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LinuxDo 新帖推送
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LinuxDo 新帖推送
标题: Gemini Business要上架Sonnet 4.5模型？
作者: #fengchris
板块: #前沿快讯
编号: 1546179
帖子: https://linux.do/t/topic/1546179
时间: 2026-01-30 23:46:58
摘要: 
来源：Google tests Claude Sonnet 4.5 on Gemini for Business
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LinuxDo 新帖推送
标题: 低价机场(10块以内)求推荐
作者: #simple
板块: #搞七捻三
编号: 1546180
帖子: https://linux.do/t/topic/1546180
时间: 2026-01-30 23:47:39
摘要: 
有没有低价的机场推荐 相对稳定速度好点的
10块一个月以内 一年100附近的
流量的话100g以上就可以
用用AI 看看片什么的
不追求AI不降智之类的
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标题: 服务器用Docker部署openclaw(chawdbot)
作者: #白白白
板块: #开发调优
编号: 1546181
帖子: https://linux.do/t/topic/1546181
时间: 2026-01-30 23:47:50
摘要: 
构建镜像
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

##在openclaw目录下执行
docker build -t openclaw:local -f Dockerfile .


快速启动

创建一个新目录，复制提供的docker-compose.yml和.env到当前目录，
在新目录执行 docker compose run --rm openclaw-cli onboard
选择QuickStart，后面都能在 openclaw.json改（包括gateway_token值）

过程中遇到报错
Error: EACCES: permission denied, open '/home/node/.openclaw/openclaw.json.7.f53e1c1c-294d-406f-adb7-fb59282ec4a0.tmp'


使用chown -R 1000:1000 ./config ./workspace解决，重新执行docker compose run --rm openclaw-cli onboard

选择完成后执行docker compose up -d openclaw-gateway，就可以成功启动啦
本地电脑连接（适用于密钥登录的服务器）

终端执行ssh -N -L 7520:127.0.0.1:7520 -i ~/.ssh/私钥.pem ubuntu@服务器ip连接
访问面板http://localhost:7520/（不要关闭终端）

修改config（使用的是英伟达提供的minimax模型，连接telegram机器人）

配置对应apiKey和botToken。
修改后重新启动docker compose restart openclaw-gateway
给机器人发送消息，得到配对码
执行docker compose run --rm openclaw-cli pairing approve telegram 你的配对码

openclaw.json（在本地挂载的目录中查看）
{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.1.29",
    "lastTouchedAt": "2026-01-30T11:35:52.357Z"
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-01-30T08:35:31.566Z",
    "lastRunVersion": "2026.1.29",
    "lastRunCommand": "onboard",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "nvidia_free": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "nvapi-keyxxxxxxx",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "minimaxai/minimax-m2",
            "name": "minimaxai/minimax-m2",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 32000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "nvidia_free/minimaxai/minimax-m2"
      },
      "models": {
        "nvidia_free/minimaxai/minimax-m2": {
          "alias": "minimax-m2"
        }
      },
      "workspace": "/home/node/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "messages": {
    "ackReactionScope": "group-mentions"
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto"
  },
  "hooks": {
    "internal": {
      "enabled": true,
      "entries": {
        "session-memory": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  },
  "channels": {
      "telegram": {
        "enabled": true,
        "dmPolicy": "pairing",
        "botToken": "填写telegram的bot_token",
        "groupPolicy": "allowlist",
        "streamMode": "partial",
      }
    },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "67e8eb1d4894eaeb8658a0b1e545cc75c66f346e62b2f"
    },
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "telegram": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}


docker-compose.yml
services:
  openclaw-gateway:
    image: ${OPENCLAW_IMAGE:-openclaw:local}
    network_mode: host
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      HOME: /home/node
      TERM: xterm-256color
      OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN: ${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}
    volumes:
      - ${OPENCLAW_CONFIG_DIR}:/home/node/.openclaw
      - ${OPENCLAW_WORKSPACE_DIR}:/home/node/.openclaw/workspace
    ports:
      - "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT:-18789}:${OPENCLAW_GATEWAY_PORT:-18789}"
    init: true
    restart: unless-stopped
    command:
      [
        "node",
        "dist/index.js",
        "gateway",
        "--bind",
        "${OPENCLAW_GATEWAY_BIND:-lan}",
        "--port",
        "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT:-18789}"
      ]

  openclaw-cli
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标题: Docker基本操作
作者: #XLY23333
板块: #文档共建
编号: 1546187
帖子: https://linux.do/t/topic/1546187
时间: 2026-01-30 23:52:41
摘要: 
Docker Learning


