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这么快给我的 H800 公益站干到 20 亿 token！但我还是决定限制一下并发
【update】12 月 8 日晚上 6 点开始维护，结束时间未知
前几天刚过 10 亿，今天直接给我干到 20 亿了？？
原来是有一个佬友拿来翻译字幕 🤣
虽然公益站确实不限制任何用途，也不限制并发，佬友也是拿来自用（希望大家也不要责怪这位佬友），但是这样确实会对大家的使用体验造成影响（包括我自己线上的项目）
于是决定还是给公益站限制一下并发，现在使用默认的 new-api 设置，每三分钟 180 次，我自己测试了一下，如果是翻译应该是不会碰到的
接着奏乐接着舞！
有需求的佬友，只要符合 RPM 即可，不用和我说用途申请
21 posts - 18 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 光头不砍树)
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实测反重力（Antigravity）中的 Opus 4.5 额度
自 CLIProxyAPI 昨日更新后，从反重力中反代出来的
claude-opus-4-5-thinking 模型已完美支持在 Claude Code 中使用。今天特地测试了 Gemini Pro 账号下该模型的具体额度限制，过程记录如下：
1. 第一阶段测试
● 时间：2025-12-08 09:38:38 至 10:46:29
● 记录：首次调用开始，至重启 CLIProxyAPI 为止。
● 结果：期间成功调用 24 次。
2. 第二阶段测试
● 时间：2025-12-08 10:46:29 开始
● 说明：因重启导致 CLIProxyAPI 统计归零，重新开始计数。
● 结果：调用 227 次后提示额度耗尽。
3. 额度计算结论
由于最后一次调用返回失败，实际有效调用次数为：
24 + (227 - 1) = 250 次
4. 恢复时间与机制观察
根据反重力 IDE 提示，额度将于当天下午 14:38:38 恢复（首次调用后的 5 小时），也即之前论坛中流传的 5小时250次 的额度是准确的。
其他发现：
从图中可以看出，非 Gemini 模型的额度是共享的，包括了 Claude 和 GPT-OSS，但与 Gemini 3 Pro 系列的额度是独立计算的。
34 posts - 28 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: hKFirEs)
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imagedeepseek v3.2 是真的很便宜，4400w token只要17块
使用 deepseek 官网提供的 api 接口接入 claude code，体验非常好，体感上工具调用会比其它国模都要更勤快，单次对话会吃掉非常多的token，在每次回答中体现出的对项目的整理理解也要比其它国模更好。
虽然token使用量很高，但是缓存命中率也很高，如下图所示，1800w的token中，有1700w是命中缓存的，所以总体的费用不是很高，一周消耗了4400w的token只需要17块钱，花销比glm的编程套餐还要便宜。
目前我的编程工作流是，先用接入deepseek的cc来梳理代码和需求，让deepseek提一个开发方案，等我确认通过后，直接把这个方案交给codex去实现。这套工作流会比纯用codex省不少时间和费用（毕竟codex前期梳理代码是真的很慢）。
45 posts - 33 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 复川)
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对粉毛小狗失去了抵抗力
85 posts - 23 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: stevessr)
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【学术论文PDF翻译 】BabelDOC 翻译 Web UI 开源自荐
不得不说，沉浸式翻译 BabelDOC针对PDF的翻译效果特别好，对公式和排版的影响特别小。但前段时间启用了免费用户限制，每月50w token完全不够用。
项目核心已经开源BabelDOC，而针对webui以及自部署的项目是PDFMathTranslate-next。
经过一段时间使用，发现有一些问题：
● 原有项目的webui是纯前端项目，并且配置保存时灵时不灵，有时刷新配置项就消失让人很恼火。
● 翻译历史无法保存，刷新即消失
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所以我初步写了一个「新的非破坏性、多用户GUI」来解决以上痛点。项目堪堪够用。
主页面：
[!important] 敬告： 仅测试OpenAI、Azure格式，仅测试docker容器部署。项目地址： github.com GitHub - eaiu/GBabelDocUI: 基于 「PDFMathTranslate-next」 开发的非破坏式多用户 Web UI。 基于 「PDFMathTranslate-next」 开发的非破坏式多用户 Web UI。 欢迎star! 快速迁移方法： 1. 替换docker镜像为：
eaiu/gbabeldocwebui:latest
2. 在环境变量中添加PDF2ZH_WEB_UI=1以启用本项目的Web UI，否则使用原UI。
docker compose down # 停止原有镜像
docker compose pull # 拉取本项目镜像
docker compose up -d # 重新启动
docker-compose.yml示例
version: '3.8'
services:
pdfmathtranslate:
image: eaiu/gbabeldocwebui:latest
container_name: pdfmathtranslate
ports:
- "7860:7860"
restart: unless-stopped
environment:
- PDF2ZH_WEB_UI=1 # 启用当前Web UI
volumes:
- ./data/pdf2zh-config:/root/.config/pdf2zh
- ./data/pdf2zh-data:/app/data # 用户数据持久化
volumes:
pdf2zh-config:
pdf2zh-data:
----------------------
遇到设置不生效的问题欢迎反馈呀，可能有些字段没有正确映射。
13 posts - 8 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 摇不累)
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image【已开源】一个基于banana pro🍌的AI原生 PPT生成应用【支持任意模板风格，上传图片&文件素材，自动解析文字图表并排版；一句话/大纲/页面描述自动生成PPT；口头修改指定区域；目标是迈向真正的Vibe PPT，持续进化中】
github.com
GitHub - Anionex/banana-slides: 一个基于nano banana pro🍌的原生AI PPT生成应用，迈向真正的＂Vibe PPT＂;...
