TrendPulse

mac 是顶部全局菜单 想一下，有一个 27 英寸的显示器，如果不是全屏窗口…… 菜单和窗口的距离……就像鱼与飞鸟的距离 我的意思是想办法把顶部的菜单栏菜单挪下来，像 windows 那样作为窗口内菜单 菜单栏动不了，但是想办法在窗口上添个新的 我知道有个变通的程序有人写了在标题栏附近右键，把菜单栏搬到菜单里的

消息来源： https://x.com/M1Astra/status/2071792190221664294 （未证实） Anthropic 近期更新 iOS 端 Claude app ，其中包含如下新字符串： “Fable 5 消耗您订阅计划以外的使用额度。” “购买额度以使用 Fable 5 。” “您购买的额度将在您的身份通过认证之后添加到您的账户内。” “当前您所在的 App Store 地区不支持购买额度。”

大家试试，我开始忘了苹果账号切换结果能直接拉起支付，serious ？？？

这两天刷到一个叫 Color Block Jam 的小游戏，本来想着试玩几分钟，结果不知不觉玩了半个多小时。 玩法挺简单，就是移动不同颜色的方块，把它们送到对应颜色的出口。规则不复杂，但越往后越需要提前规划路线，有点像推箱子和华容道结合的感觉。 我把这个游戏整理成了一个在线页面，打开浏览器就可以直接玩： https://playbloo.net/game/color-block-jam

你有没有过这种经历？ 想用 AI 做点什么（比如写代码），认真地梳理完思路、写完一段提示词，发送之后只能干等。少则几十秒，多则几分钟。你不知道 AI 怎么拆解你的需求，不知道它悄悄脑补了什么前提、曲解了哪些约束。只能等它全部输出完，回头一看：坏了，跑偏了。 前面等的那些时间全部白费。你要么清空上下文从头来，要么在多轮对话里一点点掰正它，每轮对话都是分钟级的等待。大量时间耗在纠错上，而不是做正事。思路也被打乱了，心态也崩了。 吃过亏之后，你开始事无巨细地把边界条件、隐含逻辑全塞进提示词，试图堵死模型乱猜的空间。但写提示词的成本陡增，而且你还是没法提前知道它到底理解对了没有。问题没解决，只是换了个形式。 Andrej Karpathy 也 吐槽过 ： 模型代表你做出错误假设，然后就径直跑下去而不检查。它们也不会管理自己的困惑，不会寻求澄清，不会显示不一致之处，不会呈现权衡，不会适时反推，而且它们还是有点太谄媚了。 现在行业里流行 SDD （ Spec-Driven Development ，规格驱动开发），提前写 Spec 文档明确需求边界，能减少歧义。但这...

Windows 下有 sing-box-windows ，mac 下我在 sing-box 的官方仓库里找到了 sfm ，但是这玩意儿好像订阅的时候订阅 remote 的只能是 http 的 目前找到了 hiddify 这个，但是 ui 不太习惯 另外：有在线的工具可以将 vless 链接转换为 http 链接，这种工具有没有泄露风险

迫于自身吸食 token 剂量越来越大。所以在以贩养吸。 平台控制额度均分，限额和重置跟着官方走，一个账号一个固定 ip 。 目前已服务 200 多人，有公开交流群 https://ai.freehyy.com

我有一台 2012 款 macbook pro ，现在还能跑。 最近安装上 Claude Code ，勉强能跟上 AI 时代。 不过，配置实在太老旧，brew 根本不敢更新。 打算换台笔记本，看中了 M5MAX + 2T + 128G ， 没涨价前 4w 多，涨价后 5w 多，相差 6k 。 感觉被劝退，待年底出 M6 ，再看看。 其实等 M6 ，是因为据说 macbook 要换模具，如果按照以前的逻辑，肯定买新不买旧。

太久没用电池坏掉了吧

编号 CVE-2026-46331 绰号 "pedit COW" 类型 Linux 内核越界写入 → 本地提权至 root 影响范围 内核 v5.18 ~ v7.1-rc6 （ 2022 至今几乎所有 Linux ） CVSS 评分 7.3 （高危） PoC 公开  6 月 17 日就出了 确认来源 The Hacker News 、Red Hat(RHSB-2026-008)、密歇根大学安全中心、TuxCare 受影响发行版 Ubuntu 18.04~26.04 、RHEL 8/9/10 、Debian 13 等 攻击原理： Linux 的 tc （流量控制）子系统里有个叫 act_pedit 的模块，用来实时改写网络包。这个模块在写数据时没做正确的 COW （写时拷贝），导致可以修改内存中的系统二进制缓存——比如把 /bin/su 的内存版本改掉，直接拿到 root shell 。 建议大家关注下

后端那一套，只要还没有上生产，llm 随便堆，反正在后端一坨，只要不走查代码，那就是黑盒子。 put ，get 能出结果就行，丑不丑的无所吊谓。 但是前端和交互，就是把屁股露出来的地方了，llm 在功能上也是能实现，但也是各种元素往那一堆就完事儿了，点也能点，看也能看，输入也能输入，但是就是不堪入目。 哪怕是玩具项目，看着不顺眼的，演示的不不舒服那也是很难受的。 并且我个人不是专业的设计和前端，指挥起 ai 来，没有专业的术语，也是废了老鼻子劲，“这儿那儿，这个那个，这样那样”跟个幼儿园小孩儿似的。 目前也就是 claude design 这种工具能勉强救一救了。

