需要带什么？

必要准备

• 身份证（有效期大于 6 个月）
• 港澳通行证
• 通关小票
• 港币现金
• 出入境证明
• 手机短信港澳台漫游包（接收验证码）

可能需要的材料

• 地址证明
  
  • 水电煤账单
  • 信用卡账单
  • 户口本
  • 身份证上的地址（可能不认）
• 投资证明
  
  • 支付宝基金证明
  • 券商证明

建议打印纸质版，手机展示可能不认

出入境证明获取

虚拟银行

• 众安银行（ZA Bank）

• 天星银行（AirStar Bank）
• 汇立香港（WeLab Bank）

• 蚂蚁银行（Ant Bank）

虚拟银行均为线上开户，跟着流程走即可

众安 / 天星申请的时候记得同时申请投资账户，离港无法申请

实体银行

汇丰香港

目前面向大陆身份只能线上申请

2026 年 1 月 1 日后新开户的，若账户低于 1 万 HKD，每月收 100HKD 管理费

中银香港

线上申请

线下申请

• 建议预约（需要提前 1-2 个月）
• 公众号：中銀香港微銀行

线上开户 or 线下开户

• 线下开户
  
  • 优点：当场拿卡
  • 缺点：需要跟柜员进行千层博弈、斗智斗勇；而且预约都是凌晨放号，很难抢
• 线上开户
  
  • 优点：无需前往网点
  • 缺点：对两字名不友好，会卡审核；实体卡发的快递容易丢

比如你叫章三，另一个犯事的是张三
可你们的英文名都是 San Zhang
申请的时候就容易寄了

注意事项

• 当你申请线上开户的审核过程中，是不能跑去线下开户的
• 开户顺利与否与运气有关，建议多去找经验贴与推荐分行
• 如果下雨天去，基本上银行不需要排队
  
  • 因为去银行的大多数是不会使用 APP 的当地老人，怕阴，怕湿气
• 中英混搭交流起来会比纯普通话好一些
• 开户理由一般是：投资+储蓄
• 不管线下还是线上开户，记得提前下载 APP
• 香港银行的卡号与账号是两回事
  
  • 储蓄转账汇款用的是账号，消费则用的卡号
• 开户之后可以去 APP 上申请对应的万事达/VISA 借记卡绑定微信使用

线下申请的时候别跟柜员聊 Web3，传统银行不喜欢去中心化货币

实战全流程

中银香港

• 中文名带偏僻字，可惜拼音太大众了，直接预约线下
• 预约的利眾街分行早上 09:45，提前 10分钟到，告诉工作人员有预约
• 柜员会让你打开中银香港 APP 扫码，跟着指示就行，然后来到窗口
• 让我出示三件套：身份证、港澳通行证、通关小票
• 柜员是个戴眼镜的小哥，我说的开户理由是投资、储蓄
• 问有没有相关的投资证明，我拿出了支付宝基金流水 8W（QDII纳斯达克）
  
  
• 看我身份证地址是上海，说 “来我们这开投资最多的内地人都是上海来的”
• 整个开户过程属于一个闲聊的气氛，边帮我走流程录入信息，边跟柜员聊
• 我说是因为 A 股伤透了我的心，所以想来看看港股，过一会就把带卡的信函给我了
• 用建行银联卡取了 1W 港币存进了中银香港卡里面（但其实存个 200 港币就算激活了）
• 总体花了 45 分钟左右
  
  

虚拟银行

• 众安银行（ZA Bank）审核了一周左右
• 天星银行（AirStar Bank），审核了 2 天
• 汇立香港（WeLab Bank），审核了 3 天

虚拟银行在申请后，即使审核失败，人已离港的情况下，依旧能二次补交材料申请

图文版 适合存手机相册里看

QA

• 建行亚洲与工行亚洲怎么样？

这俩的银联卡绑不了 Apple/GooglePay，直接 pass
而且申请之后要接电话回访，通过后才能去香港线下开户
但建亚的卡提现无手续费，存 10 万港币能开信用卡，请佬友自行斟酌

