标题: OpenClaw 有什么办法控制局域网内其他设备上的 cc/opencode?
作者: #Kinnikuman
板块: #开发调优
编号: 1670910
帖子: https://linux.do/t/topic/1670910
时间: 2026-02-28 17:56:27
摘要:

openclaw 跑在局域网内某个 Linux 上，局域网内的 mac 上用 cc/opencode 进行开发，有啥好的方法直接让 openclaw 控制 mac 上的 cc/opencode 进行开发？
通过 ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 linux 反代 + openclaw node run --host 127.0.0.1 --port 18789 --display-name 'mac' 将 openclaw 连接了这台 mac。
不能让 openclaw 发 node 命令来跑 cc 吧？
我看官网还有 acp 协议，但找了几个都是控制本机的 cc 例子。
另外 clawhub 上的 Opencode-controller 也像是控制本机的。
那么控制局域网其他设备用啥方法？有参考 skills 吗？

标题: 所有插件建议全部停用
作者: #TC烈火
板块: #搞七捻三
编号: 1670912
帖子: https://linux.do/t/topic/1670912
时间: 2026-02-28 17:57:11
摘要:

F12打开 红色错误
错误内容为429 403 503 全部都是插件在作妖。
建议取消掉 自己动手丰衣足食。
话不多说 我先删库跑路了。

标题: LinuxDo Scripts和乐士多能用吗佬们
作者: #烟火
板块: #搞七捻三
编号: 1670913
帖子: https://linux.do/t/topic/1670913
时间: 2026-02-28 17:57:26
摘要:

rt,直接收到一手警告了，在排查相关的脚本，初步排查是小秘书的问题，但是不知道LinuxDo Scripts和乐士多这俩能不能用

标题: 有没有佬深入体验过ClaudeCode、OpenCode 给个推荐
作者: #芷理
板块: #开发调优
编号: 1670914
帖子: https://linux.do/t/topic/1670914
时间: 2026-02-28 17:58:11
摘要:

强迫症不太想来来回回折腾各种 CLI 了。
最近 Claude Code、OpenCode 都有折腾过，包括风佬的 ccg、opencode 的 oh-my-opencode 也都有使用过，也简单写过两个自己用的小网站。
个人其实非常喜欢 oh-my-opencode 的设计理念：“合适的模型，做合适的工作”。
但是 omo 实在是太费 token 了 
其次是感觉 OpenCode 的市场占有率上和 Claude Code 还是没法比，导致看到的很多帖子、资料、工具之类，一般都是以 Claude Code 为例，甚至有时候 找不到 OpenCode 该如何使用 

说回我这两天两款 CLI 的使用体验：不知道为什么我都有遇到过 模型干活干到一半就停止了 的情况。
无论是在 Claude Code 使用 ccg，还是在 OpenCode 用 oh-my-opencode。
这让我非常崩溃：我可以接受遇到什么问题需要我授权或者选择，但不能接受没有任何反馈的停止。
到现在我也没搞清楚这个问题到底是怎么触发的：

是模型没有给出回复吗？
还是中间某一步卡住了但没有提示？

补充一下我的使用情况：

Claude Code 这边我主要在用 anyrouter 、 黑与白公益站、cpa的antigravity反代，不过基本80%都是anyrouter
OpenCode 的话是用 axonhub 管理多个公益站


想请教下各位：

这种“干到一半停止但无反馈”的情况你们遇到过吗？一般怎么定位？
都体验过的佬怎么评价 Claude Code 、OpenCode、或者包括codex （虽然我下载它纯粹是因为ccg），更推荐哪个？为什么？

标题: gemini识别不了图片
作者: #fengwan
板块: #搞七捻三
编号: 1670943
帖子: https://linux.do/t/topic/1670943
时间: 2026-02-28 17:58:39
摘要:

最近gemini不知道怎么回事，一直这样，一开始正常，对话几轮后就开始识别不了图片，佬们有遇到过这种情况吗，不知道是bug还是我的环境问题

标题: 做了个生成跑步 FIT 数据的网站，分享下
作者: #Tylso
板块: #资源荟萃
编号: 1670960
帖子: https://linux.do/t/topic/1670960
时间: 2026-02-28 17:58:46
摘要:

公司有个要求，要定期跑步然后上传运动记录。
实在跑不动啊。
干脆自己做了个小工具网站。
功能很简单：

在地图上自己画路线
设定配速
选跑几圈
一键生成 FIT 文件
直接上传到佳明、Keep、Strava 之类的平台

支持：

直线 / 圆形画路线
自定义配速
多圈数据
GPX 导入
导出标准 FIT 文件

我自己一直在用，公司那边上传也都能正常识别。
做都做了，就顺手分享出来。
如果刚好有类似需求，可以试试。
地址：

  
      

      FIT-Keep运动轨迹生成工具
  

  
    

FIT-Keep运动轨迹生成工具 - 专业跑步数据模拟生成器

  在线绘制跑步路线，自动生成Garmin兼容的FIT运动数据文件。支持自定义配速、心率、圈数等参数。

标题: L站升级问题
作者: #LL5612
板块: #开发调优
编号: 1670964
帖子: https://linux.do/t/topic/1670964
时间: 2026-02-28 17:59:03
摘要:

这个浏览帖子数，怎么增加？

标题: [可逆打码] 好像没人推荐过这个
作者: #霸王茶几
板块: #搞七捻三
编号: 1670969
帖子: https://linux.do/t/topic/1670969
时间: 2026-02-28 18:00:26
摘要:

microsoft store: 可逆打码 - Windows官方下载 | 微软应用商店 | Microsoft Store
简单说就是用这个软件给图片打码后, 还可以再次用这个软件恢复

标题: 我有一个朋友想......
作者: #echo
板块: #资源荟萃
编号: 1670970
帖子: https://linux.do/t/topic/1670970
时间: 2026-02-28 18:00:37
摘要:

**发送到：lisi5418168@gmail.com **

标题: 佬们，过敏性鼻炎咋搞？
作者: #winstonsias
板块: #搞七捻三
编号: 1670979
帖子: https://linux.do/t/topic/1670979
时间: 2026-02-28 18:03:02
摘要:

又到一年一度的鼻炎困扰时刻，之前没有，最近两三年才发现，也没测过过敏源，猜测是花粉，每年三月开始持续到五月底，严重的时候晚上两个鼻子不透气，眼球痒/嗓子痒/打喷嚏/流鼻涕/鼻涕擤得多了都带血丝，睡不着，根本睡不着啊。
佬们都咋缓解的，氯雷他定也不管用啊。。。。

标题: 反重力都按照天刷新额度了
作者: #Tanning4078
板块: #搞七捻三
编号: 1670988
帖子: https://linux.do/t/topic/1670988
时间: 2026-02-28 18:04:57
摘要:

一天 2 个号，还是在 ide 中。绷不住了

标题: 真诚发问ios咋样不花钱搞定tg账号啊，想用于平时直接搞z.library的书
作者: #crystalline
板块: #搞七捻三
编号: 1670992
帖子: https://linux.do/t/topic/1670992
时间: 2026-02-28 18:05:31
摘要:

我弄telegram需要订阅才行，但是我没法进行跨境支付。但一直想搞一个telegram账号，感觉可以干好多事情？其中一个我知道的是看z.library的书比较方便

标题: Chrome Devtools MCP 太吃上下文了咋办
作者: #lueluelue
板块: #开发调优
编号: 1670994
帖子: https://linux.do/t/topic/1670994
时间: 2026-02-28 18:06:10
摘要:

Chrome Devtools MCP 太吃上下文了咋办
我想的是本地做两个 MCP，一个不带 --slim 参数，另外一个带 --slim 参数。

标题: PDFMathTranslate Next无法从网站上提取文件
作者: #ding mike
板块: #搞七捻三
编号: 1671002
帖子: https://linux.do/t/topic/1671002
时间: 2026-02-28 18:07:25
摘要:

大佬们救救小弟
小弟在**PDFMathTranslate Next翻译了一篇文献，但是点击下载时出现无法从网站上下载文件，如下图所示，应该怎么解决啊**

标题: Google Antigravity 怎么做到和Claude code cli类似的体验？
作者: #Oxxo
板块: #开发调优
编号: 1671009
帖子: https://linux.do/t/topic/1671009
时间: 2026-02-28 18:10:07
摘要:

佬友们，因为我是刚解封的个人ultra号，所以不太敢继续反代了。但是用了一段时间发现 antigravity 这种IDE模式的vibe coding工具为什么感觉相比Claude code和codex的cli在项目的质量和效果会差很远，并且即使在修改了GEMINI.md之后，对于规则、工作流、配置都遵守的不够严格。
说到这个，codex app用起来感觉比codex cli也笨很多，不知道是什么原因。
还有就是反重力里面的opus如果不反代的话，好像没法调节思考强度。这些问题都有什么解决的方法吗？

标题: 手机购买求推荐（父母用）
作者: #asil
板块: #搞七捻三
编号: 1671016
帖子: https://linux.do/t/topic/1671016
时间: 2026-02-28 18:11:02
摘要:

预算：2000及以下
内存：512g最好，256也可以
希望网速快点的，拍照好点的
有没有合适的，麻烦推荐一下，谢谢

标题: Claude Code v2.1.61如何使用英伟达的免费模型？当前配置报错
作者: #王雷
板块: #开发调优
编号: 1671023
帖子: https://linux.do/t/topic/1671023
时间: 2026-02-28 18:11:44
摘要:

想使用 claude 的 Agent Teams，但没有claude的模型，就想着使用英伟达免费的模型，当前配置如下"env": {
“ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: “”,
“ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://integrate.api.nvidia.com/v1”,
“API_TIMEOUT_MS”: “300000000”,
“CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC”: “1”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL”: “z-ai/glm4.7”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL”: “z-ai/glm4.7”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL”: “z-ai/glm4.7”,
“ANTHROPIC_MODEL”: “z-ai/glm4.7”,
“CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL”: “z-ai/glm4.7”,
“CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS”: “1”
},  报错： ● There’s an issue with the selected model (z-ai/glm4.7). It may not exist or you may not have access to it. Run /model to pick a different model.

标题: 从强化学习角度理解为啥需要cc+codex+gpt
作者: #Yuzx
板块: #文档共建
编号: 1671026
帖子: https://linux.do/t/topic/1671026
时间: 2026-02-28 18:12:53
摘要:

用强化学习的眼光，看我这套「Claude + GPT + Codex」写代码流水线
这段时间我基本把日常 coding 全部丢给了 Claude + Codex，一开始只是想偷懒，结果越用越觉得：
只用一类模型，很快就会撞到一个“认知天花板”，不管你再怎么角色扮演、多 agent、搞 debate，本质上还是同一个脑子在自言自语。
后来我干脆换个视角，把整个流程当成强化学习（Reinforcement Learning，下面简称 RL）里的 Actor–Critic 系统去想，很多东西一下子就顺了。下面这篇算是我这段时间折腾下来的一个方法论总结，完全是自己的体会，没有学术味道。

