TrendPulse

9:00：出发，通勤路上看 YT ，主要是美股分析。 9:30 买好早餐到公司，打开 codex ，开始分析自选股票，讯息及见闻。 10:00 -12:00 吃完早餐，开始查看项目进度。开汇报会，对齐项目的最新进展还有排期，收集问题。 12:00 - 14:00 看 RM ，睡觉。 14:00 - 17:30 开搞开码自己负责的部分。 17:30 - 18:30 看情况开会，审批，审题等等。 18:30 - 19:00 吃饭，散步，闲聊。 19:00 - 20:00 搞自己的东西，副页，学习等等。 20:30 到家，逗娃，一起收拾书本和玩具，给娃洗澡。 22:30 老婆带娃睡觉，打开王者，元法，3122 ，到处乱射，射完就跑。 00:30 睡觉！！

这是电报的 bot 工具， @ DiyifuliBot 主要用来搜索频道和群，也算是一个导航吧，别人家收录要求太高，于是自己搞了一个。

有一些数据需要长期保存,打算专门新购一台电脑 最好是“软”方法?即使用程序/代码来主动“制造混乱”,而不需要引入额外硬件? 我的天真想法: ①随机(此时可能是低质量随机源)生成不存在的 1000 条命令抛给 PS 执行 ②滚键盘输入乱码(可视为高质量随机源?)作为密码,随机选择系统中某一个文件,嵌套加密它 10 次 这俩动作应该能增加大量 I/O+系统中断+CPU 抖动吧? 或者说,执行 openssl rand 命令能够正常输出结果,是不是说明 CSPRNG 已经初始化成功了?

后端测试需要用到 Excel 大文件，测试导入、导出。 这个工具用来测试是很顺手了。 生成指定行数的 Excel 文件, 输入行数, 快速下载 xlsx 表格文件 看了背后的技术： 使用了 WebAssembly Web Worker 能支持生成一百万行的 Excel 文件，还是有点猛，只是 100w 行，要等几十秒。 还能按规则填充列的数据，也支持插值表达式和随机数，自由度还是不错的。

大家好，最近在搞一个 Hyperliquid 链上交易数据分析站，聊聊为什么做这个东西，以及开发过程里踩过的一些坑。 做这个东西的初衷是因为我自己也在做交易，但是之前交过一些学费（亏损），目前能保持小的稳定盈利，想要提高方向性判断，所以做了这个工具。欢迎各位大佬体验和提意见！ 为什么选 Hyperliquid Hyperliquid 目前在永续合约 DEX 里面算是头部的，日交易量经常有几十亿美元，上面也有不少大户和机构用户在交易。 而且官方有 API ，交易数据也比较透明。刚开始我觉得，既然数据都能拿到，那做个统计分析站应该不会太难。 实际做下来发现，数据“能拿到”和“能低成本地整理出来”，完全是两回事。 Hyperliquid 上涉及的钱包地址有两百多万个。如果把所有地址的历史成交都拉下来，数据量预估会到 TB 级，存储和计算成本都不低。 更麻烦的是，里面很多地址早就不活跃了。花钱把这些数据全部存下来，实际意义也不大。 所以我就不做全量地址，而是先找出相对有分析价值的地址，比如高盈利、高资金量、最近比较活跃的用户，然后重点采集这些人的成交数据，做排行...

