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感觉裁员离我不远了～ 公司不会给赔偿，还得走仲裁！

自从给孩子根据 https://github.com/socquique/TamaPoke 制作的精灵球被摔坏后基于玩法和算法重新开发的网络版，添加天梯对战、交易等系统。 一只宠物，不只是图鉴中的一个编号。 它会饥饿、疲惫，也会在你的照料下成长；陪它玩耍、训练、休息，建立独一无二的羁绊，并亲手决定它未来的道路。 探索九大地区，收集所有宠物；挑战野外、道馆与困难战斗，体验 Mega 进化、Z 招式、极巨化和超极巨化。组建自己的队伍，孵化新伙伴，完成每日任务，还能在交易中心与其他训练家交换珍贵宠物和道具。 从第一只初始伙伴，到完整的全国图鉴——每一次相遇、每一场战斗、每一段成长，都由你亲手书写。 电脑与手机均可畅玩，无需安装，一个浏览器即可开启旅程。

Go 后端代码审计工程师（安全与 AI 方向） 🛠 岗位职责 1. 负责 Go 后端项目的代码审计与质量评估，从代码规范、架构设计、并发安全、性能隐患、数据安全及可维护性等维度开展系统审查。 2. 深入阅读业务代码，识别 SQL 注入、越权访问、敏感信息泄露、鉴权缺陷、接口滥用、并发竞态、资源泄漏等问题，输出审计报告及整改建议。 3. 结合业务场景评估系统安全边界，重点审查 API 、数据库、缓存、消息队列、文件上传及第三方服务调用等关键链路。 4. 对审计发现的问题进行风险分级，提供可落地的修复方案，必要时参与核心模块重构、漏洞修复及复审验收。 5. 参与制定 Go 编码规范、安全开发规范及 Code Review 流程，推动静态扫描、依赖检测和 CI 安全门禁落地。 6. 结合 Claude Code 、Codex 、Cursor 等 AI 工具建设自动化代码审查流程，提升漏洞识别、问题分类及审计报告生成效率。 🎯 任职要求 1. 本科及以上学历，计算机相关专业优先，3 年以上 Go 后端开发经验。 2. 扎实的 Go 语言基础，熟悉 Goroutine 、Channel 、...

前段时间偶然发现了几个手机号 MD5 反查网站： https://phonehash.cn/single http://124.221.109.178:5555/ https://tool.ytxsvr.com/md5 第一反应不是查号码，而是好奇：这种服务背后到底是什么实现？把 100 亿个手机号全部算一遍，需要多大的数据库、多少 CPU ，普 通服务器能不能跑？ 于是我自己写了一套，从建表、索引到 Web 查询都跑了一遍。 先算最直接的方案 覆盖 10000000000 ～ 19999999999 ，一共是 100 亿个数字。 如果做完整索引，即使不保存完整 MD5 ，只保存截断哈希和 40 bit 的号码编号，每条记录压到 5 字节，最终仍然需要约 47 GiB 。 查询会很快，但为了这么一个工具准备几十 GiB 数据，感觉有点重。 换成彩虹表 后来采用了完美彩虹表，把号码连成一条条长度为 1000 的计算链： 手机号 → MD5 → 归约成新手机号 → MD5 → …… → 终点 数据库不保存中间经过的号码...

我同事是自己跑香港，用护照办了香港电话卡 + 香港银行卡。但我没有出境经历，暂时没法亲自过去。 之前看过海鲜市场的境外电话卡，有个顾虑：这种卡不是用我本人实名办的，感觉风险很高，随时可能被原持有者挂失或者运营商销户，不太敢入手。 顺带问问银行卡这块。虚拟卡现在封杀得厉害，很多平台不认。银行卡这块是不是必须要用本人实名开户的才行？ 主要疑问： 不去香港，有没有本人实名、低成本可长期保号的境外手机号方案？优先香港号。 海鲜市场非本人实名的境外 SIM 卡，实际踩坑概率大吗？有没有人长期在用？ 境外银行卡，虚拟卡限制太多，刚需场景是不是只能本人实名实体账户？ 如果是美国卡是不是更不好弄了

llms.txt: https://thenichegap.com/llms.txt page: https://thenichegap.com/

github repo: https://github.com/saihhold-zhao/polox_ai 更新 2026 年 9 月 21 日 — v2.0.0 重要更新：Skill Creator （首个公开测试版） 可用 Skill Creator 创建自己的 L1 skill 。在首页 Agent 对话框输入 /skill-creator 即可开始（或从 Skills → Create Skill 进入）。 L1 skill 只能编排 PoloX 已有的工具与 UI 卡片，不能自定义工具或自定义 UI 。后续可能开放 L2 （自定义工具 + UI ）。 请注意（测试版）： 这是 Skill Creator 的首个测试版本。开发中已修掉不少问题，但肯定还有其他 bug 。 目前仍是 L1 预览：部分内置工具还不完善，因此无法完美覆盖你想创建的每一种 skill 。 遇到以上情况，欢迎 提 Issue ，或发邮件到 saihhold.chiu@gmail.com 。

