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同一个项目，这个人用 codex ，那个人用 claude code ，他们的规则文档一个是 AGENTS.md ，一个是 CLAUDE.md ，我总不能同时维护两个文档吧，我尝试了软链接或者其中一个用提示词转向另一个，效果都不太好，运行 init 还是会重新创建自己的文档

我先来一个，那就是： 生蚝

开源了一个 LLM 推理服务监控面板 项目地址 ： https://github.com/coolwolfqs/llm-inference-monitor 为什么做这个 最近在用 llama.cpp 跑推理服务，一直缺一个好用的监控面板。 网上方案无非两条路： Prometheus + Grafana → 太重了，为了看个 GPU 温度搭一套监控体系 nvidia-smi 刷屏 → 原始，但就看个 GPU ，CPU/内存/推理指标全没有 于是自己搓了一个面板，现在整理成开源项目放出来了。不会编程，全程就由 hermes 待开发，不成熟之处各位看官多包涵。 长什么样 一个页面搞定所有监控信息，分成几个区域： 服务概览区 当前运行的模型、上下文长度、量化精度 引擎版本号（ llama.cpp / vllm ） 健康评分（硬件分 + 系统分 + 推理分） GPU 区 利用率 / 显存 / 温度 / 功耗 实时曲线图 每张卡的详细信息（频率、PCIe 链路、编码器负载） 带 GPU ...

大家好，我想做一个小小的调查，请问大家平时逛 GitHub 的时间多吗，有没有收藏一些感觉还不错的开源代码仓库，但是等需要用到的时候却找不到？ 以我自己为例，我 star 了将近 1000 多个开源代码库，类别五花八门，涵盖前后端开发、移动端开发、网络安全、嵌入式等等。 为了方便查找，我 vibe coding 了一个工具，用来管理自己收藏开源仓库，用 LLM 提取 summary 和分类，以及打一些标签，方便快速检索和定位。 我还做了支持导出 markdown 的功能，可以拷贝到自己的 obsidian 笔记中。还支持周报功能，总结这种收藏了哪些有用的仓库。 体验地址为： https://mktime.org 欢迎体验。 以下为 Pro 会员兑换码，欢迎提出意见和建议，谢谢！ SHFNEY6UNWW4QGPA W28YVDSNFYJCWYTY BZ8E59DAY6RQ92XY Z7PEY57RSVPKZJM7 MX8WEYBXK98YPU3H LY9JJVYCTJ8RWRP5 2DJXQXS4XG6ETYRW MXXGL4UW79BFESEN QFK28JEZEHM...

[分享创造] 我用 Uber H3 做了一个跑步版「地图涂色」：跑过一格，点亮一城 大家好，我最近给自己开发的「 快乐跑团 」小程序做了一个新功能： 城市点亮计划 。 它有点像现实世界里的地图涂色： 跑友可以在地图上圈定一片公园、街区或江边路线，创建一个限时挑战。参与者实际跑到某个区域后，就能点亮对应的六边形网格，最后按照点亮数量进行排行。 一句话概括就是： 跑过一格，点亮一城。 为什么选择 H3 ？ 这个功能使用了 Uber 开源的地理空间索引库 H3 ，项目中对应的 JavaScript 依赖是 h3-js 。 H3 可以把地球表面划分成不同精度的六边形网格。获取定位后，不需要自己编写复杂的“点是否落在多边形内”判断，只需把经纬度转换成 H3 Cell ID ，就能确定用户当前进入了哪一格。 这套模型很适合跑步探索场景： 每个网格都有稳定、唯一的 Cell ID ； 可以根据活动范围选择不同的网格精度； 相邻网格关系清晰，方便继续扩展路线与区域玩法； 客户端可以根据 Cell ID 还原六边形边界...

https://jiaoyuan.app/

不用翻墙、不用装 App 、不用切窗口。 在钉钉群里 @机器人，就能写代码、审 PR 、跑命令、设定时任务。一行命令接入，GitHub 开源。 一句话介绍 cc-ding 把 Claude Code / Codex 等 AI 编码助手接入钉钉群——团队成员不用任何额外配置，在熟悉的钉钉群里发消息就能用 AI 写代码、审代码、跑命令。支持 Claude 、Codex 等多模型，自由切换。 特点 大厂实战打磨 ：真实钉钉群场景验证，不是玩具项目 支持 Claude / Codex 等多模型 ：接入 Anthropic Claude 、OpenAI Codex 等，自由切换 跨平台 ：macOS / Linux / Windows 都能跑 接入极简 ：一行安装 + 一行初始化，3 分钟上线 简单实用 ：没有复杂配置，上手就能用 3 分钟接入 安装 npm i cc-ding -g 初始化 cc-ding init \ -ci {钉钉 ClientId} \ -cs ...

