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标题: 熬夜大赛正式开始 谁主沉浮?202639
作者: #𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷
板块: #搞七捻三
编号: 1710524
帖子: https://linux.do/t/topic/1710524
时间: 2026-03-09 02:50:28
摘要:
27小时上班又开始了
明天下班去医院拔智齿
说起来怕怕的
标题: gpt5.4甚至可以直接输出成品magisk模块了
作者: #怒
板块: #搞七捻三
编号: 1710525
帖子: https://linux.do/t/topic/1710525
时间: 2026-03-09 02:51:35
摘要:
明天刷刷看
标题: 谈谈我认识到的论坛
作者: #hmtdpetn
板块: #搞七捻三
编号: 1710526
帖子: https://linux.do/t/topic/1710526
时间: 2026-03-09 02:52:45
摘要:
今天刚注册论坛,我不太清楚,我认识到的论坛是否正确,想和各位大佬们讨论一下。
感觉我们这个论坛整体有点类似于贴吧,但是只有几个主要的板块,而不能自己创建新的吧。
除此之外,当时我了解到论坛就是因为AI技术,现在加入论坛发现在我们论坛中主要讨论的似乎也是计算机方面的应用使用以及问题的解决,然后感觉AI部分的内容也占大头,不清楚是不是这样?想麻烦各位大佬解惑一下
虽然我看到我们也有其他的讨论比如网盘资源以及各个闲聊中的其他内容,但是我感觉占比不是很高。
之后我在论坛的wiki中看到我们,似乎也提供邮箱,抽奖工具以及一些接口平台,想问一下,这些是跟git HUB一样的吗?还是什么情况?主要是没有找到特别详细的介绍,有点痛苦啊
最后还想问问各位大佬,ldc的积分是什么呀?他有什么用吗?我似乎没有找到详细的介绍,以及我注意到有一个connect站,它是干什么的呀?主要是现在还进不去,提示要至少到二级以后才能看到。
标题: 我已经准备好 明天拔完智齿最重要的东西了
作者: #𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷
板块: #搞七捻三
编号: 1710528
帖子: https://linux.do/t/topic/1710528
时间: 2026-03-09 02:57:44
摘要:
标题: OpenClaw大龙虾官方的ps1安装脚本
作者: #Coeeshu
板块: #开发调优
编号: 1710529
帖子: https://linux.do/t/topic/1710529
时间: 2026-03-09 02:59:36
摘要:
# OpenClaw 的 Windows 安装脚本
# 官方推荐用法:
# iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
#
# 另外一种更灵活的调用方式(可以带参数):
# & ([scriptblock]::Create((iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1))) -Tag beta -NoOnboard -DryRun
#
# 上面这行的意思是:
# 1. 先下载远程脚本内容
# 2. 把下载到的文本转换成一个 PowerShell 脚本块(scriptblock)
# 3. 再手动传参数执行,比如:
# -Tag beta => 安装 beta 版本
# -NoOnboard => 安装后不启动首次引导
# -DryRun => 只演练,不真正执行安装


param(
# 要安装的版本标签,默认 latest
# 例如:
# latest -> 最新稳定/默认版本
# beta -> beta 版本
# 也可能支持更细的标签,比如 beta.x 之类
[string]$Tag = "latest",

# 安装方式,只允许 npm 或 git 两种
# ValidateSet 表示如果传入别的值,PowerShell 会直接报错
[ValidateSet("npm", "git")]
[string]$InstallMethod = "npm",

# 如果选择 git 安装,这里指定源码仓库克隆到本地的目录
# 若不传,会默认使用:用户主目录\openclaw
[string]$GitDir,

# 是否跳过安装完成后的首次引导/初始化流程(onboard)
# switch 表示开关参数:
# -NoOnboard => 为真
# 不写 => 为假
[switch]$NoOnboard,

# 仅对 git 安装方式有意义
# 如果指定这个开关,则 git 仓库存在时不执行 pull/update
[switch]$NoGitUpdate,

# 只做演练,不真正安装
# 用于查看脚本将采用什么安装方式、目录等
[switch]$DryRun
)

# 遇到错误时立即停止,而不是继续往下执行
# 这样可以避免某一步失败后,后续逻辑在半残状态下继续运行
$ErrorActionPreference = "Stop"

# 打印一个简单标题
Write-Host ""
Write-Host " OpenClaw Installer" -ForegroundColor Cyan
Write-Host ""

# 检查 PowerShell 版本
# 脚本要求 PowerShell 5 或更高版本
if ($PSVersionTable.PSVersion.Major -lt 5) {
Write-Host "Error: PowerShell 5+ required" -ForegroundColor Red
exit 1
}

