标题: 关于死了么爆火各位佬友们怎么看？
作者: #Tom
板块: #搞七捻三
编号: 1429131
帖子: https://linux.do/t/topic/1429131
时间: 2026-01-11 18:40:01
摘要:

为啥这也能爆火！

标题: 求助 Claude Code/ cc：mac 上 Bash 工具/集成终端卡住不输出结果，但 Read 工具正常
作者: #justin666
板块: #搞七捻三
编号: 1429132
帖子: https://linux.do/t/topic/1429132
时间: 2026-01-11 18:41:01
摘要:

各位大佬求助
这边在自己的 Mac 上用 Claude Code 遇到一个很怪的问题：
Read 工具是秒出、也能正常返回工具调用输出，但 Bash 工具经常卡住，一直显示 running 不出结果
典型例子：tmux -V 这种本来应该立刻返回版本号的命令，在 cc 里会卡住。
目前cc和tmux，以及iterm2，还有oh my Zsh 都升级了最新版
同时 cc 在iTerm2 和 VS Code 集成终端的Bash工具，在并行Bash调用，都有这种情况。前两天没升级前还好好的，不知道是不是跟nvm自动在zshrc启动有关？
反而我自己开系统 Terminal 跑同样命令很快
环境背景：
我在 Mac 上配置了 oh-my-zsh
在 ~/.zshrc 里有 conda 自动初始化 + nvm 自动初始化
最近我升级了一下 oh-my-zsh，之后就开始出现这个现象
以前 cc 的 Bash 调用是挺快的
现在怀疑是：升级后 shell 初始化、PATH/环境变量、或者 conda/nvm 的启动脚本导致 cc 调用的 shell 卡住。
有大佬遇到过类似的吗？一般从哪里排查/怎么修？

标题: 想问下用GPT Team的佬友
作者: #XMWell
板块: #搞七捻三
编号: 1429133
帖子: https://linux.do/t/topic/1429133
时间: 2026-01-11 18:41:03
摘要:

想问下用Team的佬友，Team上车一个月后到期后，续费的话是不是就需要进入新的team了呀？一个月换一个这种team会有被封号的嘛？刚刚用大号进了个Team才想起来这个

标题: 我的躺平被迫延期48分钟
作者: #wxs
板块: #搞七捻三
编号: 1429134
帖子: https://linux.do/t/topic/1429134
时间: 2026-01-11 18:41:11
摘要:

佬友们，今天运动了，出来晒一晒
我先来

标题: 求triton系统课
作者: #Ryan_zh
板块: #搞七捻三
编号: 1429138
帖子: https://linux.do/t/topic/1429138
时间: 2026-01-11 18:42:59
摘要:

各位大佬本人是一个硕士研究生，想学一下triton，有没有系统课推荐一下，我可以听英文

标题: Gemini & Antigravity 日常使用有节点限制吗？
作者: #MediaQuery.ERR
板块: #搞七捻三
编号: 1429144
帖子: https://linux.do/t/topic/1429144
时间: 2026-01-11 18:44:07
摘要:

当前 Gemini 的账号关联地区是美国，不过我自己的机场美国节点缓慢，目前来看香港，台湾和新加坡相对速度快一些。想了解一下

教育优惠关联地是美国的，有必要日常使用美国节点吗？香港，台湾和新加坡，新加坡会更稳妥一些吗？
日常 Gemini 和 Claude 经常断是节点问题吗？还是和地区有关？

标题: 不是，大家的积分这么多的吗
作者: #去去毒
板块: #搞七捻三
编号: 1429163
帖子: https://linux.do/t/topic/1429163
时间: 2026-01-11 18:56:17
摘要:

真是旱的旱死，涝的涝死
简直和现实一模一样

标题: 请教一下各位大佬 donehub项目的模型信息批量导入的url在哪里呀
作者: #叱咤月海鱼鱼猫
板块: #搞七捻三
编号: 1429171
帖子: https://linux.do/t/topic/1429171
时间: 2026-01-11 19:01:13
摘要:

标题: 中美AI之争大家怎么看?
作者: #比卡丘
板块: #国产替代
编号: 1429173
帖子: https://linux.do/t/topic/1429173
时间: 2026-01-11 19:02:38
摘要:

最近AI之争白热化了~
L站的佬友都是比较理性客观的人才,而且第一线使用AI,
所以想在这里问问大家的意见讨论下.
我说下自己的看法,
开源AI现在国内的早就遥遥领先了,qwen系,deepseek系据说还有glm系百花齐放.
原来的开源王者llama已成昨日黄花,拉完了(主要造假被抓信用破产,效果也拉)
闭源还是Claude, gemini统治啊(GPT虽然综合还是强,但是它没优势了)
但是我个人只是使用者,行外的,感觉闭源AI模型不是真的强,
毕竟谁也不知道API和webui后面,是多少个大中小模型、多少MCP、agent skills等等让人眼花缭乱的技术在打配合.
我因为是外行人,就感觉闭源模型是去饭店,点菜吃,但是你不知道后厨团队多少人.
开源模型是开放式厨房预制菜,你买同样的预制菜回家一样能做出差不多来.

标题: 不是，就我1个人这么卡吗，linuxdo非常卡，半天加载不出来
作者: #devpage
板块: #搞七捻三
编号: 1429177
帖子: https://linux.do/t/topic/1429177
时间: 2026-01-11 19:02:58
摘要:

不是，就我1个人这么卡吗，linuxdo非常卡，半天加载不出来

标题: 反重力周限额后的最新配额详情
作者: #羽织
板块: #前沿快讯
编号: 1429183
帖子: https://linux.do/t/topic/1429183
时间: 2026-01-11 19:05:01
摘要:

目前测出的是：
对于claude：
5h配额下是150次额度
3d配额下是1200次额度
实际算下来是砍了一半的，原来如果不间断使用3天最大可用2160次

好像是连续两次5h配额用完就会触发3day配额限制
我见l站上有人是这么说的，总之我测下来很容易就会触发3d限额

标题: 访问 L 站很卡很卡，是我一个人的问题吗？
作者: #Bob
板块: #搞七捻三
编号: 1429187
帖子: https://linux.do/t/topic/1429187
时间: 2026-01-11 19:05:28
摘要:

下午开始访问 L 站很卡很卡，我还以为是我的有问题了，还去质问了一下场主……
所以是我的问题还是 L 站问题？

标题: 现在学/考什么样的AI证书比较合适啊？
作者: #Ronnie
板块: #开发调优
编号: 1429193
帖子: https://linux.do/t/topic/1429193
时间: 2026-01-11 19:07:26
摘要:

现在AI已经很成熟了，后面的职场估计AI也是一样核心竞争力。
提前规划，现在要学或者考什么AI证书/课程对自己未来的职场比较好啊（对自己有益，也比较能被市场认可的）？
（比如我就是一个在制造型企业工作的职业经理人）

标题: 积分站小建议
作者: #逮虾户
板块: #搞七捻三
编号: 1429194
帖子: https://linux.do/t/topic/1429194
时间: 2026-01-11 19:08:11
摘要:

LINUX DO Credit 里面是不是可以加个收藏功能，比如收藏点感兴趣的小店，还可以备注什么的，因为有些店的商品自己确实很想要，但是因为穷暂时还买不起。
或者说是不是这个功能已经有了，只是我没发现？

标题: 有用spotify客户端听歌的么，给大家推荐个免广告插件
作者: #S
板块: #资源荟萃
编号: 1429213
帖子: https://linux.do/t/topic/1429213
时间: 2026-01-11 19:19:18
摘要:

Spotx
Windows端的，安全特别简单
直接复制进powershell 回车按提示完成安装即可
iex “& { $(iwr -useb ‘``https://raw.githubusercontent.com/SpotX-Official/SpotX/refs/heads/main/run.ps1’\`\`) } -new_theme”

iex “& { $(iwr -useb ‘https://raw.githubusercontent.com/SpotX-Official/SpotX/refs/heads/main/run.ps1’) } -new_theme”
╔════════════════════════════════╗
║ 欢迎使用 SpotX 的 Windows 版本 ║
╚════════════════════════════════╝
您的 Spotify 1.2.79.427 版本已过时，建议更新到 1.2.80.349
是否需要更新？ [Y/N]: Y
是否要卸载当前版本 1.2.79.427 或者覆盖安装? Y [卸载] / N [覆盖安装]: N
下载并安装 Spotify 1.2.80.349
请稍等…
#################################################################################################################### 100.0%
您想关闭主页上的播客、剧集与有声读物吗？ [Y/N]: Y
您想要阻止 Spotify 更新吗？ [Y/N]: Y
修补 Spotify…
安装完成

