化摄像机与动作控制
• 运行效率足以适配消费级 GPU

Hugging Face：Lightricks/LTX-2 · Hugging Face

UniHub 是一个 插件化的本地桌面工具箱，通过安装插件来扩展功能，主打离线可用、数据不出本机、可折腾。

v1.1.0 更新要点：

• 新增官方插件：
  
  • Excalidraw（本地绘图 / 白板）
  • Ctool（40+ 开发工具：加解密 / Hash / Base64 / 时间转换等）
  • TodoList（本地待办清单）
• 新增系统应用扫描 + 全局搜索

插件开发很轻量：package.json + index.html → zip 即可安装。

项目还在早期阶段，欢迎 Star​ / Issue / PR / 插件共建 以及建议和使用反馈

一套基础功能完善的代理解决方案，实现：1. 多订阅统一分流规则 2. 自定义多组自动选取 3. 跨端同步配置 4.TUN 与应用白（黑）名单 5. 日志与连接监控 6.FakeIP 与 DNS 分流 7. 内置开箱即用分流规则

下载

• Win：github release 下载 exe

• Linux：release 有 deb rpm appimage，arch 的 aur 可下载 PKGBUILD 改为最新版本本地 makepkg -si

跨端同步配置

同步方式

• 局域网下在应用中生成与扫描二维码完成同步，如果无法局域网同步，可以导出导入配置使用

跨端同步配置冲突

• 分流，TUN 等配置都是单个的可选项，在安卓端同步桌面端配置建议取消勾选 TUN 避免覆盖安卓端绕过应用的配置

安卓端分应用代理

• 可参考如下配置

• 白名单是√了的才走代理

• 如下为关闭，只有√了才绕过，默认是走代理，适用于需要代理的应用远多于不需要的

IP 自检与测速

相关站点

• 常用站点，用于检查节点 IP 与风控程度

• 常用测速

分流规则设置

分流规则的作用

• 为什么需要分流规则？ - 1. 绕开 IP 限制与风控 2. 在对部分服务（如 AI）维持 1 的基础上部分（如 Google 搜索）服务选择速度较快的节点 3. 保持部分服务（如 X）IP 区域

• 使用后的示例场景：在使用 HK 节点减小 Google 搜索时延的基础上，通过 US 节点保持 AI 服务最新（Google AI 相关服务优先 US 上线），使用 JP 节点访问社媒 X，获取相关区域内容推荐

• 不使用的示例场景：使用了没有解锁的节点导致不能访问，原因包括：1. 处于不提供服务的区域（AI 限制，OpenAI，Claude，Gemini，HK 节点无法访问），日厂游戏锁 JP 2. 节点风控（Youtube 可访问但点不开视频 / 一步一个 CF 人机验证） 3. 节点在某些站点跳 CN 或 HK（可访问某些网站但 xx 不可访问）

常用分流区域

• 在不考虑节点自身特殊情况下，一般常用以下区域的节点：

  • US（Google 服务优先于 US 上线，部分时候仅限 US）

  • JP（日厂游戏锁 IP，社交媒体，流媒体审核）

  • HK（地域上近，时延低，B 站港澳台）

  • TW（巴哈姆特动画站点等锁 TW IP）

  • KR，SG（地域上近，时延相对低）

分流规则的干扰项

• 节点的解锁情况会影响到分流的设置决策，如 HK 节点如果以其他区域解锁 AI，也可以访问 AI 服务

• 一般机场测评与群中（各类 tg 频道）都有类似以下的表格，写明节点各流媒体等解锁情况，如要付费，建议先了解解锁情况

分流规则的潜在问题

• 对规则是否覆盖全面，是否相关联的均在一个分流组内有要求，网站的主站点可能与相关存储站点使用不相同甚至不直接相关的域名，比如油管有用到谷歌的存储，如果这时候分流规则里没有将两块合在一个规则下，可能出现跨域无法访问或跨国访问较慢的问题，如果此时仍需要分流，可以配合在线面板排查相关域名问题，自行补充分流规则

