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做了一个 skill ，Adaptive Learning Course 。 地址： https://github.com/sosplit/adaptive-learning-course 一个面向 AI Agent 的学习工作流：先了解学习目标、已有基础和时间安排，再生成针对性的摸底测试，根据实际答题结果制定课程计划。计划需要用户确认，之后每次只生成当前要学的一课。 课程可以通过本地网页呈现，支持随堂题、代码题、答卷提交。Agent 读取答卷后会逐题批改，并根据掌握情况决定进入下一课还是安排复习。对于不能运行本地服务的 Agent ，也提供静态导出和纯对话模式。 可以直接对 Agent 说： 使用 adaptive-learning-course 帮我设计并开始一套个性化学习流程。

大佬们好我现在是一个二本大四的学生，刚开学，然后我学的 java ，感觉学的也不咋地，之前在抖音直播认识了一个十年开发，给我说了学习路线，然后跟着学习，开始学习了 java 基础，jdbc ，servlet ，学完之后 ai 生成了个类似 mvc 的框架，看了看源码，之后学了 SSM,springboot ，springai 。vue2,vue3,ts 前端那些不太熟练，然后 springcloud 大概看了一遍但是没有去敲，敲了苍穹外卖和黑马点评，之后又学了 ai 开发 claudecode ，codex 之类的，新出的大模型一直都有关注。在暑假的时候进了一个公司，这个应该是中厂，全国很多地方都有分公司，公司每天报销点 ai 额度，然后全栈开发开发功能，感觉很迷茫，接下来不知道怎么去学，公司有用到微服务那套东西，但是我都还没有具体接触到。已经实习两个月了，感觉现在的技术还是很差，怕就算出去了找不到下份工作，视频平台还那么多的制造焦虑，希望各位大佬说说自己的见解，给弟弟参考参考。

纯软件很难建立起优势了，包括个人和企业

rt 。 最近在考虑设立海外公司的问题，最终属意英国。检索了一下发现 1stformations 不支持大陆地区注册了，请问大家有没有新的办法？

先自报家门，我做了一个 Mac AI 语音输入工具，叫 Openbroca ，官网是 openbroca.com 。 今天终于收到了第一个真实付费用户。 我原本以为自己会很开心，可能会截图纪念，或者找朋友喝一杯。真正看到订单的时候，我只是盯着后台确认了几遍，然后长出了一口气。 第一笔收入当然值得记录，可我心里更多的感觉是累。 Openbroca 最早来源于我自己的需求。我在 Mac 上写邮件、文档和长消息时，经常觉得思考速度比打字快很多。普通语音输入又会保留大量停顿、重复和口头语，最后还要重新修改一遍。 所以我做了 Openbroca 。 按下快捷键直接说话，它会把自然口述整理成清晰文字，再写入当前光标所在的位置。它还有屏幕上下文、个人词典和边说边翻译。一路做下来，原生 Swift 客户端、云端语音识别、文字整理、用户系统、支付、配额、官网、SEO 、数据分析，几乎每一块都比预想中更耗时间。 写代码反而是其中比较确定的一部分。最折磨人的，是产品做出来以后没有人知道，也很难判断大家到底愿不愿意付费。 在国内推广独立效率工具真的很难。 前有微信输入法...

公司福利屯了一些礼品卡，可以兑换设备，想抢一些，但碰到了问题，礼品卡兑换后，99%被检测到类似于异常订单，应该是需要人工审核后才发货，但是效率太慢了基本一周以后才发货，但是个别可以下单后就立马发货，没搞明白这几年有什么逻辑，试了新地址，用了类似于指纹浏览器这些，还是会被卡

工作的内容都放在移动硬盘，电脑就不买大的存储了，平时上班回家就带个硬盘就行，既方便又省钱，有没有这么做的说说这样可行吗？

核心：解锁包内容（右键后选择显示包内容） 操作步骤： (可选，非必要)进入废纸篓，右键点击需要删除的文件。 (可选，非必要)选择 显示简介，在简介页面靠下位置找到 共享与权限，检查系统/wheel/everyone 的权限是否都是“读和写”，点击右下角的锁，解锁，将所有权限修改为“读和写”，退出简介。 进入废纸篓，右键点击需要删除的文件，选择 显示包内容，出现新目录，包含“Contents”。 右键点击“Contents”，选择 显示简介。 在简介页面找到 共享与权限 ，检查系统/wheel/everyone 的权限是否都是“读和写”，大概率不是，点击右下角的锁解锁，所有权限修改为“读和写”，在 共享与权限 最下方区域找到三个点...,点开后看到“应用到包含的项目..”，出现弹框，选择 好，退出简介和新目录。 进入废纸篓，删除文件，大功告成！ 没有在 AI 和论坛中找到解决方案，焦头烂额时发现了莫名其妙的方法...

