感谢佬友们对 Kimi 的支持
为庆祝 Kimi K2.5 开源发布，抽 10 个 50 元人民币的 API 代金券！
 奖品详情：
[奖品]：[Kimi]
 活动时间：
开始时间：[2026年1月27日 16:00]
截止时间：[2026年1月27日 24:00]
 参与方式：
在本帖下回复对 Kimi 未来的期待和寄语。
 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用论坛官方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2小时内在本帖公布，并通过私信方式通知领奖方式。
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。

使用AI Agent超过一分钟 会超时 但是不知道哪里设置超时时间 试了几个地方修改都不好使
我这边是上传了一张数据量比较多的图片进行ocr 识别每次都会超过一分钟
没招了所以来问一下各位老

我的服务在阿里云，但是阿里云的cdn太贵，想购买cf的pro或者business，国内访问我的网站，会就近分配到最近的节点吗，比如日本、香港什么的，我现在用的free版本，都是绕到美国的节点了，延迟200多，怕购买了pro或者business还是绕美国节点。
求大佬解惑。

仓库地址：https://github.com/BryanHoo/superspec。
觉得有用欢迎 star

SuperSpec 是一套跑在 OpenCode 里的工作流实现：把 OpenSpec 的“规范化交付”落成一组 /superspec-* 命令。它要解决的不是“让 AI 写更快”，而是让交付 更可控、可验证、可回滚。
它把流程固定成四步：
需求 → 约束（MUST / MUST NOT）→ 零决策计划 → 机械实现（含验证 + scope 审计 + 双审）
1. 遇到过的坑
最常见的场景是：

你对 AI 说：“做个登录/加个按钮/接个接口。”
AI 写得很快，但中途开始冒出各种“顺便”：
“要不要一起重构？”“这个字段我先猜一个？”“这里先凑合一下？”
你 review 的时候发现改动像开盲盒：范围飘、逻辑漂、回滚还牵一发动全身。
最后还是你自己收拾残局，AI 反而成了“加速制造混乱的工具”。

SuperSpec 的思路很简单：
先把“要做什么 / 禁止做什么 / 怎么验收”写死，再让执行者（AI 或人）按清单推进。
这样“快”才有意义，因为不会越快越乱。
2. 工作流：四条命令，按顺序跑
在 OpenCode 里依次执行：

/superspec-init
/superspec-research "<完整需求文本>"
/superspec-plan <change_id>
/superspec-implement <change_id>

2.1 每个阶段到底做什么
init：把环境准备好

初始化 OpenSpec
确认 OpenSpec CLI 能跑（例如会执行 openspec init、openspec update）

research：把“人话需求”翻译成“可交付约束”
产出核心包括：

MUST / MUST NOT 约束
依赖、风险点、边界
验收口径（什么算完成）
同时生成 openspec/changes/<change_id>/... 的变更目录骨架

plan：把任务收敛成“零决策”
目标只有一个：实现阶段不应该再出现关键选择题。
例如实现时不再出现“先随便弄一个”“到时候再说”这种话。
计划里每条任务必须写清：

Files: 改哪些文件
Verify: 怎么验证（命令/用例）
Acceptance Criteria: 这条任务做完的判定标准

同时要维护 冲突台账（conflict ledger）：

目标是把 OPEN 清到 0
真不属于这次变更的内容，明确登记为 NEXT-CHANGE，不要混进来

implement：按 tasks.md 机械执行
执行顺序固定：
实现 → 跑验证命令 → scope 审计（是否改到计划外）→ 双审（review）
3. 快速安装
最省事的方式是在 OpenCode 对话里直接贴这句：
Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/BryanHoo/superspec/refs/heads/main/install.md

OpenCode 会按仓库的 install.md 做安装。
3.1 把 agents 的模型换成你常用的
安装后你可以在 ~/.config/opencode/agents 下调整代理使用的模型，例如 coder：
// 修改前
model = opencode/big-pickle
// 修改后（OpenCode 标准：提供商/模型）
model = openai/gpt-4.0

