标题: 人人都能学会的 AI 编程(Vibe Coding)指南
作者: #half-c
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340358
时间: 2025-12-18 22:38:45
摘要:
作者: #half-c
板块: #搞七捻三
编号:
1340358帖子: https://linux.do/t/topic/1340358
时间: 2025-12-18 22:38:45
摘要:
近期在github发现的宝藏项目,个人觉得写的比较好分享给大家,希望能帮到大家
人人都能学会的 AI 编程(Vibe Coding)指南, 在线阅读网站:
https://www.vibevibe.cn/
标题: 分享一个gemini3应用的提示词,效果不错
作者: #qinge520
板块: #国产替代
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340371
时间: 2025-12-18 22:45:39
摘要:
作者: #qinge520
板块: #国产替代
编号:
1340371帖子: https://linux.do/t/topic/1340371
时间: 2025-12-18 22:45:39
摘要:
今天给大家分享一个gemini3的应用提示词,自我感觉效果挺不错的
先上图
是一个小说转分镜图的工具,帮助做ai视频的人提效的,而且出的图都是白嫖官方的token 都是nano banana pro的图片
Role: 高级全栈工程师 & AI 应用架构师Project Goal构建一个名为 "Novel2Drama" 的单文件 React Web 应用。该应用旨在将用户输入的小说/剧本片段,通过 AI 智能分析,自动转换为包含角色定妆照和视觉分镜图的动态分镜脚本。Tech StackFramework: React 18 (Hooks based)Styling: Tailwind CSS (Dark/Cinematic theme)Icons: Lucide-ReactStorage: IndexedDB (用于存储大型图片数据的历史记录)AI Models:Text/Logic: Google Gemini 2.5 FlashImage: Google Imagen 3/4 (or Banana.dev fallback)Core Workflow (必须严格遵守的顺序逻辑)初始化: 加载默认配置(JSON),检查 IndexedDB。Phase 1 - 角色分析 (AI): 调用 Gemini 从小说文本中提取角色列表(Name, Description)。Phase 2 - 角色定妆 (Image Gen):遍历角色列表,调用绘图 API 生成三视图/定妆照。关键: 将生成的图片 Base64 保存到状态中。Phase 3 - 强制冷却 (Rate Limit Protection):CRITICAL: 在角色生成完毕后,必须强制系统暂停/倒计时 20秒。并在 UI 上显示倒计时日志。这是为了防止触发 Google API 的 Rate Limit (429/401错误)。Phase 4 - 剧情分镜 (AI):调用 Gemini 分析剧情并生成分镜 JSON (id, narrative, visual_prompt)。CRITICA
标题: Gemini 3 Pro 和 nano banana(谷歌的图像模型)将登陆搜索中的 AI 模式。
作者: #白日星梦DSD
板块: #前沿快讯
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340372
时间: 2025-12-18 22:45:49
摘要:
作者: #白日星梦DSD
板块: #前沿快讯
编号:
1340372帖子: https://linux.do/t/topic/1340372
时间: 2025-12-18 22:45:49
摘要:
Gemini 3 Pro and nano banana, Google’s image model, are landing in AI Mode in Search. They’ll be accessible via a dropdown menu and is only available to AI Pro and Ultra subscribers. For those who want to stick to the free tier, Gemini 3 Flash will be in AI Mode and users can choose the thinking model as well for better, if slightly slower, output.
来源: Google says its new Gemini 3 Flash AI model is better and faster than 2.5 Pro
标题: 求助:glmlite套餐,怎么把anthropic转成openai的接口使用
作者: #Rao
板块: #开发调优
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340373
时间: 2025-12-18 22:46:03
摘要:
作者: #Rao
板块: #开发调优
编号:
1340373帖子: https://linux.do/t/topic/1340373
时间: 2025-12-18 22:46:03
摘要:
求助,怎么把anthropic转成openai的接口使用
标题: 坚持就是胜利!小作文第四次终于通关,感谢各位大佬!
