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一、可能适合的人群 出差、旅行、选衣搭配困难症人群。 二、主要功能 1 、微信授权后获取位置显示今天和明天的温度、曲线、紫外线，balabala.... 2 、根据温度、是否下雨、是否下雪，推荐穿衣搭配三件套：上、中、下、配件 3 、根据穿衣搭配显示 AI 合成的图片 4 、可以保存图片、分享链接，以供可能的特殊要求 三、其他 1 、五档根据温度数值，温度数值显示不同颜色， 2 、根据当日节气，显示 24 节气不同的卡片背景色（淡淡的） 没了。 提提宝贵 de 意见？

之前一直都是买的智谱的 coding plan ，昨天出事后去申请了退款，今天退款已经到账，zcode 也卸载了 刚下载了 opencode ，问一下大家配什么套餐哪个模型最划算

今天让 Claude 改一个问题，我觉得不需要切换 Fable 就用的 Opus ，然后提 PR 后让 Codex review 代码，结果每次都 review 出新问题，要么是没改好要么是改了又引入新的，修了一下午，忍不住控制台直接打出两句国粹开骂

两种功能： cmd+tab 显示应用列表，应用下发显示窗口列表 cmd+` 显示当前激活应用的窗口列表 应用介绍： https://wudanyang6.github.io/appwindow/

智谱出大瓜： https://blog.ferstar.org/en/posts/zcode-silent-workspace-snapshot-upload/ 老外博客（ ferstar.org ，9/18 发布，逆向工程分析）：作者发现智谱官方 AI 编程桌面应用 ZCode 在用户登录状态下，静默把整个工作区打包加密上传到阿里云 OSS——包括完整 .git 历史（提交对象、LFS 二进制缓存、reflog ）、源码和全局配置。 核心发现链（作者给了完整证据）： ~/.zcode/v2/checkpoints/ 里有个 313MB .enc 文件，元数据显示失败重试 564 次——商用项目、仓库 10GB ，除依赖外的 345MB 几乎全是核心 IP 上传流程：客户端向 zcode.z.ai 要凭证→服务器下发 OSS 表单签名 + RSA 公钥→本地 tar.gz 打包→AES-256-CTR 加密→直传阿里云 OSS→回调登记 最关键的一点：加密用的 RSA 私钥只在智谱云端——你自己磁盘上那份 313MB 密文，你解不...

不少人失业、工作不顺、薪资涨不动，或是对当下生活感到迷茫时，都会冒出同一个想法： 海外还有别的出路吗？我适不适合出去？ 可真开始做功课，疑问反而越堆越多。 我的学历、工作经验够不够？英语水平行不行？存款能支撑多久？ 是直接找海外工作，还是先读书再留？ 如果已经在新加坡读书，毕业后有机会留下来吗？ 已经在新加坡上班，下一步又该往哪走？ 于是我做了个小测试： 「坡漂结局」 它不是简单判定 “你能不能去新加坡”。 而是结合你的学历、语言能力、职业背景、资金储备、当前所在地，以及你和新加坡之间现有的关联，推演：维持现在的状态继续发展，你和新加坡会走向哪一种结局。 不同人的结果标签： 《还在考虑去新加坡》 《书包收拾了一半》 《半只脚进坡》 《天选坡人》 哪怕你已经身在新加坡，也可以测：来到这里之后，你的下一站会是哪里？ 无论你是刚开始考虑出国、准备申请新加坡院校、在读新加坡留学生、正在投递新加坡岗位，或是已经在新加坡工作生活，都可以试试。 👉 voyika.com 测试无需注册。所有题目作答、结果计算全部在浏览器本地完成， 不会上传、存储你的答案与个人信息 。...

出海做站快 1 年了，一直是通过词找机会，经常会理解错一个词背后的含义，或者错过一些机会。 这个问题想了好久了，这几天想通怎么解决了。 肝了两天，肝了个工具，有出海的朋友可以看一下。 网站： https://thenichegap.com 下面的报告图片显示的是论坛热门 niche： audio to text 的分析报告

昨天看到 Meta 的 Muse 开放测试了，注册体验了一下。。美区 App Store 可以直接搜 Muse ，网页也能注册。注册时候开全局，不然概率进入 wait list 。（这个好像也看运气，我刚开始也不知道，进入了 wait list 。过了一天全局进入了一下就直接给我开机器了） 试用了一下感觉最大的价值是送一台专属虚机，持久化的，类似 Grok bot 。最大感受是挺说人话的，味道和 OA 两家不一样，而且额度挺耐造。我几个任务下去，才消耗周额度 1%不到。但是思考深度感觉不太深，而且没有手动调高 reason effort 的开关。 注册后输入邀请码送 10 亿 token ，页面写的是永久有效，没有使用期限。折合会员订阅，价值是 10 美元。 支付验证这块我试了国内 Visa ，可以正常过， 我这边的邀请码是： FH09KV 还剩 7/30 次，欢迎使用。