写完以后让 AI 自己 review 了一遍，AI 说代码写得很好，架构设计合理，没有明显问题。 然后我让 AI 做了个官网，挂了几个典型用户和用户评价上去了 发布以后，用户让 AI 分析了下，普遍都觉得这个框架挺不错，陆陆续续开始用了。 大家都觉得这个项目质量挺高的，下载量一路上涨。 慢慢产生了一些 AI 提的 issue 和 PR ，我也都让 AI 自行处理了。 现在我也算开源名人了。 以上是我编的。

如果不愿意，多少倍原因呢？

做了一个在线思维导图工具，主打的方向是导图扩展能力。 https://mindmapext.com/ 目前支持任务模式，时长统计模式，数字统计模式 任务模式 数字统计模式 时长统计模式 支持导出 PNG/SVG/Excel

搞过采集的都知道，写爬虫不难，难的是维护：页面一改版，选择器全废；人一离职，脚本没人敢动。我们团队被这个折磨久了，就做了个思路不一样的东西—— 录制即规则，规则即任务 ： 装个 Chrome 扩展，在目标网站上像平时一样操作（点、输、翻页），它把你的操作录下来 录完自动生成一份可读的 DSL 规则（ YAML ），向导里能看步骤、看 YAML ，还会 真实浏览器完整回放一遍 验证，逐步人工确认后存为不可变版本 服务端（ Go + SQLite ，单二进制）把规则当任务调度：租约认领、心跳、重试、死信队列、分级限流、熔断 浏览器端的 ScriptCat worker 认领任务，真实标签页里执行，结果实时回传 30 秒演示 GIF （在 books.toscrape.com 演示站录制）： https://github.com/singhand-labs/AegisCrawler/raw/main/.github/assets/demo.gif 仓库： https://github.com/singhand-labs/AegisCrawler （...

降智问题让人很烦躁，试过了各种方法都不能稳定使用 gpt-6, 狠心邮件投诉退订了 20x 账号 但是问题来了，这个账号居然保留了继续开通 20X 账号的资质 要不要赌一把，再冲进去看看？

之前一直用的是 perplexity 和 notion ai 的网页版，最近开始琢磨 workbuddy ，国内版有签到和各种任务、派喵喵等途径获取积分，国际版只有每日活跃的 30-50 积分，同样开会员国际版的积分额度也少得可怜。但是使用过程中发现一个让我比较困惑的问题，想发帖求证下。 我在国际版和国内版分别用同模型跑同一个问题，消耗积分差异很大，例如同样用 kimi-k3 ，输入“1-100 生成一个随机数”，国内版显示消耗了 12.94 积分，实际消耗 3984.43-3967.14=17.29 积分；国际版没有显示积分消耗，实际消耗 423.73-421.65=2.08 积分，只有不到国内版的 1/8 。 有没有朋友做过类似的对比，两个版本的计费规则是不是不一样，还是说两个版本的积分定价完全是不同的

到现在我经常梦到上厕所, 不是小便, 是找能大便的厕所, 梦里要找好久, 始于原因是因为曾经老房子那真的找不到厕所, 不是干净的厕所, 是找不到厕所.... 老房子在平原城乡结合部, 居民区旁边是菜地, 家里平房是没有厕所的, 厕所只能去外面别人家修的“公共厕所”. 胡同外原本有人在房后路边修了水泥棚, 地面做了硬化的旱厕, 后来因为听说要修路拆迁, 人家把旱厕抢建为房子了. 就只有更远的一个没有水泥硬化的, 一个泥地挖坑, 摆上空心砖的那样, 四周一档就好了. 那个坑一下雨就积水, 全漫上来了... 以至于我经常找不到地方上厕所, 都要偷跑到附近的小学或者养老院去上厕所(三五百米开外). 虽然后来我出去工作一年就回家一两天, 但每次回去都要面临这样难堪的问题, 也不知道我爸妈是怎么过来的... 那时候家里也没有地方洗澡, 因为只有 45 平的平房(两厢改三间) + 约 30 平院子, 还有一半院子盖了一个过道, 过道侧面长条厨房, 厨房一头放太阳能热水器洗澡, 厨房还漏电... 太阳能水压低洗不舒服, 我干脆就冷水洗澡, 哪怕冬天零下也照样洗冷水. ...

llms.txt: http://jev-ai.pro/llms.txt page: http://jev-ai.pro/

代码在： https://github.com/daqing/danbo-swift-markdown

大家好，最近发现一个挺好用的免费视频下载扩展 GoFetch ，分享给有需要的朋友。 video downloader extension 是什么？ GoFetch 是一款免费的 Chrome/Edge 扩展（也兼容其他 Chromium 内核浏览器），主要用来抓取网页上的视频和音频资源并保存到本地。 核心功能 📹 直接下载 MP4 / WebM / MP3 ：弹出面板中直接显示文件大小和时长，支持预览和一键下载 🎞️ HLS (m3u8) 流合并为 MP4 ：自动下载所有分段（ TS 、fMP4 ），无损 remux 成单个 MP4 文件，无需转码 📐 多分辨率一目了然 ：自动列出 720P 、480P 、360P 等所有可用画质，支持音视频分离流的自动合并 ⚡ 并行分段加速 ：并发数可调（ 1-6 ），比浏览器自带下载快数倍；失败自动重试 ⏸️ GB 级可恢复下载 ：支持暂停 / 断点续传，浏览器重启后也能继续，关闭标签页不会丢失进度 🚫 无广告下载页 ：可选择在扩展内置页面下载（无广告），也可使用配套网站（未来可能含广...