Write-Host "[OK] Windows detected" -ForegroundColor Green

# ---------------------------
# 从环境变量读取配置(如果命令行参数没有明确传入)
# ---------------------------
# 这里的设计思路是:
# “命令行参数优先,如果没传参数,就尝试读环境变量。”
#
# 例如:
# $env:OPENCLAW_INSTALL_METHOD = "git"
# $env:OPENCLAW_NO_ONBOARD = "1"
#
# 这样即便你执行脚本时没写参数,它也能从环境变量中获取默认行为。

# 如果命令行没有传 InstallMethod,则尝试从环境变量 OPENCLAW_INSTALL_METHOD 读取
if (-not $PSBoundParameters.ContainsKey("InstallMethod")) {
if (-not [string]::IsNullOrWhiteSpace($env:OPENCLAW_INSTALL_METHOD)) {
$InstallMethod = $env:OPENCLAW_INSTALL_METHOD
}
}

# 如果命令行没有传 GitDir,则尝试从环境变量 OPENCLAW_GIT_DIR 读取
if (-not $PSBoundParameters.ContainsKey("GitDir")) {
if (-not [string]::IsNullOrWhiteSpace($env:OPENCLAW_GIT_DIR)) {
$GitDir = $env:OPENCLAW_GIT_DIR
}
}

# 如果命令行没有传 NoOnboard,则尝试从环境变量 OPENCLAW_NO_ONBOARD 读取
# 约定 "1" 表示 true
if (-not $PSBoundParameters.ContainsKey("NoOnboard")) {
if ($env:OPENCLAW_NO_ONBOARD -eq "1") {
$NoOnboard = $true
}
}

# 如果命令行没有传 NoGitUpdate,则尝试从环境变量 OPENCLAW_GIT_UPDATE 读取
# 这里约定 "0" 表示禁用 git 更新,因此 NoGitUpdate = true
if (-not $PSBoundParameters.ContainsKey("NoGitUpdate")) {
if ($env:OPENCLAW_GIT_UPDATE -eq "0") {
$NoGitUpdate = $true
}
}

# 如果命令行没有传 DryRun,则尝试从环境变量 OPENCLAW_DRY_RUN 读取
if (-not $PSBoundParameters.ContainsKey("DryRun")) {
if ($env:OPENCLAW_DRY_RUN -eq "1") {
$DryRun = $true
}
}

# 如果没有指定 GitDir,则使用默认目录:
# 当前用户主目录\openclaw
# 例如:
# C:\Users\你的用户名\openclaw
if ([string]::IsNullOrWhiteSpace($GitDir)) {
$userHome = [Environment]::GetFolderPath("UserProfile")
$GitDir = (Join-Path $userHome "openclaw")
}

# =========================================================
# 功能函数:检查 Node.js
# =========================================================
function Check-Node {
try {
# 尝试执行 node -v 获取 Node.js 版本,例如返回 v22.11.0
$nodeVersion = (node -v 2>$null)

if ($nodeVersion) {
# 从字符串中提取主版本号,例如 v22.11.0 -> 22
$version = [int]($nodeVersion -replace 'v(\d+)\..*', '$1')

# 要求 Node.js 主版本号 >= 22
if ($version -ge 22) {
Write-Host "[OK] Node.js $nodeVersion found" -ForegroundColor Green
return $true
} else {
Write-Host "[!] Node.js $nodeVersion found, but v22+ required" -ForegroundColor Yellow
return $false
}
}
} catch {
# 如果执行 node
标题: 现在邀请出现问题有连坐吗
作者: #正在缓冲99%
板块: #搞七捻三
编号: 1710535
帖子: https://linux.do/t/topic/1710535
时间: 2026-03-09 03:01:04
摘要:
飞升 3 级了 可以邀请了 想换LDC
我记得好像是不会连坐,但是我不确认,如果会的话就不卖了,发帖问一下
标题: openclaw 龙虾🦞可以带来什么
作者: #Develata
板块: #搞七捻三
编号: 1710542
帖子: https://linux.do/t/topic/1710542
时间: 2026-03-09 03:16:52
摘要:
为什么您根本不需要OpenClaw



