如题。。。刚试了老办法，根本无法修改ns的地址了? 还是有新的办法了吗?

一直在使用f佬的nezha v0面板，懒得更换。过年有空换成了Komari监控，发现没有自带备份功能，于是受 Argo-Nezha-Service-Container 项目备份模式启发，写了一个自动备份到GitHub仓库的脚本
Komari Backup: GitHub - DullJZ/komari-backup: 通过 GitHub Actions 全自动备份 Komari 数据的轻量级解决方案
•  全自动备份：默认每日定时执行，也支持手动触发
•  轻量部署：Fork 后配置 Secrets 即可使用
•  安全存储：备份文件自动保存到仓库 backup 分支
•  自动清理：仅保留最近 30 天备份，减少存储占用
工作流会调用 Komari 管理接口下载备份压缩包，并按时间戳命名后推送至 backup 分支，方便按日期检索和恢复。
Fork项目后一定要设置成私有仓库再开始备份操作！

我天天拿 AI 写东西、改方案、对稿子，快三年了，给大家分享一下我的心法。下面这套全是我之前用的：当时不会也懒得学也懒得通过Cherry Studio+API来操作，就多开几个浏览器标签，复制粘贴，在几个模型之间倒。现在主要用Antigravity、Cursor 这类软件来搞，可以开多流程、多模型一起跑这套，不一定非得浏览器手搓。
你正在看的这篇，也是按这套办法让 AI 参与拟定与排版，最后我自己改了一轮（当然改一轮之前用我的流程从朱雀检测AI 100%变成了 人类100%。

一句话说清楚
不追最强模型，把多个 AI 当一支小团队用。弱模型当噪声源，经常能撞出大模型想不到的怪角度。正经要出东西的时候，走一条线：A 来写，B 来骂，A 再改，B 再查一遍，最后人收尾。中间叠角色人设、多模型交叉，最后一步去 AI 味儿。。主要功法就一句：不管咋样，人握方向盘。

为啥我不信排行榜
用了快三年，基本上刚开始只用ChatGPT，在然后就是gemini。排行榜好看归好看，真干活的时候帮不上啥忙，感觉除了创造焦虑和让人分散注意力，说实话感觉没啥用，该搬砖还是搬砖。
并且我发现每个模型脾气不一样。有的稳但无聊，拿来摘要归纳还行；有的乱但灵，脑暴好用；还有的又弱又爱瞎扯，偏偏这种经常冒出聪明模型想不到的刁钻角度，能帮你开窍。所以我从来不找一个全能神模型。像带项目一样，谁打草稿、谁挑刺、谁当搅局的，分开用。agent 听着高大上，说白了就是各有长处和毛病的队友。

为啥我还留着弱模型
小模型、弱模型我拿来当混沌引擎。有时候会故意开一个更笨的，跟它说：随便想，针对某某问题脑暴一堆荒谬不现实疯狂的点子，不用管对不对，我只要奇怪的角度。它会疯狂幻觉，废话里经常藏着一个让你觉得等等改一改说不定真能用的怪点子。终稿我不交给它们，只负责前期当噪声源、搅局者。至少我用起来有的时候感觉挺有意思（笑）。

从超级 prompt 到一队人
以前我也搞过那种巨长的超级 prompt，一条指令写满一屏。有用是有用，问题也多。
因为主要对话一长，记忆力就衰减，最开头那几条指令它会忘掉或者记混。上下文还会污染：聊着聊着，后面的内容把前面带偏了，它光围着最近几轮打转，最初定的那套早就冲淡了，回头翻记录才发现已经跑题跑出去老远。再就是 token 限制，超级 prompt 一长，有的模型会截断，后半段根本没进它的窗口，还在那儿雕后半段呢。同一段长指令，不同模型抓的重点完全不一样，你很难在一个 prompt 里同时满足所有人，搞不好你精心写的第三条它根本没当回事。
后来我换了个思路。换个问法：怎么设计角色、冲突和审稿，让它们没法偷懒。把模型当同事使，角色冲突审稿这套就是社会工程。每一步只给当前这一步要干的事，不指望它记住三千字以前的规矩。于是就有了这条线：A 写手，B 挑刺的，A 改稿的，B 再查一轮，我来终审核。
（但是本质上还是角色扮演的Prompt）