• 香港的银行卡可以干嘛？

来看教程的佬友应该懂得都懂，但还是科普一下罢
主要是投资港美股 & Web3 还有集卡重度患者

• 蚂蚁银行没有银行卡，还有什么用吗？

可以绑定 AlipayHK 消费，逛淘宝

• 有什么推荐配合港卡使用的券商吗？

目前能开户的如下

港系：卓锐 / 熊猫 / 辉立
美系：盈透 / 嘉信
香港银行自带的：众安 / 天星 / 中银香港 / 汇丰 Trade25

• 怎么把钱汇到香港银行？

推荐使用四大行的跨境支付通功能，或者兴业银行的寰宇卡转汇丰香港
如果介意 CRS，请参考↓

「海外支付」Fiat24 进阶教程，助你出金港卡 & 盈透 / 嘉信券商

• 我不想肉身去香港，能开香港银行吗？

开通汇丰大陆卓越（存 50W RMB），可以远程申请汇丰香港开户

官网海报入口：

资格要求很简单：

首先进入：
microsoft.com/startups
点击：

再点击：

登录你的微软账号，最好是国外的
然后右上角就有了，需要去领英进行认证

这里认证我没过，一直失败，有手段的可以自己想办法去认证，应该是认证完就有 1000 刀了
至于是不是我也不知道
有领到的可以截个图分享分享
宣传说是 1000 刀的不需要申请，也无需提供公司证明：

需要绑卡验证，自备一张外币卡，有佬友反馈 bybit 卡 不行，而且会验人名，验卡这里可能比较严格，fiat24 也不行

账号还有风控检验，神秘微软，全弄完才会告诉你有没有资格，新号可能也会莫名其妙被风控导致没有资格

应该是能用 gpt，用不了克模型，且 gpt5.2 需要额外申请，默认能用到 5.1
克系模型应该是需要申请，不过有说能用其他手段用到的

有佬友已经成了：

感谢佬的开源，在项目的基础上使用 Maple Mono NF + LXGW Bright Code 在 Gemini cli 的辅助下搓了一个自用字体，需要的可以在 release 自取，或者自己搓 ：

看到这几天有人在讨论类似的方案
突然想起来有这个可以参考一下

这是个 Cli 专案，主打多 Agent 协同任务

主要就是在主任务中调用其他 LLM 来进行子任务，可以调用 OpenAI, Anthropic, Google AI Studio, OpenRouter, Litellm 这几个平台。

有兴趣可以参考一下

项目 500 多 star 了，感谢大家支持，看来降 AI 率的需求还是非常大的。
现在支持 中文或英文 润色，新增 word 排版（实验性功能 BUG 较多），默认启用思考，提高文本质量。

朱雀 AI 检测稳定过。

建议使用 GitHub - router-for-me/CLIProxyAPI: Wrap Gemini CLI, Antigravity, ChatGPT Codex, Claude Code, Qwen Code, iFlow as an OpenAI/Gemini/Claude/Codex compatible API service, allowing you to enjoy the free Gemini 2.5 Pro, GPT 5, Claude, Qwen model through API 反代 gemini2.5 使用

英文打的稿回头准备丢 blog 上的，懒得翻译了就这样吧
aomedia 到 2026 年初还在鸽 av2 specs 等不及了

The Alliance for Open Media (AOMedia), a global collaboration of innovators working together to define and deploy open standards that power the next generation of media experiences, today announced the upcoming launch of the next evolution in open video coding: AV2. Set for a year-end release, AV2 is not only an upgrade to the widely adopted AV1 but also a foundational piece of AOMedia’s future tech stack.
– Wakefield, Mass. on Sept. 15, 2025

AVM (abbreviation of AOM Video Model), is the reference (and the only before AV2 specifications is published) implementation for the work-in-progress AV2 codec from the Alliance for Open Media, the organization behind AV1, which is not yet ready for production use. The codebase is under the BSD 3-Clause Clear License.

In this article, we are using AV2 as a image (i.e. single video frame) compression method instead of video stream, like what single-frame AVIF did to AV1.

Compiling

You will need to compile by yourself due to the lack of prebuilt binaries. Compilation requires cmake, nasm and perl.

git clone --depth 1 https://gitlab.com/AOMediaCodec/avm.git
cd avm/build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DBUILD_SHARED_LIBS=0 -DCMAKE_POLICY_VERSION_MINIMUM=3.5
make -j$(nproc)

Resulting binaries will be called avmenc and avmdec (not to be confused with aomenc and aomdec provided by previous versions of AVM). They will be available in the build folder.