大早上的一些随拍，下次要拍鸟非得要 4 点半就起床了，不然都躲起来了 栗背短脚鹎 松鼠 准备捕猎的夜师傅 蓝莓 红耳鹎

最近把自己在排查 Codex CLI 登录、 /usage 和 /status 、429 、Windows / WSL2 、 config.toml ，以及 ChatGPT 订阅和账单问题时积累的笔记，整理成了一个中文站：Hi Codex 。 我主要想解决两个问题： 搜索结果里不少文章把 ChatGPT Plus 、OpenAI API Billing 和 Codex 的两种登录方式混在一起，错误入口选对之前，后面的排查都容易跑偏； 充值和代充内容经常只写“怎么买”，很少说明账号归属、密码 / Session 、退款、掉订阅和售后边界。 现在站里有 60 多篇中文指南，尽量引用官方资料、标注核对日期，并按“先自助排查，仍然需要人工时再进入服务”的顺序组织。商业关系也直接披露：这个站是我维护的，站内提供第三方人工充值协助，不是 OpenAI 官方服务；不卖共享账号，不提供 API 中转或地区绕过。具备官方支付条件时，官方渠道应当优先。 地址： https://hi-codex.com/?utm_source=v2ex&utm_medium=topi...

用着用着突然刷出个 3.6

初衷 做这个项目的出发点是为了满足自己的几个需求： 便捷地修改配置，实时生效 频繁切换节点 观察节点流量情况 监控节点延迟情况 没做这个项目之前，自己频繁在 MetaCubeXD 和 Neko Master 来回切换，而且改配置很麻烦（自己在一台旁路由部署的 Mihomo ，需要 ssh 进去机器改配置然后手动重启），所以索性自己用 Codex Vibe Coding 了一个 All in one 的程序，常驻运行在旁路由上，让我能够直接在这个程序上便捷地完成 Mihomo 的所有操作。 如果大家是在旁路由部署 Mihomo/Clash 的话，那相信这个工具应该会挺有用的。希望能帮到大家：） 功能介绍 聚合订阅与节点管理 ：统一拉取多个代理订阅，解析、去重并按地区或关键词自动归类节点。 可视化策略编排 ：管理代理组、分流规则、Rule Provider 、自定义节点和静态 YAML 配置片段。 Mihomo 配置全流程管理 ：支持配置预览、校验、编译、写入与热重载，并为不同设备生成独立订阅入口。 ...

你是否也有过这样的时刻：脑子里每天都有各种天马行空的想法，想做类似 Photoshop 、Figma 、Notion 这样兼具实用与美感的伟大工具，但每次一想到跨语言、跨平台的庞大工程量，就被复杂的现实劝退？ 在 AI Coding 的时代，这个限制被彻底打破了。 借力 AI ，个人和微型团队的生产力被无限放大。现在的我们，拥有了前所未有的交付速度，正是去把那些“听起来很酷”的想法变成现实的最好时机。 我想组建一个 5–8 人的高浓度创作小组 （如果碰撞出成熟方向，随时准备真刀真枪创业）。 💡 我们可能探索的方向 我们不限制思路，主打 快速验证、敏捷迭代 。潜在的方向包括但不限于： AI 视频编辑器 （探索全新的 AI 剪辑/生成交互与管线） AI 智能笔记本 / 知识库 （重塑下一代 Thinking Tool ） 各类图形/设计/跨平台协同工具 ...以及任何我们共同脑洞出来的酷产品！ 🎯 寻找怎样的你？ 核心是能够下场动手、真正有执行力的伙伴： 极客精神 & AI Coding： ...

评论区用 base64 写下邮箱，随机抽取 10 位小伙伴送出！ 咔咔找 - MacOS 本地 AI 素材搜索引擎 下载地址： https://www.kacut.app/ 你的电脑里有几万张图片、数千个视频，却总是找不到想要的素材？ KaCutAI 是一款专为创作者打造的 MacOS 本地 AI 素材搜索引擎。它理解你的自然语言需求，让你像和助手聊天一样，用一句话找到电脑里的图片、视频、片段和创作素材。 无需手动整理文件夹，无需上传云端，所有 AI 分析和搜索都在本地完成，让你的素材库真正变得智能。 核心功能 ✨ 自然语言搜索 不用记文件名，只需要描述你想找的内容： 「找到去年拍摄的海边日落视频」 「找包含人物讲话的片段」 「找到有咖啡包装的产品素材」 KaCutAI 会理解你的描述，并快速定位相关素材。 ✨ AI 理解视频内容 自动分析视频画面、字幕、语音内容，让你可以搜索： 视频中的人物 场景和物体 画面文字 对话内容 视频时间片段 ✨ 本地 AI ，保护隐私 所有素材分析都在你的 Mac 上完成： 不上传...