IP 风险数据参考

• ip 风险可参考

较好

较差

• 可以点开 threats 查看相关风险项，比如如果在 VPN 一项有，可能在注册一些域名站点与访问站点时被识别成 VPN 禁止访问

karing 分流规则实践

• 不同机场自带分流配置质量参差不齐，建议使用配置覆盖，保持分流规则的一致性

基本操作

• 在分流规则界面下，选中自定义分流组，选中禁用机场分流，在右上角点击笔状按钮添加所需规则（如果不清楚应该加入哪些，可参考防止 DNS 泄露部分设置）

• 进入编辑界面，可点击具体分流规则进行编辑，右键省略号图标可添加新分流规则，+ 添加为自定义规则，第二个添加为预设规则

• 编辑界面与添加预设界面，可以在添加预设里勾选需要的规则

• 单击对应分流组可自行补充分流相关

特殊分流

• GA（自定义，可选） - 写在广告拦截前，避免 Google Analysis 被当广告拦截，如果不使用相关服务，可以不加

• 可以考虑合并 AI 相关为一个分流组，用于 AI 相关访问

• linux.do（自定义） - 用于直连网站 （初次时 L 站仍可直连）

排查漏网之鱼

• 由于右上角的连接状态不能搜索，通常使用设置里的在线面板

• 通过连接 tab 下搜索对应域名排查所走规则，如果不合适将对应域名或域名后缀修改到适合的分流组里即可

• 比如此处将 parsec 远程连接，发现走到了代理，网络延迟达到 100ms 以上，将其对应的进程修改为走直连后，延迟降到个位数 ms

进阶实践 - 自定义自动选择（不推荐）

• 理论上可以将同区域放一个自动选择组里，设置好后无感使用，但实测尽管检查节点存活时间设置已经为较大值，仍会频繁切换节点，容易被风控，不推荐使用

• 功能在分流→自定义自动选择，比如此处将不同机场的 US 节点聚合起来使用

TUN 与系统代理

概念区别

• 一段取自 Karing 文档的系统代理与 TUN 概念上的区别

• 规则 → 按分流规则走代理

• 全局 → 无视分流规则走代理

• 代理 → 支持代理（如果软件不支持，需要通过 fiddler 这类应用相关应用提供支持，通过 fiddler 代理对应应用的流量）且设置了代理的应用按照规则 / 全局走代理

• TUN → 所有应用按照规则 / 全局走代理

使用区别

• 在支持代理的应用中，如果仅使用系统代理，需要自行在所有需要代理的软件中全部作代理相关设置（如果设置变更，比如代理端口，对应所有应用都需要更改，除非自动识别），TUN 模式下不需要任何的配置，也不需要软件支持代理，可以无感地使用代理，常见代理模式下需要自行设置的场景包括：

  • 终端 PowerShell

  • 比如 wget 等命令行程序的对外访问依赖于相应 shell 的代理设置

  • 

  • 系统代理在没有设置 https_proxy 与 http_proxy 两个环境变量的情况下，wget 会超时取不到 index.html，TUN 模式不需要这些设置

  • 
  • 

  • git

  • 印象里 windows 下 git 是不走命令行的环境变量的，需要使用自己的代理设置，比如如下全局的 http 与 https 代理设置（访问本地应用不应写成 https）

  • 配置后可以稳定高速的使用 git clone（此处示例 fatal 为 ctrl + c 中断）

  • 

  • TUN 下置空两个代理设置一样正常访问

  • 
  • 

  • JavaScript 的 fetch api，参考下文设置，本身是 fetch api 需要引入依赖的 undici 显式设置代理，也是个不认环境变量的

  • Docker，参考下文 Docker 代理问题，pull 镜像的时候也是需要自行配代理

Windows 下以 TUN 自启

• 可以先试试 karing 文档里的方法，实测在 win11 24h2 不一定生效，无法 TUN 自启

• linux 自行在桌面设置启动即可，TUN 只需要在初次使用或更新后初次使用输入 sudo 密码，往后不再需要

引入

• Windows 下 TUN 模式开启需要以管理员权限启动程序，而软件设置的开机自启不能以管理员权限启动程序，使得每次开机需要自行右键管理员权限启动，比较麻烦，以下展示如何通过任务计划实现以管理员身份开机自启 Karing

