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【抽奖】Gemini One 家庭车位*3抽奖 一年有效期 无质保
今天从大佬那里买了1key过了Gemini One的认证，多出3个家庭车位，拿出来分享一下。
如果没有意外，官方不封掉，车位一年有效，被封也确实是不可抗力，非我的主观意愿。
（第一次抽奖，不熟悉流程，若有延误或错漏请见谅 😘 ）
奖品 ：
Gemini One 家庭车位*3
活动时间：
开始时间：自发帖时起
截止时间：Thu, Jan 22, 2026 12:00 AM CST→Sun, Jan 25, 2026 3:00 PM CST
📝 参与方式：
在本帖下回复：任意内容
🔍️ 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用论坛官方抽奖工具随机抽取中奖者。
⚠️ 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后 12h 内在本帖公布，中奖者请及时私信需要加入车位的邮箱给我。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
137 posts - 135 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Pre)
L站邮箱被盗了，你很喜欢浏览色情网站。。。
最主要的是，密码真的是我密码，为什么呢，我这个是谷歌随机的呢。
难道谷歌密码也 gg 了？现在已经修改密码了。
很多这个。
开始杀毒，火绒应该没问题吧。查看几台电脑的浏览记录都没问题呢，还有一台云桌面没有看。 1 (click for more details) 2 (click for more details)
136 posts - 73 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: xifan)
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[抽奖]今天正式迈入30老登了，给大家抽几箱耙耙柑
梯梯这几天老是出问题，好不容易才上来，没想到L站已经两周年了，给大伙们送点福利吧
(第一次抽奖，流程不太熟，有错误的地方，版主指正下)
奖品 ：
蒲江耙耙柑*5箱，每箱10斤装，不加科技的自然成熟果子
活动时间：
开始时间：自发帖时起
截止时间：Thu, Jan 22, 2026 12:00 AM CST → Sun, Jan 25, 2026 5:00 PM CST
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221 posts - 217 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Blazer)
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【AI编程】拒绝上下文过载：如何让Claude Code学会“渐进式阅读”
被举报AIGC了，hook脚本到github取吧
github.com
GitHub - Cedriccmh/cc-read-limit-hook: A hook that limit and guide how claude code read...
A hook that limit and guide how claude code read files.
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时间过得真快，距离上次发话题已经过去几个月，成年人的时间真是不经用。马上过年了，想罢年前一定要发点东西出来的。预祝大家新年快乐。
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场景是这样的：
当claude code读取代码时，往往倾向于读取整个文件，如果文件非常大（比如5000行+），这样的文本塞进上下文。结果就是：
什么是“渐进式披露”？
举个例子，这就好比一个人类程序员接手新项目时，不会上来就把 10 万行代码从头到尾读一遍。你会先看目录结构（
ls），再搜关键字（grep），最后只打开相关的那几十行代码（read）。
Anthropic 的文档里一直强调这一点：让模型先通过搜索定位，再通过切片读取。
但在实际的行时，claude code执“太勤快”，往往是直接 Read 整个文件。所以，我们需要给它装一个“防呆开关”。
这个 Hook 是怎么工作的？
这是一个Python 脚本，在 PreToolUse 时的 Hook（工具调用前拦截），配合 CLAUDE.md 的提示词，组合引导claude code读取精确上下文。
核心逻辑
这个方案由两部分组成：
为什么这个方法 Work？
这利用了 LLM 的一个特性：它们非常听“报错信息”的话。
当 Tool Use 失败并返回一个明确的“推荐路径”时，claude code会立刻进行自我修正。
这样就强行把它拽回了“渐进式披露”的最佳实践路径上。
如何食用
你需要两个东西：一个是配置在项目根目录的规则文件，一个是实际执行拦截的 Python 脚本。
1. 提示词 (CLAUDE.md)
把这段加到你的项目提示词文件(CLAUDE.md \ AGENTS.md)中。告诉claude code读取策略。
中文版本