1. 我现在是怎么安排这几个模型的？
先把配置摊开说：


Claude（Opus / Sonnet）：


负责做计划、想方案、写代码、修小 bug、做一次内部 code review。


你可以简单理解为：它主导“怎么做”和“具体怎么写”。




GPT（这里指 Codex 背后的 GPT 5.3 系列）：


我让它干两件事：


在前面「多方案」出来之后帮我收敛决策；


在最后阶段做一次终极审计，专门挑 Claude 看不见的那种客观错误、逻辑漏洞、安全问题。






整个流程有点像这样：

cc 多路发散 → GPT 收敛成一个蓝图 → Claude 按蓝图实现 + 自查 → Codex 终极挑刺

换成一句更口语的话就是：

Claude 负责拍脑袋 +动手，GPT 负责站在旁边冷静评估，Codex 负责最后拿放大镜挑 bug。


2. 从 RL 视角看：Claude 是 Actor，Codex 是 Critic
在 RL 里，有一类特别经典的东西叫 Actor–Critic：


Actor：当前状态下，负责选动作，简单理解就是“这个时候该咋办”；


Critic：看完你刚才那一步，负责评价“这一步到底值不值，将来会不会坑你”。


你会发现，这俩角色跟我现在这套很像：


Claude = Actor


看到需求 → 想架构 → 决定用什么数据结构、什么流程 → 写出实际代码。


它做的事情就是“给定当前项目状态，选一个动作（方案/实现）”。




Codex = Critic


拿到这段代码 / 这个架构 → 判断有没有逻辑错、边界问题、安全隐患、精度风险。


说白了，它是在给 Claude 的这个“决策”打分：这玩意是不是一个靠谱策略。




有一点我现在非常坚持：

写代码这件事只让 Claude 干，Codex 不参与实现，只负责评价。

就和 RL 里一样，如果你让一个网络既选动作又给自己打分，很容易自嗨：
“我觉得自己错得不严重，所以我觉得我做得还不错”，然后一路错到底。

3. 为什么要搞「多 Actor + 多 Critic」，而不是一个大模型通吃？
很多人会问：那我多开几个 Claude，不同 persona、多 agent debate，不也能互相挑刺吗？
这就是我这阵子踩坑踩出来的感受：


多个 Claude，哪怕人设写得再花，归根到底是同一家族、同一套训练偏好。


他们犯的那类系统性错误（尤其是价值判断上的偏差），往往是高度一致的。


你会得到的只是：


语气不同的赞同；


风格不同的同一个错误；


把同一个坏想法用三种方式讲得更顺。




拿 RL 里的话说：


多个同源 Actor，多跑几条轨迹，是在降低方差，但对“偏差”几乎无能为力。


你会更确定地朝着同一个可能是错的方向走得更快、更坚决。


真正有意思的是：


Claude 系的偏差 + GPT 系的偏差，本身就是两套风格。


把这两套东西扔在同一个问题上，你会看到非常多“不对味”的地方——这正是我需要的“认知摩擦”。


所以我现在的思路是：


多个 Claude persona → 多风格 Actor，负责发散和实现；


Codex（GPT） → 异质 Critic，专门来找“Claude 家族集体看漏”的问题。


有时候你能明显感觉到：
Claude 内部 review 全绿了，Codex 一上来就抓出几条「怎么想都说得过去的 bug」，那种感觉很像 RL 里突然换了一个更清醒的老师来给你批作业。

4. 整条流水线，如果当成一个 RL 过程，会长什么样？
如果把“实现一个功能 / 模块”想成一条 RL 里的 Episode，大概可以拆成几步：
第一步：cc 发散 —— 多 Actor 探索策略空间
这一步我会开几个 Claude，不同 persona，不同语气，让它们都回答同一个问题：

这个需求你会怎么设计？
用什么组件？数据如何流动？异常怎么处理？边界条件有哪些？

我的要求是：
先别急着互相说服，先保证方案够多、角度够散。
这一步的目标，不是“马上找出完美方案”，而是尽可能覆盖更多的策略空间，让后面的决策有可选项，而不是从一开始就被某个 Claude 一句话锁死。
第二步：GPT 收敛 —— 选策略 + 出统一蓝图
这时候我把所有这些发散出来的方案扔给 GPT，让它只干一件事：