作者: #YuCheng
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340384
时间: 2025-12-18 22:51:57
摘要:
作者: #YuCheng
板块: #搞七捻三
编号:
1340384帖子: https://linux.do/t/topic/1340384
时间: 2025-12-18 22:51:57
摘要:
机缘巧合之下了解到社区,为了加入,通过各种途径寻找邀请链接,然后加入了纸飞机群组,在三位大佬的帮助下,我一共尝试了四个邀请链接。前三次都因为各种原因(可能是写得不够走心,也可能是运气差了点)遗憾失败了。
特别要感谢在此期间伸出援手的三个大佬,先后分享了四个邀请码给我。虽然前几次碰壁,但也让我慢慢摸清了小作文的门道,虽然前三次真的也是自己认真写的,但是可能还是描述的不是很清楚。然后认真梳理了入站初衷,在纸飞机又拿到了大佬赐给我的邀请链接,在第四次尝试,终于看到成功通过的那一刻,真的泪目!
经验总结:别怕失败,真诚才是必杀技!认真梳理好内容。我自己是描述了自己的背景,了解到认识论坛的原因,为什么想加入,加入以后会怎么样,在成功以后也是迫不及待发了第一条水贴哈哈哈。个人再次感谢论坛里热心的大佬们,以后我也会努力回馈社区!
标题: ai漫剧现在也太火了
作者: #user126
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340395
时间: 2025-12-18 22:54:24
摘要:
作者: #user126
板块: #搞七捻三
编号:
1340395帖子: https://linux.do/t/topic/1340395
时间: 2025-12-18 22:54:24
摘要:
最近问了行业人,他们制作一周出一部剧(不包含前期一周跟甲方的磨合,资产制作),一部120分钟,太夸张了。
标题: 做个小调查,id显示已经关了保护隐私,希望佬友诚实投票
作者: #eaa
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340409
时间: 2025-12-18 22:59:45
摘要:
作者: #eaa
板块: #搞七捻三
编号:
1340409帖子: https://linux.do/t/topic/1340409
时间: 2025-12-18 22:59:45
摘要:
Click to view the poll.
标题: 有快2026年了还在玩塞班手机游戏的佬友吗
作者: #martini
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340413
时间: 2025-12-18 23:03:54
摘要:
作者: #martini
板块: #搞七捻三
编号:
1340413帖子: https://linux.do/t/topic/1340413
时间: 2025-12-18 23:03:54
摘要:
最近想买一个N95玩塞班游戏了。。。
标题: CF的status好水啊w
作者: #550W
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340419
时间: 2025-12-18 23:08:08
摘要:
作者: #550W
板块: #搞七捻三
编号:
1340419帖子: https://linux.do/t/topic/1340419
时间: 2025-12-18 23:08:08
摘要:
真的好水……
标题: 佬友分享vless://结点时不会用
作者: #F
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340426
时间: 2025-12-18 23:12:55
摘要:
作者: #F
板块: #搞七捻三
编号:
1340426帖子: https://linux.do/t/topic/1340426
时间: 2025-12-18 23:12:55
摘要:
有谁能教下怎么使用么,我笨到只会复制粘贴抱歉
标题: 【人找车】想上个美国家宽车
作者: #Kank
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340433
时间: 2025-12-18 23:15:26
摘要:
作者: #Kank
板块: #搞七捻三
编号:
1340433帖子: https://linux.do/t/topic/1340433
时间: 2025-12-18 23:15:26
摘要:
rt,鄙人一直想要个美国家宽,尝试了Webshare的伪家宽,但还是感觉差点意思。奈何美国真家宽价格实在不便宜,遂想上家宽车。主要用来玩玩AI、流媒体这些。要求IP纯净度高,流量够用就行。有无佬友愿意带带
标题: 开源项目分享 “把你的 AI 客户端额度用到任何地方”
作者: #half-c
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340436
时间: 2025-12-18 23:16:56
摘要:
作者: #half-c
板块: #搞七捻三
编号:
1340436帖子: https://linux.do/t/topic/1340436
时间: 2025-12-18 23:16:56
摘要:
proxycast ,不知道是哪位大佬搞的, 2api的新方向,各位大佬们搞起来
这个工具能帮你做什么?
