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应该是今年初吧，关掉了持续运行 16 年的 minecraft 服务器 开服的时候还是一群初高中生，到现在有些朋友的小孩都能站起来了 关掉的原因是没精力去维护了 前几天看到野兽先生的一个视频，也是讲 minecraft 的，心血来潮之下打算重启了 以前装 mod 心惊胆战，装好这个崩那个（不过那是 forge 还没出的事情了） 以前想要点什么功能需要自费请人定制 以前有好多好多的想法… 当然了，现在虽然不再为了服务器费用那么发愁，以前觉得几百块天塌了 现在觉得就是几顿饭钱。 现在有了 AI 之后，什么都敢做了 唯一还缺的就是年轻时的精力和大把的时间了 :P 结果到头来还是缺，哈哈哈哈

起因 dsh 能力很强，但它是界面是网页版的。DSHDesktop 是我给它做的 Windows 桌面壳，而它最吸引人的功能，就是用手机远程指挥电脑上的 dsh 干活，效果如下图所示。 使用体验 在 DSHDesktop 里开启远程访问，会生成一个加密的专属链接，手机扫一下二维码，浏览器打开就是完整的 dsh 界面，和在电脑上操作一模一样。这意味着很多以前做不到的事现在都能做了。 出门在外想起一个需求，手机上安排下去，到家直接看成果。躺在沙发上不想动，下个指令让 AI 自己干活。排队等位的几分钟，够布置一个小任务。甚至可以出门散步时让 AI 跑着，路上随时看一眼进度，不满意就追加几句指示。 向日葵等远程桌面不足 可能有人会说，向日葵、UU 这类远程控制软件不也能在手机上操作电脑吗。能是能，但体验完全是两回事。 远程桌面本质上是把电脑屏幕录像推流到手机上。27 寸显示器的画面缩到 6 寸屏幕上，字小得看不清，得不停双指放大拖来拖去。点一下按钮其实是隔着网络在戳那张画面，延迟高了点不准、打字卡、滚动飘，网络稍微差一点整个画面就糊成马赛克。 DSHDe...

个人背景 普本计科专业，3 年经验，主要使用 C++/C ，C#，Python 开发。 工作经历 第一份：云桌面方向 在职时长：1 年半 工作内容：负责客户端、QEMU 设备模拟、Windows 驱动等相关开发 第二份：国产汽车链路软件方向 在职时长：1 年半 工作内容：主要编写 Windows 客户端，业务逻辑偏 AUTOSAR 相关知识，以及汽车链路相关通讯协议模拟实现 现状 前两份工作基本都能给到 10k 多一些，感觉环境不好也做了降薪投简历，基本是个岗位都在投了，从 6 月到现在，投出的简历几乎没有什么水花，OD 直接池子也泡不了（扔进去第二天就和我反馈说已经没有 HC 了），很多标着 5 - 6k 的岗位都被拒了，已经投到怀疑人生了…… 想问问其他城市今年也是这样吗？

使用命令行界面打无限注德州，摸鱼首选。连上就进当前没满的桌，空桌则等真人，大于等于两人即开桌。 本机如果没用过 SSH ，先执行一次（一路回车）： ssh-keygen -t ed25519 然后把「昵称」换成你想显示的名字： ssh -p 2222 昵称 @riverjam.club 账号认本机 SSH 。 说明（规则 + 界面） 这是一个跑在 SSH 里的文字桌。界面像日志，没有牌桌图，也没有 fold / 黑桃 这类词。规则还是无限注德州。 进入 ssh -p 2222 昵称 @riverjam.club （字母数字、下划线、短横，最多 16 个字符）。 你会看到 journal 0.3 attached id 你的昵称 bal=20000 seated t=1 n=1/9 stk=2000 bal=18000 wait n=1/9 0m bal 账户余额， stk 这桌带进来的筹码 wait n=1/9 3m ：人数，以及已等了几分钟 少于 2 人不开始；第一手开始打前再等 ...

