标题: 飞书官方做的openclaw插件更新挺勤快（附他们实时更新的在线文档
作者: #浣熊
板块: #开发调优
编号: 1709572
帖子: https://linux.do/t/topic/1709572
时间: 2026-03-08 21:50:27
摘要:

只能说不愧是飞书，还搞了个实时更新的在线文档教程
看他们在上面改这改那还蛮好玩，有种放置型养成类游戏的感觉（？）
顺便贴个文档教程链接
‍‍​​‍​​​​OpenClaw飞书官方插件使用指南（公开版，实时更新） - 飞书云文档
相比openclaw内置的飞书渠道，飞书官方做的这个用起来确实顺畅很多，支持流式很爽，文档表格的支持也更好
但是目前还不支持多人用虾，很多权限类的东西没弄好

标题: 【开源自荐】再也不用发愁如何管理 Github Star 了
作者: #D.Yang
板块: #开发调优
编号: 1709574
帖子: https://linux.do/t/topic/1709574
时间: 2026-03-08 21:51:28
摘要:

你有没有这种经历：
明明记得 star 过一个很好用的工具，但需要用的时候怎么都找不到。翻了半天收藏夹，全是一年前随手点的项目，名字完全对不上号。
或者更绝的——打开 GitHub，面对密密麻麻的 2000 多个 star，脑子一片空白。
这不是你的记性不好，是 GitHub 的 star 功能根本没有为"找回"而设计。

问题出在哪？
GitHub 的 star 本质上是个书签功能，它只告诉你"我收藏过这个"，却不帮你回忆"我为什么收藏它"。
官方只提供了按语言、按时间排序，最多加个 List 分类。但问题是，当你 star 的时候，谁会认真地去分类管理？
于是就出现了这种局面：


想找一个"用 Rust 写的高性能 key-value 存储"，只能靠肉眼扫描


想起一个项目"好像是做 React 状态管理的，但不是 Redux"，完全没有线索


翻到两年前 star 的项目，已经不记得它是干什么的了



我做了什么
最近我写了一个叫 starepo 的命令行工具，专门解决这个问题。
核心思路很简单：把你所有的 star 仓库本地向量化，然后用语义搜索来检索它们。
说人话就是：你可以直接用自然语言问它，就像问一个记性很好的朋友——
starepo search "用 Rust 写的高性能 key-value 存储"

starepo search "不需要服务器的 React 状态管理"

starepo search "命令行的 AI 编程助手"

它会结合语义理解和全文检索，把最相关的结果找出来。
最重要的一点：整个过程零配置，不需要任何 API Key。 不需要 OpenAI Embedding API，不需要任何 LLM 服务，向量模型完全在本地运行，授权 GitHub 之后直接可用。

技术上怎么做到的
整个方案不依赖任何云服务，完全在本地运行。
向量嵌入用的是 Xenova/bge-m3，一个支持多语言的开源模型，1024 维，首次运行会下载约 23MB 的模型文件，之后全部离线。
存储用的是 LanceDB，一个专为向量搜索设计的本地数据库，最大的优点是不需要编译，npm 安装即用。
搜索策略分三层：


关键词搜索（FTS）：基于倒排索引，速度最快，适合精确词语匹配


向量搜索：把查询语句也转成向量，用余弦相似度找最接近的仓库


混合搜索：两者结果合并去重，按相关性重排


这样不管你是记得关键词，还是只记得大概意思，都能找到。

用起来有多简单
安装只需要一行：
npm install -g starepo

# 或者不安装，直接用 npx

npx starepo <命令>

第一次使用需要三步：
# 1. GitHub 授权（Device Flow，不需要手动填 Token）

starepo auth

# 2. 同步所有 star 并生成向量（一次性操作）

starepo sync

# 3. 开始搜索

starepo search "你想找的东西"

同步完成后，搜索几乎是即时的。

给 AI Agent 用户的福利
如果你在用 Claude Code 或者其他支持 skills.sh 的 AI 编程工具，可以一键安装 starepo 技能：
npx skills add yangyang0507/starepo

安装后直接告诉你的 AI Agent：“帮我在 star 里找一个 XXX”，它就能自动调用 starepo 给你找出来。不需要你记命令，不需要切窗口，对话即检索。

还能和 AI 直接对话
starepo 还实现了 MCP 服务器，可以接入 Claude Desktop、Cursor 这类 AI 工具。
配置也就几行 JSON：
{
  "mcpServers": {
    "starepo": {
      "command": "npx",
      "args": ["starepo", "serve"]
    }
  }
}

配置完成后，你可以直接在对话框里问 Claude：

“帮我找一下我 star 过的、和 LLM 推理加速相关的项目”

Claude 会调用 starepo 的工具，直接给你返回结果。再也不用手动切换窗口去 GitHub 翻了。

最后
三年的 star，不应该就这么沉在收藏夹里吃灰。
项目已经开源，感兴趣的可以去看看：
GitHub - yangyang0507/starepo: Search your GitHub stars with semantic search · GitHub
如果觉得有用，欢迎给个 star——这次你应该不会忘了它在哪。

本仓库所有代码和数据均在本地运行，不会上传任何个人数据。

标题: 才发现edge更改应用图标里面有个这个
作者: #Shus
板块: #搞七捻三
编号: 1709582
帖子: https://linux.do/t/topic/1709582
时间: 2026-03-08 21:53:14
摘要:

第二个是整活的吗（）

标题: 佬们是怎么刷力扣hot100的？
作者: #默酱
板块: #搞七捻三
编号: 1709584
帖子: https://linux.do/t/topic/1709584
时间: 2026-03-08 21:54:30
摘要:

在准备算法竞赛和机试，有许多人推荐去刷hot100。由于有过经验我知道不认真刷很快就会忘，于是我坚决不去看题解，实在想不出来就让cc辅助指导一下。感觉效果还不错，许多遗漏掉的点被cc点出后印象蛮深刻的

标题: 最近什么小龙虾大龙虾的很火爆啊
作者: #牢大
板块: #搞七捻三
编号: 1709600
帖子: https://linux.do/t/topic/1709600
时间: 2026-03-08 21:57:42
摘要:

不知道佬们有没有什么路子

标题: [#0x1] 中-英翻译小模型社区语料测评报告
作者: #Xcating
板块: #悬赏
编号: 1709604
帖子: https://linux.do/t/topic/1709604
时间: 2026-03-08 21:58:03
摘要:

0x100 基本环境

[!TIP]
测试环境为M4 Macbook Mini 16GB，使用LM Studio对5个小模型进行翻译测试。测试使用的自部署模型参数：temperature=0，max_tokens=4096，除了GPT 5.4外无思考。本次测试使用使用 由7378条社区帖子、社区FAQ摘录、标签/板块 中精选、调优的30条结构化语料进行测试。
无模型调优/无术语表

系统提示词(AI生成的)：

0x200 测评方法

点击：展开 (click for more details)
0x300 测评结果
0x301 最终榜单

[!NOTE]
小模型榜中的 5 个模型是在同一台机器、同一端点、同一系统提示词、同一参数下测试。

小模型榜




排名
模型
综合分
平均延迟
速度
结论




1
qwen3.5-9b
78.2
19.28 s
12.01 tok/s
准确性冠军，慢！


2
qwen3-4b-2507
77.8
6.92 s
33.24 tok/s
综合最平衡


3
hy-mt1.5-1.8b
74.4
5.70 s
39.11 tok/s
速度快、下限高


4
qwen3.5-0.8b
70.9
4.37 s
51.10 tok/s
速度很快，但不强


5
ministral-3-3b-instruct-2512
70.4
7.21 s
32.29 tok/s
可用，但垫底



API 天花板参考




参考
模型
综合分
完整性
平均延迟
参考信息




1
gpt-5.4 (xhigh)
83.32
100.00
32.70 s
API 最高参考线


2
claude-opus-4-6
81.04
100.00
7.83 s
API 高端参考线


3
claude-sonnet-4-6
79.97
96.50
6.88 s
API 中高端参考线




0x302 五模型完整指标

点击：五模型完整指标对照 (click for more details)

0x303 GPT5.4综合评分

标题: Linux系统推荐用哪个？
作者: #Xiaomi_fans
板块: #搞七捻三
编号: 1709619
帖子: https://linux.do/t/topic/1709619
时间: 2026-03-08 22:01:26
摘要:

有台闲置了很久的笔记本 挂闲鱼也出不掉，
11代的U也装不了黑苹果，想装个带gui的Linux用用
debian、Ubuntu、Centos都用过命令行版的，没用过gui版的
佬们推荐下

标题: 【有偿】佬友们都是用claude code / codex 怎么样的工作流来进行需求分析及开发？
作者: #Fishelly Xie
板块: #开发调优
编号: 1709620
帖子: https://linux.do/t/topic/1709620
时间: 2026-03-08 22:01:32
摘要:

目前我们单位的产品经理会用axure出原型图，基础原型没有任何样式的，但是会包括业务流程和逻辑、数据流、用户交互以及页面布局等这些开发必备的信息。
现在我比较想知道怎么利用claude code / codex 或相关工作流来对这个axure导出的原型图 或 html，来进行需求分析，然后根据需求分析制定开发计划，最后实施开发以及验收。
有佬友有相关经验吗，如果效果可行验证后愿支付300LDC~
感谢佬们~

标题: 🦞bot真的是风口吗？还是炒作出来的伪需求？
作者: #Baka24 Qwq
板块: #搞七捻三
编号: 1709643
帖子: https://linux.do/t/topic/1709643
时间: 2026-03-08 22:03:42
摘要:

rt，联想到最近的一些事情和各个大厂都在折腾。如果真的赚到钱，为什么我看不到一个赚到的，只有小黄鱼上有一些单子。

标题: 开了甲骨文, 又好像没开
作者: #六月的雨
板块: #开发调优
编号: 1709650
帖子: https://linux.do/t/topic/1709650
时间: 2026-03-08 22:04:31
摘要:

前天试了两次abc本来放弃了, 今天又刷到好几个成功的帖子搞得心痒痒, 直连+无痕+招行visa一次注册成功圣何塞, 一顿操作猛如虎, 结果没有arm机器  开了个寂寞

标题: 请问各位佬有没有低价 nanobanana2 的渠道
作者: #混吃等死
板块: #搞七捻三
编号: 1709651
帖子: https://linux.do/t/topic/1709651
时间: 2026-03-08 22:04:35
摘要:

感谢各位佬，目前看到的都是闲鱼上的，L 站的富可敌国好像没有