### 文件读取策略 **强制规则**：每次调用 Read 工具时**必须**指定 `offset` 和 `limit` 参数，禁止使用默认值。 #### 参数要求 | 参数 | 要求 | 说明 | | ------ | -------------- | ----------------------------- | | `offset` | **必须指定** | 起始行号（从 0 开始） | | `limit` | **必须指定** | 读取行数，单次不超过 500 行 | #### 读取流程 1. **侦察**：先用 Grep 了解文件结构，或定位目标关键词行号。 2. **精准打击**：使用 offset + limit 精确读取目标区域。 3. **扩展**：如果需要更多上下文，再调整 offset 继续读取。 **目标**：保持上下文精准、最小化。如果不遵守，工具调用将被 Hook 拦截。English Version
### File Reading Strategy **MANDATORY RULE**: Every `Read` tool call **MUST** verify `offset` and `limit` parameters. Default full-file reads are prohibited for non-trivial files. #### Parameter Requirements | Param | Requirement | Description | | -------- | -------------- | ----------------------------- | | `offset` | **REQUIRED** | Start line number (0-indexed) | | `limit` | **REQUIRED** | Max lines to read (Max 500) | #### Workflow 1. **Recon**: Use `Grep` first to understand structure or locate keywords. 2. **Surgical Read**: Use `offset` + `limit` to read only the relevant section. 3. **Expand**: Adjust `offset` to read more context only if strictly necessary. **Goal**: Keep context precise and minimal. Violations will be blocked by the PreToolUse hook.2. Hook (Python 脚本) 从上面github仓库获取hook文件，并配置到你的claude code（如果不熟悉可以直接把文件丢给claude code让他代劳）。 (这个脚本稍微有点长，但逻辑很简单：检查文件大小 → 检查参数 → 决定是放行、自动修正还是报错拦截) 效果 装上这一套之后，你会发现 claude code 的行为模式变了： 虽然多了一步交互，但上下文极其干净，Token 消耗量大大降低，而且修改的准确率反而提高了。 32 posts - 23 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: cedric chen) Invalid media: image image image image image
想听大家说说
大家好，想替一位好朋友请教一个情感问题。他最近遇到一位很有好感的女生。但是交谈过程中说如下的话不知道该怎么办了，就目前所知道的这些想听听大家的意见：
● 不想做大女人，面对自己另一半的时候不想有姐姐感，想要做小女人
● 希望另一半细心、成熟，能主动觉察她的需求
● 自己是个慕强的人，历任男朋友都是比较出众，生活中不用说就能帮自己解决很多问题。
我朋友是个学霸，之前是一个大厂程序员，后来不干了做起自媒体，比较腼腆。情商比较低。不太会觉察别人的情绪变化，那种心大傻乎乎的人。
女方知道的比较少，是个平面模特，相貌也挺出众，平时看这是落落大方的，还有就是家里欠了点钱需要她去还。
148 posts - 66 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 俺也一样)
微信公众号文章解析成markdown格式-免费部署
网站地址:
https://huggingface.co/spaces/ideaflow/article-to-markdown
图片:
此地址huggingface目前只支持微信公众号(csdn国外ip无法访问导致)
如果csdn也支持需要本地部署docker,本地支持语雀其他已经没有试验了,之前写的小项目,现在突然翻出来了~~~ :bili_056:
docker pull ghcr.io/idea-flow/article-to-markdown:main
docker run -d -p 7860:7860 ghcr.io/idea-flow/article-to-markdown:main
[开源] 🔐 GoogleManager - 谷歌多账号管理web（Flask + React）（无AFF）
项目介绍
GoogleManager 是一款专业的谷歌账号资产管理系统，适合需要管理多个谷歌账号的用户。
✨️ 功能特性
● 🔑 账号管理 - 批量导入、单个导入、智能搜索、状态筛选
● 🛡️ 2FA 验证码 - 一键生成 TOTP 验证码，实时倒计时
● 📋️ 快捷复制 - 一键复制完整账号信息
● 📊 出售状态 - 标记已售/未售，二次确认机制
● 📜 修改历史 - 记录密码、2FA、恢复邮箱等修改记录
● 🔒️ 安全特性 - 管理员密码保护、7天登录有效期、IP 封禁机制
● 🎨 暗色/亮色模式 - 支持主题切换
🛠️ 技术栈
仓库链接：
github.com
GitHub - yynxxxxx/Google_Manager: Google Account Manager - 专业的谷歌账号资产管理系统
Google Account Manager - 专业的谷歌账号资产管理系统
🚀 快速开始
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
cd frontend && npm install
# 构建并启动
npm run build && cd ..