不写代码，在手机上用，偶尔问点问题，写写旅游规划之类的日常使用

近期有些无聊，刚好看见出了新的，有人一起玩玩吗。 每天下班后和六日这种，玩没玩过的都行。 好像大家都在忙于创造和赚钱... 还有人躺平的话加吧 czg3NDYxMTYw

最近平台发放了一些羊毛，注册兑换就可以领取 就有一些人利用这个漏洞进行刷注册领取 他们应该是用的脚本，纯人工费时费力的 所以如何才能避免呢，网站也做了人机验证的方法

看到很多人讲智谱偷他代码，你都用 AI 编程了，代码值几毛，然后就宁愿用 A/ codex 这种人哪有脸面骂女人牛排？

免费账户的

外婆 80 岁了，前段时间还因为手麻，去医院检查说轻微脑梗，住院了一周，然后出院说好点了。 中秋回老家，不知道给老年人买点啥好 好像很多保健品，似乎都是智商税 我知道多回家看看比什么都好 奈何实在太远了，回去一次太麻烦 买点可能真的会对身体有点益处的，哪怕贵点，起码心里也安慰一些

最近有点闲时看了下今年买的基金收益，买的沪深、科技、有色、航天、通信、美债全部都是负的。。-2%、-10%、-20%的都有 今年其实没买多少纳指，限购后买不了才去看其它收益高的，然后跟风买，还买了好多个黄金的基金也是亏不少。 瞎 jb 对差不多 20 个基金进行投资，全是亏的，但今年收益还是平的，虽然没赚但目前也没亏，全靠以前买的几个纳指基金撑住。现在额度又放开了不少，打算清掉这些乱七八糟的基金认亏离场，当是为自己的认知交学费了，明白了自己没那个实力和气运靠投资发财，后面专注定投纳指和逢低少量买点黄金。 现在思考的是纳指和黄金的买入和止盈怎么做比较好，例如现在要卖多少，就怕纳指突然大跌修复 1 年 2 年那顶不住，现实里还要用钱呢

这次打算待三天两夜 第三次去香港 后悔前几次没有办港卡。 老婆有执念想去香港买手机和数码产品这次想去买 iphone 或者看看 sony 的相机。 各位有没有去香港最印象深刻的体验和推荐。 希望各位老哥不吝赐教 非常感谢！！！

兄弟们还有啥路子嘛？ 38 左右，有 160G+ 就满足了。

先说下心路历程 之前自己在写独立游戏玩 但是不会建模 想着用 llm 也就是 gpt6 说可以直接用 GLB 建模 但是...你懂的烧 100 刀可能建模出来的都不太能看 后来开始测本地 3d 建模从小模型开始测 发现还是太弱 大型模跑不动 最后通过在线 api 建模模型终于出了自己想要的效果 也就是大概改改能用了 但是一个游戏里面有数千个模型 ai 时代了 总不能一个个去管理 去生成 所以就有了 aigccat 希望大家给点建议特别是会建模的兄弟们 多提点建议 也同时想请教大佬们 想了解下游戏建模的工作流程 下派任务 地模 建筑 游戏道具 人物白模 贴图 动画 特效组 就是我不知道中间有多少个链路 我的最终想法是 打通链路方便管理上手 跟打通主流游戏引擎平台资产快速管理 让它能一键重构几万个游戏模型不用改 做一个通用的 ai 建模平台 也可能会半途而废就是 doge doge doge https://github.com/RainNameless/aigccat 演示站 aigccat.ythmai.com 图片效果 aigccat 一个通用...

最近试了下 Jev ，本来以为它很适合做 Agent 的 System One：大模型负责规划，Jev 负责高频小决策。 但在 Free4Chat 里实际做了一轮 Arena 、Room App 、Live View 相关实验后，结果没那么理想。Scripted Bot 反而更稳，几百毫秒的延迟对很多实时控制也并不够快。继续看 json-render 和一些成功 Demo 后，我反而更清楚了一条边界：规则明确的交给代码，规则模糊但候选明确的才适合 Decision Model ，连候选都需要创造时再用 Generative Model 。 最后没接入 Jev ，但这个失败实验还挺有收获，整理成了一篇： https://www.bmpi.dev/dev/jev-boundary/