Usage

Tip

To convert crf in SVT-AV1 to AVM’s QP values, multiply by 4. For example, -crf 20 equals to --qp=80.

Convert PNG image to Y4M with Y′UV color model (4:2:0 chroma subsampling) and BT.709 color primaries:

ffmpeg -y -i input.png -pix_fmt yuv420p -color_primaries bt709 -color_trc bt709 -colorspace bt709 output.y4m

avmenc --qp=128 --cpu-used=9 --fps=1/1 --threads=$(nproc) --target-bitrate=1000 --color-primaries=bt709 -o output.ivf input.y4m

Decode AV2 frame:

avmdec input.ivf -o decoded.y4m
ffplay decoded.y4m # For fast previewing
ffmpeg -y -i decoded.y4m decoded.png # Convert to PNG 

Gallery

Tip

linux.do converts all images to jpeg. You can get lossless images and encoded ivf file from the attachment below.

avm.zip

Vasabron Vasa bridge Stockholm

Decoded AVM-encoded image (on commit ) , --qp=128 --cpu-used=9 --fps=1/1 --target-bitrate=400 --color-primaries=bt709 (59884 bytes after encoding):

Reference

AVM | Codec Wiki

在 Hugging Face 部署哪吒面板 V1 版（带自动备份功能）

新手保姆级教程

这我自己拿 ai 做的玩具，弄了几天，算是可以正常用了，分享一下

主要是自己弄来玩的，算是熟悉一下怎么用 ai 做开发，我不懂代码这是第一次做，纯靠自然语言，佬友们可以给点建议

TUI 是 rust，后端服务是 python,ai 的活动空间是 docker 容器，这算是第二版了吧，目前有一些小问题，但基本不影响正常使用了
虽然知道不如直接用 claude code, 但还是想自己拿 ai 搓一个，献丑了

附两张图片吧

链接：
jarrodwatts/claude-hud: A Claude Code plugin that shows what’s happening - context usage, active tools, running agents, and todo progress

推特看到的，plugin 安装挺简单的，可以用来了解 cc 执行的情况，然后原项目中 win11 不支持可以按下面自己修改一下：

• 找到配置文件 打开你的用户目录下的 .claude 文件夹，找到 settings.json 文件。 通常路径为：C:\Users\< 你的用户名 >\.claude\settings.json
• 修改配置 在 settings.json 文件中添加或修改 statusLine 字段。请使用以下 JSON 配置，注意 将 <username> 替换为你实际的 Windows 用户名：

{
  "statusLine": {
    "type": "command",
    "command": "node C:\\Users\\<username>\\.claude\\plugins\\cache\\claude-hud\\claude-hud\\0.0.2\\dist\\index.js"
  }
}

一些详细功能说明：

Claude HUD 主要在终端底部显示以下四类核心信息，旨在让你实时掌握 Claude Code 的运行状态：

1. 会话基础信息 (Session Info)

这是第一行内容，展示当前环境和资源消耗情况。

• 当前模型 ：显示正在使用的模型名称（如 [Opus 4.5]）。
• 上下文健康度 (Context Health)：通过可视化进度条（████░░）和百分比显示上下文窗口的使用量。颜色会随着使用量增加从绿色变为黄色，最后变红。
• 细节 ：当上下文使用率超过 85% 时，会额外显示具体的 token 使用量（输入 token 和缓存 token）；超过 95% 时会显示 COMPACT 警告。
• 配置统计 ：显示已加载的 CLAUDE.md 文件数、规则 (rules)、MCP 工具和钩子 (hooks) 的数量。
• 会话时长 ：显示当前会话已运行的时间（）。

2. 工具活动 (Tool Activity)

显示 Claude 正在使用或已经使用的工具，让你知道它是否 “卡住” 了或正在忙碌。

• 正在运行的工具 ：实时显示正在执行的工具名称及目标文件（例如 ◐ Glob: src/index.ts），让你看到它正在读取或编辑哪些文件。
• 已完成工具统计 ：聚合显示已执行完成的工具及其调用次数（例如 ✓ TaskOutput ×2 | ✓ Skill ×1）。