python run.py有我一样感觉AI突然就停滞不前了的佬友吗？
可能是看到现在到处都是Skills，这也Skills那也Skills有点头大了，明明都是翻来覆去的玩弄上下文，但是硬要营销一个新概念。
最近一段时间不仅是模型有点停滞不前，Agent也一段时间没有让人惊艳的技术实践，本来感觉泡沫能撑到29年，但是26年一开始就感觉基本到头了，是不是今年没有什么跨越式进步泡沫就要爆了？
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感觉很悲哀，AGI基本没什么机会了
84 posts - 63 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: enpitsulin)
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【薄荷公益站】上新分组，codex分组
[!note] 分组选择：kyx分组codex模型放在二星和三星是有点速率低了，所以就单独拎出来了，全站都可以用，速率限制是5分钟50次，自己按需蹬吧 最好就是用在codex上面咯，普通聊天调用确实不大好调用，不过我实测的话，在cherrystudio上面是可用的，选择oai渠道，填入url和key就可以了 curl的话：
curl --location --request POST 'https://x666.me/v1/responses' \
--header 'authorization: Bearer sk-' \
--header 'content-type: application/json' \
--data-raw '{
"model": "gpt-5.2",
"input": [
{
"role": "developer",
"content": "你是一个有用的助手"
},
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "你好"
}
]
}
],
"stream": true
}'
快抽plus
开了一个plus，朋友竟然一直没有用 :distorted_face:，浪费可惜了，codex什么的都没用呢 :tieba_002:，所以速速抽个gpt plus会员
🏆️ 奖品详情：
gpt plus会员：
:three_o_clock: 活动时间：
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截止时间：Thu, Jan 22, 2026 9:00 PM CST
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在本帖下回复任意内容即可，点点赞更好 🤩
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所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛 管理团队 最终解释。
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人。
270 posts - 270 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 长长同学)
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L站有女佬（生理）吗
祝女佬：
祝你眼里有光，心中有爱，
每天都被温柔包围，
出门遇到好天气，
低头捡到小惊喜，
有人惦记，有人偏爱，
事业顺风顺水，
爱情甜甜蜜蜜，
钱包越来越鼓，
身材越来越好，
皮肤越来越嫩，
笑容永远灿烂，
烦恼通通退散，
所愿皆成，所行皆坦途，
星辰大海，皆为你闪耀✨️
祝男佬：
娶到上面的女佬
58 posts - 49 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: miaoxiansheng)
【AICodeMirror周四福利日】
▍AlCodeMirror 周四福利日 ▍
🏆️ 奖品详情：
10 个 价值 20RMB 订阅激活码（支持使用 codex/GeminiCLI） （相当于 100 刀 codex/ 29 刀 GeminiCLI）
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：发帖时间
截止时间：2026 年 1 月 23 日 14:30
📝 参与方式：
在本帖下回复AICodeMirror使用体验或其他
🔍️ 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