为什么您根本不需要OpenClaw

目前在所有讨论openclaw的文章和对话里,我还没看到一个真有价值的使用案例,全是些自动汇总信息和发帖的不痛不痒的工作,一方面是受制于接口权限,其实做不了很多事,一方面是沉迷用社交对话框操控生产的人可能也没太多想象力,单纯只是对“自动”这个词上头而已。
很多人看到了 OpenClaw 几乎完全自主的 Agent 后,都会兴致勃勃地购买服务器、寻找 API、连接 WhatsApp,在解决数不胜数的连接问题和 Bug 后,最后对 OpenClaw 唯一的使用,就仅仅停留在聊天界面的那一句“你好”上。
之后便戛然而止,仿佛安装 OpenClaw 的意义,就仅仅停留在“安装 OpenClaw”上。


看到佬友这篇文章下激起了很多佬友的讨论,遂有感而发此帖。
欲知其然,必先知其所以然。我想,看待任意东西都应当先分析清楚以后才能判断到底适不适合自己,于是发出此贴集思广益,想看看佬友都认为openclaw分别有什么优缺点?或者能带来什么?或者能用来做什么?更进一步来说如果我只需要openclaw的某一方面,是否有推荐更好的可替代品?那openclaw是否在某一方面有不可替代性?
如果你正需要它所带来的这些,并且可以忍受它带走的那些,那么你需要它;可如果你需要它带来的,却并不能忍受它带走的,那么你需要的是未来的它;如果它没有满足你的任何需求,那你确实用不上它,但是可以拿它当个玩具玩。
此外,对于某些单方面的短期的特定需求,我们并不想要去学习一个复杂的工具,却又不知道是不是有便捷简单的工具,可能会寄希望于openclaw,希望一次部署,终身受用,这种时候交给openclaw能用就行,但是效果又不是那么好,只能将就。因此我也希望佬们可以分享一下自己觉得好用的ai工具。
我先来说说我个人的看法,欢迎佬们补充,不对的地方也希望指正:

支持纯本地部署,数据是本地可控的。很多人也是部署在服务器上,调用外部大模型,外网开放,自由放开权限,再加上openclaw本身的bugs和安全审计,数据并
标题: 0.001倍codex爽蹬
作者: #actionow
板块: #福利羊毛
编号: 1710543
帖子: https://linux.do/t/topic/1710543
时间: 2026-03-09 03:17:39
摘要:
测试站点:https://ai-gateway.actionow.ai
魔改了一下注册机,搞了5000来个号。佬们顺便帮忙测试一下zeabur的机器,蹬烂即止。
标题: cpa这个账号怎么进行检测呢,部署了论坛项目但是运行不了
作者: #xiaoyi001
板块: #开发调优
编号: 1710544
帖子: https://linux.do/t/topic/1710544
时间: 2026-03-09 03:18:37
摘要:
标题: 致新生的你/ 又名 关于AI入门以及泛保研/科研相关的建议
作者: #阿汐
板块: #搞七捻三
编号: 1710548
帖子: https://linux.do/t/topic/1710548
时间: 2026-03-09 03:27:41
摘要:
关于这篇帖子,我不知道应该放在哪里比较好,网络记忆或者文档共建都有一些奇怪,也可能是我并没有 get 到它们的定位,搞七捻三是一个包容的板块,所以我选择放在这里。


这是一篇关于,如何系统学习人工智能相关技术,如何了解如何学习,尤其是对于如何入门人工智能相关的科研,相关的最佳实践。虽然感觉来到 Linux Do 的大多数佬友应该对于诸如信息检索以及各种基础能力都十分擅长,不过万一你们有一些朋友或者后辈需要呢(笑)


如果你有认识准备上大学的朋友或者后辈,并且从事计算机领域,我可以几乎向你担保,这是当下最精准简洁的指南,并且直指要害,他多半是需要的(或许)。


顺便再稍微碎碎念几句,在来到 Linux Do 之前我主要是在自己的 博客 写一些东西,也有在知乎发一些文章,对于自己想要发的第一个帖子,于是决定将自己最满意的博客在这里分享。不过因为初衷并不是转发,希望大家给出自己的见解一起交流,一个完整的帖子离不开回复以及讨论。