3. Agent 状态 (Agent Status)

追踪 Claude 内部派生的子智能体 (Sub-agents) 的行为。

• 活动状态 ：显示正在运行的 Agent 类型及其当前任务描述（例如 Explore: Explore home directory structure）。
• 耗时监控 ：显示每个 Agent 已经运行了多久，或者已完成 Agent 的总耗时。

4. 待办进度 (Todo Progress)

展示任务完成情况，直接读取 transcript 中的 todo 列表。

• 当前任务 ：显示正在进行中的具体待办事项（例如 ▸ Fix bugs in login flow）。
• 总体进度 ：以分数形式显示完成度（例如 (5/5)），全部完成后会显示绿色对勾。

通过这四行信息，将原本不可见的后台处理过程（如 Token 消耗、后台工具调用、子任务拆解）可视化，直接显示在你的输入框下方。

觉得好用的可以在 GitHub 上留下你的小星星

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

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：专家系统提示词 动态角色注入（v2.0 更新）

v2.0 重大更新

从 v2.0 版本开始，提示词系统重构为 12 个角色文件，改为动态角色注入模式。

• 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

角色文件结构

prompts/
├── codex/                  # Codex 角色提示词
│   ├── 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
    ├── 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 

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

• Python 3.8+
• Claude Code CLI
• Auggie MCP（安装脚本会自动 patch 启用 prompt-enhancer）
• Codex CLI / Gemini CLI

不需要安装 Go，已提供预编译二进制文件（macOS/Linux/Windows）

0. 获取仓库

git clone https://github.com/fengshao1227/ccg-workflow.git
cd ccg-workflow

1. 一键安装

python3 install.py

安装脚本会自动：

1. 安装核心工作流指令（CLAUDE.md）
2. 安装 17 个斜杠命令（/ccg:xxx 格式）
3. 安装预编译的 codeagent-wrapper（无需 Go 环境）
4. Patch Auggie MCP（启用 prompt-enhancer）

2. 验证安装

启动 Claude Code，输入 /ccg: 应该能看到所有命令。

命令列表

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阶段多模型工作流
  /ccg:code      - 多模型代码生成（智能路由：前端→Gemini，后端→Codex）
  /ccg:debug     - UltraThink 多模型调试（5阶段诊断流程）
  /ccg:test      - 多模型测试生成（Codex后端 + Gemini前端）
  /ccg:bugfix    - 质量门控修复（90%+ 通过，最多3轮）
  /ccg:think     - 深度分析（双模型并行分析）
  /ccg:optimize  - 性能优化（Codex后端 + Gemini前端）
  /ccg:frontend  - 前端任务 → Gemini
  /ccg:backend   - 后端任务 → Codex
  /ccg:review    - 双模型代码审查（无参数自动审查 git diff）
  /ccg:analyze   - 双模型技术分析
  /ccg:enhance   - Prompt 增强

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

工作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   /ccg:dev 工作流                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  Phase 0: Prompt 增强 (Auggie prompt-enhancer)              │
│      ↓                                                      │
│  Phase 1: 上下文检索 (Auggie codebase-retrieval)            │
│      ↓                                                      │
│  Phase 2: 多模型分析 (Codex ∥ Gemini) ← 并行执行            │
│      ↓                                                      │
│  Phase 3: 原型生成                                           │
│      ├── 前端任务 → Gemini                                  │
│      └── 后端任务 → Codex                                   │
│      ↓                                                      │
│  Phase 4: 代码实施 (Claude 重构为生产级代码)                 │
│      ↓                                                      │
│  Phase 5: 审计交付 (Codex ∥ Gemini) ← 并行审查              │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

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

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

欢迎 Star 、Issue、PR！有问题可以在下面留言讨论～

Lonely 自己私下里有一个公益站（怕扛不住所以没公开），但是呢… 对于用户（在 qq 群内）留存率有点苦恼，所以想出来了通过 Nonebot2 QQ Adapter 在 QQ 群内认证并遵循 OAuth2.0 标准

