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仓库： https://github.com/BeatAPI/BeatDesign 介绍：全本地的 AI 无限画布 + 短视频时间线，通过 MCP 让任何 Agent 直接操作同一块画布，从生成到剪辑到导出，可以全程让 Agent 来操控。 我日常 99% 以上的工作都在 Codex 里，最近跟朋友做一个 AI 瑜伽的项目，要出一大堆 AI 视频，自己又不太熟悉 AIGC ，也不想打开 libTV 、即梦的画布。试了下它们的 CLI ，管理起来还是麻烦。用着用着有三件事很难受： Agent 进不去。libTV 的官方 Agent 只能在网页侧边栏里用，codex 没法直接操控，使用极不顺畅。 素材不想上云。我想在本地管项目，不然做完还得再下载回来，管理起来特别复杂。 画布、素材、剪辑分在不同地方。云端搞视频，本地下载，然后还要倒到剪映里去，太麻烦。 所以做了这个项目： MCP 操控：目前 29 个 MCP 工具。导入视频、抽尾帧、用尾帧生成下一镜、丢上时间线裁切、导出 MP4 ，这些 Agent 都能做，浏览器里同一块画布实时跟着变，每一步能...

最近总是梦见父亲。 梦里的我们会聊很多很多，像从前一样。我甚至能意识到自己正在做梦，心里还惦记着：好久没联系了，等醒来一定要给他打个电话，问问他最近过得怎么样，再跟他说说我最近的生活。 可每次醒来，才重新想起，父亲已经走了八年了。 如今我也快到而立之年，却仍觉得自己没有他那样的责任心。 这些年，有些事很想听听他的意见，有些进展也想告诉他。话到了嘴边，才发现已经没有办法再说给他听。有时候也会想，要是他能看看我现在的样子，会说些什么，会不会像李宗盛这首歌里说的一样： 我知道他肯定得意，只是找不到机会，当面跟我提

重置后高强度使用了一天之后，似乎还没有遇到之前的降智问题。也没有 capacity 问题。

比如 reddit ，直接给拒了，是网络不行，得换吗？求大神指导

我 plus 囤了 3 张卡了，快给我打开。。。 对了 你们的 codex 降智了吗

谢谢佬们 为什么选腾讯云的原因是因为能开票报销。。

CodexRunway 预计将是会在北京时间 2026/9/22 15:00 ～ 2026/9/23 14:59 这个范围时间内，因为是重置卡，不需要猛蹬，而且时间还早，现在的额度也不经用 😂 图

nql 1; query GetUser(id: UserId) { from users as u where u.id == $id select { id: u.id, name: u.name, nickname: u.nickname } } query TeamMembers(team: TeamId) { from memberships as m join users as u on m.user_id == u.id where m.team_id == $team select { user_id: u.id, name: u.name, role: m.role } order { u.name asc } } command CreateUser( id: UserId, team: ...

Gayhub 地址 他们的 MCP tool 定义从 MCP tool 1:1 对 api 接口，改为了两个通用入口：1.API 能力目录 2.通用执行器 好处： 上下文占用小，tool 定义少了，官方宣称上下文占用从 244K 降到 1.1K API 自发现，不用每次 API 更新了就去更新 MCP Server Code Mode ，让模型自己写一段程序，包装多个调用，在沙箱里面执行，而不是每次调用都让模型判断，然后再次模型调用。 坏处： 对 MCP tool 的描述移到了能力目录这里，如果 API 接口定义不清楚，或者有大量雷同功能可能会调用错 服务端直接把 swagger 接口做成 API 能力目录，改造成本应该蛮低的。看了下我们的服务，类似的雷同的业务有点多，感觉不如精挑细选的 MCP tool 定义。

先说明利益相关：我是 openerx 的开发者，这不是第三方测评。 已经有 ChatGPT 、WorkBuddy 等产品，为什么还要做一个开源电脑 AI 助手？我的出发点不是证明它们不好，而是给需要“自己选择模型、理解执行过程、修改客户端”的人，多提供一个选择。 openerx 不是基础模型，而是一个 Windows/macOS 桌面工作空间。用户配置兼容的模型 API 后，可以围绕自己授权的资料持续对话、组织项目，并调用已配置和授权的工具。 一个具体用法，是把几份工作记录整理成周报草稿。比起只让模型凭记忆写作，我更希望任务从用户提供的资料出发，最后得到能检查、保存和继续修改的成果。模型仍可能出错，重要信息仍应回到原资料核对。 这条路线也有明确代价：你需要配置模型服务，理解 API 费用，判断哪些文件和工具可以授权。因此，它目前更适合愿意配置工具的办公进阶用户和开发者，而不是期待“安装后无需任何设置”的所有人。 我把它称为 ChatGPT 、WorkBuddy 之外的“开源替代选择”，不代表每项功能都已相同，也不承诺接入任何模型都能得到同样结果。 源码采用 Apache L...