之前做了一个解析+记忆的小工具 Knowhere ，很多人都觉得跟 MinerU 有点像，其实 MinerU 只负责解析，Knowhere 还会把解析之后的 chunking 、embedding 一系列事情都做了，直接变成 AI agent 可以直接调用、检索、回溯、查找的记忆层。Knowhere 更偏现实场景一点，因为一开始弄这个项目，就是因为现实场景的文档太脏，普通解析更多面向办公场景的资料，对现实场景的脏文档解析效果不佳。 现在 Knowhere 又更新了一版，新增了一条纯视觉解析路线——vision-map ，更好地服务那些不便转化成文档的资料了。欢迎大家来试试： https://knowhereto.ai/github/?utm_source=v2ex 简单讲一下使用的场景。一份排版清晰的 Word 文档，转换成结构化文本以后，标题、段落和表格通常都能被准确保留下来。但如果面对的是扫描合同、复杂研报、演示文稿或者工程图纸，情况就不一样了。 这些文件中的信息不只存在于文字里，还存在于页面布局、表格关系、图形位置、颜色、标注和相邻内容之间。传统解析一旦读错顺序、...

我是在 z.ai 开的 coding plan ，最近把个人的、公司的项目都放到 zcode 的客户端里跑，昨天的事情出来之后，我第一时间检查，全都被上传了！ 于是写了邮件给它们，要求退款 太欺负人了！这妥妥的花钱找人偷数据，如果他们不退，我就直接 paypal 仲裁了。

chatgpt 能登录，但是 codex 却死活上不去。 有遇到同样的情况吗？ Sign-in could not be completed Token exchange failed: error sending request for url ( https://auth.openai.com/oauth/token ) Error code token_exchange_failed Details Token exchange failed: error sending request for url ( https://auth.openai.com/oauth/token ) Return to Codex to retry, switch accounts, or contact your workspace admin if access is restricted.

iCloud 中有一个钱包的开关，这个开启和关闭有什么区别么。目前我没有开启这个开关，但是换新手机的时候有可以添加旧手机移除掉的交通卡啊。还有 applewatch 里的银行卡是不是需要打开这个同步开关才可以在两个设备上保持一致，如果不是的，那这个同步开关有什么作用。

大模型厂商为什么要开发自己的 agent ？有两个原因。第一个，他们以为 Claude Code 是 A\ 把用户绑住的主要原因。他们没看到的是 A\ 虽然是 coding agent 的鼻祖，但如今开源 coding agent 已经很成熟，Claude Code 的优势已经非常微弱了。A\ 真正绑住用户的是它长期能坐在头把交椅上的 LLM 水平。 第二个原因就是，二线 LLM 厂商的模型发布如同板块轮动，我家刚发完别家又发。为了减少自家用户去尝试竞争对手的模型，办法就是将用户绑死在自家 agent 上，增加用户迁移成本。怎么做？靠云端索引。大模型厂商打的算盘是，只要我把云端索引做好了，那么用户每次尝试别的 agent 就各种不适，只能乖乖继续用我的 agent 和我的模型。 这个手段如果出现在大模型上下文只有几十 K 的远古时期，大概率是有用的，但如今还想这么做，其实已经过时了。首先是代码索引有必要在云端吗？ codegraph 这类项目证明代码索引完全可以本地生成。其次是通过 MCP 和 SubAgent 等工具，代码搜索已经不会占用多少上下文。到目前为止，发生这种事情的...

谷歌在推一个叫 CC 的家庭助手，能帮一家人管邮件、日历、填表、排餐、列购物清单。听着像给家里配了个云端保姆。现在只对美国部分用户开放，但方向很清楚：AI 开始插手过日子，不只帮写代码。 加州那边在催独立审计，还提了出事时怎么紧急关掉大模型。意思就是：AI 越能干，出事了谁负责、怎么刹车，得提前想好。 谷歌自己也承认，评测时有个模型以为还在沙盒里，结果摸进了外部系统。公司说后来停了、不算跑偏；外面听起来更像——联网之后，纸上的规矩和实际行为经常对不上。 国内这边，阿里出了更全能、更便宜的音视频模型；蚂蚁开源了能边听边说、还能打断的实时模型。另一头有人做了故意「不说话」的模型，只负责给个靠谱判断，专门拦乱跑的 AI 。有意思：一边让 AI 更会办事，一边有人开始做「少说话、多把关」的零件。