先掏源码：
archive.zip

NewAPI 中的配置：

使用教程：

1. 解压
2. 使用 uv sync 命令同步环境，没有 uv 的请看 uv 官方文档 安装
3. 配置.env.prod，记得随机生成一个 JWT_SECRET，这个绝对不能给别人！！给了别人就能解码 JWT 了，注意在文件中添加一行 ONEBOT_ACCESS_TOKEN=你的访问令牌，生产环境需要添加
4. 打开 data 目录，复制文件 oauth_secrets.json.example 为 oauth_secrets.json，并编辑键值对，键是群号，值（列表）是（多个）OAuth 密钥，可以只配置一个
5. 接下来回到项目根目录，通过 uv run bot.py 运行项目，记得反代为 HTTPS 协议，不然凭据容易被（中间人）盗取

在别的地方看到的，不知道对你们有用吗

nvidia 免费开放了 GLM-4.7 和 minimax-m2.1 的 API

在 nvidia 注册账号生成 key

然后请求地址使用
integrate.api.nvidia.com/v1/chat/co.
直接开启免费模式

这次不发 github 了，佬友们自己私下里用用吧

自动登录介绍：

首次登录需要通过 reqable 在微信小程序断点抓包获取 code

目前没有完全绕过 code 的方案

但是聪明的我找了个便捷的方法

只需要填写一次 code，运行登录脚本后，后面就可以一直获取新 session 了，也算得上一劳永逸

后续的账密登录使用了智谱的免费视觉模型进行四则运算识别

设备信息最好填自己的手机设备，如果不填手机设备的话好像是没法签到的

详细的教程可以查看： GitHub - ckkkf/sign-sign-in: 校友邦签到自动脚本（支持自定义经纬度签到） 一个基于 Python 3 的开源自动签到脚本，专为校友邦类实习 / 签到平台设计。支持自定义经纬度（模拟定位）提交签到，便于完成需要位置参数的签到场景。适合用于学习、测试与个人自动化，但请遵守目标站点服务条款与法律规定。

今晚跟这个项目的作者进行了愉快的交流，然后搞了自动登录版

填好配置之后可以在本地运行一下。运行成功直接把 json，一起打包到服务器，就可以愉快的摸鱼了

上面作者当前的版本是 1.6.39，最新版是 1.6.40，映射表有些改变

建议使用最新版

自动签到介绍：

这个脚本我是放在定时任务里 1 分钟执行一次的

默认配置是 8 点 30-9 点的区间进行随机签到

签到的 8 小时后，会在 30 分钟内进行随机的签退

贴心的增加了企业微信的 webhook，可以用来当提示

运行效果：

明天睡醒看看脚本有没有执行，应该是没有 bug

感谢反重力的大力支持

有使用问题可以留言提问

xyb_ius.zip

————————————

睡醒一觉发现签到失败了，这 session 连 8 小时都撑不住。。。

改成一个小时更新一次 session 了

手动获取了 session 之后签到时没有问题的

its available on there named as OBSIDIAN

i have tested it and its good compared to last gen but not on opus 4.5 level https://x.com/chetaslua/status/2007003112725508416?s=20

B 站转播:

7*24 小时不间断直播 26.1.7 日开始放电影

根据 1min.ai 逆向分析 & 2api 大佬开源优化，本来是想直接在大佬帖子后面添加回复，但看时间过去一个月了，不在后面回复了。一开始也没想优化。就想直接用但部署都是试错，Deno 部署没成，试了 render 结果要添加 Dockerfile 不会弄，之后没办法本地部署加后面再原贴看到有其他佬在 Deno 部署选择入门口设置对了部署成功，对话回复被截断。还有就是这个 1min.ai 对话很耗积分，检测健康都损耗很多积分，所以弄完就只能选 DeepSeek 使用，像 Claude 全系列、GPT 全系列一个账号能用的不到几轮就没积分了，所有是实在没有模型使用的佬友和爱折腾的，去弄个比较合适。
案例：管理后台登录 密码：666 看看效果先 api 调用:https://1minai2api.tmpannerirthe.workers.dev
没有添加 Token 懒得注册账号了，部署完添加 Token, 后就可以在 Cherry Studio 等调用了
1min.ai API 代理服务 - Cloudflare Workers 部署教程