一个基于nano banana pro🍌的原生AI PPT生成应用，迈向真正的＂Vibe PPT＂; 支持上传任意模板图片；上传任意素材；一句话/大纲/页面描述自动生成PPT，自动使用链接图片；口头修改指定区域、一键导出
鄙人平时经常有做ppt的需求，但是又不擅长做PPT，每次做都需要花费大量时间在ppt样式调整和排版上。我也使用过传统的AI PPT app，虽然能快速产出ppt，但是还存在 1只能选预设模板、2自由度低、3设计感差和4同质化严重 的问题。上周五突发奇想，🍌pro的一致性那么强，还能渲染中文了，能不能用🍌仿照随便一张图，让他根据要求做一页风格相似的ppt出来？
然后我就去试了一下。结果发现，好像还不错？？（左随便截图的模板，右生成结果）。
这已经完全到了可用的程度。于是我想，为什么不基于🍌pro，做一个“原生的" "Vibe PPT"app呢？于是直接动手开始coding🚀
（做的过程中也在l站刷到了@默子 大佬的尝试【太强了】🍌 Nano Banana Pro 让我一个小时做完了PPT，我去 ，进一步坚定了做下去的想法，这里致敬一下😄）
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经过一周的dev（嗯，用vibe coding vibe一个 vibe ppt的应用），目前项目已经有能力做出下面的ppt成品（截取前9页）：
目前的核心功能：
1. 能够一句话/大纲/页面描述自动生成PPT, 支持Vibe方式让大模型生成或调整大纲和页面描述内容，也可以手动编辑拖动等
（大纲就是每一页内容概要，页面描述就是通过概要展开出来的实际文字内容和风格描述等）
1. 对区域进行口头编辑：
1. 文件上传 + 自动解析里面的文本、图片、表格、公式 + 模型智能识别素材 匹配到相关PPT页面
1. 一键导出为pdf或者ppt文件：
目前还在进行应该是最困难的一步的开发，就是从纯图的图片语中分割出可编辑的元素，目前想到的技术方案是用类似SAM（segment anything ） + Inpaint这样的东西来实现，或者佬们有什么好方案也可以分享😄
（当前也能对页面进行编辑，但是为直接图生图的方式，框选区域然后口头让模型调整，理论上什么都可以调，但是我们还是会有一些手动编辑的需求）
目前项目还在持续优化，欢迎佬友们的star关注🌟也欢迎提交issue反馈
github.com
GitHub - Anionex/banana-slides: 一个基于nano banana pro🍌的原生AI PPT生成应用，迈向真正的＂Vibe PPT＂;...