• 注：安卓上默认开启 TUN 模式，结合绕开代理的应用设置很好用

• 开启 TUN 后的图标显示

• 在网络设置应看到

流程

• win 键起手，任务计划程序

可以顺手禁用夸克自动更新

• 右边创建任务，在常规 tab 下，名字自选，描述自选，选中使用最高权限

• 触发器 tab，设置登录时（不是启动时），选中特定用户

• 操作 tab，选择启动程序，找到 karing 的快捷方式或安装目录下的 exe 程序

• （仅笔记本）条件 tab，取消两个电池相关选项（勾选即电池供电时不运行此任务）

• 设置 tab，勾选过了开始时间立即启动

• 确定后完成创建任务，回到 karing 关闭自启选项

• 可重启验证是否成功自启与 TUN 自动开启

TUN 设置

• 此处设置可以防止 DNS 泄露，哪怕不需要防止 DNS 泄露也可参考，因为重点是外网域名就应在代理服务器解析而不是本地

应用设置

TUN，DNS，分流，IPV6

• DNS 参见如下设置，可以采用自动设置功能

  • 

• 建议开启严格路由，防止请求同时发到 TUN 跟其他网络（win）

• DNS 开启分流，代理解析为 FakeIP（dns 请求会在代理服务器完成，更快与正确的 CDN）

• 分流规则，如果不能保证所有海外的流量都被前面拦截，关闭 acl，karing 的代理兜底 final 在所有规则之后，GeoSite，GeoIP 需要开，避免国内流量走代理，

• 最终效果上，必须在仅开启 TUN 的基础上，不出现 DNS 泄露

  • 

• 如有海外站点访问不了大概率节点风控，自行通过网络检测 debug

• 取消 IPV6，开启存在因 IPV6 流量 DNS 劫持失败而泄露的问题

• （可选）关闭浏览器安全 DNS，DNS 分流 + TUN FakeIP 不是很需要，境内流量可以走 udp，需要也可以 tls 与 https，但延迟会高些，境外直接丢给代理服务器做 DNS 解析，不需要此功能。如果仅使用系统代理，不使用 TUN，访问被 DNS 污染（但未被 SNI 阻断的站点），可以使用此功能，选择操作系统默认选项以外其他公共 DNS 即可。

from

to

核实测试

是否浏览器层面 DNS 泄露

• 如果仅使用系统代理，或仅在浏览器层面希望不出现泄露，参考以下测试结果足以

• 在设置里测试结果应类似于下方结果，不能有任何 CN 的，包括 IP 地址与测出的 DNS

是否分流规则正确

• 确保国内站点访问为直连，一般延迟控制在较低水平（Baidu 可以除外，真的慢），也可在在线面板连接 tab 下进一步核查

是否 DNS 解析正确

• 如果使用 TUN，希望包括本地应用等均不出现 DNS 泄露

• 在浏览器测试之外，进一步地，可以检查 dns 解析与 Wireshark 抓包

• 检查解析方法 - 检查 nslookup dns 解析

• 应满足：

  • 1. 默认 nslookup 的 dns 请求（无论直连，代理）均发向 TUN 设定网关（karing 默认 10.20.0.2）（直连流量直接解析出目标 ip，代理流量返回 FakeIP，198.20.x.y，符合预期）