用 Coding Agent 改代码时的一个常见浪费：上来 grep 关键字 → 读五个文件 → 发现方向不对 → 再 grep ，token 烧完了还没定位准，改完也说不清影响面有多大。 做了个 MCP server 解决这个，MIT ，已发 npm 。 https://github.com/team-harness/code-deep npm i -g @team-harness/code-deep code-deep install --target codex,claude install 会自动给 Codex 和 Claude Code 注册全局 MCP server 、往 ~/.codex/ AGENTS.md 和 ~/.claude/ CLAUDE.md 写一段带标记的指引、给 Claude 加上对应权限。它保留无关配置、每个改动的文件备份成 <file>.code-deep.bak 、可重复执行。装完重启一下 host 。 暴露给 Agent 的接口刻意做得很小， 只有两个 。 explore：改之前先搞清...

因为工作关系，我平时会看很多刚发布的 AI 产品。 看多了以后发现，很多产品光看官网根本不知道它到底能干嘛，适不适合自己用，和别的产品差别在哪。于是我就把平时整理的一些分析模板、资料，做成了一个网站。 里面会尽量用比较简单的话，把一个产品是做什么的、主要功能、适合什么人、竞品大概有哪些这些整理出来。 现在还在慢慢更新，产品也没收全，很多地方肯定还比较粗糙。 而且，都是用最好的大模型总结的，值得分享出来。 发出来主要是想听听大家意见：你们平时会想看哪些 AI 产品？或者觉得分析一个产品，最有用的信息是什么？

原本只是想优化几个细节，结果改着改着，变成了一次不小的改版。 我重新梳理了从「开始一个番茄钟」到「完成一次专注」的整个流程，也推翻了一些原来的交互逻辑。 有些地方做了优化，进入专注更快、更自然； 有些地方则做了减法，删掉不必要的功能、步骤。 因为对专注工具来说，不应该让你花很多时间设置计划、研究功能，而是让你更快进入状态，我希望它不只是一个倒计时工具。 新版目前已经接近收尾，本周会发布第一个 Beta 公测版本。如果你想第一时间体验它，欢迎评论或私信我，发布后会第一时间通知到你。

平时本人喜欢打羽毛球，但是苦于找不到合适的对手，应该也有很多像我一样的人。如果有这么一款小程序，基于地理位置，水平能力，精准匹配合适的对手，大家是不是愿意去用呢

我当前的笔记本是 24 款联想小新 pro 16 32g ultra 125H 版本, 有雷电 4 接口 感觉这个笔记本性能有点不够用了，电池健康度也不好了，主要在公司办公使用，跑项目，经常 cpu 100%，内存 90%。 因为手里闲置了一条台式机 48g 内存和 b580, 想问下如何能利用上内存和显卡 我目前找了几个折腾方案： 我组建一个 itx 电脑，配置打算用 245K ，内存显卡复用已有，板 U 、电源大概花费 2000 元（有闲置 itx 机箱，之前玩的 cnc 机箱比较重）目的是尽可能的小巧。 台式机与笔记本通过网线连接，笔记本共享硬盘，用雷电 4 转出一个 10G 网口与台式机直连。 台式机就 1 个网口可以再购买一个交换机，两台电脑通过交换机连接，我的想法是办公状态开笔记本和台式机，通过网络共享的文件夹访问笔记本硬盘，如遇到外出断开网线连接即可 购买 deskmeet x600 机箱 8L 左右，内置电源，可以使用 amd 7000 8000 系列 cpu 有闲置 cpu 7700 有核显，可以直接用。 但是显卡只能支持半高显卡，可以后...

先说：不要说不能干了，已确定要干 需求：要个美西的 VPS ，价格 15$-30$/月 求大哥推荐，我试过 ovh ，要认证，我没护照/当时的地址也是乱生成的美国地址，肯定不行了 DMIT 直接没货了