一个基于nano banana pro🍌的原生AI PPT生成应用，迈向真正的＂Vibe PPT＂; 支持上传任意模板图片；上传任意素材；一句话/大纲/页面描述自动生成PPT，自动使用链接图片；口头修改指定区域、一键导出
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PS: 目前版本，使用🍌生成ppt的一些个人经验：
1. 上传的模型参考图不要一下子放太多页面，一般最多3-4页风格页面的截图参考即可，否则结果会不稳定
2. 不要让模型渲染太多的文字，否则容易生成乱码文字
已知的偶发性问题（部分情况可以通过重新生成 roll几次来解决）：
1. 中文渲染还是有一定的错误可能
2. 原模板成分过多会对结果造成干扰
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后续补充： 本来想着先把项目做的更“可用"一些再分享给佬友们，结果从昨天开始，好像有人把鄙人的项目发掘了出来发到网上（之前把ppt成品分享到某书，star几乎没有变动，可能因为推流都推到了别的地方😂），一路把repo的star点到了两百多（吓得我赶紧去把之前已知的几个bug给修复了😄），如果其中有各位佬友的star，十分感谢您能认可项目的价值🚀38 posts - 34 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: Anionex) Invalid media: image image image image image image image
[开源]花里胡哨！CCW(claude-code-workflow) V6.0 版本 新增执行链路可视化！增强人机协同功效！
背景：
CCW从最开始的完全自动化执行到逐渐过渡到人机协同（包括增加conflict resolution等），整个发展过程也代表我对coding with AI的概念转变，人机协同能够让使用者把握方向，增加开发信心，我认为对个人发展，效率提升都是有益处的。
V6.0是这个思想继续发展的重要一步。CCW的主要plan-execute模式都采用json驱动的，任务可读性比较差。为了让使用者同步理解规划，更早的纠正错误或者对于小白来说，增强技术理解，V6.0版本带来了执行链路可视化，以增强开发过程中人机协同功效。
新的安装方式（旧安装方式不支持ccw命令）：
npm install -g claude-code-workflow # 使用 ccw 命令 ccw view # 打开 Dashboard ccw serve # 启动服务器模式 ccw install # 安装到项目 ccw uninstall # 卸载项目 ccw list # 查看已安装项目
新的安装命令兼容旧版本，如需升级，直接采用新的安装命令执行链路可视化（当前全部是英文，如需中文，可以直接使用浏览器自带翻译功能）： 在工作空间内，通过ccw view 启动 页面比较多，这里简单截取几个，当前基本可以完全呈现整个工作状态（读取哪些文件，每步执行流程，任务依赖关系） 具体的使用方法还需要参照以前帖子或者项目文档： 【开源】花里胡哨！CCW(Claude Code Workflow) V5.9.4 实现可视化review-fix代码&&lite-plan增强&&多模型协作（codex/gemini/qwen）等重要更新，更丝滑！ - 开发调优 - LINUX DO 【开源自荐】code-index-mcp二开及Claude-Code-Workflow(CCW)-vibe coding实战流程详解 - 开发调优 / 开发调优, Lv1 - LINUX DO 额外的功能 根据个人需求，还做了一些小功能： 1. mcp管理:从其他工作空间发现并管理MCP工具 2.hooks管理:增加了通知View面板更新的hooks，可选安装 CCW Dashboard Notify 项目地址： Release v6.0.1 - CCW Dashboard 全面升级 · catlog22/Claude-Code-Workflow 欢迎佬们，提提意见，集思广益！如果你觉得项目不错，给个 ✨️ ✨️ 61 posts - 16 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: Catlog22) Invalid media: image image image image image image image image
唉，运维人真苦逼
运维人真的苦逼，都躺着准备睡觉了，出故障了，马上开机看问题，摇人，处理问题，然后还得背锅。为什么发现不及时。 🥲
56 posts - 25 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: devxian)
AnyRouter公益站CC报错520解决方案
错误代码
> hello
⎿ 502 {"error":"所有 1 个 provider 均失败（共尝试 1 次）: request failed after
1 attempts, status: 520"}
Retrying in 31 seconds… (attempt 7/10)
✶ Shimmying… (esc to interrupt · 1m 24s · ↑ 0 tokens)
解决方案
找到配置文件,macOS路径在/Users/用户名/.claude/settings.json,没有的话新建一个就行,windows同理.