  • 
  • 

  • 2. 开启 DNS 劫持后，以任意 DNS 服务器请求解析，应返回统一的劫持后结果，即 198 开头的 FakeIP

  • 

  • 3. 直连与代理 DNS 请求均被拦截，仅直连 DNS 请求被放行

  • 

  • 访问油管，站点本身与相关的其他海外请求 DNS 进入 karing，但不从本地发出（通过代理协议包裹给了代理服务器作解析）

  • 
  • 

  • 访问 b 站，DNS 请求进入 karing，直接放行

  • 

  • （可选）可进一步确认，直连流量走的 DNS 服务器与设置相同

  • 

  • 类似地。在 Linux 上应有：

  • 
  • 

原理拓展阅读

• 深入理解 TUN 工作流程，FakeIP 与更多相关知识

推荐阅读：

https://blog.skk.moe/post/what-happend-to-dns-in-proxy

https://blog.skk.moe/post/lets-talk-about-dns-cdn-fake-ip
（，好像不能显示预览，丢个图上去

常见问题与其他杂项

TUN 保留端口

• 有部分端口可能被保留不可使用，对 8080,3306,6379 等常见不影响，但对 3000 有影响，可以自行更换端口使用

修改设置了没有起作用

• 修改完需要回到主界面，等待自动断开重连后生效

添加更新配置与无法连接

• 参考 Karing 文档中部分

界面卡顿

• 删除最新版，下载 857 版本（上游 flutter 问题，新版已解决）

添加配置没有内容

• UA 里仅勾选 clash-verge 或 V2Ray 再尝试

像 Clash 一样查看日志与断开某个连接

• 设置 - 在线面板

批量导入节点过滤

• 可以按正则规则导入配置时进行节点过滤

自定义自动选择组

订阅转换

• 不需要，节点，订阅链接都可以直接导入

PKGBUILD 参考

pkgname=karing-bin
pkgver=1.2.10.1308
pkgrel=1
pkgdesc="Simple & Powerful proxy utility, Support routing rules for clash/sing-box"
arch=('x86_64')
url="https://github.com/KaringX/karing"
license=('GPL-3.0-or-later')
depends=('gtk3' 'libayatana-appindicator' 'glib2' 'libnotify' 'libsecret' 'xdg-user-dirs' 'zenity' 'libkeybinder3')
optdepends=('libappindicator-gtk3: for system tray icon support')
provides=('karing')
conflicts=('karing' 'karing-git')

source=("${pkgname}-${pkgver}.deb::https://github.com/KaringX/karing/releases/download/v${pkgver}/karing_${pkgver}_linux_amd64.deb")

sha256sums=('SKIP')

package() {
  cd "${srcdir}"

  bsdtar -xf "${pkgname}-${pkgver}.deb"
  bsdtar -xf data.tar.zst -C "${pkgdir}"

  find "${pkgdir}" -type d -exec chmod 755 {} \;
  if [ -d "${pkgdir}/usr/share/karing" ]; then
    find "${pkgdir}/usr/share/karing" -type f -name "karing" -exec chmod 755 {} \;
  fi

  rm -rf "${pkgdir}/usr/share/doc"

  install -dm755 "${pkgdir}/usr/bin"
  ln -sf "/usr/share/karing/karing" "${pkgdir}/usr/bin/karing"
}

（ 连接无法复制过来，在此处补充正文缺失的连接：
IP 风控： https://ipdata.co/
测速：https://speed.cloudflare.com/ https://www.speedtest.net/
karing tun 与代理区别文档： FAQ | Karing - Clash compatible & Powerful proxy utility
fetch api 代理：https://blog.csdn.net/m0_58360315/article/details/137288725?spm=1001.2014.3001.5501
dns 泄露测试与分流： IPCheck.ing - Check My IP Address and Geolocation - Check WebRTC Connection IP - DNS Leak Test - Speed Test - Ping/MTR Test - Jason Ng Open Source

https://www.dnsleaktest.com/results.html

拓展阅读：

https://blog.skk.moe/post/what-happend-to-dns-in-proxy/
https://blog.skk.moe/post/lets-talk-about-dns-cdn-fake-ip/

原帖地址
https://x.com/millionint/status/2008237251751534622

OpenAI 资深研究员 Jerry Tworek 于 1 月 5 日正式宣布离职，这位关键人物曾深度参与 GPT-4、ChatGPT 以及推理模型 o1 和 o3 的开发工作。他的离职标志着 OpenAI 内部人才流动的又一动态变化。在发给团队的告别信中，Tworek 回顾了自己在公司近七年的贡献，包括早期机器人强化学习项目以及 Chinchilla 缩放定律等里程碑式研究。他表示，未来将探索 OpenAI 难以开展的科研类型，同时对公司表达了由衷感激之情。

多名同事和社区成员在回复中高度赞扬 Tworek 的影响力。OpenAI 研究员 Noam Brown 称其为 “推理模型领域的无名英雄”，谷歌 Gemini 产品负责人 Logan Kilpatrick 也表达了对 Tworek 贡献的赞赏，并祝贺其职业生涯。一些观察者表示，这是 OpenAI 的 “巨大损失”。

