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想看看大家对电车长途自驾的极限在哪里。

感觉就算市面上所有的代码工具开源，如果使用的模型存在隐藏偷偷上传的提示词，还是会有泄露风险？未来会不会出现针对 AI 的“杀毒工具”。

纠结就不要买高容量了，翻了一下大家的晒图，都是 QLC 。

留邮箱我邀请你们

这个功能感觉和被喂了屎一样恶心……还没有开关能改回原来的体验，微信什么时候能被打倒啊~~~ 我微信一般放屏幕右侧的，他这个滑开我每次都以为没点开或点不开，反应过来后就要把窗口拖出来，然后看完了还没法快速甩鼠标关掉，还要去找他那个放在二级标签栏的小 x……然后把窗口拖回去，我滴个妈呀，强迫症想跳楼 这是请了个 10 后的产品经理吗？还是请了个印度人？？ 吐完槽了 不知道佬们有没有思路可以修改微信打开文章和链接的行为

支持 windows 、macOS 支持多个网盘管理，百度、夸克等等，还支持多账号 批量转存、批量分享、可以把别人链接直接转成自己的分享链接，感觉还挺实用 现在正免费送会员，兑换码：wpgj100 获取地址： https://panguanjia.cc 对做网盘推广的朋友应该有用。

观《 老婆太颓废了 》有感 我与 OP 的画像可以说如出一辙，只不过我和女友没结婚，没小孩，且我有点恐婚。OP 真是我的前车之鉴，这篇帖子与评论于我个人而言很有价值，所以写下这篇观后感。 首先我支持 OP 这种将自身经历与困惑分享出来的行为，时代在进步，男性分享自己的情感困境不是一种无病呻吟，而是很勇敢的行为。那些喷 OP 不像个男人的坛友简直就是大男子主义的变种，你们最好没有脆弱的时候。同时也感慨社会工程的奇妙，相信有不少人和 OP 的经历与困惑类似。个体就像在“社会”这个空间中求取最优路径的“函数”，在这个混沌工程中求最优解，这不也是一个很严肃的技术问题嘛。所以我以此为契机，总结经验与感悟，希望能给后来人一些启迪。 好了，接下来我将展开讨论。 一、下行周期中的生存危机 我记得我看过一篇文章讲的是，中国社会现在分为三个层级：顶层像美国，搞最高精尖的技术 AI 、机器人等，讲的是宏大叙事、国家博弈。中层像欧日韩，普通白领，讨论的是社保、公积金，车贷房贷。底层像东南亚，讲的是连社保都没有的外来务工人员，农民。同样的，在不同的阶层，有不同的课题。 OP 的用户画像是...

我用了几年的 watch 坏了， 没得秀， 要再买一个 之前用的 wifi 版感觉总是少了点东西， 出去跑步想不带手机都不行（主要是怕收不到微信信息） 所以现在想买带蜂窝的， 在考虑买国行还是外版 如果入国行， 每月追加 10 元月租， 但这都不是重点， 重点是我的主号是 8 块钱保号套餐， 压根就没有流量…… 但是它唯一的优点是能收发主号短信吧 所以， 我在考虑入手外版。 据说不能使用国内 eSIM ， 其实还能接受， 那就使用 eSIM plus 安装外版的 eSIM ， 这样可行吗？ （前提， 目前 iPhone 还是国行的， 不知道是否能顺利安装外面的 eSIM ？ 下一部 iPhone 准备换外版）

经历多个实盘周期检验与深度重构，我们的开源加密货币波段量化决策操作系统 R20 Quantum Trader 现已正式发布 v8.0.0 里程碑版本。 项目完全遵循 MIT License ，100% 完整开源（前端 Vue 3 + 后端 FastAPI + 计算引擎纯 Python ），坚持 “认知决策归模型，物理风控归底座” 的技术架构哲学，彻底打破传统量化工具“指标硬编码、黑盒盲盒开仓、单边套牢、震荡磨损”的固有顽疾。 🌐 项目 GitHub 仓库 ： https://github.com/555cute/r20-quantum-trader 🖥️ 24H 在线实盘操盘看板 ： https://www.r20.cn 📜 开源协议 ：MIT License (完全开源，无未开源商业代码，无引流限制) 🎯 核心架构哲学：认知决策归模型，物理风控归底座 市面上的“AI 炒币/量化”软件大多停留在单提示词问答或生硬指标加减分，极易遭遇大模型幻觉导致的意外爆仓。 R20 将架构严谨解耦为三层： 大模型与投委会（只...

bbhouse-tauri 的精神续作, GPLv3 开源, 地址点这里 名字与契机 BBHouse, 取自经常能看见的"在 B 站买房"的评论. 源于个人是仓鼠党, 收藏爱好者, 对推荐流的抵抗为负; 外加关注了 3000+up 主, 无力审阅动态. 四年前的 tauri 版本有无法解决的问题: 杜比视界/低效的 IPC; WinUI 版本在 Windows 上性能问题都很大; SwiftUI 的 Vibe 效果实在不太好. 作为一个 Native 爱好者, 最终决定了 qt 版本, 解决所有问题. 已实现的功能 播放器: 播放列表, 杜比视界与 HDR 支持, 帧截图, 弹幕, 字幕, 倍速, 下载; 在线功能: (已关注的)动态与直播, 追番(港澳台), 流行, 特别关注; 历史记录, 稍后再看 请注意: 无法会普通会员提供超过权限的功能 feature 极简, 以动态流为首页, 默认不展示 b 博, 没有推荐流 动态流支持筛选 by 标题, up 主, 分区, 方便关注爆满的朋友 单独生命周期的播放窗口与列表, 基于 ...

比如 deepseek harness ， 可以直接 npx @ deepseek-ai /dsh web 安装 也可以 git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pnpm install pnpm run build pnpm dsh web 大家一般用哪个？

比如这个： 结婚一年半，准备离婚了 已经看不太明白节点的意义了

如果检测到浏览器语言是 zh 或者用户在 URL 里传入 ?lang=zh 那么英文内容就会通过本地模型自动翻译成中文（反之亦然，目前做了 en <=> zh 之间的支持）： https://hub.v2core.com/?lang=zh exe-hub 算是我想象中如果 V2EX 是在 2026 年启动的新项目，那么该有的样子。 部署为单个 go 二进制文件 从一开始就考虑 API 和 Agents 支持 https://hub.v2core.com/skill.md 使用 Solana 登录 使用本地 LLM 处理内容（比如翻译） 截图是 exe 桌面环境里的 Hub 客户端：

不清楚长期使用稳定和可靠性如何 最近几年陆续换过两个多口充电器（贝尔金和闪极）都是用了一段时间就出现偶发性断连，刚开始还以为充电线有问题。 我平时只用两个 usb-c 口 pd 协议，用来充 iPhone 和贝尔金 45w 无线充。

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