因为本身还在念书的原因,所以不少的内容可能更加偏向于还在学校中的佬友们,尤其是本科生,所以里面也有关于保研部分的内容。按照我的观察,可能大多数的佬友有在企业上班的居多,或许这篇文章大概也能让你有个概念,大概人工智能的科研是怎么个事,需要具备什么技术。


原文来自于本人的 同名博客文章,内容具有时效性,请仔细甄别并欢迎勘误

以下是正文,请慢用~


本文旨在介绍在人工智能时代下,作为泛计算机领域及人工智能领域从业者,特别是本科学生,如何进行日常学习、开展人工智能领域科研以及参与保研流程。对于不同的部分,文中的展开相对独立,读者可以根据自己的需求选择阅读。


文中大量内容旨在阐述思考方式与方法论,篇幅较长,同时给出的学习路线实质上较为完整且简洁,读者无须担心。建议完整阅读整篇文章。

当你看到这篇文章的时候,笔者的大三生活已经快要结束了(注,当时初版的文章写作于 2025 年六月份,在大三结束的之后形成,前言也是不得不品的一环哦,看看自己当初的意气风发),期末考试已经完结,剩下的只有几篇实验报告需要去写,甚至往远去说
标题: [开源/学习项目] 我把“三省六部”那套思路,vibe coding 成了一个 OpenCode 插件
作者: #l4ntern0
板块: #开发调优
编号: 1710555
帖子: https://linux.do/t/topic/1710555
时间: 2026-03-09 03:51:54
摘要:
这个项目的直接起因,其实是我看到“三省六部”这个思路时,真的有点“惊为天人”。
学习来源: GitHub - wanikua/boluobobo-ai-court-tutorial: AI 朝廷搭建完整教程 - 从零基础到进阶 · GitHub
【p.s. 虽然原来是看到那个疑似抄袭那个版本】
事先声明:

这项目本质上是一个 学习性改编 / 实验性实践
不是上面那个教程仓库的官方 fork,也不是附属项目
而且它有很强的 vibe coding 色彩,很多代码、文档和结构,都是 AI 生成、整理、拼装出来的
所以我不敢说它“稳定可用”或者“生产可上”,甚至都不保证你拉下来一定能顺利跑起来
更适合把它看成一个公开的思路样本,或者一个“把想法先做出来”的实验仓库

目前它 只明确支持 OpenCode。
未来如果我还继续折腾这个方向,也许会尝试往 Codex、Claude、Gemini、Kimi 这些生态去扩,但这事现在还只是“也许”,没有路线图,也没有时间表。
现在仓库里大概有这些东西:

一个围绕 tang_process 展开的治理式工作流
tang_pipeline、tang_audit、tang_doctor、tang_config 这些可观察性工具
OpenCode runtime + 本地 fallback 的实验性实现
一套比较“官僚但可解释”的流程结构(笑)

我自己做这个项目的兴趣点,不是“又一个 agent 框架”,而是想看看:
如果把“治理结构”而不是“单纯调度结构”引入 AI workflow,会不会更有意思?
如果你对这些方向有兴趣:

AI Agent orchestration
workflow governance
审计 / 可观察性
用中文文化语境去做系统设计

欢迎来看看,也欢迎直接提 issue、提 PR。
仓库地址:
GitHub - L4ntern0/oh-my-tang: Experimental OpenCode-first orchestration plugin inspired by the Tang Dynasty's Three Departments and Six Ministries: draft, review, dispatch, execute, and audit. · GitHub
【又一个 p.s. 上面那些话甚至也是用ai先写好然后改的】
标题: codex多少个plus的用量=一个Claude Max 20x或者一个GPT Pro呢
作者: #luix
板块: #搞七捻三
编号: 1710558
帖子: https://linux.do/t/topic/1710558
时间: 2026-03-09 03:57:33
摘要:
如题,好奇问一下,包括如果有3个卡+3个邮箱的话,注册3个轮着用会不会有问题
标题: 谈谈我对openclaw的看法
作者: #jetpack
板块: #搞七捻三
编号: 1710563
帖子: https://linux.do/t/topic/1710563
时间: 2026-03-09 04:06:45
摘要:
最近Openclaw出奇的爆火,身边有很多人都在部署这个,就认为我有了这个东西以后就可以做OPC(一人公司)之类的,其实我个人对这个东西其实在目前阶段我认为在实用落地价值上其实并不大
个人分析火的原因:
首先我认为为什么他最近爆火是因为一个非技术人员对一个预测模型抱有太大的期望,就认为他无所不能 知道万物的那种感觉,前几天我7号,我在成都参加了一个线下OpenClaw沙龙,49块钱报名费(我现在怀疑被割韭菜了)