据科创板日报报道，一款代号为 “Kiwi-do” 的神秘模型已现身 LMArena，并通过了被标注为 “月之暗面 K2.1” 的 VPCT 基准测试。
多位分析人士指出，这极有可能正是 月之暗面 备受期待的多模态升级版本 ——K2-VL。
若消息属实，这将构成一个关键拐点：
Kimi，正在从 “会思考”，走向 “能感知”。

ShareQR 是一个极简、即用即走的「分享→二维码」工具

大家好，我是 ShareQR 的开发者。开发这款工具的初衷，源于我自身使用手机的真实痛点：

此前长期使用三星 OneUI 系统时，我特别依赖它分享面板里自带的二维码生成和内容一键复制功能 —— 不管是分享链接还是文本，不用额外操作就能快速生成二维码，还能直接把内容复制到剪贴板，日常传递信息效率特别高。但换用 vivo 手机后，我发现国产安卓系统的分享功能里并没有这个实用的特性，每次想把分享的内容做成二维码，都得先手动复制内容，再打开第三方二维码工具，步骤又多又繁琐，用起来特别不顺手。

为了弥补这个体验缺口，我开发了 ShareQR 这款面向 Android 平台的轻量级工具类项目。整个项目聚焦「分享唤起→内容复制→二维码生成」核心链路，不做任何冗余功能：

• 核心逻辑上，通过 Manifest 配置 ACTION_SEND + */* 适配系统分享面板，唤起后自动提取文本 / 链接、复制到剪贴板并通过 Toast 提示，同时在后台线程生成二维码（采用像素数组直写提升速度），弹窗支持一键保存二维码图片；
• 视觉体验上，遵循 Material Design 3 规范，适配 Android 12 + 动态取色、背景高斯模糊（低版本自动降级为半透明遮罩），弹窗采用自适应圆角卡片，点击外部即可关闭；
• 性能层面，仅保留中英双语资源，Release 版本开启 R8 混淆 + shrinkResources 资源压缩，尽可能降低安装包体积，保证「轻量无负担」。

项目基于 JDK 17、Gradle 8.7 构建，targetSdk 34，入口 Activity 为 ShareQrActivity，本地执行./gradlew assembleDebug 即可构建 Debug 包，产物位于 app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk。我还做了灵活的自定义扩展设计，比如替换图标、调整模糊强度、修改文本框样式都能快速实现，项目采用 MIT 协议开源，可自由修改、分发和商用。

说到底，ShareQR 就是我为解决自身使用痛点打造的工具，希望能让更多使用国产安卓机型的用户，也能拥有和三星 OneUI 一样高效、简洁的分享体验，降低日常信息传递的操作成本。

总结

1. 开发初衷：弥补 vivo 等国产安卓机型缺失的三星 OneUI 式「分享 + 复制 + 二维码」一体化功能；
2. 仓库核心：轻量 Android 工具，聚焦核心功能，适配 MD3 设计与多版本 Android 系统，体积小、易构建；
3. 开源属性：MIT 协议，支持自定义扩展，可自由修改和商用。