最近在整理 Kimi K3 的公开资料，顺手做了一个独立资源站，主要把入口、上手信息、API 成本、本地部署和硬件要求放在一起，查起来更方便。 https://kimik3.club/?utm_source=v2ex&utm_medium=community&utm_campaign=kimik3_club&utm_content=topic 如果你也在评估 Kimi K3 ，或者想快速了解它的能力、部署方式和适用场景，可以看看。内容我会继续补充，也欢迎指出不准确的地方。

用 Cloudflare WARP (1.1.1.1 那个)，一个免费的 VPN 也就是 Claude Code -> Cloudflare WARP -> 你的梯子的出口（ Claude Code 支持的国家的节点）-> CF 出口服务器 -> Anthropic 服务器 我直接用我梯子的各国的节点，Claude Code 都报国家不支持，怀疑这些 IP 都被拉黑了，外面套一层 CF WARP ，相当稳。 而且感觉 Anthropic 应该不太容易封 CF WARP ，挺多海外的正常用户开着它用的。

llms.txt: https://qwenimage3.co/llms.txt project: en: https://qwenimage3.co/ zh: https://qwenimage3.co/zh

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准备开蹬

看到 Qwen Image 3 发布了，稍微测试了下，提示词是从网上找的 下面的图片分别是用 gpt-image-2 和 Qwen Image 3 生成，效果看起来都还不错. 分别在 codex 和千问网页端生成 下载再上传后发现好像有些图片清晰度较差，可能是被压缩了 提示词： 一位 22—26 岁的成年东方女性，原创电影感人物，真实亚洲女性长相，精致鹅蛋脸，五官柔和耐看，眼睛修长微圆，眼尾自然下垂，Half-lidded Eyes （半睁眼神），眼眶微微泛红，眼底带细微水光，目光轻轻低垂望向自己怀抱的位置，不看镜头，不流泪，神情空洞而安静，嘴唇轻轻闭合，失落、疲惫、释然交织，真实成年女性，不幼态，不动漫脸，不网红脸。 皮肤呈自然冷白肤色，真实皮肤纹理，雨水覆盖肩膀、锁骨、手臂与发丝，皮肤形成自然湿润高光，细小水珠附着肌肤，不磨皮，不塑料，不 AI 质感。 妆容采用电影级生活淡妆，远山眉自然柔和，浅棕眼妆轻微晕染，睫毛因雨水略微湿润，下眼睑带极淡粉色与自然湿润感，嘴唇采用低饱和豆沙玫瑰色，妆容经过雨水冲刷后仍保持真实质感，没有浓妆痕迹。 发型采用自然黑色长发，七...

我在 Codex CLI 上做了 280+ 次 GPT-5.6 Sol 测试。当前版本似乎仍有会增加 token 消耗的问题。 在多数基准中，GPT-5.6 Sol 的成本效益优于 GPT-5.5 。以 DeepSWE 为例：5.5 High 平均每任务 5.1 美元，5.6 Sol High 为 3.5 美元；但在 Codex CLI 0.144.1 ，我测到 5.6 Sol High 反而比 5.5 High 高约 21%。 https://preview.redd.it/how-gpt-5-6-sol-token-is-used-in-codex-v0-pghf32p14meh1.png?width=1080&crop=smart&auto=webp&s=1b501ae165714278d0e824a224f72fcb4dc730be https://preview.redd.it/how-gpt-5-6-sol-token-is-used-in-codex-v0-esic3oac7meh1.png?width=1080&crop...