然后打开Spotify开始享受吧

标题: Packy包月缓存测试及倍率
作者: #lizzzc
板块: #开发调优
编号: 1429215
帖子: https://linux.do/t/topic/1429215
时间: 2026-01-11 19:20:45
摘要:

今日为保稳定，遂开通，但感觉额度略少。以及倍率略高，遂以个人方法测试。
日期范围：2026-01-11
数据来源：/root/.codex/sessions/2026/01/11/rollout-*.jsonl
计算脚本：codex倍率计算.py:1
重要说明
1.本报告使用的是 Codex 本机 rollout 会话文件中 token_count 事件的累计 token 统计；不依赖任何主观估计。
2.“缓存折扣系数 α=0.1”无法从日志中自动推断（日志只记录 cached_input_tokens 数量，不记录计费规则/账单），因此本报告把它作为“外部配置输入”参与计算。
3.同一天如果继续使用 Codex，会新增/更新更多 rollout，导致“当日汇总值”变化；本报告反映的是运行脚本时刻在该目录内可解析到的结果。

计费配置（输入参数）



输入单价 Pin = $0.8750 / 1M tokens


输出单价 Pout = $7.0000 / 1M tokens


输出/输入价格比 r = Pout / Pin = 8


缓存折扣系数 α = 0.1（即缓存输入 token 按输入价的 10% 计费）


有效工作量口径：W = U + O（新增输入 + 输出）


———

日志字段与符号定义（从 rollout 直接读取）

从每个 rollout-*.jsonl 的 event_msg.type=token_count 的 info.total_token_usage 取：


I = input_tokens（总输入 token）


C = cached_input_tokens（命中缓存的输入 token）


U = I - C（未命中/新增输入 token）


O = output_tokens（输出 token）


———

指标定义（“基准词 + 真实倍率”）

为把“输出更贵、缓存更便宜”的成本结构统一到一个尺度，采用“等价输入 token”折算：


等价基准词（Equivalent Baseline Tokens）
E = U + α*C + r*O


有效工作词（Work Tokens）
W = U + O


真实倍率（Real Multiplier）
M = E / W


并给出对应成本与“有效单价”：


输入成本 Cin = (U + α*C) / 1e6 * Pin


输出成本 Cout = O / 1e6 * Pout


总成本 Ctotal = Cin + Cout


有效单价（每 1M 有效工作词）P_eff = Pin * M


———

取数范围与纳入情况（可复现）



当天目录内存在多个 rollout-*.jsonl；脚本实际读取到 5 个包含可用 token_count 的 rollout 并纳入汇总。


复现命令（本报告实际使用）：
python3 codex倍率计算.py --date 2026-01-11 --pin 0.875 --pout 7 --alpha 0.1 --sessions-root /root/.codex/sessions --denom U+O --breakdown --classify


———

当日汇总结果（5 个 rollout 合计）

Token 汇总


I = 16,882,855


C = 16,058,496


U = 824,359


O = 145,980


缓存命中率 C/I = 95.117182%


倍率汇总（α=0.1，W=U+O）


E = 3,598,048.6


W = 970,339


真实倍率 M = 3.708033×


有效单价 P_eff = $3.244528 / 1M 有效工作词


成本拆分（美元，按 α=0.1）


Cin = $2.1264325


Cout = $1.0218600


Ctotal = $3.1482925


基准成本（把 W 全部按输入价计费）：baseline_cost = $0.8490466


成本倍率（与 M 一致）：Ctotal / baseline_cost = 3.708033×


———

分会话（rollout）结果与“模拟用户行为”分类（基于日志回放）

说明：这里的“模拟用户行为”并非人工控制实验，而是对已有会话做回放式归类（依据：提示相似度 + 工具调用密度）。为对外展示，本报告不展示原始提示词全文，仅展示分类、token 与倍率。


rollout-2026-01-11T09-49-54-019baabe-e078-7fe2-9d1b-3a11c91e51ac.jsonl


分类：cold_start


I/C/U/O = 34,663 / 33,664 / 999 / 88


命中率：97.117964%


真实倍率 M：4.663661×




rollout-2026-01-11T09-53-11-019baac1-e04c-72c3-a7df-d5c5d0eb98b2.jsonl


分类：cold_start


I/C/U/O = 11,521 / 10,752 / 769 / 97


命中率：93.325232%


真实倍率 M：3.025635×




rollout-2026-01-11T09-55-03-019baac3-963c-7353-9849-2614a76f03b6.jsonl


分类：tools_dense（工具调用密集）


工具调用统计（来自 rollout）：exec_command=156, update_plan=24, apply_patch=20, write_stdin=8