在这些方案里，结合我的偏好（比如：稳定第一、性能优先、或者实现成本优先），
选一条主线，必要的时候可以把几条方案融合一下，
最终生成一份结构化、可落地的蓝图。

结构化到什么程度？大概是：


用什么模块；


数据怎么传；


状态怎么变化；


错误怎么冒泡；


最关键的算法粗略长什么样。


这一段在 RL 里的类比就是：
对多个候选策略做一次“策略评估 + 改进”，然后定一个当前版本的 policy。
第三步：Claude 实施 —— 按当前策略执行一条轨迹
有了蓝图之后，轮到 Claude 上场：


blueprint-implementer：按蓝图写代码和测试，不越权改架构；


debugger：只修这轮代码暴露出来的局部 bug，不私自推翻蓝图。


这一步就是“给当前策略一个完整的 Episode”，看它在真实环境里会撞到哪些坑。
第四步：Claude 自查 —— 便宜但有偏差的 Critic
写完之后，我会让另一个 Claude 做一次内部 code review，主要看：


并发、锁、竞态；


内存泄漏、资源释放；


变量遮蔽、边界条件这些常规问题。


这一层的定位很明确：
这是一个便宜的、速度很快、但带着同源偏差的 Critic。
它能挡掉一大堆显而易见的错，但不会看见那些需要「换个脑子」才能发现的问题。
第五步：Codex 终极审计 —— 异质高价值 Critic
最后，我把：


蓝图、


本次改动的 diff、


功能意图、


性能 / 风险上的取舍


打包给 Codex，让它来做“最终 Boss 审计”。
这里有几个强约束：


它只看关键路径 / 关键文件，不让它对整个仓库瞎喷。


它只关心客观问题：逻辑错误、安全漏洞、数学/并发/边界的硬伤。


修完之后，一定要再让它看一遍，也就是强制“修 → 复查”的闭环，而不是自己拍脑袋觉得修好了就交差。


这一步对我来说，体验非常接近 RL 里那种：

“终于有一个和之前所有老师都不一样的老师，
他不会被前面那一套价值观蒙蔽，
他看到的是另外一类风险和错误。”


5. 最后说说：为啥我宁愿多花时间和 token，也要坚持这套？
很现实地讲：


这套流程跑完，一小时是常态。


Claude 的 token 不便宜（我这边靠 0.3x / 0.15x 折扣还能接受），Codex 相对便宜点。


如果不用自动化脚本，而是手动在几个 CLI / 页面之间 copy 来 copy 去，很折腾人。


但为啥我还是愿意坚持？
因为我越来越清楚一点：

一个模型可以很聪明，但再聪明也是“一个脑子”；
「一个脑子」的盲区，往往不会靠它自己多想几遍就消失。

这和 RL 训练是一样的：


你可以让一个策略网络反复 self-play、反复更新，但它的世界模型和价值观始终是一套；


真正改变它的，通常是：


换一种 reward 设计；


换一种 critic；


或者直接把它丢进完全不同的数据分布里去练。




我现在做的，就是把这套思路搬到了工程实践里：


用多个 Claude 当多风格 Actor，让方案足够多；


用 GPT 做一次冷静的收敛决策，避免被单个 Claude 一句话带偏；


用 Codex 当来自“另外一个世界”的 Critic，专门负责把整个 Claude 体系的集体盲点挑出来。



6. 真正的核心感受（不讲术语版）
如果不用任何 RL 术语，只用一句很直白的话来总结这套方法论，大概是：

不要指望同一类模型靠自嗨就能把所有坑都想明白，
让不同“基因”的模型互相挑刺，比你多开十个一模一样的 Claude 有用得多。

整套流水线，本质上就是：
我在搭一个“多脑子互相制衡”的系统，而不是在帮某一个大脑升级成神。

如果你也在玩多 agent、多模型协作，欢迎在评论区丢你的流程图和踩过的坑，说不定还能互相抄作业。