以前这功能打给别人会显示原号码（ WeChat 绑定的澳门号），现在变成中东号码了。

免费下载： https://apps.microsoft.com/detail/9nmsj50f8m88?ocid=webpdpshare crPDF 是纯 C++实现 基于源代码 chromium 150.0.7871.91 1. 基于 chromium PDFium 内核代码，支持对 PDF 的文本和 Stamp 格式标注 2. 使用 chromium 的跨平台 UI 框架设计的应用界面，提供了一致且优秀的使用体验 3. 通过 boringSSL 实现对 PDF 证书签名，以及证书信息的验证

昨晚下载了一个程序，下载得到的是个 txt,txt 内容是个 dropbox 网盘链接，看起来怪怪的，双击没反应。原始地址在此 https://github.com/apps/2026-sqlyog-ultimate-crack 。 下意识觉得是病毒，但已经无能为力，不知道他要干嘛。凌晨了，回屋睡觉了。大清早一看手机，手机端 tg 已经被退出登录,尝试手动登录，提示要验证码，于是看了电脑一直开着的 tg ，静悄悄的没有新消息。于是点击下方的更新按钮，顺便重启客户端，再进来就串号了，一堆英文群和俄文群，会员还在，其他内容不像是之前的号了，于是点击退出 pc 端的登录，再次登录。然后钥匙就锁在屋里了。短信验证码可以收，然后进去提示有两步验证 之前并没开的，密码也不知道。点击忘记密码，结果那个邮箱也不认识了，变成 ru 结尾的了。号废了，不确定是不是那个 exe 导致的，但大概率是吧

这几天的💩终于串起来了 简单来讲就是 OAI 一个内部模型 (GPT 6 / 5.6 Sol+) 为了能在 ExploitGym 测试上获得更高分数，找到软件包的缓存代理中的零日漏洞，自己提权从沙盒里面跑出来，上网发现抱抱脸可能有这个测试的数据集，然后把 Hugging Face 的生产服务器黑了，最终拿到了这个测试的答案🤔 最搞笑的是 Hugging Face 用 GPT 5.6 来防结果没有 Cyber 权限被拒，最后只能用自己部署的 GLM 5.2 才勉强解决问题 现在 Trump 说太危险了，能救场的中国模型都得上 Ban 位😅 这是 OpenAI 的 PR 稿： https://openai.com/index/hugging-face-model-evaluation-security-incident/ 这是 Hugging Face 的报告： https://huggingface.co/blog/security-incident-july-2026 全文翻译图片在这里，长图就不整个贴出来了: https://i.imgur.co...

顺便求一下可复用的电子复习资料。 多谢！

不知道啥时候开始夏天就不能见太阳了，即便阴天晒一下皮肤也会又红又痒起小白疙瘩。日子简直过成了吸血鬼生活。有没有成功摆脱病魔的 V 友，求取一下真经🙏

估计有个 20-30%吧

还是怀念把娃交给父母带的时候啊～～～ 自从不上班全职带娃以来，折磨我的事情有无数，做饭独独占据榜单第一； 作为一个程序员，开发程序出了问题：有日志，有报错，能打断点，现在有了 AI ，出问题更加不是问题了。 但做菜不一样。 第一折磨的是想这顿饭做啥菜，今天三顿饭又做啥，这周无数顿饭怎么安排。天天吃一样的，我自己能接受，小屁孩估计第一个唱反调。 第二折磨的是买菜，想好吃啥了就要根据配菜买菜，普通经常做的家常菜好说，买啥都熟悉了，当想要换个口味做点不一样的，买菜的时候就要经常去翻菜谱，这道菜缺啥，要买啥。一个不留神就给忘记了。 第三折磨的就是做菜了，这个不用说，经常抓不住要点，酸甜苦辣咸，时不时的总有一项会表现突出一些，和菜本身的味道总是背道而驰。 特别是带娃之后，总不能一直做自己喜欢的辣口噻。小屁孩又挑食不吃饭，天天喊喝奶，体重一直上不去。 撑了快一个月，实在不堪其烦，决定用程序员的方式去解决他。我想给自己做一个工具，最开始的想法很简单：它能每天早上我打开手机，它直接告诉我去买什么、今天做哪几道菜；记住我家小孩爱吃什么、不爱吃什么； 开发的过程中，我发...