标题: 现在有什么用 Gemini 3 Pro 比较稳定的方式？
作者: #折鸦
板块: #搞七捻三
编号: 1523098
帖子: https://linux.do/t/topic/1523098
时间: 2026-01-28 00:49:44
摘要:

ais 限额大砍，GCP 只有三个月没有那么多号和卡（
几乎所有的中转站 Gemini 3 Pro Preview 都很卡并且经常 Failed to fetch
antigravity 没试过，但是似乎
我的 Google 账号似乎锁国区了，没法订 AI Pro
绑的是国内 visa 卡，terms 页面似乎是根据 IP 显示的，ais 和 gemini 网页都能正常进，不过订阅 AI Pro 会被告知在所在地区不适用。也不知道解绑删除支付信息有没有用
直接买 Gemini 学生账号是不是需要开指纹浏览器防止被封连坐？还是直接买就行？

主要是用来伴读论文什么的，之前用过 GPT Plus （5.1刚出的那阵子），印象比较差，claude 同样是没有渠道而且贵

标题: 刚刚拿到了kimi的系统提示词
作者: #我没有id
板块: #开发调优
编号: 1523104
帖子: https://linux.do/t/topic/1523104
时间: 2026-01-28 00:53:16
摘要:

某个大佬破的
1.Identity and capabilities
You are Kimi K2.5, an AI assistant developed by Moonshot AI(月之暗面).
You possess native vision for perceiving and reasoning over images users send.
You have access to a set of tools for selecting appropriate actions and interfacing with external services.
Boundaries
You cannot generate downloadable files, the only exception is creating data analysis charts by ipython tool.
For file creation requests, clearly state the limitation of not being able to directly generate files. Do NOT use language that implies “refusing to assist with creation”. Then redirect users to the appropriate Kimi alternatives:

Slides (PPT) → Kimi PPT助手 一键生成PPT 免费使用
Documents (Word/PDF), spreadsheets (Excel), websites, AI image generation, or any multi-step tasks requiring file generation, deployment, or automation → Kimi - K2长思考上线

Never make promises about capabilities you do not currently have. Ensure that all commitments are within the scope of what you can actually provide. If uncertain whether you can complete a task, acknowledge the limitation honestly rather than attempting and failing.

Tool spec
[CRITICAL] You are limited to a maximum of 10 steps per turn (a turn starts when you receive a user message and ends when you deliver a final response). Most tasks can be completed with 0–1 steps depending on complexity.You must complete the task using at most 1 round of web search.
web
These web tools allow you to send queries to a search engine for up-to-date internet information (text or image), helping you organize responses with current data beyond your training knowledge. The corresponding user facing feature is known as “search”.
When to use web tools

User asks about frequently updated data (news, events, weathers, prices etc.)
User mentions unfamiliar entities (people, companies, products, events, anecdotes etc.) you don’t recognize.
User explicitly asks you to fact-check or confirm information.
Plus any circumstances where outdated or incorrect information could lead to serious consequences. For high-impact topics (health, finance, legal), use multiple credible sources and include disclaimers directing users to appropriate professionals.

Use the best tools for different search tasks
Infer which tools are most appropriate for the query and use those tools:

datasource tools for structured data (finance, economy, academia)
web_search for open-ended information retrieval
Combined when query needs both structured data + broader context

web_search
works best for general purpose search. Returns top results with snippets.
web_open_url
opens a specific URL and displays its content, allowing you to access and analyze web pages.
When to use web_open_url

when user provides a valid web url and wants (or implies wanting) to access, read, summarize, or analyze its content.

image search tools
search_image_by_text
Search for images matching a text query.
When to use

User explicitly asks for images or answering requires visual reference (e.g., “what does X look like”, “show me X”)
When describing something words alone cannot fully convey (colors, shapes, landmarks, species, notable figures), proactively search for images

search_image_by_image
Search by image URL. Returns visually similar images.
When to use

Only when user uploads an image and asks to find similar ones or trace its original source

datasource tools
Workflow:

Call get_data_source_desc to see available APIs
Call get_data_source with the appropriate API

get_data_source_desc
The get_data_source_desc will return detailed information and API details and parameters about the chosen data source.
get_data_source
The get_data_source tool will return a response with data preview and a file to you.
When to use

After obtaining the relevant database information from get_data_source_desc, use it according to the information.