能换绑邮箱的

各位大佬好，如题。 先说下背景，目前在公司主要做全栈开发，后端写 PHP ，前端写 Vue ，日常就是写写业务 CRUD 、对接各种 API 、撸撸页面。干了几年，感觉技术栈有些固化。更现实的是，最近公司整体业务也比较萎靡，传统 Web 开发的活儿肉眼可见地在变少。看着现在 AI 、自动化、Agent 这么火，感觉这可能是咱们程序员未来的救命稻草和就业方向。为了寻找出路，我想跳出舒适区，顺势盯上了作为 AI 时代“母语”的 Python 。 但是，最近在使用 Cursor / Codex / Qoder 等 AI 编辑器时，受到了极大的震撼。现在 AI 写代码的能力太强了，无论是写个前端 Vue 组件、写个后端脚本、转个语言、还是写个复杂的正则，甚至直接生成一个 FastAPI 的后端接口，AI 都能瞬间搞定，而且质量还不错。 这就让我陷入了深深的自我怀疑，尤其是作为全栈： 以前全栈的优势是“前后端都能干，沟通成本低”，但现在 AI 写前端页面和后端接口一样快，感觉全栈的“广度”优势瞬间被抹平了。 具体到想学 Python 搞 AI/Agent 这件事，我有几个困惑： 如果我花大量时间...

更新了软件，被 reject 了，被告知和 chatgpt 相关的都不让上架，你们碰到了吗，前两周还没问题

这种方式速度咋样？ 有没有用过的兄弟讲讲

刚才 20260630 10 点 08 重置了，用了一会 看 10 点 15 又重置了 10 点 19 又重置了

端午节就刷到 deepseek v4.1 的消息，如何如何牛逼，让人很是期待，说是这个月底发布，怎么最近几天没消息了啊 还是说现在根本没有 deepseek v4.1 的计划，只是网络谣传啊

中国大陆、台湾、韩国、日本四家凑成了一条全球独一份的算力硬件产业链——拆开看，靠的是分工、积累、政策、成本和内需五件事。 https://2aran.com/articles/research/topics/east-asia-compute-hardware-cluster

老哥们有没有靠谱的中转站可以使用 GLM-5.2,好多中转站上显示可以用 Fable 5 ，假得太明显了

两个交替充值都用过，codex 最近到期，看看大家如何的情况

想找个免预热的汽油炉 出去露营用， 之前看的 coleman533 就是购买太麻烦了， 得海淘 转运， 咸鱼上感觉有点小贵

rt ，激情下单，激情开卡，另外又买了两张 giffgaff 白卡，现在等快递中

Hello, An internal investigation of suspicious signals associated with your account indicates a violation of our Usage Policy. As a result, we have revoked your access to Claude. To appeal our decision, log in to claude.ai with this account and you'll be taken to the appeals page. You can learn more about the process here. Regards Anthropic's Safeguards Team 气愤，工作也无法开展了！

国行 MBP ，M5 ，24G 在使用聚焦搜索 Spotlight Search 时，新版 siri 会达到 100%CPU 占用，导致搜索卡的批爆，同时又用不了新版 siri 功能。 这两天已经戒掉了搜索打开应用的习惯

赛博鸡蛋（ https://www.saibojidan.com/ ） 是一个专为互联网人、程序员及极客设计的数字福利聚合站。它改变了传统“羊毛党”的粗放模式，专注挖掘 AI 大模型 Token 、云服务器免费试用、开发者订阅折扣、教育邮箱及各类“Bug 价”技术周边福利。由极客社区驱动，信息日更，帮你轻松白嫖前沿技术资源，大幅降低日常开发和尝试新工具的门槛。

RT 感谢各位大佬指点

https://github.com/leookun/cursor-byok

抖音天天给我推关于华为的内容，设置了很多屏蔽词，还是没有屏蔽掉，各种出格的事情和宣传层出不穷，国内要真都是这样的企业真的太恶心了

insta360 发不了图，问 hr 还没毕业可不可以先入职实习，hr 回复： 这种情况只能延后了（领双证后） 如果是一个月还可以，感觉只有一周多，对你来讲也有点折腾 对部门来讲意义也不大 你的入职时间调整到 7.27 吧 希望早点入职，另一边还要拒绝一个小厂，人情上感觉过不去，那边的 mentor 带了我很久，，

我会想办法控制在 100k 以内，我不信所谓的 1m 长上下文，因为就我个人经验，150k 以上大模型就有概率出现幻觉，出现死循环，一旦出现又没人盯着，就导致浪费大量 token 和时间。 我询问了下 Claude ，回答是两个方面的因素。首先是 transformer 本身并不完美，上下文越长它的注意力就越涣散，最后会对重要的内容视而不见；其次是训练过程本身就鼓励大模型作出一副埋头苦干停不下来的样子，这使得大模型像极了在老板面前极力展现自驱力的员工，有时候甚至给我一种“它是不是也背了房贷要还”的感觉。 根据上面的了解，我觉得如果注意力机制不改进，那么将来很长一段时间可能都只能依赖 agent 工具的 harness 技巧来维持会话了。这些技巧我个人总结主要是三方面： 第一是控制思维链，例如 karpathy 指南，第二是控制记忆，例如及时清理读过不需要了的文件内容，第三是控制输出，例如要求输出文言文。最近发布的一些大模型都强调自己如何能胜任长时间任务，但我个人觉得，能不能运行长任务，agent 工具比大模型本身更重要。