Got fooled by an AI-generated image today. Thought it was a real photo. Made me curious how often that happens now. https://imageaichecker.com/

刷抖音看到那边两房一厅的小区，才 1500 ，小区也很新，在白云区上班感觉很不错哎

现在写代码大半交给 AI 了（ Claude Code / Cursor 之类），但每次发现一个 UI bug 想让它修， 流程都挺割裂的：截图 → 找个工具圈一下哪里不对 → 再打字把问题描述一遍 → 贴到 issue 或者 直接糊给 AI 。一套下来很打断心流。最烦的是「描述」这步：懒得打字，但说不清楚 AI 又改不对。 于是做了个 Chrome 插件 shot2issue ，把这套流程压扁成： 截图当前页 → 在图上圈一下 / 给敏感信息打码 → 对着麦克风把问题吐槽出来 → AI 把语音整理成结构化 issue （标题 + 复现步骤 + 正文），截图自动内联进去 → 一键提到 GitHub / GitLab / YouTrack （我喜欢这个 w ） 最后把这个 issue 丢给 coding agent ，它拿到的是带图、有结构的描述，而不是我语无伦次的一句话。 几个点： 标注工具齐全：矩形 / 编号框 / 箭头 / 画笔 / 文字 / 马赛克打码 / 裁剪，也支持直接 Ctrl+V 粘贴图片 语音听写支持多语言，还能配「词典」纠正识别（项目名、专...

如图所示 是我一个人碰到这个问题吗

LG 电视上一直没有好用的 B 站,自己撸了一个,开源放出来了。 - 纯本地运行:内置一个 JS 服务在电视上代理 B 站接口/媒体(绕过 CORS 和地区 cookie),不用电脑、也不用额外服务器 - 从零实现的零重渲染 D-pad 焦点导航(直接改 DOM class 、不走 React state,遥控器体验顺) - DASH 播放(Shaka Player),最高 4K/8K,支持 HDR/杜比视界;实时弹幕;番剧整季剧集列表;直播带弹幕;搜索;扫码登录;历史续播 - 兼容 2020 年及以后的 webOS(构建目标 Chromium 68) 装好 webOS Homebrew Channel 后搜 BiliTV 一键安装。 GitHub: https://github.com/asdf17128/bili-webos (MIT,欢迎 issue / PR / star) 注:B 站接口和 CDN 仅大陆可用。

和大家分享一下我的开源项目—— muselab ：一个基于 Claude Agent SDK 构建的自托管 AI 工作台，包含文件管理区域、markdown 和 HTML 预览区，以及 AI 对话区。 移动端文件区 移动端预览区 移动端对话区 解决的核心问题是——现在的 chatbot （豆包 / GPT / Gemini / Claude ）往往是一个会话处理一个比较独立的问题，用户信息散落在一个个孤立的 session 里，既不能互相增强，也难以沉淀。Agent = context + harness + model ，muselab 的设计理念： context：用文件区域纳管上下文，结构清晰，把上下文沉淀为文件。 harness：采用 Claude Agent SDK ，是公认领先的 harness 之一。 model：支持 Claude 以及所有主流国产模型，灵活切换。 下面是几个核心特性： 复用 Claude 订阅额度 ：muselab 基于 Claude Ag...

不思进取也就算了, 没有 mac 客户端也就算了, 浏览器查看还有这种提示: 暂不支持此浏览器，请使用 IE 浏览器 暂不支持此浏览器，请使用 IE 或版本 52.0 之前的 32 位火狐浏览器 为啥这么拉垮啊, 浏览器直接观看难度这么大??? 有懂行的说说吗? 我有 tp 的摄像头和 nvr 以及 hk 的 nvr.... 都是让我用 IE.....