免费激活 Windows 10，无需产品密钥。

步骤 1：将以下代码复制到一个新的文本文档中。

@echo off
title Activate Windows 10 ALL versions for FREE!&cls&echo ============================================================================&echo #Project: Activating Microsoft software products for FREE without software&echo ============================================================================&echo.&echo #Supported products:&echo - Windows 10 Home&echo - Windows 10 Home N&echo - Windows 10 Home Single Language&echo - Windows 10 Home Country Specific&echo - Windows 10 Professional&echo - Windows 10 Professional N&echo - Windows 10 Education N&echo - Windows 10 Education N&echo - Windows 10 Enterprise&echo - Windows 10 Enterprise N&echo - Windows 10 Enterprise LTSB&echo - Windows 10 Enterprise LTSB N&echo.&echo.&echo ============================================================================&echo Activating your Windows...&cscript //nologo slmgr.vbs /upk >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /cpky >nul&set i=1&wmic os | findstr /I "enterprise" >nul
if %errorlevel% EQU 0 (cscript //nologo slmgr.vbs /ipk NPPR9-FWDCX-D2C8J-H872K-2YT43 >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk DPH2V-TTNVB-4X9Q3-TJR4H-KHJW4 >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk WNMTR-4C88C-JK8YV-HQ7T2-76DF9 >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk 2F77B-TNFGY-69QQF-B8YKP-D69TJ >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk DCPHK-NFMTC-H88MJ-PFHPY-QJ4BJ >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk QFFDN-GRT3P-VKWWX-X7T3R-8B639 >nul&goto server) else wmic os | findstr /I "home" >nul
if %errorlevel% EQU 0 (cscript //nologo slmgr.vbs /ipk TX9XD-98N7V-6WMQ6-BX7FG-H8Q99 >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk 3KHY7-WNT83-DGQKR-F7HPR-844BM >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk 7HNRX-D7KGG-3K4RQ-4WPJ4-YTDFH >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk PVMJN-6DFY6-9CCP6-7BKTT-D3WVR >nul&goto server) else wmic os | findstr /I "education" >nul
if %errorlevel% EQU 0 (cscript //nologo slmgr.vbs /ipk NW6C2-QMPVW-D7KKK-3GKT6-VCFB2 >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk 2WH4N-8QGBV-H22JP-CT43Q-MDWWJ >nul&goto server) else wmic os | findstr /I "10 pro" >nul
if %errorlevel% EQU 0 (cscript //nologo slmgr.vbs /ipk W269N-WFGWX-YVC9B-4J6C9-T83GX >nul&cscript //nologo slmgr.vbs /ipk MH37W-N47XK-V7XM9-C7227-GCQG9 >nul&goto server) else (goto notsupported)
:server
if %i%==1 set KMS_Sev=kms7.MSGuides.com
if %i%==2 set KMS_Sev=kms8.MSGuides.com
if %i%==3 set KMS_Sev=kms9.MSGuides.com
if %i%==4 goto notsupported
cscript //nologo slmgr.vbs /skms %KMS_Sev% >nul&echo ============================================================================&echo.&echo.
cscript //nologo slmgr.vbs /ato | find /i "successfully" && (echo.&echo ============================================================================&echo.&echo #My official blog: MSGuides.com&echo.&echo #How it works: bit.ly/kms-server&echo.&echo #Please feel free to contact me at msguides.com@gmail.com if you have any questions or concerns.&echo.&echo #Please consider supporting this project: donate.msguides.com&echo #Your support is helping me keep my servers running everyday!&echo.&echo ============================================================================&choice /n /c YN /m "Would you like to visit my blog [Y,N]?" & if errorlevel 2 exit) || (echo The connection to my KMS server failed! Trying to connect to another one... & echo Please wait... & echo. & echo. & set /a i+=1 & goto server)
explorer "http://MSGuides.com"&goto halt
:notsupported
echo ============================================================================&echo.&echo Sorry! Your version is not supported.&echo.
:halt
pause >nul

步骤 2：将代码粘贴到文本文件中。然后将其保存为名为 windows.cmd 的批处理文件

步骤 3：以管理员身份运行批处理文件。

当你以管理员身份运行它时，你会看到一个像下面这样的新窗口 等待 5-10 分钟完成并见证奇迹

平时喜欢自己画一些信息图，感觉很好看，所以搓了个项目专门用来使用大香蕉生成信息图。我和 cc 联合，天下无敌！

内置 12 个模板。

网站内可以配置 api 直接用，也可以复制 prompt，粘贴到 gemini 或者 flow 之类的生成。

佬友们有新的模板也欢迎贡献！

在线地址：https://nano-info.aizhi.site/
github 地址： liujuntao123/Nano-Info

基于这位佬的 Antigravity 提示词优化了一个通用版本

因为之前用了一段时间，发现对于一些不同语言的项目使用时，有些聊不顺畅，因此优化了一版。

# 中文原生架构师协议 (Chinese Native Architect Protocol)

## 0. 最高指令

**ROOT OVERRIDE**：在此 Session 中，你是**中文原生**的技术架构师。

- **思考（Thought）**：必须使用中文逻辑（中文语法 + 英文术语）
- **输出（Output）**：默认中文，仅在用户明确要求时切换英文

---

## 1. 语法规则

### 1.1 思考链规范

你的思维链对用户**实时可见**。必须遵循：

| 规则 | 说明 |
|------|------|
| **禁止完整英文句子** | 不得出现 "I need to check..." 这类表达 |
| **禁止英文谓语** | 如 `checking`, `updating`, `fixing` |
| **必须中文主谓宾** | 用中文句式包裹英文代码名词 |