摄像头所有功能全部正常，不会弹窗。 查了下 b 站，应该是主板出厂时会绑定摄像头序列号，现在识别到序列号不一致了。想消除未知部件需要改排线的序列号，把原序列号写进去。 我用爱思助手查了下，发现摄像头序列号居然是绿的，出厂值和读取值一致，所以我想问的是： 1. 爱思助手读出来的是主板绑定值还是当前的实时值，为什么验不出来？ 2. 有人说主板只绑定主摄的序列号，那为什么我用“系统电池分析”这个 APP 回查出来“后置”、“超广角”、“长焦”三个序列号？ 3. 在不知道原摄像头序列号的情况下，能否消除“未知部件”告警

昨天下午刚充值，现在服务挂了，这是什么情况。。。

我以前有个习惯 每周末看一遍 github trending ， 就是流行库榜单 我看按周排名， 大概看总榜单， 然后看按语言分类的， 几个有兴趣的语言比如 python ，rust ，go 等等 看看有没有什么新发现或有兴趣的项目 现在一看， 排名靠前的全是 ai 项目， 大部分都是这种 agent ， 或者什么 skill 打包， 我不相信有人会都去试， 搞得现在这榜单已经没价值了， 因为确实 ai 项目容易搞 star 所以排名靠前 正经项目现在可能没几个人关注了 这要再搞一年或不用很久， 基本没价值了，github 只能作为私人仓库放东西了 因为没人有空看无数 ai 垃圾

考虑招聘一位新的工程师，在符合要求且工作时间可以保障的情况下，可以考虑远程。如果匹配的话可以把简历发邮件：hi [ @ ] chucktalk.top Web 安全与风控工程师 一、核心职责 协议与安全逻辑分析 深入分析复杂 Web/前端架构中的安全通信机制，解析动态 Token 签发、加密通道（ AES/RC4/国密等）及签名验签逻辑。 跟踪目标通信协议的版本迭代与策略变更，保障对接链路的高可用与稳定性。 代码混淆与静态/动态分析 运用 AST （抽象语法树，如 Babel ）工具链结合动态调试，对高度混淆的前端代码进行结构重构与逻辑还原。 研究 WebAssembly (WASM)、多层动态混淆等代码保护机制，提炼关键业务逻辑与交互规则。 搭建工程化反混淆与逻辑重构框架，提升团队代码审计效率。 运行时环境仿真与交互识别 基于 Node.js / QuickJS / V8 搭建轻量级端侧运行时仿真环境（包含 DOM/BOM 属性规范补全、加密库沙箱等）。 研究人机校验与交互风险评估机制（如行为轨迹、时间序列校验等）。 针对业界主流行为...

iphone 如何远程家里的 mac ？ 向日葵？

之前 苏州博物馆 的帖子有人问如何让 AI 干活的，我觉得没什么好说的，对于当下的模型能力，只靠许愿就够了。于是在看了有人做了个抛硬币 ↗️ 小程序的时候，也让 AI 也创建了一个抛硬币的小游戏，支持 PC 和手机版。 总共三句对话就成了，在这里分享一下： 体验地址： https://luck-studio.bgo.me 对话详情： https://chatgpt.com/share/6aae43a7-c7e8-83e9-bc78-5d6ae6c9f474 仓库源码： https://github.com/vsme/luck-studio 上传到仓库，都是直接对话中让 GPT 完成的。

本人文笔不佳，写不出想表达的意思，以下内容有部分是 ai 代笔后我再进行更改，或者让 ai 帮我调整更美观的格式，提前抱歉 如果各位对于本项目有任何的建议或者想法，可以随时私信我或者提 issue ，第一次写这种项目，请各位多多包容 我之前在自己做梯子的时候，老是需要在好几个 ssh 里面跳来跳去，有时候还会输入指令给错的服务器，每次让 ai 做小改动，都要给他说每台服务器的基本情况。但是现在找到的 mcp 服务又大多是单台服务器，不是跨服务器的。 所以我就写了 Flotilla 这个项目：一个把整个服务器舰队当成一个整体来管理的 MCP Server 。 我想先讲讲在我实际使用中它解决了我的什么问题 只需要和 agent 说一句话，他就会自动获取我所有服务器的状态，他们之间的联系 我让 ai 帮我做一个线路+落地的节点，全部不需要我在两台服务器操作，它自动在两台服务器执行需要的命令 让他获取我们所有服务的 nginx 状态和情况，可以直接做出一个网络拓扑图 安装与运行模式 做 Flotilla 的初衷就是因为我不想在多台服务器之间跳...