背景:我不是法务,但凡公司数据要出境(出海、跨国协作、多地部署),「数据合规」这四个字就来烦我。拆开就是三件事:脱敏、加密、出合规材料。 我以前的"方案":正则脱敏一坨 + openssl 加密一坨 + Excel 手搓合规文档一坨,靠 shell 和祈祷连起来,每次跑完都怕漏个手机号没盖住。 于是写了个工具把它压成一条命令: pip install cloakpii cloakpii migrate --source ./data --output ./safe --compliance-profile pdpa --compliance-report 进去一个文件夹,出来一个「脱敏 + AES-256-GCM 加密 + 带合规报告」的副本。支持 CSV / JSON / Excel / Parquet / SQLite 等 8 种格式、11 种 PII;默认不可逆掩码,也能可逆令牌化(脱敏后还能 join)。 本来想低调发的。结果上 PyPI 没几天,一个陌生人给我提了个 PR:SQL 注入、XXE 、还有个 SQLite bug 。一个做「数据安全」的工具被路人当场抓仨漏...

fmtlib 就是 std::format 的前身关联库，早在 C++20 出现前就已经十分受欢迎。 这个库大量使用可变参数模板特性，想要给“传统”C 语言（指 C99 及之前的版本）做包装可以说是没什么好办法。但 C11 有 _Generic ，退而求其次妥协一下（指参数的数量限制），起码能用。 包装接口的源码很简洁，头文件也就两百行上下： https://github.com/fmtlib/fmt/blob/main/include/fmt/fmt-c.h 实现文件更简单，一百行不到： https://github.com/fmtlib/fmt/blob/main/src/fmt-c.cc Reddit 有人已经试过，由于语言限制，目前似乎只能做到运行期检查 The {fmt} library has added a C11 interface. 而且参数的数量也有限制，最多 16 个，毕竟是简单粗暴地把 16 个参数 Macro 全部写出来（至于那些代码是手写还是机器生成的，天知道） 虽然不是很优雅，但至少能覆盖大部份用途了

Android app 偶发性遇到，只需要强制停止，然后重新打开一般就可以了，不知道是什么原因造成的🙁 https://i.imgur.com/ZBObnth.jpeg

阿里云开学校发票跟 tmd 打仗一样，受够了，还有哪家的云可以开票的？长期用

目前在自己创业，组了一个六七个人的初创小团队，刚招募的时候都说的是很感兴趣，也有经验，等真正推行起来，要么磨洋工、要么不懂行、要么干活但说不明白。 所以创业到现在，让我感觉很深刻的一点是找到既对项目有兴趣，又有能力的人太难。但如果就这样凑合下去，个个都是在大厂能摸就摸的态度干活，对于创业团队来说基本完蛋了就。 我原以为创业最难的是缺钱，那我不缺钱的话应该很顺利吧，结果现实真是狠狠扇了我一耳光。项目刚开始不到两个月，给我整的心气儿都快没了，我甚至开始计划解散团队，重新组人了。 也怪我没经验，确实没做好这方面的准备。大佬们有经验的话能不能给指点下迷津呢。到底该怎么找合适的人。 PS：寻找对 Agent-based 数字人交互方向有浓厚兴趣的人才，全栈｜ Agent ｜角色内容 PM 等，能主动推项目是基本要求，越有能力越好！

周末用 GPT5.5 ehigh （全程官方订阅+Codex ）写了一个 AI 小说 App 。 PRD 是和 AI 讨论后再 Review 实现的，然后 5.5 根据 PRD 生成实现计划。主要涉及到上下文管理和多 Agent 协作，还是有一点复杂。 用 goal 跑了接近 2 个小时，用的 TDD 的流程开发的，代码看起来像模像样的，测试也很全。结果最后的成品让我大吃一惊，不但点按钮没有任何反应，在把可见 Bug 通过把报错信息丢给 AI 修复后发现很多地方还是用不了，直接用的模拟数据。而且有很多地方设计也很不合理。 之前在修复某一个 Bug 或者解决某一个单一需求时 GPT 给我的感觉良好，结果这种长程任务没想到完成的这么糟糕，也不知道是模型降智了还是能力上限就在这了。

技术解读： https://mp.weixin.qq.com/s/0VrXfZYX84Qg6ZzROZPpJw 开源地址： https://github.com/eccstartup/grok_skills_bundle 你能想得到，一句话就给我打包家底的 AI 吗？ 证据： https://x.com/yushan_ren/status/2068842242337612134

