这真是一个好的时代，小白有了想法，借助Claude Code和Codex就能帮我实现。别人分享一个腾讯会议的链接，需要输入密码访问。在网页中输入密码不需要登录就能查看。我想把文稿保存下来，就借助ClaudeCode和Codex分别帮我写了一个。最后是Codex写的比较好一点，分享出来给大家看看

  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - wjhere2024/tencent-meeting-minutes-fetcher-skill

    通过在 GitHub 上创建帐户来为 wjhere2024/tencent-meeting-minutes-fetcher-skill 开发做出贡献。


  

  
    
    
  

  


如果有用，请顺手给个star，谢谢

CPA反代vertex，用的GCP 300刀赠金
这个账号之前因为反重力反代已经被连坐了，现在反重力和cli都是403
但是GCP 300还能用，之前买了个域名买了个服务器
现在试着开vertex，反代丢进CPA，报错如下：
{ "error": { "code": 403, "message": "Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource '//aiplatform.googleapis.com/projects/***/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-pro-preview' (or it may not exist).", "status": "PERMISSION_DENIED", "details": [ { "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.ErrorInfo", "reason": "IAM_PERMISSION_DENIED", "domain": "aiplatform.googleapis.com", "metadata": { "permission": "aiplatform.endpoints.predict", "resource": "projects/***/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.1-pro-preview" } } ] } }


是连坐了吗？

事情是这样的，我的朋友呢把五百个带账号密码access_token，refresh_token号狠狠甩我脸上，我一脸懵，不会用啊。。。哪位大佬可以指导一下下。

信息检索速度的大革新
全球的微积分资料是不够多吗
不是 是太多了
多到名牌家教竟然能成为职业
解决了新人学旧人的文献效率异常低这个死结
人脑是不是需要飞升
朋友们喜欢哪一套？ 蜂群？灵能？机械？赛博？

ChatJimmy2API
高性能 Go 语言实现的 OpenAI 兼容 API 包装器，用于代理 https://chatjimmy.ai 服务。
特性

高性能 Go 语言实现，低内存占用，高并发支持
OpenAI 兼容 API 端点 (/v1/models, /v1/chat/completions)
配置热重载，修改配置文件自动生效
实时统计（请求次数、Token 消耗、错误统计）
Web 管理界面（Material Design 3 风格）
伪流式输出，兼容所有客户端和 Vercel Serverless
结构化 JSON 日志
响应式设计，自动适应各种屏幕尺寸

快速部署到 Vercel
方法一：Fork 本项目（推荐）


Fork 仓库

访问 https://github.com/jwbb903/ChatJimmy2API
点击右上角的 “Fork” 按钮
等待 Fork 完成



在 Vercel 导入

访问 https://vercel.com/new
点击 “Import Git Repository”
找到你 Fork 的 ChatJimmy2API 仓库
点击 “Import”



配置环境变量


在 Vercel 项目设置中，添加以下环境变量：




变量名
说明
示例值




API_KEY
API 认证密钥
my-api-key-123


ADMIN_PASSWORD
管理界面登录密码
my-admin-password


DISABLE_ADMIN_API
禁用管理界面（可选）
true


CONFIG_PATH
配置文件路径
/var/task/conf/config.json




配置构建选项

在 Vercel 项目设置的 “Build & Development Settings” 中：

Framework Preset: Other
Build Command: cp api/go.mod ./go.mod && cp api/go.sum ./go.sum
Output Directory: 留空


部署

点击 “Deploy” 开始部署。
方法二：手动上传代码


创建 GitHub 仓库

访问 https://github.com/new
仓库名：chatjimmy2api
点击 “Create repository”



推送代码
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
git remote add origin https://github.com/YOUR_USERNAME/chatjimmy2api.git
git push -u origin main



在 Vercel 部署

访问 https://vercel.com/new
导入你的仓库
按照方法一的步骤 3-5 配置



本地开发
编译
cd api
go build -o chatjimmy2api .