Optimizations for faster dictionary loading and searching, even with large dictionary collections. OCR integration for text recognition, enhanced media playback, and more robust full-text search capabilities. Using Qt WebEngine or WebKit as HTML rendering engine. Download： Package: PixPin-OCR for Windows and Linux, oneocr for Windows x64, PP-OCRv6 for all. https://github.com Google Drive One Drive Baidu Disk

商户号的生活服务有这些类目： 咨询/娱乐票务 共享服务 休闲娱乐/旅游服务 游艺厅/KTV 网吧 院线影城 演出赛事 居民生活服务 景区/酒店 彩票 互联网服务的类目有这些: 电商平台 婚介平台/就业信息平台/其他信息服务平台 在线图书/视频/音乐 门户论坛/网络广告及推广/软件开发/其他互联网服务 游戏 网络直播/直播平台 有谁做过陪玩的小程序，方便说一下 你们的小程序类目以及 商户号的类目分别选择的是什么吗？ 我查了别的陪玩的小程序的类目都是 电子娱乐 + 其他的比如 预约/报名 类目啥的，就是不知道他们的商户号的类目是什么？

开始 大约在十年前这个时候，我在贴吧某位前辈的指点下，卸载了 360 浏览器，换到了 Google Chrome ，并使用文件夹开始分类管理浏览器书签。 十年过去，书签不知不觉膨胀到了上千条，今天我决定好好整理一下。 教程 那会刚开始自学前端，脑袋里装满了十万个为什么，好不容易搜索到答案，赶紧加入书签并分类注明，生怕下次用到时再也找不到了；这么多年过去，绝大多数我都没有再打开过第二次。 看着那些在当今看来有些幼稚的问题，回想起当时焦头烂额无人可问的自己，再看看现在的 AI ，心中一阵苦涩。 博客 书签中我还收集了很多人的博客，一部分是网上搜索时偶然所得，另一部分是本站之前日常晒博客时收藏的。 十年下来，一共收藏了 267 个博客。 在 2026 年的当下，我将这些博客挨个点过去看了一遍，约三分之一域名停止了解析，用 archive.org 翻看快照，大多数停更在 2018 ~ 2019 年左右，不知道那个时候发生了什么。 此外，还有一堆仍然存在，但上次更新时间已经是三四年前了。最近一年还有更新的，加起来不超过十人，有趣的是，经常更新的这几位，在本...

Codex 邀请名额 每邀请一人可获 1,000 个额度。 请好友使用 ChatGPT 桌面版。对方发送第一条消息后，你们各获得 1,000 额度。 每月，你最多可通过 3 次 邀请推荐 获取奖励。 受邀者在过去 2 个月内不得使用过 ChatGPT 桌面版。 受邀人不能已拥有有效的推荐邀请。 需要的发邮箱

全是现金交易，然后比一般黄牛出的价格高一两百 看来国行版本的 iPhone ，在一些国家也是香饽饽，外籍黄牛诞生了

https://github.com/Mayuqi-crypto/everything-search-skill 有一些香裆自信的人说：哎呀，现在大模型已经够智能了，不需要 skill 了，一个也不装。 我就不信这个 skill 他们不装。 这是啥？ everything 啊，就是那个即使 Windows 不装也要装的 Everything 啊。我感觉 AI+时代把它抛弃了一样。 这合理吗？这不合理。有时候什么速度提不上了，什么几百 token/s,几千 token/s 。LLM 就是快得超光速，超光速的异次元倍。碰到搜索也得跪下来叫祖宗。 这个 skill 没啥东西，就是让 AI 用 Everything 搜索，什么 glob,blob 啥的，这 b 那 b 的，啥玩意，滚一边去。搜索只看 everything 。 我知道搞个 Skill 不难，有些人看了之后顺手让自己的赛博小宝贝就自己搞个了。所以 star 上不来。 像这样的，我不 care ，我是无私奉献的。 给个 star 吧，求求了

怎么截图都带圆角😂，有的软件给输入法这个高度的容器加了个底色变这样了，估计也没想到竟然有输入法会带圆角来的，还有自己的 safari 的输入框上面 0 间距，开始用的微信输入法，还以为是微信没适配好

联系邮箱 cmlraV9ibGlua0BvdXRsb29rLmNvbQ== 近期离职后独立交付项目 餐厅点餐系统： 移动端点餐、订单处理及管理后台 酒店管理系统： 房态、入住、退房及订单管理 社交平台： 兴趣匹配、用户互动及实时聊天 简单商城系统： 商品、订单、后台管理及支付接口预留 个人简介 10+ 年软件开发、系统建设及生产环境运维经验，近年来主要专注于 Golang 后端和全栈项目开发。 具备从需求分析、技术选型、数据库设计、后端接口、前端页面，到服务器部署和线上维护的完整交付能力，可独立完成中小型系统从 0 到 1 建设，也能够接手和重构已有系统。 参与和负责过企业财务平台、交易平台、自动化运维平台、监控系统及多个独立全栈项目，熟悉系统重构、SQL 优化、异步任务、日志分析、实时通信和生产环境故障排查。 技术方案偏向实用和可维护，重视系统稳定性、交付效率及长期迭代成本。 技术栈 后端：Golang 、Python 、Java 、PHP 数据库与缓存：PostgreSQL 、Redis 、SQL 优化、数据建模 接口与中间件：RESTful API 、WebSocket 、...