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⚠️ 注意事项：
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中奖者将在活动结束后 48 小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式（抽中可以主动私聊我们，以防我方账号私聊上限，耽误您宝贵时间）。
该激活码可以转增，重复中奖，激活码仍然发放，但同一账号不能重复激活。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
▍AlCodeMirror ▍
国内第一批老牌 CC/CX/Gemini 编程工具中转站，始于2025年6月11日，至今已稳定运营200天
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● 1. 合规运营： 无手续费开票/对公转账/合同采购单齐全
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群内有每日AI资讯/技术交流/不定期抽奖，欢迎大家加入群聊玩耍
感谢您的参与，祝您生活愉快！
152 posts - 152 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: AICodeMirror)
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什么？听说你的Claude Code还在遗忘上下文？
事情是这样的：当我使用 Claude Code 进行长时间对话时，随着上下文逐渐接近上限，Claude 会自动调用
/compact 命令对历史对话进行压缩。但 Claude 官方的压缩方式本质上只是让大模型对历史对话做一层摘要，这个效果比较一般 🥲，会丢失很多重要细节。
因此，我希望借助大模型本身，在上下文被压缩之前，将上一轮对话中的有效信息结构化地沉淀下来，并存储到项目目录中。具体来说，是从上一轮对话中提炼出 index 和 detail 两类文件：●之所以采用这种设计，是参考了 skill 的思想，目标是实现渐进式上下文注入的机制，从而在后续对话中尽量节省上下文长度。例如，可以在index用于记录上一轮对话中已经达成的项目状态、已验证的事实、关键决策与结论 ●detail用于保存可被索引的具体实现细节，index中通过序号引用对应的detail文件，从而在需要时精确回溯上下文细节
Claude.md 中对模型进行如下提示：
“如果用户提出新需求，请先查看 index 目录，判断过去是否已有类似实现或已知问题；如需进一步了解细节，再根据 index 中的索引访问对应的 detail 文件。”
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项目地址
https://github.com/Jackson7362085/context-retrieval
安装
进入 Claude Code，输入：
/plugin marketplace add Jackson7362085/context-retrieval /plugin install context-retrieval---------------------- 卸载
/plugin uninstall context-retrieval---------------------- 使用: 对当前对话生成总结文件 1. 可以主动输入
/save-summary 命令，对当前对话进行总结，在项目目录中生成相应总结文件
2. 插件绑定了 PreCompact hook，在 Claude 即将自动压缩上下文时，会自动调用 save_summary.py，确保关键信息在压缩前被保存
----------------------
下一轮对话使用总结文件
通过 MCP 工具访问，当前提供了以下两个 tool：
● read_context_index ● 读取项目的 .claude/context/index.json 文件，用于获取上一轮对话的摘要信息（项目目标、当前状态、已验证事实、下一步行动等）
● read_context_resolution ● 读取某个具体问题的详细解决方案（包括问题分析、根本原因、解决步骤、验证方法）
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实现细节模型提示词实际使用的对话记录 (click for more details)
一些其他想法：