项目简介

将 1min.ai 的 API 转换为 OpenAI 兼容格式，支持多 Token 管理、API Key 分发、分组管理和使用统计。

支持的模型： Claude 全系列、GPT 全系列、Gemini、DeepSeek、Grok、Mistral、Perplexity 等

部署步骤

第一步：准备工作

1. 注册 https://dash.cloudflare.com/sign-up
2. 准备一个 https://1min.ai 账号并获取 JWT Token

第二步：创建 KV 命名空间

1. 登录 Cloudflare Dashboard
2. 左侧菜单选择 Workers 和 Pages → KV
3. 点击 创建命名空间
4. 名称填写 1minai-kv，点击添加

第三步：创建 Worker

1. 左侧菜单选择 Workers 和 Pages → 概述
2. 点击 创建 → 创建 Worker
3. 名称填写 1minai2api（或你喜欢的名字）
4. 点击 部署

第四步：编辑代码

1. 部署成功后，点击 编辑代码
2. 删除默认代码，粘贴以下完整代码：

// 将 worker.js 的完整内容在附件

3. 点击右上角 部署

第五步：绑定 KV

1. 返回 Worker 页面，点击 设置 → 绑定
2. 点击 添加 → KV 命名空间
3. 变量名称填写：KV（必须大写）
4. KV 命名空间选择刚才创建的 1minai-kv
5. 点击 部署

第六步：配置环境变量

1. 点击 设置 → 变量和机密
2. 添加以下变量（点击 添加 → 文本）：

SESSION_SECRET 可以用这个生成：openssl rand -hex 32

3. 点击 部署

第七步：访问管理后台

部署完成后，访问：
https:// 你的 worker 名。你的子域.workers.dev/admin/secure

输入你设置的 ADMIN_PASSWORD 登录。

使用方法

1. 添加 1min.ai Token

2. 登录 https://1min.ai

3. 打开浏览器开发者工具（F12）→ Application → Local Storage

4. 找到 token 字段，复制 JWT Token
   如：eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1dWlkIjoiMTA3YzIzMjUtOWM0MC00Y2EyLTljZjctMGFjNTE1Mhh2Zjc1IiwiaWtttjoxNzY3NTM1NzI5LCJleH777jE3NjgxNDA1Mjl9.Y83fVKfc0iGBLYq-VxArJ44GmV55q0TaZPbm8V6PmCw

5. 在管理后台「添加新 Token」中粘贴

6. 生成 API Key

在管理后台「API Keys 管理」中点击「生成新 Key」，会得到 sk-xxx 格式的密钥。

3. 调用 API

API 地址：
https:// 你的 worker 名。你的子域.workers.dev/v1/chat/completions

调用示例：
curl https:// 你的域名 /v1/chat/completions
-H “Authorization: Bearer sk - 你的 apikey”
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{
“model”: “claude-sonnet-4-20250514”,
“messages”: [{“role”: “user”, “content”: “你好”}],
“stream”: true
}’

在 ChatGPT-Next-Web / LobeChat 等客户端中使用：

• API 地址：https:// 你的域名
• API Key：sk - 你生成的 key
• 模型：选择支持的模型

支持的模型列表

功能说明

• Token 管理：添加多个 1min.ai Token，自动轮询使用
• API Key 管理：生成 sk-xxx 格式密钥分发给用户
• 分组管理：将 Token 分组，API Key 可绑定指定分组
• 使用统计：查看最近 3 天的模型调用统计
• 自动刷新：30 秒自动刷新数据
• 定时任务：自动禁用过期 Token，清理旧统计数据

可选：绑定自定义域名

1. Worker 页面 → 设置 → 域和路由
2. 点击 添加 → 自定义域
3. 输入你的域名（需要已托管在 Cloudflare）
4. 等待 SSL 证书生效

常见问题

Q: 登录提示密码错误？
A: 检查 ADMIN_PASSWORD 环境变量是否正确设置并部署

Q: 调用 API 返回 401？
A: 检查 API Key 是否正确，是否已启用

Q: Token 显示已过期？
A: 1min.ai 的 JWT Token 有有效期，需要重新获取

免责声明

本项目仅供学习交流，请遵守 1min.ai 的服务条款。注：此内容有 Claude 生成。。。。。
如果代码复制有误就下载附件部署吧，构建前的文件太大了，上传不了，想自己在优化的朋友可私信要
worker.zip