用刚发布的 Spring AI 2.0.1 框架 撸了个 Agent 前几天 Spring AI 2.0.1 发布，拿它 vibe coding 了一个 服务端的 Agent 。 （类似于 ChatGPT/KIMI 网页版不是客户端应用 当然也可以 native 打包.exe 电脑上使用）。 主要目的是测一下现在 Java 这边 AI 生态进化什么地步了。 主流能力基本都支持比如： 联网搜索 / 网页抓取 Skills 热插拔 MCP 子代理（ Subagent ） RAG Human-in-the-Loop 审批 沙箱代码执行（ code-interpreter ） 模型支持很多（ Anthropic / DeepSeek / OpenAI / 自定义模型）。 版本： JDK 25 + Spring Boot 4.1 + Spring AI 2.0.1 。除前端是打包版本还在改，其余已全部开源。代码很简单——就几个接口，没复杂东西但功能挺全。适合做脚手架起步 AI 项目。 本来以为要手写不少东西，结果发现官网/社区已经...

最近做了一个 AI Lip Sync 网站： https://lipsync.vip 主要想解决一个比较直接的需求： 给一张人物、宠物或者其他角色图片，配上音频，让图片里的角色根据语音生成自然的嘴型同步效果。 之前自己测试类似产品的时候，发现几个比较影响体验的问题： 嘴型和声音容易对不上 生成过程中人物会莫名转头、表情变化太大 中文、英文等不同语音下效果差异比较明显 很多工具上传完素材之后，操作流程比较复杂 想快速做一个短视频 Demo ，往往还要来回调很多次 所以这次做 lipsync.vip 的时候，我比较希望它保持简单： 上传素材 → 添加音频 → 生成 Lip Sync 视频 目前也做了一些可以直接测试的示例素材，包括： Social Media Creator UGC / Lifestyle Podcast / YouTube Music / Singing 宠物 Vintage / Old Photo 这样没有现成图片的时候，也可以直接选择素材测试效果。 我自己目前比较关...

最近在基于 PI Agent 构造属于自己的 hermes ，其中有一环就是需要根据意图进行针对性的调优，例如不同的场景使用不同的思考深度，还有如果是 Plan 转 Edit 或者 Review 转 Plan 可以进行 Compact ，这里也可以针对性的压缩过程保留不同的细节（有的保留复现过程，有的可以只保留结论） 于是针对性的买了一点数据集和搜集了一些高质量的样本集训练出了一个 0.6b 的可供 CPU 推理的向量模型，目前使用了半个月（在公司内部网关实现了 Auto 智能路由），准确度可达 70-75% 左右，大幅节省了成本，同时模型也在 HF 开放了权重，以及在我个人的一台物理机上部署了公益 API ，欢迎大家测试和部署，希望大家也可以多多提出意见。 关于模型的细节，可以从 HF 的模型卡进行查看，我这里稍微注意几点： 模型的底座是 jinaai/jina-embeddings-v5-text-small-classification ，训练完成后沿用上游模型采用 CC BY-NC 4.0 许可 目前支持 12 项信号，分为 ops 和 coding 两个领域...

最近越来越明显地感觉到，用 GPT / Codex 写一个小工具的功能部分已经挺省事了。 很多以前需要自己查资料、写逻辑、慢慢调的东西，现在把需求描述清楚，它很快就能给你搭出来。 但是一到前端 UI ，就经常有一种很奇怪的感觉： 功能都对，页面也不丑，但就是一眼 AI 。 最近折腾了一个 Minecraft 附魔顺序计算的小工具 ，逻辑部分基本没花太多时间，让它根据不同附魔组合去算比较合适的铁砧合成顺序，这部分 GPT 处理得比我预期好很多。 反而花时间最多的是页面。 让 GPT 自由发挥的话，特别容易出现： 大圆角 渐变背景 一堆 Card Badge 到处都是 很“现代”，但没有什么辨识度 最后还是得自己不停删东西、改间距、改字体、重新调整信息层级。 现在感觉 AI 写前端最大的短板已经不是“能不能写出来”，而是它很难判断： 什么东西其实根本不应该加。 不知道大家现在用 GPT / Claude / Codex 做前端的时候，是直接让它自由设计，还是先找一个参考站 / Figma ，再让它照着实现？ ...