Deepseek Harness （下面就叫 dsh ）是 8 月 13 号发布的，到今天 4 天，GitHub 上 13 万 star 。它的核心理念就一句话，一切皆插件。官方只提供核心框架，界面、功能、主题全部拆成插件，你想要什么就装什么，没有就自己写一个，写完往市场一挂，全世界都能用。过去工具缺功能只能等官方更新，现在这个生态里，缺什么自己造就行。 这 4 天里，dsh 插件市场热闹的像是个大夜市，一个比一个火。 deepseek-harness-desktop ，发布当天建仓，4 天 9000 多 star dsh-web-ui ，皮肤合集，任务板、git 图、右侧面板、宠物、token 统计，3500star modlens ，给纯文本编程代理装眼睛的视觉插件，2400star awesome-dsh-plugin ，插件精选列表，5000 多 star 一个生态开张 4 天，插件先火成了这样。 我也想去蹭一波风口，周六那天我想写一篇插件教程，教别人怎么给 dsh 写插件。结果，教程开了个头就鸽了，但是我的插件越写越上头。 写到...

Termite 是使用 SwiftUI + AppKit 开发的 macOS 原生终端，主要用来管理同时运行的多个 coding agent 。 2.0.0 的主要更新： 通过局域网或 Tailscale 在手机上操作终端和 iOS Simulator 在 iPhone 或者 iPad 上预览操作控制 iOS 模拟器 ▶ 点击观看手机远程操作终端和 iOS Simulator 演示（ 2 分 24 秒） 官网： https://termite.xinghelee.com/ GitHub： https://github.com/xinghelee/Termite Homebrew： brew install --cask xinghelee/tap/termite 支持 macOS 26.0+，GPL-3.0 开源。欢迎试用和反馈。

我想把 Iphone 17 卖掉,重买 15 , 都是 standard 版. 原因: 1-我用了 17 以后每件事都不顺. 2-15 是最后一代没有右边相机键的,那是个失败的设计. 哪个渠道高价+高效率+靠谱?

现在公司有一个需求，想制作一些产品（打印纸，复印纸等）功能介绍视频，主要面向海外用户，视频内容以英文为主，有的视频场景需要虚拟人物，人物要真实，虚拟人物可以进行英文口播，最好能匹配自然的口型和表情，根据产品功能制作对应的介绍脚本和视频 大家有实际使用过的方案吗，推荐一下

qwen3.8 27B 完全被低估了，讨论度不高。 如果有人在年初跟我讲，可以用两张 3090 本地部署一个超越当时最强的 opus4.5 几代的模型，我会觉得是痴人说梦。 感觉 qwen3.8 完全可以加入穿越者套餐了，穿越之自带太阳能发电板+本地部署 qwen3.8 27B 的硬件设备，再造人类文明完全不是问题吧

一、测试基本情况 garlic 的 arm64 的 native 分析我写完了一段时间了，还在看雪发了三篇文章： [原创] Arm 静态分析引擎原理一 - 反汇编引擎码表设计 [原创] Arm 静态分析引擎原理二 - 反汇编引擎实现 [原创] Arm 静态分析引擎原理三 - 控制流构建基础 我是一个逆向分析的小白，为了测试 garlic 对 android native 的分析能力，我设计了下面的测试： 测试要求： 在市场上找到一些加固厂商的 apk 包括：某 60 、某加密、某盾，某迦、某乐固 加固产品的版本未知 使用 AI loop 静态分析只用 garlic ，动态模拟用 unicorn ，动态分析用 frida 可以用模拟器，不能用真机 测试系统：macmin m4 ai 模型：deepseek-v4-pro 客户端：cc switch garlic version: 1.8 (未发布) 禁止用 objdump/capstone 影响控制流 测试验收： 如果有 dex 隐藏...

考虑这几个因素： 1. 回本周期看起来还行，特别是考虑到现在涨价后的 token 价格。用完的硬件还可以二次出售。 2. 硬件产能似乎不足，逼得 DeepSeek 官方也涨价了。硬件价格短期应该缓解不了吧。 3. 模型越来越聪明了。本地化也很够用了。 或者有其他更好的方案吗？从没想过靠硬件来保值。硬件小白，诸位轻喷。

经过这次的 deepseek 涨价，现在他还有性价比吗？综合来说现在你们认为性价比最高的前三家模型服务是哪三家呢？

Termory 是一个开源的本地桌面应用，统一管理 Claude Code 、Codex 、Gemini CLI 、OpenCode 四个工具的 Sessions 记录和 API 供应商配置，另外 Codex 、Claude Code 、Grok Build 还可以多账号管理和切换。 可以用来替代部分 CC Switch 功能。 https://github.com/chats-is/termory