I/C/U/O = 11,633,072 / 11,147,008 / 486,064 / 73,377


命中率：95.821706%


真实倍率 M：3.910655×




rollout-2026-01-11T10-34-55-019baae8-149c-7e82-ac18-2de8db88bc1b.jsonl


分类：tools_dense


命中率：93.960516%


真实倍率 M：3.433297×




rollout-2026-01-11T11-21-02-019bab12-4eef-7d83-96b4-6de8dc37feb6.jsonl


分类：tools_dense


工具调用统计：exec_command=44, write_stdin=8


I/C/U/O = 911,345 / 834,048 / 77,297 / 22,605


命中率：91.518360%


真实倍率 M：3.418768×




———

标题: Opencode 使用 Codex 的使用教程
作者: #sleepstars
板块: #开发调优
编号: 1429219
帖子: https://linux.do/t/topic/1429219
时间: 2026-01-11 19:22:51
摘要:

opencode 是什么就不需要我多说了，是一个非常好用的聚合的 TUI coding agent，原生支持  LSP 和 ASP，很适合佬友们有一堆渠道站的用法。
但是在搭配 codex 的时候，经常会出现下面这些问题

Items not found

all 10 attempts failed: HTTP 404: 
{
    "error": {
        "code": null,
        "message": "{\n  \"error\": {\n    \"message\": \"Item with id 'rs_jgs9diuh934hu9shag09phq9raf0' not found. Items are not persisted when `store` is set to false. Try again with `store` set to true, or remove this item from your input.\",\n    \"type\": \"invalid_request_error\",\n    \"param\": \"input\",\n    \"code\": null\n  }\n}（traceid: 824gj32q80-94gj-08）",
        "param": null,
        "type": "invalid_request_error"
    }
}

核心问题就是这个 items 字段。codex 全部使用的是有状态的 response api，所以 opencode 默认不会携带上下文给 api，而是只提供一个 item_id ，提供了一种更优雅的方案。
但是L站的转发，显然是没办法支持这个的，所以我们需要添加一个关键参数：
"store": false

这样就会在每次都传递完整的上下文给中转站了。

不命中缓存
为了节约宝贵的 token，现在各大中转站也都支持 prompt cache了，但是也需要在配置文件中启用一下配置：

 "setCacheKey": true

综上，给各位佬友们一个综合一些的 opencode.jsonc 的完整配置，mcp 就各位佬友自己随便定制啦
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "foxcode/google/gemma-3n-e4b",
  "provider": {
    "example": {
      "npm": "@ai-sdk/openai",
      "name": "example",
      "options": {
        "baseURL": "https://new.example.com/codex/v1",
        "setCacheKey": true
      },
      "models": {
        "gpt-5-2-high": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 High",
          "options": {
            "reasoningEffort": "high",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        },
        "gpt-5-2-medium": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 Medium",
          "options": {
            "reasoningEffort": "medium",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        },
        "gpt-5-2-xhigh": {
          "id": "gpt-5.2",
          "name": "GPT 5.2 XHigh",
          "options": {
            "reasoningEffort": "xhigh",
            "textVerbosity": "low",
            "reasoningSummary": "auto",
            "store": false
          }
        }
      }
    }
  },
  "mcp": {
    "auggie-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "auggie",
        "--mcp"
      ],
      "enabled": true
    },
    "chrome-devtools-mcp": {
      "type": "local",
      "command": [
        "npx",
        "-y",
        "chrome-devtools-mcp@latest"
      ],
      "enabled": false
    },
    "deepwiki": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp.deepwiki.com/mcp",
      "enabled": true
    },
    "sequential-thinking": {
      "type": "local",
      "command": [
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ],
      "enabled": true
    }
  }
}