场景一:换个更好用的 IDE
我有 Kiro 账号,每月免费用 Claude Sonnet 4.5,但 Kiro IDE 不太顺手。我想用 Claude Code 或 Cursor 来写代码,但又不想额外付费买 API。
场景二:把额度分享给其他工具
Claude Code 这个月额度还剩很多,与其浪费不如转给 Cherry Studio 聊天用,或者给我的 AI Agent 项目提供 API 接口。
场景三:统一管理多个 AI 账号
我有 Kiro、Gemini CLI、通义千问好几个账号,想统一管理,哪个有额度就用哪个。
ProxyCast 就是解决这些问题的工具 —— 它把你已有的 AI 客户端凭证转换成标准 OpenAI API,让任何支持 OpenAI 接口的工具都能用上你的免费额度。
工作原理
你的 AI 客户端凭证 ProxyCast 任意 OpenAI 兼容工具
┌─────────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ Kiro OAuth │ │ │ │ Claude Code │
│ Gemini OAuth │ ───▶ │ 本地 API │ ───▶ │ Cherry Studio │
│ 通义千问 OAuth │ │ 代理服务 │ │ Cursor / Cline │
│ ... │ │ │ │ 你的 AI Agent │
└─────────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘
标题: 佬们,来看看你们调教AI的实力
作者: #www-data
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340439
时间: 2025-12-18 23:18:21
摘要:
作者: #www-data
板块: #搞七捻三
编号:
1340439帖子: https://linux.do/t/topic/1340439
时间: 2025-12-18 23:18:21
摘要:
下面是一份源码,源码里面存在一个很严重的漏洞。
libbitcoin.zip (1.7 MB)
看看哪个佬调教的AI能正确分析出来。
标题: VibeCoding的一些感悟
作者: #枕星河
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340443
时间: 2025-12-18 23:20:15
摘要:
作者: #枕星河
板块: #搞七捻三
编号:
1340443帖子: https://linux.do/t/topic/1340443
时间: 2025-12-18 23:20:15
摘要:
一直使用Java写代码,之前在公司一直都是手写业务逻辑,在2个月前白嫖了kiro后尝试在工作中使用,好家伙三天的工作量一天不到就给搞完了,照这样下来恐怕要被淘汰啊,在L站看了很多贴子后感觉光会Java在当下AI时代竞争力有点够还学python、node等, 路曼曼其修远兮
标题: 深入理解 CPU、内存与并发
作者: #Junglelk
板块: #文档共建
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340446
时间: 2025-12-18 23:21:15
摘要:
作者: #Junglelk
板块: #文档共建
编号:
1340446帖子: https://linux.do/t/topic/1340446
时间: 2025-12-18 23:21:15
摘要:
深入理解 CPU、内存与并发
本文采取自底向上的方法,从 CPU、内存、线程、指令流水线、缓存一致性协议、内存模型,到Java 内存模型及其 happens-before,系统性梳理从单线程到多线程的底层原理。
为了避免出现“懂的人不需要看,需要看的人看不懂”,文章叙述风格以自然语言为主,并致力于用简洁的叙述来解释相关概念,大部分章节并不会掺杂专业名词。
通过理解硬件的原理和语言层面的协作,可以更好地理解程序行为,写出高性能且线程安全的代码。