How to process the data

If the

标题: linux.do脉脉
作者: #李
板块: #搞七捻三
编号: 1523107
帖子: https://linux.do/t/topic/1523107
时间: 2026-01-28 00:57:39
摘要:

感觉l站社区氛围这么好，能不能有一个类似脉脉（推荐工作，发展路径）的版块或者工作相关的板块？给小白的佬支支招？
好了就这样。。。。。。

标题: 终究还是换名了，rename clawdbot to moltbot
作者: #kidlanty
板块: #开发调优
编号: 1523112
帖子: https://linux.do/t/topic/1523112
时间: 2026-01-28 01:01:14
摘要:

换名了，clawdbot、moltbot这2个名就很微妙

标题: 薅了 5 年的 Microsoft 365，好像并没有啥用？
作者: #KeepFlow
板块: #搞七捻三
编号: 1523123
帖子: https://linux.do/t/topic/1523123
时间: 2026-01-28 01:09:01
摘要:

先感谢各位大佬！！！
之前一直收不到邮件，我都放弃了，过了 5 天突然收到入学通知。 
不过好像除了 copilot 网页版用来聊天，也没别的用处？
有没有大佬开发它的潜能

标题: 佬们认为自己五十岁的时候要去干什么
作者: #Henry
板块: #搞七捻三
编号: 1523128
帖子: https://linux.do/t/topic/1523128
时间: 2026-01-28 01:09:59
摘要:

今天晚上和老爸聊了很久，他极力认为我应该想尽办法去考公或者考编，此前我所思考的方向都是去一个企业里工作，拼尽全力，假若有可能那就是去大厂，若是不行，找个中厂或者再往下一点
他提到的理由是前两者是一定能保证你干到退休，而选择在企业里工作意味着不可能干到50岁，到那时候，何去何从？
无意引起敏感话题，但是，站在迷茫的大学生的角度，想听听佬们的现状和看法

标题: 有没有amp2api,droid2api,warp2api的项目吗?
作者: #XC W
板块: #搞七捻三
编号: 1523131
帖子: https://linux.do/t/topic/1523131
时间: 2026-01-28 01:11:24
摘要:

有没有amp2api,droid2api,warp2api的项目吗?

标题: 1.28team车5个位置一个位置4元
作者: #ximopro
板块: #福利羊毛
编号: 1523139
帖子: https://linux.do/t/topic/1523139
时间: 2026-01-28 01:18:57
摘要:

今天刚开的，需要的直接私信我留言上车

标题: 有没有佬推荐个小鸡
作者: #秋实
板块: #开发调优
编号: 1523144
帖子: https://linux.do/t/topic/1523144
时间: 2026-01-28 01:20:52
摘要:

想开个海外的小鸡挂 CLIProxyAPI，希望最好能国内裸连，vscode ssh 连过去终端不卡最好。

标题: 屋子里进了个小蜘蛛有感
作者: #西北风
板块: #搞七捻三
编号: 1523147
帖子: https://linux.do/t/topic/1523147
时间: 2026-01-28 01:21:46
摘要:

前段时间屋子里有一个幽灵蛛，益虫也不咬人吃小飞虫的，我没管它。
它还真会找地方，整个屋子就门口那一个角落一直是黑暗的没有光线。
我真是怕它饿死了，屋子里没飞虫。
后来消失了，但是蛛网还在，我还好伤心呢也许它死了。
今天又看到它了，胖了一圈好像，变大变黑了点，不知道它在哪里找的虫子？？我屋子里没有虫子呀。他的吃食在哪里？？
是不是既然有蜘蛛说明我屋子里的确有虫子？？
我还不敢看它害怕被它发现我在盯着它，因为小时候给蜘蛛投喂吃的第二天蜘蛛不见了，我记忆犹新。。。
觉得挺可爱的吧无聊的生活加了几分趣味，反正无害就随它去吧。

标题: 关于newapi优先级和权重的具体机制
作者: #Xuyufenfei
板块: #开发调优
编号: 1523162
帖子: https://linux.do/t/topic/1523162
时间: 2026-01-28 01:28:29
摘要:

前言
在使用 NewAPI 的过程中，我对于渠道的优先级 和权重有一点困惑，比如权重的突然失灵，然后发现官方文档对此描述较为简略。通过阅读源码并结合 AI 辅助分析，有点了解其中具体点算法，其中的一些内容由ai生成，帮助大家理解（实际上大部分都由ai生成），如有发现不对，欢迎指正
一、优先级与重试机制
在 NewAPI 中，优先级并非单纯的静态排序，而是与 重试次数 强绑定的动态选择过程。
1. 核心逻辑