欢迎订阅 newsletter ，以后会长期更新。 博客地址： https://lonelycatcat.com/ 文章地址 https://lonelycatcat.com/p/aab 2014 年，刚毕业 2 年的我，北漂存了 4 万 8 千块钱，一辆美利达勇士，一个小酒壶。独立开启了我自己的 Hello World 之旅。从拉萨出发，途径尼泊尔，印度，巴基斯坦，伊朗，亚美尼亚，格鲁吉亚，土耳其，约旦，最后到达埃及。算是骑行了一趟丝绸之路到达了非洲大陆。全程估计 1.5 万公里，耗时一年半。期间住过寺庙，恒河里游过泳，睡过墓地，遇到过野猪，死海里泡澡等等好玩印象深刻的故事。这些是我对自己青春最有意义的致敬。转念十年过去了，身体已经发福，诗与远方不在，眼中只剩下面包与苟且。突然又听到许巍的蓝莲花，想起当时挂着小音箱一边骑车一边唱歌的场景，突然发现很多记不起来了。以前非常装逼的认为美景是要留给内心的，刚骑行回来时候，几乎可以记得每一天发生的时期，但是如今不得不服老，已经忘记了大部分，现在决定拿起笔把还有印象的事情记录下来。留给自己，也留给大家。虽然现实世界很残酷，也...

以前直接想到需求就跟 AI 说 前段时间看了这篇文章 真的非常有收获 教程网址： aHR0cHM6Ly9kb2NzLmJpZ21vZGVsLmNuL2NuL2NvZGluZy1wbGFuL2Jlc3QtcHJhY3RpY2Uvc3BlYy1raXQ= 请使用 base64 解码

今年单位年终奖发得还行，本来想补仓点沪深 300 指数基金，结果老婆刷抖音看到金价涨得猛，非要去银行买金条。我看了下招行的金价，确实比年初高了不少，但总觉得现在追高有点慌。她一句话怼回来：你那基金天天绿，黄金至少是硬的。想想也是，去年定投的易方达消费行业，到现在还套着十几个点，真没啥底气反驳。

工作场景需求：公司会接受不同潜在投资人的尽调，填写 word 格式的尽调表格，表格里是几十个问题。历年下来有上百份填写完的 word 尽调文件。 现在想使用 ai 来填写新的尽调问卷，请问使用哪个工具可以？ 万分感谢

众所周知，现在的 AI 技术概念名词层出不穷，从上下文管理到 Harness ，这些工程上的演变都只有一个目的，为了让 AI 更好地“工作”。然鹅，如果 AI 发展到了一定程度，是否还真的需要这么多花里胡哨的概念来约束呢？ Bash is all you need ，那么基于这个概念，SEED 出现了，只需要粘贴一段代码到终端中，你就能获得一个完全自由的“Agent”，没有权限控制，没有计划模式，没有花里胡哨的额外 harness 概念，AI 得到只有 bash 工具，想试试在这种情况下，AI 还能发挥出多少能力吗？ 打开 SEED ，输入你本来想在 Codex/Claude Code/Cursor 里想让 AI 做的事，然后你就得到了一个最小的 Agent 。我尝试使用 Deepseek Flash /GLM 5.2 api 进行了一些简单任务，它们都完成得很好，当然大型任务我还没有试过，我的想法是看看模型在执行过程中能否自发地实现子代理、记忆管理、上下文压缩这些东西，就像《疑犯追踪》里面的 The Machine ，管理员只给了一天的记忆，那它就能造个公司把自己每天的记忆一...