23年之前是模型时代，GPT等模型让机器第一次具备了通用的语言与推理能力，24-25是智能体时代RAG 与工具调用（Tool Use）的普及，让 AI 拥有了手和眼，开始具备执行复杂任务的能力。26年之后应该是认知时代，希望AI可以拥有"长期记忆"与"连贯人格"。未来的 AI 不再是阅后即焚的聊天窗口，而是有历史、有偏好、真正懂你的"第二大脑" 🧠。
当然个人是希望基础模型架构上能有所突破，可以实现类似的能力，否则我们只能依赖于工程实现。 25年相关的辅助模型长期记忆项目有Mem0，MemU等，以及前一阵的cowork的类似记忆项目，都是通过向量召回的形式，主要受限于基于相似度检索的固有缺陷：过度抽取,多轮任务容易漂移,不可解释,长期一致性弱。感觉这就是简单介绍AI记忆的产品，不能算是下一代智能体的记忆基础。还有类似的项目MemOS,其实是想打造一个AI时代的操作系统，也就是上下文操作系统，他的设计哲学是 ‘不仅存数据，连记忆本身也应该是可学习的结构’，但是最终发展向何方也不好说，但是我认为OS这个概念应该是正确的，智能体需要一个统一的 Memory OS 来管理：世界镜像、用户模型、关系图谱、时间线、任务链、工具调用状态。EverMemOS（开源版）官方公布成绩是92.3%，横评可复现92.32%，是目前评测中唯一在综合得分上超越 LLM Full-context的记忆系统，且平均Token数显著低于full-context。这打破了我们的固有认知。通常认为把所有历史扔给大模型（Full-context）是效果最好的。但评测数据显示，过多的上下文反而引入了噪音，稀释了模型的注意力。EverMemOS证明了一点：对于长期记忆，'精准的遗忘’和’精准的记’一样重要。高质量的记忆抽取和召回系统，实际上是在帮大模型做’注意力减负’。在编程这种反馈及时的领域，一个好的记忆系统应该是怎么样的需要我们持续思考改进，个人的项目充其量就是抛砖引玉，如果后期更新我也会及时同步到git仓库，可以随手点个star关注 💖，同时也期待佬友们更好的创意 🥰 20 posts - 18 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: Jackson7362085)
[减肥]从214斤到122斤，减肥92斤后我的对比，以及我总结心得
无用药，九分吃一分练，纯有氧，学校食堂窗口为主要饮食，最狠的时候是减到了61kg掉了92斤，现在是维持在了65kg左右
照片对比
四张图片都是无P原相机直出
减前 (click for more details) 减后 (click for more details)
----------------------
心得
只为本人经验分享，内容仅作参考，以下方法均只能保证本人有效，不保证所有人都适用，如果你不认同，以你为准
首先贴一句我认为减肥最重要的一段话吧，尤其是对大基数而言：
你为什么这么胖，这完全是你基因决定的，基因让你就是更容易比其他人馋，胃口就是比别人好，无论你后面瘦到什么程度，基因给你食欲带来的影响都会伴随你的一生。 因此，你的减肥路上是没有终点的，你只要产生哪怕一点减完后就可以随便吃的想法，无论那时你减到什么程度，都会立马反弹，甚至会反弹到比你最胖的时候还要再胖很多，很多。 无论你想用什么方法去减肥，你都要放弃幻想，先思考一下改变后的饮食方式，运动强度，能不能让你坚持一辈子，否则，无论你减多少次，最后的结果一定都是失败。---------------------- 具体吃和练的细则我就不啰嗦了，B站有太多优质健身up主，他们出的减脂视频和网课一样长达一两个小时，而且还图文并茂啥细节都告诉你，干货肯定比我纯文字一通讲要多得多，也更好吸收。 我先分享几点我在这段时间体会到比较重要的点： ● 不追求体脂的极限或练得特别大，就不要算热量吃“减脂餐” 热量差是减肥最关键的数据，你必须了解热量的最基本知识，但很可惜大多数情况下，你根本没法算热量，尤其是日常去食堂小档口吃饭，你再怎么细致地去把每种食材都单独扣出来一点点地去分析加算，你也没办法去猜到老板到底放了这顿菜放了多少油放了多少调料。就算你是自己再家做，顿顿上称算精确热量也会迟早把你折磨疯掉，你减肥是找一种能坚持一生的健康平衡的饮食方式，而不是没完没了的抠不必要的细节。 ● 不算热量不代表你就可以凭感觉吃了 很多胖子对自己的饭量完全没有概念，特别是当他们饿肚子的时，他们能吃下远超自己预估的饭菜量还经常拒不承认，用x分饱这种说法来给你每餐定量是完全不准确的。你需要做的是至少在减肥的头两个月每餐都带上食物称，给自己定好量吃，等你能做到一眼就能看出重量的时候才可以“凭感觉”。 我最开始的定量是400g饭(纯白饭，不能加任何一点其他的酱料和汤汁)300g肉(只要有肉蛋豆的菜不管肉含量怎么样都算进里面，番茄炒蛋连番茄带一起是300g那就吃300g，纯卤鸡腿量出来是300g那也吃300g。) 一天只吃两顿时间安排随意，能保证自己一整天都不会饿到受不了就行。素菜(纯素清炒那种，带一点肉都不算)不限量。我每餐这样吃，能一直钓成到145斤，可以给大家参考一下