内存
人们通过写代码的方式使用编程语言描述解决问题的算法,这些代码会被转为指令和数据交由 CPU 来计算解决。而内存就是计算机中用于存储指令与数据的介质,它由一系列存储单元组成,每个单元可以存储一个比特(0 或 1)。
在本文的语境中,特指静态随机存储器,又称静态RAM static random-access memory, SRAM
,是随机存储器的一种。所谓“静态”,是指这种存储器只要保持通电,存储的数据就可以恒常保持。相对之下,动态随机存储器(DRAM)里面所存储的数据就需要周期性地更新。然而,当电力供应停止时,SRAM存储的数据还是会消失(被称为易失性存储器),这与在断电后还能存储数据的ROM或闪存是不同的。
CPU
中央处理器 Central Process Unit 为计算机的主要设备之一,功能主要是解释
指令以及处理计算机软件的数据。
我们往往会看到电商平台、新闻文章中会介绍某 CPU,M核N线程,其描述了一颗商品的 CPU 的关键性能信息。M 核,指该商品 CPU 中封装了几个物理计算单元,N线程,指该商品 CPU 中一共有多少个线程。一般情况下 N=2M(超线程技术)或 N=M,线程我们可以理解为
CPU 的执行流,更具体的后文会介绍。
基于一些历史性和工程实现方面的原因,在现代操作系统中物理 CPU 的每一个线程都会被识别为一个逻辑 CPU,在 Linux 环境下,可以使用 lscpu 来查看
root@ubuntu24:~$ lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Address sizes: 39 bits physical, 48 bits virtual
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 4
On-line CPU(s) list: 0-3
Vendor ID: GenuineIntel
Model name: Intel(R) Core(TM) i5-6300HQ CPU @ 2.30GHz
CPU family: 6
Model: 94
Thread(s) per core: 1
Windows 平台中,可以通过任务管理器查看
按 Ctrl + Shift + Esc 打开任务管理器
切换到 “性能” 选项卡 → 点击左侧 “CPU”
查看右下角信息:
“内核” :物理核心总数
“逻辑处理器” :逻辑 CPU(线程)总数
在后文的叙述中,我们先假设讨论的是单核单线程的场景,这意味着计算机在任意时刻,只会执行一条指令。
软件、进程与线程
软件是一系列按照特定顺序组织的数据和指令,是计算机中的非有形部分。整体来说,计算机中的有形部分称为硬件,由计算机的外壳及各零件及电路所组成。计算机软件需有硬件才能运作,反之亦然,软件和硬件都无法在不互相配合的情形下进行实际的运作。
软件分为多个层次,操作系统、编程语言、应用程序以及一些中间件,计算机启动,将操作系统的数据与指令加载到内存中,并由用户在操作系统之上启动应用程序,并加载、映射二进制文件到内存中,并将它们管理起来。为方便起见,我们称被操作系统加载、映射到内存,并管理起来的指令与数据称为进程。
并行
我们使用操作系统启动进程,不可能只启动一个进程,但同样的,我们也不可能执行完一个进程再去执行另一个。假设我们登录了操作系统,启动了一个终端 A,然后在终端 A 内启动了一个服务 B,
./B &
此时,我们就有了终端 A,与服务 B 两个进程。我们需要的是 A,B 两个进程都在同一时间都在执行,毕竟就当前使用的感受上来说,我们显然并不会以为“只有退出终端 A 进程, CPU 才能执行服务 B 的指令”。但是 CPU 并不关心自己运行的指令到底归属于哪一个进程,对 CPU
来说,内存中有没有需要它执行的指令,有取来执行,没有就空闲。而进程 A 的指令与进程 B 的指令也并不需要真的同时在 CPU 上运行,只要看起来是同时的就行了,因此操作系统就负责将 A,B 的指令和数据交替交给 CPU 处理,称为时间片调度
进程 A 运行几毫秒;
然后保存 A 的上下文(寄存器、堆栈指针等);