角色怎么拆、人设怎么叠
主流程就一句：A 负责写，B 负责骂，A 苦哈哈的改完，B 再查一遍，最后人来定稿。
在这条主线上再叠一层具体人设，逼出不同视角。写方案的时候我会让老板只关心风险和背锅，执行关心谁在什么时候用什么资源，懵圈同事就只管说这段我没懂。人设按领域换，写代码用架构师、QA、新手开发，写小说用毒舌、读者、没耐心的编辑。多角度扫盲区，一个模型的惯性会把坑全盖住，你得换人扫。

极简版：可以玩一下看看
不用上全套，四步就够。
第一步生成 A：我们要在什么情况下为谁做啥，背景是啥，先用自己的话把任务说一遍，先拉大纲再写一版完整初稿。
第二步批评 B：你是我的老板，任务同上（要告诉项目的背景，越仔细越好），这是我的稿子，粘贴。狠批，含糊的、有风险的、不现实的、结构烂的都列出来，不要重写，只列问题和建议。
第三步迭代 A′：这是老板的批评，他很火大，把提炼后的问题贴上去。按这些意见重写一版，可以改结构，别只改措辞。
第四步二次批评 B′：这是修订稿，粘贴。标出之前提的哪些问题已经解决，指出还有哪些遗留或新问题。
然后做一轮快速去 AI 味儿，把 AI 腔和万能过渡句洗掉。你自己再做最后一次人工编辑。完事。（例如什么旨在、核心、广泛等等）

第一步：先对齐，再动笔
用模型A 的时候别一上来就帮我写一份某某。我习惯像给同事派活一样：我们要在什么情况下、给谁、弄出什么东西，背景啊目标啊限制啊谁关心这件事啊语气风格啊，都讲清楚。然后让 A 用自己的话把任务说一遍，跟你对一对。对上了再让它写一版完整初稿，对不上就改到对上为止。这样第一稿不会跑题跑太远。这一步就是 A。

第二步：换人骂，再拿骂声回去压 A
A 出初稿之后换一个模型 B，最好不同家族，比如 GPT 配 Claude，或者加个本地模型，免得同一家自己跟自己客气。（就是尽量不要用同源的模型）
跟 B 这么说就行：你是我的老板，之前布置的就是这个任务，把同一段背景贴过去，这是我交的初稿，把 A 的稿子贴上去。毫不留情地批，哪里不清楚、有风险、不现实、或者根本是垃圾，都列出来。不要重写，只列问题和批评。这就是 B。只保留具体的骂声，那种可以更好的片儿汤话直接忽略。
然后回到 A，把 B 的批评包装成老板发火了再喂回去。比如：老板刚审了你的稿，非常生气，原话是这写得像垃圾你在毁我项目，具体意见是啥啥啥，把 B 的提炼贴上去。按这些意见重写一版，可以大改结构，别只改形容词。虚构一个暴怒的干系人，模型就不会光礼貌补全了，得真动手改。这一版重写就是 A′。

第三步：骗它说是你之前写的
A′ 比较稳之后开一个新会话，或者换第三个模型。跟它说：背景是某某，这是你之前为这个任务写的稿子，把接近终稿的版本贴过去。以作者身份严格自审，逻辑漏洞、漏掉的、结构顺不顺、读起来卡不卡，都标出来。
它其实从没写过。但一说这是你之前写的，就会切到自我审查模式，比批别人的稿子较真多了。我管这叫身份幻觉。挖出有价值的问题就再塞回 A′ 和 B′ 之间快速走一轮，没挖出也没事，当多一道保险。