运行
./chatjimmy2api -config config/config.json

服务启动后：

API 服务：http://127.0.0.1:8787
管理界面：http://127.0.0.1:8788

配置
编辑 api/config/config.json：
{
  "upstream_base_url": "https://chatjimmy.ai",
  "upstream_api_key": "",
  "upstream_timeout_ms": 15000,
  "upstream_max_retries": 2,
  "host": "127.0.0.1",
  "port": 8787,
  "wrapper_api_key": "local-wrapper-key",
  "body_limit_mb": 4,
  "stream_mode": "fake",
  "admin_enabled": true,
  "admin_port": 8788,
  "log_file": "logs/server.log",
  "stats_file": "data/stats.json"
}

API 端点
OpenAI 兼容端点




端点
方法
认证
说明




/v1/models
GET
API_KEY
获取模型列表


/v1/chat/completions
POST
API_KEY
聊天补全


/health
GET
无
健康检查



管理界面端点




端点
说明




/
登录页面


/dashboard
仪表盘（实时监控）


/config
配置管理


/stats
统计分析


/logs
系统日志



管理 API




端点
方法
认证
说明




/api/admin/login
POST
无
登录


/api/admin/logout
POST
ADMIN_PASSWORD
登出


/api/config
GET/POST
ADMIN_PASSWORD
获取/更新配置


/api/stats
GET
ADMIN_PASSWORD
获取统计


/api/logs
GET
ADMIN_PASSWORD
获取日志



使用示例
cURL
获取模型列表：
curl -sS \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  "https://your-project.vercel.app/v1/models"

非流式聊天：
curl -sS \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"llama3.1-8B","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}' \
  "https://your-project.vercel.app/v1/chat/completions"

伪流式聊天：
curl -sS -N \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"llama3.1-8B","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}' \
  "https://your-project.vercel.app/v1/chat/completions"

Node.js
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://your-project.vercel.app/v1',
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: 'llama3.1-8B',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});

Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://your-project.vercel.app/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.1-8B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

环境变量说明
API_KEY
用于 OpenAI 兼容 API 端点的认证（/v1/*）。
客户端请求时需要携带：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

ADMIN_PASSWORD
用于管理界面的登录认证。
在管理界面登录时使用此密码。
DISABLE_ADMIN_API
设置为 true 或 1 时，完全禁用管理界面 API。
适用场景：

只使用 OpenAI API 端点
减少攻击面
节省 Vercel 函数执行时间

CONFIG_PATH
配置文件路径，Vercel 环境下应设置为：
/var/task/conf/config.json

注意事项


安全建议

生产环境必须修改默认密码
使用强密码作为 API_KEY 和 ADMIN_PASSWORD
考虑设置 DISABLE_ADMIN_API=true 禁用管理界面



Vercel 限制

Serverless 函数最大执行时间 300 秒
请求体大小限制 4.5 MB
/tmp 目录数据重启后清除



伪流式说明

由于 Ve

Gemini只有flash能用了。反重力带的claude容易堵车

可以作为系统prompt？
prompt内容：
“请你在回答前，先问我问题。
要求：
一次只问一个问题，根据我的回答，继续追问，直到你有95%的信心理解我的真实需求和目标，然后才给出方案。”
我觉得尤其在自己需求本身不是很明确，或者在自己需求无法说清楚的时候，可以让ai帮你拆解，明确之后再给回答，也可以很大程度上降低所谓的“幻觉”。
你们觉得呢？

开了全局代理了，设置里也选择了首选wifi和移动数据网络，也连了wifi

一直自用的老号码 之前薅了gemini 这种情况要管么 有什么影响不 有没有佬知道

谁能详细介绍下升级机制，比如阅读量多少，或者需要时间满多少之类的

grok非nsfw_20260224_110034_1710.txt (257.2 KB)

看到佬友发《 计算机有哪些快捷键，让你瞬间提高了工作效率》
里边都是win常用的快捷键。
那就也统计一下我们mac用户常用的快捷键有哪些

一本正经的思维连：


然后就没有然后了

如题，主要想用nanobanana pro模型，最近好几个号pro资格掉了

把不用的模型也去掉了，清爽。