[!NOTE]
Note: XLY23333
Learning Video: 40分钟的Docker实战攻略，一期视频精通Docker By:技术爬爬虾
参考Github: docker_installer by:技术爬爬虾
OS: Ubuntu 24.04.3 LTS (Noble Numbat) x86_64

Install
Linux
运行下面两条命令
# 注意先进个文件夹再执行，shell脚本不乱扔
curl -fsSL https://get.docker.com -o install-docker.sh

sudo sh install-docker.sh


[!TIP]
这里如果报错,尝试切换其他节点进行重试，并打开TUN模式
如果curl报错，请先安装
sudo apt update
sudo apt install curl wget git vim  # 基本的都给写上了


WSL
首先确保安装了WSL2
直接在https://www.docker.com上Download Docker Desktop
执行下面命令制定位置安装Docker
start /w "" "Docker Desktop Installer.exe" install --installation-dir=<YourDir>


[!WARNING]
在Ubuntu等Linux系统中，同样可以下载Docker Desktop,但是他将会创建另一个完全独立于docker default的引擎，会导致使用docker default管理的所有images和容器全都不可见
如果需要可视化管理推荐安装Portainer
docker run -d \
 --name portainer \
 -p 9101:9000 \
 -p 9102:9443 \
 --restart=always \
 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
 -v portainer_dat
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标题: Trae CN 更新 kimi2.5
作者: #lianhuazi
板块: #前沿快讯
编号: 1546191
帖子: https://linux.do/t/topic/1546191
时间: 2026-01-30 23:55:14
摘要:
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标题: 我怀疑我是投资冥灯
作者: #luoxiaoxin
板块: #搞七捻三
编号: 1546203
帖子: https://linux.do/t/topic/1546203
时间: 2026-01-30 23:59:36
摘要: 
黄金刚买两天就暴跌
LOF白银刚套利一周，基金就发文停止所有人申购

石油刚买，第二天基金发文整天停牌，并且限额10元
刚把鸡卖了结果价格就被炒上去了
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标题: 请问为什么antigravity的gemin模型不会执行rules
作者: #Tschada
板块: #搞七捻三
编号: 1546206
帖子: https://linux.do/t/topic/1546206
时间: 2026-01-31 00:00:10
摘要: 
我使用CC模型每次都会按照rules执行，但是用gemini模型每次都需要提醒后才会按照rules执行，之前gemini是能正常按照rules执行的
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标题: 语音输入模型
作者: #OpenAI_Q-Star
板块: #搞七捻三
编号: 1546207
帖子: https://linux.do/t/topic/1546207
时间: 2026-01-31 00:00:34
摘要: 
像ios 内建的语音输入模型 有开源的/可自行部署吗？
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标题: 有什么优秀的安卓端第三方TG
作者: #boke1
板块: #搞七捻三
编号: 1546224
帖子: https://linux.do/t/topic/1546224
时间: 2026-01-31 00:07:32
摘要: 
大家有那些推荐的
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标题: 【元宝派邀请】80个位置
作者: #dpyyds
板块: #搞七捻三
编号: 1546225
帖子: https://linux.do/t/topic/1546225
时间: 2026-01-31 00:07:55
摘要: 
如题，想体验的，三连。私我发派号。
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标题: 我去了这linuxdo 安卓app还挺好用
作者: #烟火
板块: #搞七捻三
编号: 1546227
帖子: https://linux.do/t/topic/1546227
时间: 2026-01-31 00:09:45
摘要: 
忘记是哪个帖子看到的了，反正我用起来很爽名字叫fluxDO，github上搜一下就能搜到
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标题: 用编程软件写小说大纲
作者: #_BIGFA
板块: #搞七捻三
编号: 1546237
帖子: https://linux.do/t/topic/1546237
时间: 2026-01-31 00:14:29
摘要: 
一个大纲磨了很久了，想要写好一本小说，一个扎实的世界观构建必不可少
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标题: 各位佬，有人有豌豆鱼的tg群吗？
作者: #lin
板块: #资源荟萃
编号: 1546239
帖子: https://linux.do/t/topic/1546239
时间: 2026-01-31 00:15:22
摘要: 
兄弟们，有人能拉我进一下豌豆鱼的群吗
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标题: 「纯水」记录一下我一月份的token消耗吧，长期记录就知道今年的总消耗了
作者: #正在缓冲99%
板块: #搞七捻三
编号: 1546245
帖子: https://linux.do/t/topic/1546245
时间: 2026-01-31 00:19:02
摘要: 
GLM-4.7