我过去以后大家进行的自我介绍,包括介绍自己为什么想养龙虾,我就注意到有教育行业的、做服装的、还有做短剧编剧的、甚至还有学生等等,就介绍了自己为什么要用龙虾,就说要拿去量化交易或者炒股票这些(包括我在群里也看到过),还有说用龙虾发商品自动去帮她干啥卖货这些什么的。基本就希望他能帮自己自动赚钱这些。

基本上就是这种对AI包有特别大的期望。其实我认为我起来也是因为这个原因,大部分人其实他不懂,然后就认为他赛博神仙,然后能给自己打工,然后以后就不用上班了啥的 自己给我挣钱就行了,同时因为Openclaw有那个部署门槛,需要安装nodejs、包括配置大模型这些,让你普通人其实很难部署,产生这种稀缺价值,不懂技术人你很难部署,就认为很难部署的东西一定很厉害,就给大家带来很高的期望,把这个东西带火。包括这些培训机构进行大肆的宣传,传得神乎其神,甚至都要颠覆行业了。带来本不应该属于他的流量。

一位佬友发的图
我身边也有同学按安装了这个东西,他跟我说他想用这个东西去自动建模,就是用让openclaw自动去操作bleder去建模,然后给自己弄好这些,然后甚至告诉我说想让他每天晚上睡觉的时候自己去学习一些skill去进化,然后等自己用了以后还要什么强化学习(虽然我感觉好像强化学习不是这个意思),给他抱有了了太大的期望。
其次,我认为对于技术群体大家其实天生对Open开头的开源项目有好感,很多年前我就认为过Open开头的项目都比较牛逼(例如OpenStack、OpenWrt、OpenSSH、OpenCV),因为他叫OpenClaw,给技术类人员带来了很大的
标题: 借问openclaw!?
作者: #大圈圈加土豆
板块: #搞七捻三
编号: 1710564
帖子: https://linux.do/t/topic/1710564
时间: 2026-03-09 04:09:51
摘要:
借别人的提问,我觉得很有意义,所以分享一下。
首先,openclaw有什么用,能满足什么需求,或者创造出新需求并满足。
其次,值得吗?
标题: 基于个人电脑环境的轻量级翻译模型性能对比研究
作者: #onewhite
板块: #悬赏
编号: 1710565
帖子: https://linux.do/t/topic/1710565
时间: 2026-03-09 04:18:32
摘要:
从悬赏:自部署小模型对于翻译任务的能力测评继续讨论:
本文的目的是:测评和比较各种自部署小模型的翻译效果
我的电脑配置如下:

CPU: Intel Core i7-14650H
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU(8GB)
内存: 32GB
操作系统: Windows 11
Python版本: 3.14

评测方法

评测指标:根据BLEU、CHRF指标来评测翻译质量
主观评测:有我个人主观的评测标准。
外部LLM打分:使用外部的LLM来对翻译结果进行打分

BLEU指标

Bilingual Evaluation Understudy. 一种自动化的评测机器翻译质量的方法,通过比较机器翻译的输出和一个或多个参考翻译来计算得分。BLEU得分越高,表示机器翻译的质量越好。

CHRF指标

chrF 是一种自动评估指标,通过比较字符序列而不是完整单词,来评估候选文本(例如,机器翻译的输出)与一个或多个参考文本之间的相似度. 它计算了候选文本和参考文本之间的字符n-gram的精确度和召回率,并将它们结合成一个综合得分。chrF得分越高,表示候选文本与参考文本之间的相似度越高。

主观评测
我将采用及格和不及格两级评分标准来进行主观评测,具体标准如下:
及格:翻译结果能表达原文的基本意思且翻译结果无其他的内容
不及格:翻译结果无法表达原文的基本意思,或者翻译结果中包含了原文没有的内容
环境安装
uv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

执行完上述命令后,环境就搭建好了。
程序主入口
程序主入口在run_eval.py文件中,运行该文件即可开始评测。如果模型文件不存在,第一次运行的时候会自动下载模型。默认运行的是全部模型的评测,如果只想评测某个模型,可以使用以下命令:
python run_eval.py --model MODEL_NAME

另外还有其他的命令行参数可以使用,具体可以使用以下命令来查看:
python