需要到深圳暂住 1 年，网要自己拉。 对网络质量有一定要求，仍然在家宽水平内但是不是拉个网能连上就行的那种，丢包/抖动/实际带宽敏感。 目前电信 1000M 和天威光纤 1000M 二选一，移动不考虑。 电信略贵但是有捆绑的手机卡实际也没差多少，有公网 IPv6 但是没 v4 ，天威的光纤正价套餐似乎有公网 IPv4 。 很多年没用过地方 ISP 比较好奇天威和电信/联通具体会有多大差距。

场景：之前 Claude Code 20 刀额度用完以后就一直用 DeepSeek v4 pro 替换接着蹬。现在涨价了，有没有差不多智能的模型可以接着用呢？ 小需求 1: 我习惯开超大上下文+ effort 最大，要求模型读入足够多的代码再开始编程，以免多个组件/前后端/跨客户端之间设计不一致。目前看即使是 ChatGPT 5.6 Sol 的 Ultra 模式也不是 100%成功率，经常需要我人工 steer 调整方向。 小需求 2: 需要尽可能兼容 Claude Code/Cursor 生态，也就是说要同时支持 Anthropic API 和 openai api ，因为这两个是我主力用的订阅，订阅内的额度蹬太猛用完以后才会切 API 。

首先感谢 qcoder 送的 800 次 qwen3.8-max 额度，帮我实现了这个 idea ，核心对话只用了 4 次 NavPass 解决什么问题 新标签页想用导航站，又不想为了第三方导航页二次维护书签？ 有些链接太敏感（小号，作品等），不想出现在书签和历史记录里？ NavPass 一个插件全搞定。 核心特性 🌐 书签即导航，零维护 替换新标签页，直接读取浏览器书签栏实时渲染，书签怎么改导航页就怎么变 🔒 隐私链接，主密码守护 私密链接与普通书签完全隔离，AES-GCM 加密，明文只在解锁后的内存中 任意网页右下角常驻角标，点一下就把当前页收进隐私收藏 默认以 无痕窗口 打开：不留历史、关窗即净 WebDAV 云同步（默认支持坚果云）， 云端只存密文 ，跨设备同步也安心 试一试 GitHub： https://github.com/aab0/opennavpass 安装：下载后 chrome://extensions/ → 开发者模式 → 加载 dist 目录

截至发帖时间，累计票房已达 1122 万。 这个动画电影能够搬到大银幕，是不是打破了民众对拿到龙标高不可测，审核机制多么严格的刻板映像。这个原来是装修公司转型跨界手搓的电影都能上映，虽然前 10 天票房惨不忍睹，但是几乎无人知晓也无人在意，后来一夜期间抖音各大 xx 新闻这种带有官方媒体的账号铺天盖地反向宣传，8 月 15 日民众的猎奇心理直接把这部电影票房带飞。是不是疫情以来，国内电影市场萎靡不振，预制式、翻拍式、洗钱式、情怀式、走面试的烂片层出不穷，毫无创新。上面以这个为例，给所有影视从业者和民间达人打个样，只要你有梦想有点子，内容合规有正确的价值观，都可以尽情发挥大胆创作，你也有机会把作品搬到大银幕，（注意不是引导这种低质量的影片）。从而让电影行业百花齐放，欣欣向荣，不是只有大导演、大团队、大明星、大投资才能做电影，每一个认真创作的个人和团队都可以做电影。 以上是个人理解，有不足的地方，还望多多指教。大家可以探讨一下

我们做 Agent 时发现一个挺反直觉的问题：记得越多，不一定越聪明，反而更容易被过期信息带偏。 比如用户三个月前说喜欢 A ，后来明确改成了 B 。 把两条都扔进向量库，检索时可能一起回来；直接用 B 覆盖 A ，又会丢掉“为什么改”。在合同修订、理赔、研究这类跨几周甚至几个月的工作里，真正有价值的往往正是这些变化和判断过程。 RAG 能找回“相关内容”，但相关不等于现在还有效。 所以我们做了 OpenContext： https://github.com/melandlabs/opencontext OpenContext 给事实加上时间、版本和关系，让 Agent 能分清： 一条信息从什么时候开始有效； 新信息是在补充、替代还是反驳旧信息； 用户现在的偏好是什么，三个月前又是什么； 当前结论是怎么一步步变成今天这个版本的。 换句话说，它不只是让 Agent“记住”，还让 Agent 能回答： 用户现在喜欢什么？ 三个月前系统知道什么？ 当前结论替代了哪条旧结...