再加载进程 B 的上下文继续执行;
不断交替切换。
这种机制叫 伪并行(pseudo-parallelism) 。
线程
进程已经囊括了一个软件执行所需的所有指令和顺序,理论上说,应用程序就可以按照代码的编写顺序来执行任务了。但理论上可行,并不代表实际上可行。如果运行一个文件重命名程序,我们当然可以直接编写执行,很快就可以执行结束,得到重命名后的文件,并不需要关心中间是什么状态。
但相应的,当我们需要关注进程中间状态时,这种运行模式就不再可接受了。比如浏览器,单独打开浏览器时,渲染出首页、地址栏,可以一次性执行到位。但输入 URL 并按下回车后,浏览器需要做如下事情
解析 URL
DNS 解析
建立 TCP 连接
发生 HTTP 请求(并阻塞)
等待响应
接受并渲染
此时由于是单进程,因此整个浏览器的体验都是卡顿的,在执行一个任务时,别的任务都不能执行。比如 HTML 中有其他静态资源的下载任务,就会整个卡住等待下载完毕后才能继续渲染,在渲染的同时用户的点击行为也是无效的,这在现代是可以称为“异常”的现象,在单进程的情况下是正常。
为了解决这个问题,结合伪并行技术,出现了线程的概念。进程包含自身的全部指令和数据,而不同的任务的指令和数据是不同的,因此可以将各种任务分门别类,各自放在一个专门的内存区域中(存在于进程内部)。这个区域由进程分配并管理,于是一个进程中就有了多个被管理起来的”微进程“(实际并非进程,只仅作类比),称为线程。它是进程内部的执行流,多线程可以利用伪并行技术,使它们看起来像是同时执行,从而显著减少界面卡顿,提高交互体验。
但多线程的引入不是没有代价的,代价就是线程安全。由于线程共享进程的内存空间,因此就存在一些共享数据,针对共享数据的不同访问顺序,就可能导致线程安全问题。解决线程安全问题需要多方面的配合,会在后文中详细介绍。
指令执行
CPU 功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件的数据,那么它是如何执行指令的?CPU
并不是一个魔法盒子,它的内部是由一系列更小的单元构成的,单元间相互配合来完成指令的执行。主要有如下这些单元
单元
功能
1. 程序计数器(PC)
指向下一条要执行的指令地址
2. 指令寄存器(IR)
存放当前正在执行的指令
3. 控制单元(CU)
解码指令,产生控制信号(如“读内存”、“ALU加法”)
4. 算术逻辑单元(ALU)
执行算术/逻辑运算(如加、与、移位)
5. 寄存器
存放数据,并能与 ALU 交换数据
CPU 执行指令就是靠上述单元协作进行的,更具体来说,CPU 执行指令主要有如下五个步骤
取指:
从通过程序计数器获取指令地址,依据地址从内存中加载指令到指令寄存器中
译码
控制单元解析指令,确定操作数和功能单元
执行
在算数逻辑单元中完成计算
访存(可选)
分为内存读、写,用于指令执行后、执行中需要内存数据的场景
写回
将计算结果存入寄存器
指令流水线
有了上述的流程和硬件支持,CPU 已经可以处理任意指令了,但还是存在瑕疵,因为 CPU 虽然分了单元,但驱动单元的动力是共享的,也就是说,PC、IR、CU、ALU 与寄存器,它们本身是无时无刻不在运行的。
举例来说,就像一条传送带,传送带两端有一系列机器人,能够将传送带上流转的原材料搓圆、捏扁、拉长、扭转、打包。传送带与机器人们共享电源和动力,因此就算根本没有原材料,传送带会继续转,机器人们也会执行它们预设的行为:即使没有原料时行为毫无意义。
我们把该传送带的速度放慢能够更直观地理解,假如存在一个按钮,按一下按钮,传送带前进一格,机器人们执行一次操作。那么需要按 5 次按钮才能执行完毕一个指令,而取指需要的单元,在按第二次按钮时就闲置了,后续也不需要它的参与,所以我们可以在每一次按按钮时都执行取指。
由于理想状态下传送带总是向前传递、指令与指令间不存在依赖关系,那么所有机器人都不会空闲,从第 5 次按按钮起,每次都有一条指令执行完毕,吞吐量增加了 5 倍,这种技术被称为指令流水线,而“按按钮”就是 CPU 的执行频率。
下述为一条理想条件下的指令流水线
1. ADD R1,
标题: gemini 3 pro是不是降智了?