上面说的“减脂餐”，是指鸡胸肉西蓝花类似这种的轻食店标配，如果你本身就比较爱吃这些食材那当我没说，但事实是绝大部分人尤其是胖子都会觉得这种“减脂餐”过于难吃了，你绝对不可能做到坚持一辈子……大基数减肥，家常菜就足够了，只需要确保菜里没有绝对不能吃的食材（参考下列表格）我自己减肥期间绝对不会吃的食物清单（非常重要） (click for more details) ---------------------- ● 不要给自己主动安排欺骗餐 不要以“提高基础代谢”为理由去给自己每段时间特意安排欺骗餐。大部分胖子一顿欺骗餐随随便便就能干七八千卡，提升的基础代谢绝对没办法把这堆热量补救回来。 而且大概率你每个月总会因为各种各样的原因去参加聚餐，等到那时候稍微放开一点解解馋就够了，只要你一个月聚餐没超过两次，每次聚餐都不是完全胡吃海喝完全放飞自我，对整个减肥时间线来说影响都是不大的，聚完餐也不要补救，以前正常该怎么吃怎么练，后面照常就行饿了。 当然，如果你想减得又快又好，能不聚餐就别去聚餐，而且说实话，如果你一个月很容易聚超过四次餐，那么减肥也与你没什么关系了。 ● 不要吃盖浇饭，米饭和饭菜要严格分开 中餐本身就是偏油的料理，如果你在外面吃的话放油量更是会像不要钱那样加，但好在大部分的肉菜并不会完全吸收，很多油都会沉降到汤汁里，但如果你吃盖浇饭甚至是拌饭的话，那基本上就等于把炒菜放油脂全部又吸回去，怎么可能不会胖，所以我不推荐你减肥时在外面吃粉面类，你吃饭类快餐让老板饭菜分开很容易，但是你很难让面馆老板给你面菜分开，何况很多面馆里光面汤就已经够油了…… ● 吃所有的肉记得去皮剃肥 我知道你吃的是平价盒饭，没有哪个老板会闲的没事去完皮再给你上菜，但不代表你就可以这样算了，你一定得把皮给剃了，不仅皮要去，像鸭腿这种皮下面还有厚厚一层脂肪，你也必须剃了，如果已经吃到嘴里面了，你就把它给吐出来，这没什么难的，吐鱼骨头大家都这么熟练，怎么吐皮就不会了呢。可以剃的不干净，但是只要见到肥肉，就一定得剃 ● 九分吃一分练，但这一分非常重要 我自己是完全放弃了无氧，有氧强度也很一般，基本就是一周抽个五天每天跑3km，说是跑但是我配速平均只有5:30，基本就是遛弯。我最胖时期跑都跑不了，下楼散步3km就完事了。不过我完全瘦下来后可以随便很轻松用4:30的配速跑完5km了 这点强度消耗的热量确实完全不够看，论热量而言，九分吃一分练这样的说法是没什么问题的。 但是不代表你就可以不运动不做有氧了，这点运动量虽然低但也是有两三百卡，如果换成纯饿来创造这个缺口的话，折磨实际会比有氧多很多很多… 最关键的是，养成有氧的习惯能给你带来除了食物以外的排解情绪手段，你养成运动的习惯，才能更好接受我最开始写的那些约束。 不过还是要明白，练只是一分，没有练大或者极低体脂的执念，别把运动的量看得这么重要，运动途中感觉膝盖或者脚踝有任何不适，马上停下来休息个两天三天再说。别把自己整成残疾了 ● 保持良好作息和睡眠 睡眠质量在减肥中比你想象中还要大，虽然它不制造热量差，但我亲身实践，只要你一段时间都没怎么睡好，你的饥饿感就会短时间内攀到顶峰，瞬间瓦解你的心理防线让你不由自主地狂吃，所以睡眠不好的老哥想要开始减的话希望你能优先解决睡眠的问题 ---------------------- 反正先写这么多吧，后面我再到楼中回复~ spoiler 45 posts - 42 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: 可爱归归)
终末地！启动！
35 posts - 32 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 神墨)
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从0开始的Opencode.json高级参数配置教程【含配置Provider/中转站/思考预算等】
0.前言
Open code的配置一直是比较繁琐的，虽然开箱即用，但如果想配置转发站就有点头疼了。在网上找了很多教程，但大都简略，很多第三方转发站的文档写的也不明白（点名spoiler）。
有很多佬友开发了可视化/后端插件，如AI-toolbox，OCCM，CLIProxyAPI。这些都很好用！感谢佬友们！你们的贡献让社区变得如此美好，也深深激励了我 🥹
在使用了一段时间后，我发现掌握一些模型config配置原理是有必要的.插件只能帮忙切换provider，每个模型的进阶参数如思考预算，仍然要自己配置.懂得如何修改配置文件也能让我们把这些插件用的更好.