在被苹果审核教育一番之后以及 V 友的邀请之下做了安卓版本 Kotlin + Jetpack Compose 全原生构建 凭据加密存储（ Android Keystore + EncryptedSharedPreferences ） 支持折叠屏，内外屏无缝切换 站内完成全部互动 —— 回复、发帖、收藏，@ 补全、通知直达 分享为卡片 —— 一键生成带二维码的话题图片卡 GitHub： https://github.com/xinghelee/v2ex-android GitHub： https://github.com/xinghelee/v2ex-android

网上都说是冰箱彩电大沙发，网评一般。 但如果质量什么的还行，那还是能买的。 想看看 v 友们的看法。

上半年 openclaw 火的时候，做了一个云端托管平台给周边朋友用； 断断续续优化了几个月，感觉已经很好用了，发布出来，有兴趣的童鞋可以来试试 主要特点： 0.定制版 openclaw ，写了一个好用的 web 工作台界面 1.每个用户的 openclaw 跑在一个 2GB 的云端电脑，注册启动就可用 2.微信/飞书/telegram 一键扫码连接 3.搜索/图片生成/tts/asr/股票数据等各个服务已经集成 4.可以做网站直接发布（基于 cloudflare 的基础设施） 5.最近接入了 minimax h3 做视频生存 6.目前每天有 1000 万-2000 万 deepseek flash v4 免费额度（具体多少看缓存率） 网址： https://xiaoxia.app 邀请码: clever-robin-7292 gleeful-hawk-6138 tough-zebra-5178 warm-whale-1168 humble-bear-5189 smart-fox-7703 humble-koala-5196 vivid-snail-7695 noble...

杭州临安，临时加各种增项，说预算不合理。 违约要交百分之 10 ，看了一下合同 也是经典的踩坑，有踩过坑的 v 友吗？ 正规的手段搞不过，看看能不能找到点 非正规 的手段 准备找找有没有专门收黑钱的那种黑户无赖选手，不知道在哪找渠道

前情提要是 这个帖子 . 非常感谢大家建议我去换主板，这一次真的血赚：具体过程是这样的，首先我又预约了一次维修，说好更换主板，然后把电脑拿回去等主板配件到货，期间仍然正常使用. 等了大概三四天之后通知我说主板到货了，又预约一次去维修. 本来走正常流程就是直接给工作人员修了，但是工作人员突然通知我说，他看了调货的记录，24G 的主板已经没有了，因此给我拿了一个 48G 的主板，而且因为是他们这边的问题，所以也不需要我加钱. 于是今天拿到修好后的电脑，相当于免费升杯；查了一下现在的价格，应该是大赚了一笔 ( 不过之前那个帖子有人说会更换整个 C 面，实际上因为我的电脑没有电池的问题，他们不肯更换整个 C 面，只更换了主板. 问了之后说，键盘和电池确实是连在一起的，如果要换只能一起换；但是主板问题一般而言还是只更换主板，不会更换整个 C 面.

到手橙色还可以，想问问这是 49 年入国军吗？

Go 1.27 版本已经支持 泛型方法，但是市面上讲解 Go 泛型的视频大多落伍。 在本期视频中，我会带来关于 Go 12.7 泛型方法的最新完全解读。 想学 Go 泛型，看我的视频，就 Go 了。 视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1i7426hEmY/?vd_source=eac57d23025c06a23af985f3ce0640d3

项目简介 大家都有在使用 pi agent 吗？我最近经常用，感觉用起来很丝滑，比 Codex 要舒服不少，我不是程序员，不习惯终端操作，所以我找了个前端界面，pi-web 。在使用的过程中，我经常要看一下各个供应商额度剩余情况，于是我在 Pi 的帮助下写了一个额度查看插件： pi-usage 。 主要功能如下： 在底部状态栏显示当前模型对应的余额或剩余额度，会跟随你当前使用的模型自动变动和刷新 使用 /usage 命令查看所有已配置提供商的用量 支持 pi 和 pi-web 如图所示，使用 pi-web 时，额度显示在聊天界面底部 使用 pi 时，额度显示在对话框下面 额度显示支持情况 我自己主要使用以下三个供应商一个是自己搭建的 CLIProxyAPI （ CPA ），主要使用里面 Gemini 会员赠送的反重力模型，里面有 Gemini 额度和 Claude 额度；还有就是 ChatGPT 会员的 Codex 额度，这里采用的是 pi 支持的 OAuth 登录方式，不是 API ，最后一个就是 DeepSeek API 了 ...

背景 楼主想给父母带北京来做一次全身体检，只考虑公立医院，不考虑体检机构，了解了一些预约方式，但不清楚区别在哪里，为什么会有这个差异，想请有经验的大佬能解答下，推荐下体检预约方式 预约渠道 1.各家公立医院的健康管理中心微信服务号 有的叫体检中心，也有的是融合在预约挂号的服务号里，这个渠道是官方的，最可靠，但是套餐比较死板有很多查体等鸡肋的项目，价格也比较贵。 2.某宝上介绍的机构和套餐 这个渠道里面都是各个中介配好的套餐，每家医院基本都有 2-3 家中介，价格比官方的便宜，套餐数量也比较多，但是其预约的内部流程是什么不清楚，担心隐私泄露和后续客服扯皮。 3.挂医院的全科门诊 有人建议挂医院的全科门诊，直接要求全套检查，不说体检说复查，但是这个路子可能受限于地区和医院，不确定性很大，医生不一定会给你开，可能会推荐去本院的体检中心。 4.医院门诊逐项挂科检查 好处是可以用医保报销，但是需要花很长时间，每科都要挂号，约检查，比较繁琐。