今天补班。 突然好奇， 单休 公司的今天怎么算？ 本来周日就要上班，那今天算正常上班，还是也能放一天？ 有没有单休的老哥说下。

是否已经违法了？ 现在国内的 coding plan 大佬们有无推荐？主要是后端，还有点后台管理功能页面； 之前用 gpt 中转，但是感觉降智了就放弃了

本文以 ops-agent 的真实构建过程为线索，完整讲解如何设计并实现一个"默认只读、高风险操作需授权、可回滚、全审计"的 Claude Code 运维 Agent 。所有代码均可在本仓库中对照阅读，文末附有改造清单，可复用到你自己的 Agent 场景。 0. 我们要造什么 一个运维 Agent ，满足四个硬要求： 默认只读 —— 查状态、看日志直接执行，无感通过。 高风险操作需授权 —— 写操作必须先出"变更单"（风险说明 + 回滚计划），经用户在会话中显式批准后才能执行。 可回滚 —— 执行前自动快照，一条命令回滚。 全审计 —— 批准、校验、执行、中止，每个事件都落日志。 最终形态（本仓库）： ops-agent/ ├── .claude/ │ ├── agents/ops.md # Agent 定义：第一层防线（ prompt 纪律） │ └── settings.json # PreToolUse hook：第二层防线（硬拦截） ├── core.py #...

其中一个套餐 Dell Poweredge R640 1 month minimum term Intel Xeon Gold 6148 2.40GHz 20-Core CPU 192GB DDR4 Memory 2 x 1.92TB Enterprise SSD Drives 25Gbps Port with Unmetered Traffic $310.50 每个月

早上 8 点 40 收到了 10 英镑的退款短信 我看了一下记录是 14 号下午申请 按照这个说法退款的，一次就成功了 https://x.com/0xchal/article/2082272708956663977 现在这个网站改版了 https://www.giffgaff.com/support/questions 登录这个链接还能找到 ask an agent ，点击去已经是论坛了 上面那个链接写的是到这个月 30 号就访问不了，需要人工联系 抓紧退款吧

目前 BriefFeed 支持总结的所有站点如下： 并且可以把收藏的内容分享为总结卡片： 各个版本地址： Chrome 、  iOS 、 Mac 、 Edge 产品故事可看之前的 内测介绍 ，欢迎使用反馈，感兴趣了可以进产品群：

体验上感觉和上一代没啥太大区别。表面参数看着很好，但是体验的时候根本体验不出来，尤其是颜色感觉都很丑啊。 我现在用的是 iPhone15ProMax 221 克，这个新的 iPhone18ProMax 太重了，249 克。大光圈普通用户看着那些参数就头疼，平常也不可能用那些参数，还是默认。就快充有点用。 所以总结总结就是优点不太明显，但是缺点很明显。 虽然我这手机已经 3 年了，但是现在看还是没有太大升级欲望，也可能是因为消费降级的原因。

https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev 看下来花里胡哨的，不确定是噱头还是真厉害，只看文章确实有独到之处，有没有用过的分享一下

经常跑步，昨天试了下，新到手的 ultra4 。室外跑步 5 公里，高驰 Pace3 显示 5 公里，Apple ultra4 显示 5.6 公里，偏差这么大？手机专门开了 GPS 测量，跟高驰 Pace3 的基本一致。 是不是苹果手表的跑步精度不行啊!