推荐配置：




Agent
推荐模型




coder
glm-4.7


backend-engineer
gpt-5.2


frontend-engineer
gemini-3-pro



4. SuperSpec 自带的三个 Agent：谁干活，谁审
SuperSpec 自带三类 agent（在 opencode/agents/）：

@coder：真正“动手改代码/改文件”的执行者
@backend-engineer：偏后端/系统设计与 review（架构、安全、可靠性、性能、API 等）
只提供建议，不直接写文件
@frontend-engineer：偏前端与 review（UI/UX、可访问性、状态管理、性能等）
只提供建议，不直接写文件

这个边界非常关键：

review 会更干净：审查者只提意见，不直接下场改文件
落地更可控：所有实际改动都由 @coder 执行，方便追踪、对比、回滚

5. 集成 oh-my-opencode 的建议
SuperSpec 不依赖 oh-my-opencode，两者可以一起用。
经验建议：

research 和 plan 阶段：不建议用 ulw
这两步需要你和 AI 把需求边界、约束、验收说清楚
implement 阶段：建议开启 ulw
让执行更顺滑，自动化体验更好

6.总结
目前这套工作流跑了两个项目，实际效果很不错。并且是基于规范的开发标准，可以随时在上下文快不足时清理上下文，然后继续开发。同时，OpenCode的优势可以随意在子代理指定模型，加入不同模型的交叉审查和专用的写入模型，在质量和经济性上取的平衡。

发出来让我参考参考

各位大佬，问个问题，new api在Cherry可以用，但在kilo，cline用不了，怎么办

各位好！
我想请教：如果目标是“让生成式 AI 帮我生成/迭代 Matplotlib 绘图代码（Python）”，目前哪个生成式模型更合适？另外有没有成熟的 “agent skills/工作流” 可以参考，让它更稳定地把图画对、画好、并能自动修错？

玩了一个月pttime，应该可以保证不翻车，现在有小主机跑qBittorrent，24小时在线

客户端访问 NewAPI 反代 reranker 模型时,NewAPI 会强制更改上游响应的格式, 导致无法正常解析;
上游响应的格式和文档中此接口的响应格式一致:
NewAPI rerank 接口文档地址
{
  "id": "string",
  "results": [
    {
      "index": 0,
      "relevance_score": 0,
      "document": {}
    }
  ],
  "meta": {}
}

但是经过自部署的NewAPI反代后的响应格式为:
{
    "results": [
        {
            "index": 0,
            "relevance_score": 0.9975489974021912
        },
        {
            "index": 1,
            "relevance_score": 0.9727823734283447
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 0,
        "completion_tokens": 0,
        "total_tokens": 0,
        "prompt_tokens_details": {
            "cached_tokens": 0,
            "text_tokens": 0,
            "audio_tokens": 0,
            "image_tokens": 0
        },
        "completion_tokens_details": {
            "text_tokens": 0,
            "audio_tokens": 0,
            "reasoning_tokens": 0
        },
        "input_tokens": 0,
        "output_tokens": 0,
        "input_tokens_details": null,
        "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
        "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
    }
}


有佬友碰到过类似的请求或知道怎么解决吗?

查了下运营商通话记录，也没有，见鬼了

想和几个朋友一起拼一个max，但是懒得自己折腾充值了

是这样的，佬们，之前充88会员，得了个夸克网盘一年的vip，正好 lxwh佬 的资源里都是夸克网盘的，想要干净的ui又喜欢折腾，整了个infuse永久会员（找途径破解的）。结果infuse唯独不支持夸克云盘的，尬住了。网上查到夸克可以通过WebDav的方式
把夸克挂到infuse上去，又正好，自己之前有个小服务器（手动狗头），但是峰值只有2Mbit/s，alist的文档说夸克网盘有限制，只能走服务器本地代理，所以收服务器带宽限制。但是我不甘心，试试再说，一通操作，部署好成功挂上后，一播放，根本看
不了，转半天看10秒，这下没招了。不甘心，想了想，家里还有部淘汰的手机，但是还能用，能不能把alist部署到手机上，家里的宽带速度高啊，再不济，手机那么多存储空间，为什么不能利用上，想问下佬们，有没有什么方法，能把手机改成服务器，给
它搓成linux系统有没有靠谱不变砖的方式。