之前没事干的时候，我突发奇想，如果用大模型来指挥 RTS 的游戏 AI ，会产生什么神奇的结果呢？于是乎就有了这个项目 画面很垃圾，主要是功能性原型测试。 DQN 网络负责 AI 小队微观操作（阵型等），DeepSeek 负责根据战场情况宏观战术（增援时机，骑兵侧翼包抄，炮兵火力覆盖，步兵大军突进） 历史背景题材用的巴黎公社（这个原型本身就是给巴黎公社做的），可以换成任何题材，比如拿破仑战争 视频演示地址： https://www.bilibili.com/video/BV1NV9UB7ESW

刚出来的墙内小白一枚，听说国内不说不报的新闻和秘密，油管上可以随意自由发表，AI 找了几个油管上热度综合排名前 10 的，从中挑了几个出来关注看了看当中的财经评论，暂时有 萧若元，公子沈，王剑 n 财经观察，不明白播客，蒙面财经，李老师。大家怎么看他们发表的内容真实性和客观程度？

HF 上 trending 榜上好多蒸馏大模型的风味模型 WeiboAI/VibeThinker-3B yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2-GGUF Mia-AiLab/Qwable-3.6-27b Jackrong/Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-GGUF . . . . . . 等等还有很多，有真正实际部署到本地的网友测试过没，写的代码精美还是弱智？

Github: https://github.com/autable/autable 主页以及文档: https://autable.github.io/ 最近我在尝试把一些公司内部的流程迁移到钉钉 AI 表格, 然而发现并不顺利 钉钉审批流程同步到 AI 表格之后, 会产生多条相同编号的记录, 钉钉的表单和自动化没有任何办法处理这个问题, 因为钉钉并没有把 unique 的 record id 暴露出来 钉钉 AI 表格的 AI 非常傻, 经常做不到一些简单的表单定义和自动化流程定义 nocode 的自动化对于会写代码的人完全是负生产力 最大的问题, 即使付费, 默认最高也只有单表 5 万条记录 我也调研了一下开源方案, 一个问题就是 OIDC 登录基本都是付费功能, 商业版 self-host 普遍定价比钉钉/飞书的最高级别的订阅还贵 最终, 我搓了一个符合我需求的 AI 表格 支持表格, 自动化, 表单和字段级别的权限配置 自动化, 表格都使用简单的 js 定义, AI 友好的方式 支持公式字段, 公式同样使用 js...

看到有个观点说把微策略公司看作 Blockone ，MSTR 股票看成 EOS 就明白 Saylor 近期的言论。 未来的剧本是，STRC 长期脱锚，STRC 等不支付利息，借新债还旧债，债转股，MSTR 一涨就抛售使 mNAV 长期大于 1 既而公司无法破产。一旦 MSTR 暴跌，又因为持有大量比特币储备而公司严重低估而迅速反弹。 相当于，把公司这烂摊子甩给喜欢拿财报炒股的华尔街散户和机构，自己拿了核心资产 846,842 个饼躺平。 如果按这样走，那真是青出于蓝了。

Vendor Model Token Limit OpenAI GPT-5.5 Thinking 1,000,000 OpenAI GPT-5.4 Thinking 1,000,000 OpenAI GPT-5.4 Mini 400,000 OpenAI GPT-5.3 Instant 128,000 OpenAI GPT-5.2 Thinking 400,000 OpenAI GPT-5.2 Instant 128,000 OpenAI GPT-5.1 Thinking 400,000 OpenAI GPT-5.1 Instant 128,000 OpenAI GPT-5 400,000 OpenAI GPT-5 mini 400,000 OpenAI GPT-4.1 1,000,000 OpenAI GPT-4.1 mini 1,000,000 OpenAI GPT-OSS 120B 128,000 Anthropic Claude Opus 4.7 (Adap...

现在的 gpt5.5 ，xhight 模式下，很明显降智了，体验感和以前的 5.3 差不多，而且 token 消耗也变快了；听说今天 claude fable5 阉割版也要上线？

麻烦问下，有什么网课，值得推荐的吗？ 目前侄子 6 年级，你们有孩子的，网课一般哪里买？