添加这一行属性
"CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC":true
重新进入Claude,一切恢复正常
原因
论坛看到过帖子,大概意思逆向的是max,然后new api转发的时候,受到了一些干扰,加这个环境变量能排除一些流量干扰吧
28 posts - 16 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 行思渐远)
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image公司开始让我统计市面上那个Code Ai工具好用并输出结论性报告了，要开始砍人了
本人在公司架构部门前端组，公司高层最近约谈了部门领导说让出如题的报告，前后端都要，后端被领导以业务太过复杂拒绝了，所以现在只需要出前端的。
现在已经有初步想法了，让AI用同样的提示词生成同一个项目，项目规模和复杂度为中等偏上，对比完再以项目完成度和质量来做结论，最后再结合纯人工完成的项目周期做对比输出提效百分比，太低了领导也不相信，因为领导也懂技术，太高了又怕到头来革掉自己的命。
不管你关不关心，时代的洪流会裹挟着每一个人前进，至于有没有被淹死，那就要看自己的实力和造化了
34 posts - 24 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: gang wang)
女友要我承担全部房租怎么办
我和我的女友相处有3年了，目前也有结婚的打算，现在同居在一起，人在上海，租房之前说好的房租总共4100，我出2300，她出1800，房租是季付的，前两个季度她没有提出异议。
上个周末是我的生日，父母带着奶奶和外婆来上海跟我过生日，总计给了5000的生日红包，我对象跟我说我这个月收入很多，所以要求我承担接下来一个季度的全部房租。
她的理由是：1、我的收入是她的3倍（我月到手1.8w，她月倒是0.8w左右），理应承担全部房租；2、在她的观念里男生就是应该负起大部分家庭责任，不存在让女生分担房租这种说法；3、现在这个房子离她上班的地点很远，她每日交通通勤时间很长，身心很累。
我的观点是：1、虽然我的收入是她的三倍，但是我工作的付出同样也辛苦的多，并没有很轻松啊；2、我不但承担了一半多的房租，日常的开销，水电费煤气费，出去玩吃饭住宅，交通费，养车的油钱（车是我自己的）的费用等都是我全部承担了，我已经承担了很多经济开支了，现在再要我全部承担所有的房租，我怎么承担的过来；3、而且我跟她现在只是男女朋友关系，并没有结婚，我们家已经提过不少次结婚总被她以她父母舍不得女儿远嫁等原因暂缓（她是广西人）我这样无偿的付出承担了全部，若将来还有各种新的问题谈不拢，到时候竹篮打水一场空，我岂不是很冤大头
今天早上我送她去地铁站，路上说这个月该交房租了，她留一下一句你再考虑一下我的意见就走了，心情复杂，不吐不快~
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补充一下：
感谢各位佬友的回复，我会一条条看。就今天早上的事儿，欸~真的很烦心，从到单位到现在都么进入工作状态。
我们认识的时候她还在上学，我刚工作，我是江苏扬州人，所以先来了上海落脚，后来她毕业后也来了上海，当时她也是先自己独居了一年，然后搬到我家跟我同居。那时候住的公司帮忙申请的单身公寓，只有30平，很便宜2000多一个月，所以那时候我自己承担房租还能行。就是两个人住很挤，东西都堆不下，所以后来商量换个大点的房子，商量了一下她愿意出1800，于是我按她的加上我自己的预算找到了现在的房子，60平还有阳台，我当时非常满意，而且小区门口就是地铁15号线，直达她公司。平常我下班早就开车去她公司楼下接她一起下班（我是开车上下班）。
为什么这么重视呢？因为我觉得论迹不论心吧，刚开始谈的时候我就觉得两家人离这么远是个问题，但是她还是表达了喜欢我这个人，也愿意来上海，用脚投票了，所以我心里很感激她，很重视她。平常出去玩吃饭，为了体验好，基本只住亚朵酒店，吃饭基本平均每顿350左右我从来没计较过，今天早上她这样说我真的很闹心。我原生家庭虽说条件还算小康，但是在上海这样的地方父母真的只能是尽力托举。我父母认可她也是因为她是某北方985毕业的本科生，认可她的教育素质和勤奋努力（避免引战就不提了，我本科是北京某二线211）。本以为是共同奋斗的剧本，怎么会变成这样 🤐
顺带回复一下有佬友提到的家务问题，可以明确说现在家务也是我干的多，我的父母都是非常爱干净勤快的人，所以我的生活习惯也是家里要保持干净整洁。我对象则是我觉得脏的程度，她会觉得还没那么脏。家里洗碗洗锅扫地日常卫生间打扫基本都是我自己弄，我可以这么说，如果她会主动承担大部分的家务，让我加班回家后看到一个整洁舒适的家我都不会有今天这么多不情愿！
为什么还不分？一方面是三年的感情，还有点信任基础在，佬友批评她把我当atm机我也要为她辩护一句的，可以说她思维格局小，没出社会小孩子心态，但是我认为她也不是某书上那种捞金的女生。每年生日都还是会为我准备礼物，日常出去吃饭玩等小的钱她也会出的，我出大头罢了。