昨晚梦到了，大概两年前，用 GITHUB 学生包送的 Copilot 套餐，在 VS Code 中修改代码。 那时还没有出现 agent ，需要在提问前手动添加要参考的代码段，需要等待 Copilot 用很慢的速度一行一行地吐出来代码（当时还不能修改文件中的某一部分，只能文件内全部重写），AI 还不能自循环，需要人工反馈结果 那时 auto complete 感觉很实用，尤其是生成实体代码时，按下 tab 一出一大片真的很爽 那时用的模型是 Claude 3.6 sonnet ，一款划时代的模型，基本代码能做到轻松生成，业务代码和算法代码还需要大量人工介入

用 Codex 干活一直有个烦人的问题：上下文满了触发压缩（或者手动 /compact ）之后，内建摘要是无差别转述，它不知道哪条工具输出是承重的。测试结果、报错栈这种东西经常被压成一句“测试全部通过”，之后模型就凭这句转述继续干活，或者再跑一遍工具把信息拿回来，费时费 token ，而且你根本不知道它丢了什么。 Claude Code 那边有 fast-jev-compaction （ tamaratran 写的），思路是压缩前用 TypeSafe 的 Jev 模型给消息打分，hook 直接返回新消息列表把压缩产物整个换掉，完全无损。我想在 Codex 上用同款，翻文档加扒二进制才发现 Codex 的 hook 协议做不到——PreCompact 只能放行或者拦停压缩，没有任何字段能把自定义结果提交回去。 所以换了个思路重写了一个，叫 jev-compact： 压缩前 PreCompact hook 把 transcript 里的工具调用挨个发给 Jev 打分（两个 noul 概率问题：这个调用本身还重要吗、它的输出还需要逐字保留吗），裁决落盘，然后照常放行压缩。压缩完成...

观望了很久，开售即进店看了看摸了摸，但是没有感觉特别喜欢的搭配。 昨天看京东古铜配米兰表带的新搭配已经卖完了，急忙去天猫买了同款，但是发货时间 32 天内。 今天看小红书说线下店可以用国补（坐标上海），准备去线下店自提，但是店里国补是固定搭配，例如古铜搭配的是绿色表带。 小红书上都是女生晒的搭配，想问问买了的老哥们都选的什么样的搭配，准备参考一下🙏

AI 浪潮下转行的朋友越来越多了，看到站里有不少朋友都打算进入实体行业做生意。从身边的例子来看，实体行业还是能抗一波 AI 冲击的。今年的行情下，普通的外贸相关岗位，跳槽还能涨薪 30%（基于身边统计学）。 花了几个月时间读了一些 MBA 的教材，研究了些供应链、运筹学相关的知识，期间学会了好多业务算法。 这些算法都不是什么高深数学知识，在应用层面大多都是普通代数，抛开这些数学模型、行业知识来说，我得到最有价值的通识是，做生意要会算账，账都不算就开始创业的花，要交学费的地方太多了。 什么是算账，算账就是做决定的时候，尽可能用量化的数据来指导方向，但不要过度追求精确数字以至于寸步难行。 本来让 AI 搓个脚本或者 Excel 就足够用了。但现在 AI 实在太方便了，手痒忍不住产品化，写了个工具，完全免费使用。 下面基于我的项目给大家做一些基础介绍，网上有很多现成的资料。感兴趣的朋友可以自己手搓一套，要是懒得手搓可以用我写好的试试，希望对大家有一些启发。 预防针： 运筹学算着算着容易走火入魔，以为能通过完美的计算得到准确的结果，这是不可能的。 科学决策更多是...

第一次开发 APP ，晚点把源码放出来 支持在 iPhone 和 Apple Watch 上看套餐额度 Claude / Codex / GLM / MiniMax / DeepSeek Qoder / OpenCode Go / SuperGrok 还有下面功能 主屏 + 锁屏小组件 额度告警，重置提醒 不自建服务器，凭证只存 Keychain ，纯本地 https://testflight.apple.com/join/jrHbrKmH

如题，今天发现闲鱼上搜不到了，还有哪些靠谱途径可以充值美区 apple id 余额，有大佬知道吗

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优先考虑港区 其次美区也可以考虑

能不能联系到他们产品，付过费之后就不管了吗？ DeepSeek v4.1 的模型发布都快一个月了还没同步上线，积分消耗倒是扣的一点都不含糊。 联系反馈也没人回复，是不是跑路了啊？ 有没有朋友告诉我怎么申请退款...

是不是论坛这个性质，就容易导致大家喜欢看八卦

之前一直用各种 CLI 写代码，自从用了 Codex Desktop App 后，我已经离不开了。 开发过程中有需要图片的地方，Codex 会直接调用生图功能给我生成图片， 比如各种背景图、App 的图标等等， 做小游戏的人物设定图也是手拿把掐。 现在几乎离不开了，我想问一下大家： 其他家有没有把写代码和图片生成结合的很好的方案？