标题: 【codex】简单配置实现任务完成/对话结束后系统提示(mcp)！
作者: #Loveyless
板块: #开发调优
编号: 1431741
帖子: https://linux.do/t/topic/1431741
时间: 2026-01-12 14:46:17
摘要:

【claude code】简单配置实现任务完成/对话结束后系统提示(stop hooks)！ 
  

开发调优
    
  
  
    [image] 
如图，每次一轮对话完成进行 toast提示+系统提示音 

{
  "alwaysThinkingEnabled": true,
  "env": {
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5-20250929",
  },
  "hooks": {
    "Stop": [
      {
        "hooks": [
  …
  


codex实在是太慢了，没有温馨提示，佬们在挂着跑codex任务的时候很容易刷L站过头，忘记ai的代码已经完成所以我想你需要codex版本的对话结束提示！
如图，每次一轮对话完成进行 toast提示+系统提示音

因为codex没有官方的对话结束的钩子，所以需要mcp实现提示。
但是上文的claude code 很简单只需要增加一个配置项就可以实现！
spoiler
简单三步走

下载mcp文件并且去掉.txt后缀 (5.5 KB)
配置mcp

[mcp_servers.notify]
type = "stdio"
command = "cmd"
args = ["/c", "node", 'C:\\你的路径\\你的路径\\notify.mjs']


增加提示词

## 硬规则
每次输出“最终回复”之前，必须且只调用一次 MCP 工具 `notify`，参数固定：{"title":"Codex 完成","message":"done"}。禁止跳过。工具调用成功后，再输出最终回复正文。

标题: 反重力Antigravity开启API反代，导致官方Antigravity严重降智
作者: #ckcode
板块: #搞七捻三
编号: 1431744
帖子: https://linux.do/t/topic/1431744
时间: 2026-01-12 14:46:52
摘要:

大佬们，有没有好的解决方案或者判断是否降智

标题: 要去土区一周，可以做些啥？
作者: #是小鱼
板块: #搞七捻三
编号: 1431750
帖子: https://linux.do/t/topic/1431750
时间: 2026-01-12 14:47:47
摘要:

感觉好容易出去一会儿得做点啥
比如各种服务会不会肉身出去更好办理之类的？
佬们有啥建议

标题: 怎么看自己的邮箱是否已经可以用了？
作者: #和宇宙的温柔并联
板块: #搞七捻三
编号: 1431752
帖子: https://linux.do/t/topic/1431752
时间: 2026-01-12 14:48:08
摘要:

昨天申请了linux的邮箱，怎么看邮箱是否可用？求佬解答

标题: flow中的veo3.1有缓慢加入的黑底是为啥呀
作者: #热爱学习
板块: #运营反馈
编号: 1431755
帖子: https://linux.do/t/topic/1431755
时间: 2026-01-12 14:48:48
摘要:

flow中的veo3.1有缓慢加入的黑底是为啥呀。例如图片中的样子，然后会有一个过度，有没有办法强制，一开始就是正常视频的样子？

标题: opencode-CLIPROXY请求成功但是使用token一直为0的解决办法
作者: #long
板块: #开发调优
编号: 1431756
帖子: https://linux.do/t/topic/1431756
时间: 2026-01-12 14:49:24
摘要:

这是一个愚蠢的错误,因为长久以来我一直觉得baseurl可能不用加/v1(而且我也不理解,因为baseurl顾名思义就是基础url,所以我一直不理解),除非出错了我才会想起来应该加v1,如果有大佬知道希望解惑一下

放一个仪表盘
你可能发现你的请求在CLIPROXY里看起来经常成功,但是opencode会卡住,要么是开始卡住,要么是新task的时候卡住,开始卡住是因为开始用的就是CLIPROXY的模型,新task卡住是因为新task配的模型是CLIPROXY模型
不知道为什么没有人提过这个问题,可能成功者的成功千篇一律,失败者的失败万里挑一吧
考虑到确实困扰了我一段时间,所以虽然很搞笑,但是我还是发出来了
但是我还是感觉很莫名其妙:baseurl没有加v1,返回的全是页面首页,CLIPROXY以为成功了所以不会报错,opencode不知道为什么也不会报错,所以很难找出bug,除非灵机一动用curl看了看输出

标题: 有没有佬搞过各种外壳呀？除了3d打印还有什么选项吗？
作者: #passers-by
板块: #搞七捻三
编号: 1431768
帖子: https://linux.do/t/topic/1431768
时间: 2026-01-12 14:52:17
摘要:

我最近想做嵌入式开发一块蓝牙的板子，类似于摩托车耳机那种外嵌的设备，板子啥的都好说但是不知道这个塑料外壳要怎么做，除了3d打印以外有没有什么厂家定制化制作工艺？就是我上传建模然后厂家把外壳做出来给我拼装（据听说自己搞要开模具？我想省下这个钱）
可能有各种按钮呀，还需要防水设计