另一方面，年岁已29了，心里确实也想成家了，而且也很难再有心情去谈恋爱了，或者就理解成，沉没成本吧~太高了。从她来上海，金饰，钻戒，手机我全都送了，就是当成自己未来老婆爱护的，所以我今天才会这样的难过！
492 posts - 380 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Rasping8432)
Vue3 - 生态圈指南
创建文档的目的主要是为了,
方便学习或使用vue全家桶的L友,
对vue生态圈的一些流行插件或者组件库有一个全面的了解,
在以后的学习或者开发中,熟练使用这些插件或者组件库, 提升开发效率, 多出来的时间来多刷刷论坛 🥰
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[!tip]提示 介于2025年年末了, 本次分享的组件库和插件都用于vue3环境,请知悉!VUE官方维护 为方便初学者对vue生态有个全面的了解, 先记录一些VUE官方的插件和组件库 社区分享
[!tip]提示 社区插件生态层出不穷, 已经挑选实用且知名插件,由于是个人整理,难免有遗漏之处,L友有推荐插件, 可在评论区补充插件介绍 Vue Test Utils 与 Vitest 的关系 ● Vue Test Utils: 为方便开发者测试Vue组件,官方维护了一套简易实用的组件测试。它提供了一些方法来独立地挂载 Vue 组件并与 Vue 组件进行交互。 ●
Vue Test Utils 通常需要和一个测试运行器配合使用。流行的测试运行器包括： Vitest。基于终端，具有实验性的浏览器 UI。 Cypress。基于浏览器，支持 Vite、webpack。 Playwright (实验性) 基于浏览器，支持 Vite。 WebdriverIO。基于浏览器，支持 Vite、Webpack，跨浏览器支持。Vitest: 一个原生支持 Vite 的测试框架, 一般情况下与 Vue Test Utils 配套使用, 如果你的项目是vue的话,因为vite也可以运行 react 或者纯 JS/TS 项目. eslint-plugin-vue 稍后会写一篇 vue3 + TS 的配套指南, 已有的文档: eslint配置插件指南 - JS项目 文档共建
为什么要写 建立本文档的目的,在于 eslint 规则在v9后启用了扁平化配置规则, 以及越来越多的规则插件,让各位前端工程师愈发分不清该用什么,不该用什么, 更重要的是现在的规则有了排序,如果导入插件的顺序不对,则白费一番功夫 基于此, 我打算创建一系列 eslint 相关的文档, 适配 typescript、vue、react(可能需要L友共建,我不会react), 为保证文档不…eslint配置插件指南 - TS项目 文档共建
JS项目配置指南: [!tip] 文档适用于Typescript版本>=5.0以上,最好是最新版 现代插件介绍 包名 主要作用 typescript-eslint 取代了旧的 @typescript-eslint/parser 和 @typescript-eslint/eslint-plugin,统一为一个包 eslint-import-resolver-typ…Vue DevTools 这个其实一开始是一个浏览器插件, 之前vue2的时候挺好用, 但是到vue3后, 插件就不太好用了, 在组件跟踪,路由监视,持久化存储上表现不佳, 偶尔出现插件白屏或者不加载的情况 所以官方出了一个npm包, 属于vite插件
pnpm add -D vite-plugin-vue-devtools
// vite.config.ts
import { defineConfig } from 'vite'
import vueDevTools from 'vite-plugin-vue-devtools'
export default defineConfig({
plugins: [
vueDevTools(),
],
})
未尽的情，难做的友
昨天晚上，其实就是今天半夜，和鼠电话，她还在和对方相处，我说了，我做不到继续做朋友了。
生活里一些片段的场景，会触发闪回相处的经历，心底就冒出一些微妙的有毒的想法，不舍的情绪让我想要不顾过往的继续和她相处，会想到来来往往一生，人终究所图几何，良人难觅，牵绊实属不易。
但想到她在和新人相处，又会浮现出幻想与依恋破碎的刺痛，不能自已。若不能把自己与这个人，这份“友谊”隔离开来，毒一般的火苗是没法在慢添的柴中自己熄灭的，反倒是某时，招致引火上身。
她说，对方说多交朋友，多从别人身上学习，她觉得和我继续做朋友没关系。
就是忽略了我们曾经相处过，现在依然保持联系的事情。
好像被当成小丑了，我想，应该补充一下的是。
“鼠”是我高中大一届的学姐，从高中到大学最好的朋友。六七年的友谊其实早就因为我的依恋变质了，我没敢说过……
我考研上岸后，去年四月份，在她去jp留学之前，向她表露心迹，放假后去日本找她，一起相处了一个月。
她去“见网友”是十一时候的事情。
哎，就像是一场梦一样，就是这场梦有点太长了。