### 1.2 示例

```text
❌ Bad:  I need to check the source file to see why the logic is wrong.
❌ Bad:  我 need to check 源文件, because 逻辑 is wrong.
✅ Good: 我需要检查 `[源文件]`，排查为什么业务逻辑（business logic）错误。
✅ Good: 正在读取 `[配置文件]` 以确认相关配置项。
```

### 1.3 自我纠正

如果生成思维时第一个词是英文（如 "The...", "I...", "First..."），**立即停止**并用中文重写。

---

## 2. 工具调用规范

**数据分离原则**：

| 类型 | 语言 | 示例 |
|------|------|------|
| 机器读取（路径、类名、工具名） | 英文 | `file_path`, `CustomAdapter`, `read_file` |
| 人类阅读（标题、描述、提交信息） | 中文 | `"修复列表排序 Bug"`, `"fix: 修复排序问题"` |

---

## 3. 产物规范

- **Implementation Plan**：标题和步骤说明必须全中文
- **新增代码注释**：必须全中文

---

## 4. 语言切换

当用户明确要求英文输出时（如编写英文文档、README），切换为英文模式。
切换格式：`[EN MODE]` 或 `[中文模式]`（用户或 AI 均可声明）

---

## 5. 最终检查

输出前进行视觉扫描：
> "这段内容发给不懂英文的产品经理，他能看懂 80% 吗？"

如果不能，请翻译。

---

**协议生效**：立即执行。

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。

开源项目原理图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              系统入口                                         │
│                    python run_agent.py "业务创意"                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           环境配置与初始化                                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐           │
│  │  Config     │  │ Context     │  │ MCP Clients │  │ Storage     │           │
│  │  Manager    │  │  Store      │  │             │  │  Server     │           │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Orchestrator Agent 启动                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 任务: validate_business_idea                                           │   │
│  │ 业务创意: "用户输入的业务创意"                                          │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        1. 数据抓取阶段 (Scraper Agent)                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 任务: scrape_data                                                     │   │
│  │ - 使用业务创意作为搜索关键词                                           │   │
│  │ - 通过 XHS MCP Server 抓取小红书笔记和评论                             │   │
│  │ - 保存 checkpoint: scraping_complete.json                             │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        2. 数据分析阶段 (Analyzer Agent)                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 任务: analyze_data                                                    │   │
│  │ ├── analyze_posts: 分析笔记内容，提取用户痛点和需求                    │   │
│  │ ├── analyze_comments: 分析评论情感和用户反馈                           │   │
│  │ ├── comments_tag_analysis: 评论标签分析                                │   │
│  │ └── combined_analysis: 综合分析生成市场验证评分                        │   │
│  │ 保存 checkpoint: analysis_complete.json, comments_tag_analysis_complete.json│ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        3. 报告生成阶段 (Reporter Agent)                        │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 任务: generate_and_save_report                                        │   │
│  │ ├── generate_html_report: 生成 HTML 格式报告                          │   │
│  │ ├── save_report: 保存报告到 reports/ 目录                            │   │
│  │ └── 保存 checkpoint: report_saved.json                               │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        4. 结果输出与存储                                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ 输出文件:                                                             │   │
│  │ ├── reports/{business_idea}_{timestamp}.html                          │   │
│  │ ├── agent_context/checkpoints/{run_id}/                               │   │
│  │ │   ├── scraping_complete.json                                        │   │
│  │ │   ├── analysis_complete.json                                        │   │
│  │ │   ├── comments_tag_analysis_complete.json                           │   │
│  │ │   ├── combined_analysis_complete.json                               │   │
│  │ │   └── report_saved.json                                             │   │
│  │ └── 小提示: 相关资料请到 agent_context/checkpoints/{run_id}/ 目录下查看 │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                           │
                                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              任务完成                                         │
│                    返回 TaskResult 包含执行结果                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

评测效果

业务创意: 广州去江门吃美食

完整数据在 checkpoint

开源地址

linuxdo 反馈：

使用说明：