claude

GPT

很可惜，原本说本月开源的，没有做完，努努力，春节前赶出来，跟大厂抢抢进度，看看谁快hhh
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标题: openclaw现在有什么好玩的吗
作者: #daemon
板块: #开发调优
编号: 1546252
帖子: https://linux.do/t/topic/1546252
时间: 2026-01-31 00:22:37
摘要: 
现在已经部署好TG和飞书了，可以给国内的朋友们玩一玩了
我看它有skills 现在有什么好玩的玩法吗
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标题: A Social Network for AI Agents 人工智能的社交网络
作者: #Jimmyhuang
板块: #搞七捻三
编号: 1546258
帖子: https://linux.do/t/topic/1546258
时间: 2026-01-31 00:31:11
摘要: 
这idea真的是太有趣了，好玩
A Social Network for AI Agents
https://www.moltbook.com/
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标题: 钓鱼还在继续吗
作者: #212741
板块: #搞七捻三
编号: 1546259
帖子: https://linux.do/t/topic/1546259
时间: 2026-01-31 00:31:27
摘要: 
有时候不得不感叹时间过的真快，然后脑子一抽，l佬们，自动发帖这块儿钓鱼是被放在暗处了吗？还是随着注册门槛提高，钓鱼已经消失？
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标题: [纯水] 个人的纯免费vibe coding能帮我们做些什么？
作者: #Niya
板块: #搞七捻三
编号: 1546267
帖子: https://linux.do/t/topic/1546267
时间: 2026-01-31 00:35:58
摘要: 
最初大概是半个月前吧，当时想起来用AI去vibe coding做一个用AI自动分类浏览器收藏夹的东西，后来就想这个AI的 vibe coding还能做什么呢？能帮我完成哪些我自己做不了的？如果说我是一个纯白嫖的免费用户的话。
实验工具：QWEN-CODE、vscode + ROO + 免费api
目标：让CLI完全自主完成整个软件的开发
最开始想的很简单。就是给他需求，然后不断pua他，让他改让他优化让他实现目标，当讨厌的项目经理
我和我老婆经常拼图，找碎片找到烟花，所以第一个目标就是让他做一个自动化拼图碎片位置查找，我们就可以按图索骥了。
然后他就开始OpenCV之类的开始搞预处理、轮廓检测，SIFT、SURF 、ORB 特征提取。搞单应性变换（Homography）去矫正包装盒原图。像是公司的ppt高手方案吹的一套一套，结果是一塌糊涂。
我不动脑春push是没啥长进，翻来覆去就那一套，甚至相同的变量名改过来改过去。感觉再怎么push大概他也就是这个水平了。
我大概琢磨了一下，识别出来拼图碎片这个事情，空口给他描述确实是一个很难的事情，我也不想单独炼个模型。毕竟是想轻松简单不是想给自己找麻烦，而且我对cv领域可以说一窍不通。于是大概想了一个方法就是先借免费多模态大模型之力让他先粗定位一下碎片或者目标图在哪（当然了，既然是一毛不拔，这里也是免费api），然后让工具在裁定的这个区域内再进行识别，就能大幅降低难度了。
当然了，明确的告诉他工作流程，他能很快的把框架打出来，
工具很快就具有了先通过API访问大模型，然后根据返回的坐标，进行初步裁剪，然后在用一些传统cv方法进行下一步的定位和裁剪的能力。接下来的话，其实我们大概有2个东西要定位，一个就是我们拍的拼图外盒的整图，一个就是我们的某一块小碎片。
这个工作流最开始对整图的判断倒是还准，可能这对于免费大模型的粗定位来讲，挑战不是特别的大，但是仍然会有很多不必要的区域被纳进来。一般来讲，这都是一个在透视下变形之后的矩形，所以我一些传统的识别方法倒是能够进一步的把要去校正和框出来。虽然现在效果不是很完美
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