所以写一篇教程，从0开始配置opencode.json.希望能帮到各位尝试opencode（并想在opencode中配置使用自定义转发站）的佬友,同时也记录自己学习各类官方文档的过程 🥰
comment 1: 通过本教程你可以收获： (click for more details) comment 2: 本教程重点在于详细和实操，不是一个面面俱到的教程. (click for more details)
篇幅所限，本篇教程大部分内容是折叠的！！！请点击黑色三角形展开查看！！！ 篇幅所限，本篇教程大部分内容是折叠的！！！请点击黑色三角形展开查看！！！ 篇幅所限，本篇教程大部分内容是折叠的！！！请点击黑色三角形展开查看！！！1.初始化 action 1：如果你已经有opencode.json就可以跳过 (click for more details) 2.Provider配置 2.1 官方Provider配置
如果你使用的是Opencode官方支持的Provider，例如Opencode Zen，GLM Coding Plan，那么基本上只需要在安装好的opencode TUI中输入/connect并回车即可。如果你想在这篇文档中找到含截图配置教学，请展开以下三角形 action 2：连接Github Copilot作为Provider (click for more details) reference 1：相关文档 (click for more details) 2.2 自定义API Key/转发站Provider配置
站内轮子：OpenCode 自定义服务商（中转站）接入指南如果你想在这篇文档中找到含截图配置教学，请展开以下三角形 action 3：通过可视化方式连接Right Code（转发站）作为Provider（推荐） (click for more details) action 4：通过/connect方式连接Right Code（转发站）作为Provider (click for more details) action 5：通过auth login方式连接Right Code（转发站）作为Provider (click for more details) document-reading 1：通过阅读Opencode和转发站官方文档配置Provider (click for more details) recommend 1：Provider可视化配置，一键切换和分流 (click for more details) reference 2：相关文档 (click for more details) comment 3：碎碎念 (click for more details) 3.Models配置 3.1 Options配置 配好了转发站，但是模型用起来不好用，可能是因为没有配置
Options。Options是厂商自定义的参数列表，例如Codex的思考预算，佬友们常说的Xhigh / high都在options设置。
3.1.1 Options作用
（以Right Code转发站的Codex端点为例展示）
example 1：使用Right Code转发站转发/codex端点，默认配置 (click for more details)
可以看到，虽然能返回，但codex-max在每次调用后马上就返回了，也没有展示思考，使用体验很不好。难道codex-max这么蠢吗？或者是被降智了？
example 2：使用Right Code转发站转发/codex端点，增加Options配置 (click for more details)
但是如example 2所示，同样的模型和转发站，没有一步一停，也展示了思考内容，花费2分钟。
example 3：config片段对比 (click for more details)
可以看出，问题的关键在于我在options中配置了三个选项reasoningEffort：high，textVerbosity：medium和reasoningSummary：auto 🥹。
additional 1：参数作用说明 (click for more details)
3.1.2 Options配置
document-reading 2：通过阅读OpenCode官方文档配置codex模型和claude模型options (click for more details) notification 1：Options跟随Models变化，而不是Provider或中转站 (click for more details) document-reading 3：通过阅读OPENAI官方文档进一步配置codex模型options (click for more details) notification 2：不同中转站实现的接口可能不同 (click for more details)
3.2 Variants配置
Variants实际上就是一个List，其中的每个元素是一个Options设置。通过切换不同的Variants，我们实际上能够切换不同的Options组合。参考文档：Models | OpenCode
原配置一个模型只能有一个设置：
"gpt-5.2-codex": {
"name": "gpt-5.2-codex",
