感觉在网上挑衣服怎么看都不满意，要么一看价格又是自己高攀不起的
每次想着给自己整两件新衣服，一会就没劲了

感觉今天使用gemini app的时候 明显感觉到有跨窗口记忆 多次提到别的窗口的内容 别的佬友有同样的感受吗 是谷歌那边调整了吗

基于 VS Code + CMake + Ninja + GCC 的 STM32F103C8T6 开发模板，开箱即用。

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - qianye60/STM32F103-SPL-Template: STM32F103C8T6 project template using Standard...

    STM32F103C8T6 project template using Standard Peripheral Library (SPL) with VS Code + CMake + GCC toolchain. Ready to use, easy to clone for new projects.


  

  
    
    
  

  


特性

使用 STM32 标准外设库 (Standard Peripheral Library)
CMake 构建系统 + Ninja 快速编译
VS Code 一键编译、调试
包含项目创建脚本，快速生成新项目

目录结构
├── Start/          # 启动文件和 CMSIS 核心文件
│   ├── startup_stm32f10x_md_gcc.s  # GCC 启动文件 (中容量)
│   ├── system_stm32f10x.c/h        # 系统初始化
│   ├── stm32f10x.h                 # 寄存器定义
│   └── core_cm3.c/h                # Cortex-M3 核心
├── Library/        # STM32 标准外设库
├── User/           # 用户代码
│   ├── main.c
│   ├── stm32f10x_conf.h            # 外设库配置
│   └── stm32f10x_it.c/h            # 中断处理
├── .vscode/        # VS Code 配置
├── CMakeLists.txt  # CMake 构建配置
├── stm32f103c8t6.ld                # 链接脚本
└── create_new_project.bat          # 项目创建脚本

环境要求

ARM GCC 工具链 (arm-none-eabi-gcc)
CMake >= 3.20
Ninja
VS Code
VS Code 扩展:

C/C++ (Microsoft)
Cortex-Debug


OpenOCD (调试用)
ST-Link 调试器

快速开始
方法一：使用创建脚本 (推荐)


修改 create_new_project.bat 中的模板路径：
set TEMPLATE_DIR=你的模板路径



运行脚本创建新项目：
create_new_project.bat MyProject



用 VS Code 打开生成的项目文件夹


方法二：手动复制

复制整个模板文件夹并重命名
创建 build 目录并配置：mkdir build && cd build
cmake .. -G Ninja



使用方法
编译

VS Code: 按 Ctrl+Shift+B
命令行: 在 build 目录执行 ninja

调试

VS Code: 按 F5 启动调试
需要连接 ST-Link 调试器

清理

VS Code: 运行任务 “Clean”
命令行: 在 build 目录执行 ninja clean

适配其他型号
修改芯片型号


CMakeLists.txt - 修改宏定义：
add_definitions(
    -DSTM32F10X_MD    # LD=小容量, MD=中容量, HD=大容量, XL=超大容量, CL=互联型
    -DUSE_STDPERIPH_DRIVER
)



Start/ - 选择对应的启动文件：

startup_stm32f10x_ld_gcc.s - 小容量 (16-32KB Flash)
startup_stm32f10x_md_gcc.s - 中容量 (64-128KB Flash)
startup_stm32f10x_hd_gcc.s - 大容量 (256-512KB Flash)
startup_stm32f10x_xl_gcc.s - 超大容量 (512KB-1MB Flash)
startup_stm32f10x_cl_gcc.s - 互联型



stm32f103c8t6.ld - 修改 Flash 和 RAM 大小：
FLASH (rx) : ORIGIN = 0x08000000, LENGTH = 64K
RAM (xrw)  : ORIGIN = 0x20000000, LENGTH = 20K



.vscode/launch.json - 修改设备名称


常见问题
编译报错找不到 arm-none-eabi-gcc
确保 ARM GCC 工具链已安装并添加到系统 PATH。
调试连接失败

检查 ST-Link 驱动是否安装
检查 OpenOCD 是否正确安装
确认 ST-Link 与开发板连接正常

中文路径问题
建议项目路径不要包含中文或空格。
License
MIT License

ChatGPT for teacher 注册：https://auth.myoai.de5.net/

刚才在搞n8n工作流调试，是给了反重力n8n的api用来用于接入，结果反重力打开了自带的谷歌浏览器在那里操作我的n8n，因为之前一直在别的浏览器登录端口，谷歌一打开就是登录密码，然后反重力就开始翻找我的项目文件，还去c盘的根目录去找，感觉就像在我的电脑里面，翻来翻去一样，我以为他在找密码，我就问ai你在干什么，他说他只是找不到api了，看看在哪个文件夹里面，没有在翻找密码，然后就是各种道歉说自己没有注意边界感，非常有礼貌，但是明明可以停下来让我登录一下或者换一个api，他就自己在那里闷头只干最关键的是，我看ai的明文中，把我的各种api.飞书机器人号都翻出来了，我一问ai，ai就说这些聊天记录不会上传，让我不要担心。总之就是一个奇怪的体验，我硬是apikey都放在一个文件夹里面，让他调用，没想到这一次他为了找到东西直接明文翻出来了。而且就是闷头干，不交流，得设置几个规则约束一下，另外请问这样子数据真的不会泄露吗，小白。

吃相别太难看。

用爬虫抓了1w篇paper，需要转md/txt便于LLM读取。需要本地是因为想并发处理，MinerU效果很好但是不能批量薅
不是扫描版，不需要ocr。然而即使放低标准还是找不到理想的项目 
试了几个python库，连换行和换页都处理不好，更别提排版问题了

先照例在 artifical analysis 比较了当前由 kilo code 提供的 4 个 free 模型，分别是：

xAI: Grok Code Fast 1


  
    
    
    
      新推出的Grok Code Fast已经在各大开发工具免费一周了，有没有用过的佬友说说这个模型怎么样？ 
  

搞七捻三
    
  
  
    基本上主流AI开发软件都支持了，除了Augment在装死。 
 [image] 
[image] 
[image] 
[image]
  



MiniMax M2
Mistral: Devstral 2 2512
Kwaipilot: KAT-Coder-Pro V1

以前没有在L站注册，长期在某个站点充值买的 api 余额用完了，就开始用 grok 的那个修改和调试代码，因为当时 kilo 抓紧扩张，开放这个免费模型，到处都有几个人宣传。体验不好不坏吧。kilo code 说不久后会关闭 grok code fast 1 的免费活动，结果一直保持到了现在…… 后来发现加入了 MiniMax M2，artifical analysis 这网站中显示 MiniMax 的这个模型更好，我用了一会儿就换回 grok 了，它有可用性问题。
现在呢，我发现多了 2 个新的免费模型，还是看比较，选出了 KAT 的那个，方才关闭了自动写入，试用了一会儿，感觉 api 调用很慢，修改是一步一步磨洋工的，虽然稳健但是干活速度挺慢。不知道这 4 个免费模型以后还会不会接着用了。
用过这 4 个东西的佬友，你们感觉如何？有哪个模型在什么情况下还是可堪大用的？在使用 kilo code 的时候你们一般在什么时候用什么模型、什么参数呢？
P.S. 楼主发帖的时候有些困乏了，此帖之后可能还会编辑。

想问一下各位佬，200刀的pro理论上每天模型使用总额（不只是用一个模型，而是切着模型用的那种）到达多少条会触发limit 看官网说是无限量使用，但最近搓论文狂用发现还是在软限额

今天发布？