Davflare 是跑在 Cloudflare Pages + R2 上的自建网盘：网页管文件、WebDAV Class 1/2 、再加一套开放 API 。免费档大概 10 GB 存储、每天 10 万次 Worker 调用。 从 FlareDrive fork 而来，已经完整重写。 GitHub： https://github.com/fanchenggang/Davflare 一键部署： https://deploy.workers.cloudflare.com/?url=https://github.com/fanchenggang/Davflare 首次部署后把 R2 绑到 BUCKET ，设好 WEBDAV_USERNAME / WEBDAV_PASSWORD ，再部署一次。 接口说明： https://github.com/fanchenggang/Davflare/blob/main/docs/API.zh-CN.md 致谢：longern/FlareDrive 、abersheeran/r2-webdav 本文由 AI 生成。

之前主要是使用 PHP/Python 做业务系统开发, 比较习惯 Doctrine, Eloquent, SQLAlchemy 这类 ORM 的模式 Load Entity ↓ 修改对象属性 ↓ ORM 检测变更 ↓ 只 UPDATE 发生变化的字段 比如: $order = Order::find(1); $order->paid($time); $order->save(); $order = $entityManager->find(Order::class, 1); $order->paid($time); $entityManager->flush(); 业务代码只需要表达业务数据变成了什么样, 至于那些字段有变化, 最终那些数据被保存到数据库中, 是由 ORM 的 dirty tracking/Unit of Work 负责. 但是最近再写 Go 的时候, 感觉主流的方式更偏向于显式更新 db.Update(ctx, id, map[string]any{ "pai...

因为现在 OS4 还是 BETA 版本，也不支持我的手机，所以还没能体验到。 最近看抖音上，好多因为使用澎湃 OS4 导致微信账号被暂停使用的。也只是说了这么个事，也没说为什么被封。我猜原因可能像之前的豆包 AI 手机一样，各个软件要牢牢掌控互联网入口，不能让 AI 代替人来操作 APP ，那样的话，人就看不到广告了，软件没了广告收入，那就是被卡住了生命线。所以严禁 AI 代替 APP 操作 APP 。 但是豆包 AI 手机毕竟体量小，被全行业绞杀之后投降了，也就没了下文。小米不一样。微信禁用，小米有米聊，小米钱包；网上商城禁用，小米有小米商城/小米有品。每个可能会抵制澎湃 OS4 的 APP ，小米都有备选方案，不在乎他们是否出逃。 所以，澎湃 OS4 上，小米会不会妥协？如果小米不妥协的话，未来走向是什么？还是我对小米的 AI 助手功能期待过高了。。。

udp 上行基本上不丢包，用 quic 速度是真的爽，但下行就老丢包。 有没有现成的代理软件是支持上行走 quic,下行走 tcp 的？

配合 AI 使用，AI debug 经常要重启硬件。所以需要搞一个支持命令行操作开和关的电源，市面上有吗？

https://www.usebot.net/zh/ 梳理了一些教程和方法，方便理解，看看对大家有没有用。 还在持续迭代中

大家都在说月入几万几万的，年入千万之类的话题，我就想一个普通人，怎么日入 300 元。

想找 C++相关的开发，比如 Chromium, GUI 开发都比较熟悉 年龄 45+, 工作地点 不限 最近专注于 AI 驱动的跨端应用框架 libcr https://libcr.github.io/

最近在整理一个很具体的问题，顺手把它单独做成了一页：Image to Image Generator 。 这一页主要想解决的是： 让已经有参考图的用户，在网页里说明想改变和保留的内容，确认当前设置，生成新图，并在下载前复核结果。 当前这版更偏向“先把第一步走顺”，而不是一次把所有材料都堆进去。现在这页大致会带着用户走这几步： 上传一张 JPEG 、PNG 或 WebP 参考图；符合条件的多图流程可以组合 2 到 5 张图。 用提示词说明希望改变什么，也尽量写清楚哪些主体、结构或细节需要保留。 确认当前支持的模型、比例和分辨率后提交生成。 查看任务进度，复核主体、构图、细节和瑕疵，再决定下载或调整请求。 做这个的时候我有个取舍： 我没有继续堆更多模型入口，而是先把参考图、提示词、当前设置、生成状态和结果复核连成一条路径。多图的重点也不是数量，而是每张图的角色和保留条件能不能讲清楚。 边界也先说清楚： 网站目前是英文界面，只处理图片。符合条件的流程可以从 guest trial 开始，但部分功能需要 Google 登录和点数；模型、设置和...