第四步：角色议会（例如标书评审会议）
有时候我会开一个干净会话，让一个模型同时扮演三个角色给反馈：不讲理的老板死盯风险和逻辑漏洞，管落地的执行死盯可行性资源分工，懵圈实习生不停说这段我没懂。角色按你领域换就行。看完三份反馈，合并有用的，再决定要不要再来一轮 A′、B′。嫌麻烦可以跳过，不是必选。

第五步：去 AI 味儿
内容和逻辑都定下来了就别再加新点子，只做语气和气味上的清理。
跟模型说：方案已定稿，不要加新段落或大想法，你的工作是做语言清理。那股 AI 腔洗掉，像深入探讨、堪称什么的典范、格局、稳健的框架都算。万能废话也洗掉，在当今世界、自古以来、总之这类。长短句错落，别像模板，语气贴近你目标领域里真人说话那样。
进阶玩法是用两个不同模型各做一遍去 AI 味儿，再合并两边最好的部分。最后一步一定是人通读、手改。责任在你，不在模型。

收个尾
我拿 AI 不是图省事，是想把东西做得比我自己憋能憋出来的更好。如果你只说做 X 然后接第一版输出，大概只用了这些模型一两成潜力。把模型放进有结构的冲突里，让它们互相挑战、修订、再审。你再加自己的判断，才敢署名。死磕 prompt 是一码事，把 AI 当团队使是另一码事，差在这儿。不管咋样，人握方向盘。责任在你，不在模型。
这套心法虽然是我自己总结琢磨出来的，不过已经算落后了。我也想看看大家有没有更好的想法，比如做成 skill、制作 agent、多流程自动化啥的。试了觉得有用，或者有更好的变体，当然，这个可能很多大大已经早就玩过吃过了，主要也是希望给刚玩AI的朋友们一个分享。

从这手柄居然还能有后续继续讨论：
也许可能无人在意。
这是一个从Linux源码里面抠出来的dkms模块。解决了在Linux上使用switch手柄的部分问题喵。Linux玩家有福惹。
解决了如下问题：

修复了 /dev/input/jsX joystick节点的生成问题。
新增了sysfs接口可以实时修改手柄的IMU方向。在某些陀螺仪方向不正确的情况下可以通过这个功能修正IMU方向。


  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - murasame-zako/nintendo-dkms: hid-nintendo driver with my tweaks

    hid-nintendo driver with my tweaks

比如大模型先生成脚本，然后导入coze工作流或者即梦，最后再剪辑》。。。。

父母都喜欢直接吃水煮菜，牛肉足够新鲜，直接去村里现宰的地方要的。腌制锁水之后，煮火锅或者做烧烤都好好吃嘿嘿。还有养殖的野猪，毛黑黑的，皮不炖久一点基本咬不动。一整块肉虽然看起来脂肪比较多，但是居然一点都不腻。

一个「安全优先」的龙虾，
非常非常新 (不到一个月)，社群还不是非常大 (比起元祖龙虾)，
但已经有 2.9k star 了。

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - nearai/ironclaw: IronClaw is OpenClaw inspired implementation in...

    IronClaw is OpenClaw inspired implementation in Rust focused on privacy and security


  

  
    
    
  

  


大家可以试试。

一直都在黑与白福利站玩，前段时间注册了主站，但没用过。进主站后怎么用呢？我没找到api key，也没找到在什么地方可以用额度购买模型。

如何将qq音乐歌单导入spotify中，我试了https://music.unmeta.cn/
这个网站，但是一次只能识别30首，还是我的操作有问题？
也试了红心歌单助手但并打不开
求助有没有其他方法

社区里发了很多codex的CPA的认证文件，直接导入CPA使用，然后用着用着都开始出现：
{
    "message": "Your refresh token has already been used to generate a new access token. Please try signing in again.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": null,
    "code": "refresh_token_reused"
}

这种有办法更新吗？还是说这些号都不能用了。

最近很想上手类openclaw的应用，想问问各位的使用体验
很多类似openclaw的轻量化实现能否比本体效果更好呢？最好还是支持Windows系统的