"options":{
"reasoningEffort": "high",
"textVerbosity": "medium",
"reasoningSummary": "auto"
}
},
"gpt-5.2-codex": {
"name": "gpt-5.2-codex",
"variants": {
"high": {
"reasoningEffort": "high",
"textVerbosity": "low",
},
"xhigh": {
"reasoningEffort": "xhigh",
"textVerbosity": "medium",
},
},
},
不进行思考，Effort(努力值)为低，即“降智”。Effort不设置时默认为高配置2：opus4.5 think-2000：
（思考预算为2000,进行简单的思考）配置3：opus4.5 think-16000：（思考预算为16000）
thinking budget = 16000.可以看出，思考明显更充分
这三张图片对应exercise 1中我对opus4.5所修改的配置. 同一个模型显示出三种不同的效果，展示了options配置的必要性.感谢你看到这里！ 🥰 🥹 🥰 17 posts - 13 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: MicroT) Invalid media: image image image image
早上上班惊魂，被电动车撞倒了，那哥们还跑了
早上我骑电车在直线正常行驶去地铁站，然后我右侧方有个人从我右侧过去，然后给我挂倒了。他还唉一声，结果您猜怎么着，跑路了。
一溜烟跑了，我在后边大声喊装听不见。顿时我的九牛二虎之力来了，立马从地上爬起来。
立马骑电车追他（追他之前努力看清楚他电动车牌号，以及人物特征）
然后路过一个路口，右侧方观察没有此人物特征，于是继续直行追他，在追了大概1公里发现可疑目标，立马截停他【电车改过限速，可以60公里时速】。
问他是不是你撞的我，一开始不承认，我说我如果找帽子叔叔。你就肇事逃逸。
然后装可能是，开始装傻。他还带着个孩子。
我电车侧面剐蹭了。后视镜碎了。脚趾头被电车砸了一下。
我说先跟我去九号店给我把电车修了。
然后再跟我去医院把脚趾头看了。
他说孩子看牙着急，我说你在着急，你可以内侧超车吗？
一番沟通下来，拿到了合理的赔偿。
于是我现在在写这个帖子。
遇到这种情况，先跟对方说，找帽子解决。
43 posts - 34 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 我就哈哈大笑)
各位佬注意，千万不要用 geminidesk这个软件了，开发者投毒
geminidesk 一个类似桌面版本的gemini，可以快捷键呼出主界面使用的软件,之前在论坛里还被推荐过的，被发现收集用户密码、登录令牌等隐私信息，reddit上已经有不少人被偷密码了，大家下载的了赶紧卸载，目前github仓库已经被封了：GitHub · Where software is built
但是这个人好像又开了另外一个仓库。下面是reddit的讨论：https://www.reddit.com/r/GeminiAI/comments/1ovwimh/warning_geminidesk ，各位佬友千万要注意。
36 posts - 36 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: zihh)
又出现程序员猝死，你怎么看（在V站看到的热论）
32岁程序员周末晕倒后猝死，抢救期间曾被拉入工作群，工伤申请已被受理高广辉，32岁，猝死。他是程序员，这在抢救记录中成为了“既往史”。 120院前医疗急救病历中，既往史提及“程序员经常熬夜”。在转院至广东省第二中医院后，既往史标注“患者家属诉患者为程序员，平时工作强度大压力大”。 在家人的描述中，他是河南人，跟随父母来到了广东，童年时曾捡垃圾换取零用钱，大学就读于软件学院，多次兼职缓解拮据，与同校的爱人结婚，至今未育，曾写日记“命运和挫折让我慢慢成长”。 在公司里，他被晋升为部门经理，猝死前一周的工作日，他最早到家时间为21:38，最晚为22:47。猝死当天是周六，部门有4项工作任务到了截止日，他打开过公司OA系统。抢救期间，他被拉入了一个工作群内。死亡后，有不知情的同事发来消息，拜托他“要把这个改下”。
上为自媒体百家号的刊录
感觉现在程序员都快成为耗材了，没一点人性PS：借用某位老哥的话：
建议那家公司倒闭，所有不尊重劳动法的公司都倒闭，干不下去就别干，别说什么强制双休公司就得倒闭。大不了大家一起送外卖。信息转载自转载说明 67 posts - 55 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: 倾风) Invalid media: image
GLM 4.7 已经疯了,开始自己骂自己了
任务完不成开始自己骂自己了。。。 注意里面骂他的不是我骂的 ，是他自己骂自己
36 posts - 35 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 骑狗上学)
Invalid media: image