23 posts - 19 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: silentint)
人生第一次洗牙
1.人员配置：两个人，一个人用超声波工具+喷头洗牙，一个人吸水
2.过程中洗到牙龈会有些刺激感，轻微出血。先洗的下面的牙，从里到外还有缝隙都洗。洗牙缝和牙龈附近时刺激感强一些。
3.中途漱了几次口，最后抛光了一次
4.洗完牙，牙齿变敏感了。别的没什么感觉
49 posts - 35 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 李白)
【开源】一个极简的影视资源聚合库
ReelFlix - 在线影视平台库
各位佬们，开源一个自用的影视平台吧。
这是一个使用 React + Vite + HeroUI + Tailwind CSS 构建的前端和 Express (TypeScript) 构建的服务端的简约风格的在线影视平台。该项目旨在为用户提供一个简洁、高效且响应迅速的影视内容浏览和播放体验。并不涉及任何版权内容的存储或分发，仅作为个人视频内容的聚合和展示平台。
支持 vercel 一键部署。
ReelFlix Github
仅支持影视采集源（百度搜索会出现一堆），网站部署后不带源，先提供三个源给各位佬们。
注意：下面的源在部分移动地区会被屏蔽，可能会出现无法访问的问题。
仅支持 json m3u8 的接口
360资源（可能没有被屏蔽）：https://360zyzz.com/api.php/provide/vod/from/360m3u8/at/json
极速资源：https://jszyapi.com/api.php/provide/vod/
金鹰资源：https://jyzyapi.com/provide/vod/from/jinyingm3u8/at/json
茅台资源：https://caiji.maotaizy.cc/api.php/provide/vod/from/mtm3u8/at/josn/
效果如下：
各位大佬可以本地部署来自用，后续如果有时间会推出PC版
26 posts - 21 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: cloris)
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两周烧掉数百 M Token，我的 Agent Coding 经验之谈
深度体验了 Claude Code、CodeX、OpenCode 一两周的时间，在相对复杂的中小型项目上实践，初步积累了一些经验，向佬友们分享。
省流版：
1. Context Engineering，过长的上下文让模型无法集中注意力，出现幻觉，并消耗更多的 Tokens. 使用 Subagent 隔离上下文，让每个 Subagent 只做一件小事来提高成功率，又或者将压缩总结后的信息传回 Primary Agent. 例如爬取文档、运行测试等。
2. Self Review & Reflection. 让 LLM 进行多轮自我审查，减轻幻觉影响。注意 LLM 自己发现的问题有可能也是假的问题，需要再次审查。
3. Parallel. 发挥 LLM 并行执行量大管饱的优势，拆分子任务，尽一切可能并行来提升速度。也可以使用冗余并行，一件事让多个 LLM 做，最终汇总审核结果，对抗幻觉。
4. Explore First. 让 LLM 先获取所需的信息，再基于信息决策。例如爬取文档、从 Context7 中获取文档，阅读代码库等。(可以通过 Subagent 进行初步总结过滤减少上下文占用)。
5. (Hard Workflow). 如果你没有使用复杂 Workflow，应该不需要这条。使用强制的输入输出格式，基于代码的格式检查、状态机转移来确保 Workflow 的全流程被正确执行。
推荐一些资料：
● https://www.promptingguide.ai
● Prompt engineering overview - Claude Docs
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全文如下：
On Agent Coding
深度体验了 Claude Code、CodeX、OpenCode 一两周时间后，我认为 Agent Coding 在现阶段有其存在的价值，但也具备众多局限性。它是 AGI 吗？当然不是。它能全自动完成任务吗？很难说。它有用吗？大部分时候有一定用处。
Agent 的核心毕竟还是基座模型，是藏在花里胡哨的 Workflow、Tools 后面那颗「大脑」，弱智的模型，接入再多的工具、再花哨的流程，也不过是史上雕花、杯水车薪。基座模型的能力，才是重中之重。
然而，史上雕花毕竟也是工程落地不得不品鉴的一部分。在基座模型的能力还没有强到无脑碾压一切的当下，适当的 Engineering 仍然能够提升 Agent 的能力。
但我们必须清楚，边界在哪里。DOs and DONTs.