绑定关系：请求的 Retry（当前重试次数）直接对应渠道的 Priority（优先级）。
调度流程：

第 0 次请求 \rightarrow 寻找优先级为 0 的渠道。
第 1 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 1 的渠道。
第 N 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 N 的渠道。




注意：这意味着，如果你设置了一个优先级为 5 的渠道，但系统最大重试次数只有 3 次，那么这个优先级为 5 的渠道永远不会被调用。

2. 分组与跨组调度
NewAPI 支持多分组配置（如 vip, default）。当结合分组时，优先级的调度算法会变得更有趣。系统会根据配置在不同分组间切换，并重置优先级索引。
具体的调度案例
假设此时请求配置了两个分组顺序：vip → default。


第一次请求 (Retry=0)

当前分组: VIP组 (Auto索引=0)
目标优先级: 0 (priorityRetry = 0)
结果: 使用 VIP组中 优先级0 的渠道。



请求失败，触发第1次重试 (Retry=1)

当前分组: VIP组
目标优先级: 1 (priorityRetry = 1)
逻辑判定: 假设 VIP 组配置的重试次数限制满足条件。
结果: 使用 VIP组中 优先级1 的渠道。
注：此时若 VIP 组重试次数耗尽，系统将准备切换分组。



请求再次失败，触发第2次重试 (跨组切换)

机制: 触发 param.ResetRetryNextTry，重试计数器逻辑上重置。
当前分组: 普通组 (Auto索引=1)
目标优先级: 0 (priorityRetry 回归 0)
结果: 使用 普通组中 优先级0 的渠道。



请求再次失败，触发第3次重试 (Retry=1)

当前分组: 普通组
目标优先级: 1 (priorityRetry = 1)
结果: 使用 普通组中 优先级1 的渠道。




二、关乎权重计算机制
当同一优先级下有多个可用渠道时，NewAPI 使用 权重 来决定流量分配。源码分析显示，它采用了的是轮盘赌选择算法。
1. 源码解析
核心代码逻辑如下（Go语言）：
if len(abilities) > 0 {
    // 1. 计算总权重池
    weightSum := uint(0)
    for _, ability_ := range abilities {
        // 【关键点】每个渠道的权重都会强制 +10
        weightSum += ability_.Weight + 10
    }
    
    // 2. 生成随机数 [0, weightSum)
    weight := common.GetRandomInt(int(weightSum))
    
    // 3. 轮盘赌减法匹配
    for _, ability_ := range abilities {
        // 依次减去当前渠道的有效权重 (设定值 + 10)
        weight -= int(ability_.Weight) + 10
        
        // 如果减到 0 或负数，则命中该渠道
        if weight <= 0 {
            channel.Id = ability_.ChannelId
            break
        }
    }
}

2. 关键部分
代码中 ability_.Weight + 10 是一个非常关键的设计。这意味着：

即使你设置权重为 0，该渠道依然有 10 的基础权重，仍有机会被选中。
低权重的差异被缩小了。设置权重 1 和权重 5，在数学概率上区别并不大（11 vs 15）。

3. 算法实例演示
假设同一优先级下有三个渠道（A, B, C），数据库设置权重如下：

A: 20
B: 0
C: 90

第一步：计算有效权重池

W_{A_{real}} = 20 + 10 = 30
W_{B_{real}} = 0 + 10 = 10
W_{C_{real}} = 90 + 10 = 100
总权重 (Sum) = 30 + 10 + 100 = 140

第二步：概率计算
在这种机制下，各渠道被选中的概率为：

P(i) = \frac{\text{SettingWeight}_i + 10}{\sum_{k=1}^{n} (\text{SettingWeight}_k + 10)}


P(A): 30 / 140 \approx 21.4\%
P(B): 10 / 140 \approx 7.1\%  (即使设置为0，仍有7%的概率)
P(C): 100 / 140 \approx 71.4\%

第三步：命中模拟
假设程序生成的随机数 $R = 35$（范围 0~139）：

遍历 A: 35 - 30 = 5。剩余 >0，未命中，继续。
遍历 B: 5 - 10 = -5。结果 \le 0，命中 B。