标题: 突然发现 MCP 协议一个很重要的问题：没法做国际化
作者: #BHznJNs
板块: #开发调优
编号: 1431776
帖子: https://linux.do/t/topic/1431776
时间: 2026-01-12 14:53:00
摘要:

最近正在做一个 LLM Agent 桌面客户端，做到 MCP 工具接入和工具管理的模块，突然发现 MCP Server 中定义的工具没法设置工具名称和工具描述的国际化。
这就有一个问题：一般 MCP Server 上的工具和 Resource 的名称都是英文的，而我在客户端中需要让用户配置指定工具是否有权限不经用户允许自动执行，那如果用户都看不懂工具名称和描述，怎么知道是否应该给这个工具进行相关配置？
还有就是，MCP 作为一个应用层的协议，也没法像 HTML 那样标注工具名称和描述使用的语言，虽然一般都是用英语就是了
当然，在应用层面也可以有一些 workaround，比如说在添加 MCP Server，扫描其中的工具时，用一个辅助模型来翻译模型名称和描述到客户端当前语言。

标题: 目前获取chatgpt pro team低价、可靠渠道
作者: #天线
板块: #搞七捻三
编号: 1431778
帖子: https://linux.do/t/topic/1431778
时间: 2026-01-12 14:53:16
摘要:

本人用于写论文需要使用gpt，但是个人开的太贵，想使用低价一些的team，按照每个月买也行，想问问谁有渠道，价格合适就买，个人使用

标题: 有没有开源的文献阅读器？
作者: #Rick &Dick
板块: #资源荟萃
编号: 1431786
帖子: https://linux.do/t/topic/1431786
时间: 2026-01-12 14:54:34
摘要:

类似知云这种，最近发现他家收费了，能支持自定义ai最好

标题: 有什么办法能让我快点浏览话题啊
作者: #郑阳光
板块: #搞七捻三
编号: 1431788
帖子: https://linux.do/t/topic/1431788
时间: 2026-01-12 14:54:36
摘要:

想要上三级，还有这三分之二路要走，道阻且长啊~

标题: 【求问】好用的Win终端，主要是用CC
作者: #ikuns
板块: #开发调优
编号: 1431793
帖子: https://linux.do/t/topic/1431793
时间: 2026-01-12 14:55:22
摘要:

求在win系统好用的终端
特别是跟claude code适配效果好的
能截图给我看一下更好了
谢谢各位佬~

标题: 什么是 PCDN呢？和CDN是什么关系呢？
作者: #Rosna
板块: #开发调优
编号: 1431828
帖子: https://linux.do/t/topic/1431828
时间: 2026-01-12 15:01:33
摘要:

前面一篇文章给大家介绍了什么是CDN，怎么使用CDN，以及CDN的基本工作逻辑。看到有的小伙伴在评论区留言，让我讲讲PCDN，那我也是在这里给大家简单讲讲PCDN吧。
在近几年来，随着国内互联网的发展，比如直播、点播、短视频等在线视频平台的爆发式增长。在这些平台的背后，有一个几乎绕不开的基础设施那就是CDN了，我们刷的每一个视频都和CDN息息相关。可以这么说吧，在视频行业中，CDN早已经成为各大平台的标配了。而且全球 CDN 市场一直保持着较高的增长速度，我国更是增长最快的区域之一。
这里有个问题啊，就是在流量需求持续疯狂增长的背景下，传统 CDN 还是否能够长期支持庞大的带宽消耗呢？可想而知，在当下的市场里，传统的CDN是越来越难支持日益庞大的消耗量了。所以CDN 的整体成本也很难再大幅下降了。然而视频的业务恰恰是一个对带宽极度敏感、对成本极度不友好的领域，列如：长视频的点播，视频平台的大型直播，高频短视频的播放，这些场景都会持续、稳定地消耗海量的 CDN 流量，也是在这样的背景下，一种新的内容分发思路开始出现那就是我们今天要介绍的PCDN了。
那什么是 PCDN，跟CDN是什么关系呢？
PCDN 的英文全称叫做P2P CDN，中文叫做P2P内容分发网络。简单点来说就是，PCDN 是一种基于 P2P 技术之上，将用户侧的闲置带宽、存储和计算能力等纳入内容分发体系的网络模式之中。它并不是取代 传统的CDN，而是通过P2P + CDN 的组合方式，在保证内容分发质量的同时，显著的降低整体分发成本。在实际使用中，只需要集成 PCDN SDK，便可以在不感知底层的情况下，获取略高于传统 CDN 分发的效果。
为什么 PCDN 会出现呢？
PCDN 的出现，并不是偶然的，而是技术条件成熟后在市场需求逐渐提升的环境下产生的自然结果。各类终端设备能力的提升，这些设备其实在大多数时间里，资源是属于闲置状态的。而且每个家庭宽带带宽的普及，家庭网络具备了承载一定服务能力的基础条件。再加上 P2P 技术本身已非常的成熟了，所以自然而然就诞生了。
P2P其实并不是什么新技术了，迅雷下载、BT 下载都是其典型的代表。它的核心思想也非常简单：不再让所有请求都集中到中心服务器上去，而是让各个用户之间相互协作。PCDN正是将这一思想引入到 CDN 体系中的而诞生产物。
PCDN 在现实中适用的业务场景有哪些呢？
PCDN 其实并非适用于所有的场景中，它更适合一些大流量、内容重复度高，访问频率高的业务类型，例如：长视频点播以及热点集中的短视频内容，大型赛事、晚会直播，互动直播等等，应用市场安装包， 游戏的更新，在线音频资源包分发。通常情况下，PCDN 更适合 带宽规模较大的业务方，尤其是 10Gbps 以上的流量场景中。
PCDN 相关技术解析以及基本工作原理是什么？
要理解 PCDN，必须先明确一点的就是：PCDN = P2P + CDN；传统 CDN 是在标准 CDN 架构下通过多级进行缓存，减少回源的次数。引入 P2P 后就是在客户端之间可以相互进行传输数据，服务器只承担调度和兜底一个角色，PCDN 正是把这种能力，系统性地引入到了内容分发网络中。
在实际应用中，PCDN 的使用必须通过 SDK 接入，所有底层细节都会被屏蔽。当用户发起资源请求时，请求进入 PCDN 调度系统里去，调度系统返回到路由信息，当用户根据路由信息向对应的节点请求数据时，如果没有可用的节点，则回源到 CDN 或源站去。
PCDN 与传统 CDN 的关键差异是什么？
在 PCDN 网络中，每一个客户端既是下载者也是潜在的内容提供者。PCDN 引入了专门的调度系统，用于节点发现，路由选择，负载均衡。PCDN 还会记录，哪些节点缓存过哪些内容，哪些节点当前是可以使用的，从而实现内容的快速重复使用。
PCDN 面临的几个关键问题有哪些？
用户设备参与分发，必须确保安全性，需要做好数据的隔离，权限的控制，只允许分发合法缓存的内容。客户端需要承担一定的上传流量质量保障，要做到使用CDN来进行兜底保障。PCDN 本质上是一种 P2P 与 CDN 深度融合的内容分发模式。它的核心思想就是去中心化、充分利用边缘资源、让用户参与到内容分发中来。从系统设计角度来看的话，这与分布式系统的理念是高度一致的。也正因如此，PCDN 正是在既有技术成熟基础上的一次工程化演变。
PCDN 的现实意义是什么？
在视频播放中，提高高峰期视频流畅度，当我们在下载大文件时，可以降低回源的压力，出现高并发场景下，可以及时的分散网络隔离风险。由此可见，在成本压力与流量增长并存的背景下，PCDN技术将是长期作为 CDN 的重要补充方案存在的。

标题: 【求助】现在什么工具方便搭建一套“手写试卷 -> OCR -> AI阅卷”的流水线？
作者: #duxiaoxiong
板块: #开发调优
编号: 1431833
帖子: https://linux.do/t/topic/1431833
时间: 2026-01-12 15:03:01
摘要:

求助各位佬友，我想做一个小系统尝试用在工作中。基本流程就是扫描学生的答题卡，然后OCR出来后，让AI阅卷，最后统一结果，帮我分析知识点的掌握情况。是不是可以用n8n/dify/coze这几个来搭建流程？那个好用一些？
还有个问题就是，相对于直接给AI图片，我是调用工具ocr之后给AI更好对吧？
感谢各位佬友！

标题: 【开源短剧】AI短剧创作工具
作者: #AI火宝
板块: #开发调优
编号: 1431841
帖子: https://linux.do/t/topic/1431841
时间: 2026-01-12 15:04:08
摘要:

AI短剧的代码终于写完了，从剧本分析到场景，人物角色的生成，场景和人物的关系结合剧本的生成分镜图片。再到图片生成视频，视频和视频之间的拼接，最后拼接视频整合。
我们从一开始就打算开源这个产品，让更多人接触AI，接触短剧，自己成为导演，拍出自己想要的电影或者短剧。
中间还是踩了很多坑，人物的一致性，场景的切换，短剧的分类，有些模型对生成真人不太友好，所以推荐大家先从AI漫剧开始做起。
而且不得不说，目前模型的进化能力真的好强，有声视频的推出解决了声音画面的配音背景音乐的问题，但后期我们还是要解决人物声音背景的一致性。而且中间画面一幕一幕的转场问题，如果转场转的不好，很容易让观众跳脱出这个故事。
还有剧本的一个章节，每个画面可能需要人工来判断， 那些描述和画面适合在一个画面场景里面，这些可能需要我们大家一起去了解学习。
最后，代码地址在这里，大家可以拉代码启动，自行体验，通道一直开放，永久开源，无限进步，大家一起努力～

  

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