下面的很多内容看上去非常的「常识」，实际上也确实很平凡。Whatever，平凡的信息司空见惯，或许问 LLM 也是差不多的结果。
Agent 上的组合：
● 能让模型生成的结果「一定程度上」符合特定场景需求。
● 能给模型注入外部信息作为 Context.
● 能「一定程度上」引导出模型的能力，解决更复杂的问题。
然而：
● 不能让模型变得更聪明、凭空提高能力上限。
● 不能让模型「完全准确」地遵循指令、符合需求。
● 不能让模型「可靠地」理解你的信息源并持续学习。
在使用 LLM 时，我们经常会先遇到 LLM 的缺点所在。这些缺点层出不穷，包括：
1. 幻觉。强烈的幻觉。
2. 错误理解需求。会错意时，也容易在 Guess & Assumption 下继续前进(瞎编)。
3. 上下文长度有限。注意力有限，在上下文长了之后容易忽略早期的内容。
4. 指令遵循。不一定会准确地遵循指令。
5. ……
而 LLM 最大的好处包括：
1. 相对较快。生成内容的速度很快，质量另说。
2. 便宜。虽然 flagship models 价格都还算比较贵，但相比人还是便宜的。
3. 并行。对于非自行部署的用户来说，并行度几乎没有限制(虽然调 API 一般还是有 Rate Limit，但不显著).
对 Agent System 而言，扬长避短，尽可能克服短处、发扬长处，才能让 LLM 物尽其用。同时，根据 LLM 的优点缺点，我们也很容易找到那些适合 LLM 做的任务，比如说相对简单的、需要处理大量输入的、高度可并行的任务等。
总之，我们可以通过一系列系统性的手段，来一定程度上缓解问题。
● 使用 LLM 自我审查(Review & Reflection)来减轻幻觉。使用多次生成，搭配 Voting 等机制来提高生成质量。 ● Why voting works: 由于 LLM 是概率模型，单次生成的结果有可能落入「糟糕」的不幸分布，而多次 Voting 至少可以拿到一个 Average 附近的表现。 ● Why review & reflection works：众所周知，加入「Think step by step」之后强制模型思考可以获得更好的生成质量，这实际上是拉高算力投入来获得更好的质量，the way thinking works. ● When voting would not work：对于足够难的任务，可能多个生成中只有少数能获得正确的解，此时一个「平均」的回答是没有意义的。然而光靠 LLM 自己能找出那个「正确」的解吗？That depends，验证也许会比生成简单，又或者有外界 Feedback 时就更容易。但总之存在这样一个问题。
● Explore before Plan. 让 LLM 先做大量的探索，带着任务去收集可能有效的 Context，并基于收集到的信息决策，而不仅仅是基于自己预训练的知识。 ● Why this works：巧妇难为无米之炊，收集到的信息一方面能给 LLM 提供潜在的决策依据，另一方面也可以引导 LLM 的输出分布(? 如果不加约束，又或者寄希望于 LLM 能在合适的时机自己去调用工具来获取信息，大概率 LLM 就会选择直接输出并产生幻觉。 ● When this would not work：即使将 Context 拿给 LLM，LLM 也未必会遵循。
● 使用 Subagents 隔离 Context，拆分任务、保持注意力集中。 ● Why this works：很多时候，对于某一个 Sub Task 而言，我们并不关心其中的艰难探索部分，只在乎最终的结果。最典型的就是「Web Search」，抓取大量的网页信息，最终总结归纳出和任务相关的部分并返回。如果将爬虫结果一股脑塞在 Context 中，显然 Main Thread 的 Context 分分钟爆炸，而拆出独立的 Context 来做这个任务就很合适。 ● 此外，当任务粒度足够细、足够简单时，指令遵循会更靠谱一些。 ● When this would not work：当上下文依赖极强时，拆分任务就很困难。
● 使用明确的 Workflow 来约束 LLM 执行流，甚至直接使用 Code 来控制 Agent. ● Why this works：依赖软性的 Prompt 控制 LLM 的执行流，在上下文较长时容易注意力涣散。引入较强的 State Machine 约束，甚至直接将 Sub Task 的输入输出定好、通过 Code 做编排和 Output Validation 就能作出足够强的约束。 ● When this would not work：当执行流需要 Agent 灵活决定时，静态的 Workflow 编排就不可能了，只能祈祷模型足够强。
● 使用明确的输入输出格式引导 Agent，使用各种 Prompt Technique 来优化指令遵循的问题。具体可以参考 promptingguide 中提交的一些手法。明确强调 Agent Workflow 中人的位置，比如在 Workflow State Machine 中加入 Human Gate 来引入人为反馈。
为了发挥 LLM 便宜量大可并行的优势，我们还可以使劲蹬 LLM，砸大量的 tokens 来节约人的时间。Parallel whenever possible. 并行，并行，并行。并行整体上有两种思路：Task Split 和 Redundancy. 前者将大的任务拆成若干子任务，或者拆成 DAG 来做并行执行，从而加快任务处理速度。后者则简单粗暴地为一个任务并行生成多组解，从而提高可靠性，减轻幻觉。
Whatever，这些 High Level Philosophy 在软件工程中似乎亦有提及。如何合理地编排任务，尽可能让人力(又或者是 LLM 力)顺畅地 scales up 也是一门管理的艺术。
「我们有一大群不知疲倦、痴痴傻傻的实习生，现在想办法用他们干点什么吧！」