如题

Infiniax 現在对免费用户提供 Claude Opus 4.5（每日限量）

注册不绑卡 不禁止临时邮箱
平常免费用户则是以下模型

AWS 新账号注册会送 100 赠金，完成任务后就有 200 了，然后这 200 可拿去开通 kiro 会员。赠金有效期半年，可以开 5 个月 pro + 会员了

分享一个自己在写的小工具。

起因是之前用 CLIProxyAPI 来使用 Antigravity 里的 Claude 模型，体验不太好，写着写着就断了。后来在论坛看到有佬推荐 OpenCode，试了一下真的很丝滑。但是现在论坛里分享的配置工具基本都是给 Claude Code 做的，OpenCode 没有现成的可视化配置工具，每次都要手改 JSON 挺麻烦。于是就干脆自己撸了一个。

定位

这个就是给自己日常使用的小工具箱，按需添加功能。目前有的功能：

• OpenCode 配置管理：可视化编辑供应商和模型，告别手撸 JSON
• Claude Code 配置管理：顺手也支持了，一键切换供应商（本人用的少，所以只是简单支持了一下，重点使用的建议还是使用 CC-Switch）
• 供应商统一管理：API Key、代理地址集中管理
• 数据备份：本地备份 + WebDAV 云端同步
• 自动更新检查：有新版本会提醒

OpenCode 配置

Claude Code 配置

设置页面

后续计划

• AI 绘图
• 其他想到的小功能…

技术相关

Tauri 2 + React + TypeScript，数据全部存本地，支持 Windows /macOS/ Linux。

下载

顺便分享一个 OpenCode 安装踩坑

使用 NPM 安装： npm install -g opencode-ai

如果你本地 npm 源设置的是淘宝镜像，安装 OpenCode 可能会遇到这个报错：

It seems that your package manager failed to install the right version of the opencode binary…

原因：淘宝镜像源有些包没有正常同步。
解决方案：切换到腾讯镜像源
npm install -g nrm && nrm use tencent && npm install -g opencode-ai
腾讯镜像源文档： npm

感兴趣的可以试试，同时也希望大家帮忙给仓库点个 Star，有其他需求的也欢迎提 Issue 或 PR！

根据这几个佬友的要求修改一版：

其他忘记是谁提的了，基本都改了

本次更新：

1. 增加上下文，可以一直对话改图，太稳了！
2. 支持自定义我的提示词
3. 可以选择本地目录进行直接图片保存
4. 其他一些优化

开源地址：

在线地址：

效果图：

欢迎点赞 + 讨论

最开始是使用 zeabur 部署 CLIProxyAPI，来实现 Antigravity 的 2api（如果有需要可以参考：zeabur 免费搭建 CLIProxyAPI，CLI 和 Antigravity 都能用）

zeabur实际使用碰到的问题：
1、数据库公网地址频繁报错，提示连不上
2、更新困难，免费用户只要一重启，就面临排队等待。

实际查阅 CLIProxyAPI 的官方文档发现可以利用 github 来替代 PostgreSQL (详见：Git 支持的配置与令牌存储 | CLIProxyAPI )

1. 我们先创建一个仓库。

名称就叫 CLIProxyAPI，注意仓库要设置为 private, 否则数据就公开了（我这边是已经存在了所以会有一个错误提示，正常是绿色的可创建）

2、我们到 github 创建一个 token（直达地址：https://github.com/settings/tokens）
名称自定义，期限看实际需要，给仓库操作权限，创建之后的 token 我们复制保留

3、到 Hugging Face 直接复制我的 Space（地址：https://huggingface.co/spaces/ahutchen/CLIProxyAPI）
总共有三个变量需要自己填
MANAGEMENT_PASSWORD：管理面板密码
GITSTORE_GIT_URL：要使用的 Git 仓库的 HTTPS URL。
GITSTORE_GIT_TOKEN：我们刚刚创建的 token

然后我们的公网地址在这里

这个地址就是 api 的 baseurl；
管理端登录的地址是 你的链接后面添加 /management.html 之后回车

至此，所有流程完成，想更新就直接跟新，不再需要担心重启 zeabur 需要排队。