作者: #合本丶
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340452
时间: 2025-12-18 23:22:44
摘要:
作者: #合本丶
板块: #搞七捻三
编号:
1340452帖子: https://linux.do/t/topic/1340452
时间: 2025-12-18 23:22:44
摘要:
最近不是3 flash出了吗,今天用3 pro明显感觉速度快了很多,首字也很快
标题: 又开了两个team,如何优雅的送出去呢ovo
作者: #HUAWEI
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340457
时间: 2025-12-18 23:24:05
摘要:
作者: #HUAWEI
板块: #搞七捻三
编号:
1340457帖子: https://linux.do/t/topic/1340457
时间: 2025-12-18 23:24:05
摘要:
抽奖太无聊了ovovovo
标题: 我是光明之子
作者: #光明之子
板块: #搞七捻三
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340458
时间: 2025-12-18 23:24:52
摘要:
作者: #光明之子
板块: #搞七捻三
编号:
1340458帖子: https://linux.do/t/topic/1340458
时间: 2025-12-18 23:24:52
摘要:
我就是L站的光明之子,请叫我光明佬,谢谢!!! —哦吼~~~~~~
召唤 呻吟王座
标题: 用gpt/哈基米+autoglm实现 抖音/小红书 自动化养号
作者: #Wu Li
板块: #开发调优
编号:
帖子: https://linux.do/t/topic/1340468
时间: 2025-12-18 23:30:25
摘要:
作者: #Wu Li
板块: #开发调优
编号:
1340468帖子: https://linux.do/t/topic/1340468
时间: 2025-12-18 23:30:25
摘要:
前言
之前听说过豆包手机,好巧不巧在站内看到了autoglm开源了,抱着试一试的心情也实现了autoglm的基本部署,之前想过做自媒体,然后想着让AI自动养小号。具体过程就不说了。发现autoglm对于人物设定和多流程协作能力有点不足。经常断片!我就想着能不能用gpt或者哈基米做领导,autoglm做牛马,最终实现了这套自动化养号的代码。实测每天1小时养号没有问题!
功能描述
一键自动化(也可以定时任务)模拟设定的人物进行浏览抖音/小红书。这里我用抖音举例子,我的账号是喜欢玄学水晶的女孩子。它会自动进入抖音,模拟喜欢玄学水晶的女孩刷抖音,自动刷抖音、搜索关键词然后浏览视频,根据领导模型判断当前内容的质量(是否是关注的内容、点赞数、评论数、收藏数、转发数等维度判断这个内容是否是优质内容),进行操作(关注、点赞、收藏、评论)。我这里设置了收藏数门槛,方便我后续从收藏夹看高质量的视频找灵感。并且可以识别直播间等其他广告之类的跳过继续刷视频。
运行日志 (click for more details)
账号效果:
小红书也是同理,或者说更简单,因为小红书大部分是图文,也混了一些视频。
原理
简单来说就是 gpt查看当前截屏,判断,输出llm指令并且调用autoglm,然后autoglm进行操作后获取关键信息(内容说明、点赞数、收藏数等)给到gpt,然后gpt根据这些信息进入下一步操作。循环到设定的时间就停止操作。
难点
我觉得最难的还是两个模型之间的提示词,而不是代码或者部署。这两个联动起来太麻烦了,我调试了一天才能到我想要的效果。
问题
感觉有点慢。两个模型我都是调用API的形式。一个视频操作可能都要一两分钟,不过胜在只是刷视频和小红书,对互动要求不是很高
如果佬友喜欢可以自己试试,找ai在autoglm项目进行改进。目前我这几个功能感觉还不够完善,就不开源了(因为搞其他去了哈哈哈),如果佬友们真的喜欢我后续可以完善一点就放出来,第一次发帖,不是很懂,有什么问题可以跟我说
人工智能 软件开发 智谱清言