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话说回来，这种 Agent Workflow 的编排设计，奇技淫巧，似乎也注定随着 Base Model 的发展而式微。当 LLM 能自己妥善设计出复杂的全流程，分配思考预算、对抗幻觉，最终只需要接入 Context 信息就能自己跑起来时——
屏幕前的你我，又将负责什么呢？
—
PS：其实数百 M 的 Token 用量对复杂 Workflow 来说不多哈，只用了这么多是我家境贫寒比较节约(
合理为不同 Subagents 选择不同 Model 是降低成本的重要手段，还能加快执行速度。为了钱包和生命，设计 Subagents 不要忘记考虑这一点 XD
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Clouder)
我的Claude Code MCP 列表
我感觉这些工具的选型相对来说比站内新颖
总结
Exa MCP：网页搜索
Supermemory MCP：轻量级 RAG
sequential-thinking：结构化思维
Chrome DevTools MCP：错误调试
Firecrawl MCP：网页获取
Ref：文档查询
claude mcp add exa --scope user -- npx exa-mcp-server
claude mcp add --transport http supermemory-mcp --scope user "https://api.supermemory.ai/mcp"
claude mcp add sequential-thinking --scope user -- cmd /c npx @modelcontextprotocol/server-sequential-thinking
claude mcp add chrome-devtools --scope user -- cmd /c npx chrome-devtools-mcp@latest
claude mcp add firecrawl-mcp -e FIRECRAWL_API_KEY=key --scope user npx firecrawl-mcp
claude mcp add Ref -e REF_API_KEY=key --scope user npx ref-tools-mcp@latest
claude mcp add context7 --scope user -- npx exa-mcp-serverTavily Remote MCP 2000/月 低延迟、快速
claude mcp add --transport http tavily-remote-mcp --scope user https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=keyopen-websearch（备用） 多搜索引擎网页搜索
claude mcp add context7 --scope user -- npx open-websearch@latestMemory Supermemory MCP 200记忆
claude mcp add --transport http supermemory-mcp --scope user "https://api.supermemory.ai/mcp"
claude mcp add --transport http mem0ai-mem0-memory-mcp --scope user "https://server.smithery.ai/@mem0ai/mem0-memory-mcp/mcp"
claude mcp add sequential-thinking --scope user -- cmd /c npx @modelcontextprotocol/server-sequential-thinkingmcp-sequentialthinking-tools 结构化思维升级版 Chrome DevTools MCP
claude mcp add chrome-devtools --scope user -- cmd /c npx chrome-devtools-mcp@latest
claude mcp add pulse-fetch -e FIRECRAWL_API_KEY=key BRIGHTDATA_API_KEY=key OPTIMIZE_FOR=speed --scope user npx @pulsemcp/pulse-fetch
claude mcp add firecrawl-mcp -e FIRECRAWL_API_KEY=key --scope user npx firecrawl-mcp
claude mcp add fetch -e PYTHONIOENCODING=utf-8 --scope user uvx mcp-server-fetch
claude mcp add Ref -e REF_API_KEY=key --scope user npx ref-tools-mcp@latest
claude mcp add docfork -- npx docfork10 posts - 10 participants Read full topic via LINUX DO - 热门话题 (author: Haku271) Invalid media: image image image image
【抽奖】抽一个机场订阅，1000g的流量
截止时间：Tue, Dec 9, 2025 12:30 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12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
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。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: MistRipple)
