标题: 产品研发AI协同工作流
作者: #luotaylor
板块: #开发调优
编号: 1810884
帖子: https://linux.do/t/topic/1810884
时间: 2026-03-25 11:02:47
摘要:

佬们，请问有没有这块的开源项目，通过多个skill或者agent，解决产品PRD编写、提交、检查，提交到git协同仓库，然后通过skill或者agent自动插接WBS，最终跟研发的AI工作流串起来，目前想到了这种方案，请佬们给点意见
flowchart TB
    subgraph prod ["产品"]
        P1["① /新建PRD<br>自动编号 + 模板渲染 + 知识库推荐"]
        P2["② 编辑文档<br>Trae / Typora"]
        P3["③ /提交文档<br>模块归档 + 知识比对 + 知识沉淀"]
    end

    subgraph auto ["自动执行 — /提交文档 内部"]
        A0["模块完整性检查 + 知识库比对<br>3知识源 x 8维度"]
        A1["模块归档 + 跨模块REF引用"]
        A2["知识空白检测<br>自动生成 PRD沉淀 文档"]
        A3["CHANGELOG + KNOWLEDGE-INDEX 更新"]
        A4["git commit + push"]
    end

    subgraph dev ["研发"]
        D1["④ /拉取变更<br>变更摘要 + 研发影响分析"]
        D0["⑤ /需求代码比对<br>知识库基线 + 代码差异分析"]
        D2["查看变更 + 差异报告"]
        D3{"需要沟通?"}
        D4["开始开发"]
        D5["审查PRD沉淀<br>校验后升级为正式知识文档"]
    end

    P1 --> P2
    P2 --> P3
    P3 --> A0
    A0 --> A1
    A1 --> A2
    A2 --> A3
    A3 --> A4
    A4 -.->|"远程仓库同步"| D1
    P2 -.->|"可选: 提交前分析"| D0
    D1 --> D2
    D0 --> D2
    D2 --> D3
    D3 -->|"是"| P2
    D3 -->|"否"| D4
    D4 -.->|"代码实现后"| D5

    style prod fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50
    style auto fill:#fff3e0,stroke:#ff9800
    style dev fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3

标题: 我们离AGI究竟有多远？
作者: #naiyanglie
板块: #搞七捻三
编号: 1810894
帖子: https://linux.do/t/topic/1810894
时间: 2026-03-25 11:04:13
摘要:

最近深度的vibe coding，也在尝试开发一个想电影her一样的开源项目他就是陪你聊天，为你搜集你想要的信息并给出自己的理解，对你事事有回应。但是每次的调整和回复都仅能在单场景实现满意效果，这可能也是我测试用的模型api比较便宜的愿意。
我想了解一下各位大佬对AGI的实现的先决条件，有什么想法。
我的理解：

能持续不断的提供价值，本质token换价值，这里可以是上面想做的情绪价值，也可以是金钱价值等等
自主活动的意识，不需要我一次次的给到指令，而是一次次的通过指令理解我并会自主的帮我寻找。

标题: 还得是vite8啊
作者: #YougLin
板块: #搞七捻三
编号: 1810897
帖子: https://linux.do/t/topic/1810897
时间: 2026-03-25 11:04:26
摘要:

一个大项目，原本打包耗时 10分钟左右，现在直接下降到 30秒左右，内存占用也大幅度下降
rust~

标题: 求助：Claude Code 连接数据库的方案
作者: #Easocen
板块: #开发调优
编号: 1810898
帖子: https://linux.do/t/topic/1810898
时间: 2026-03-25 11:04:34
摘要:

向佬们求助，各位cc都是使用什么方式连接数据库的？
我试过几个MCP，但是配置上之后显示可用，但是实际查询都有问题（可能是我没配置对 ）
还有个问题是，我需要连接的一般是项目的开发库，在线上可公网访问的，但是多个项目就会有多个连接；每个项目的一个连接里还会用到多个库，或者用多种库，MySQL、mongo之类的，我自己搞着玩的时候也会用postgresql,supabase之类的。。。但是mcp好像大多只支持一个连接一个库？ 
所以一直没有什么好的方式让cc读库，都是让给sql，我去执行，非常繁琐

标题: 甲骨文注册成功了怎么抢机器？
作者: #Dew
板块: #搞七捻三
编号: 1810902
帖子: https://linux.do/t/topic/1810902
时间: 2026-03-25 11:04:49
摘要:

随便试了试没想到看到跑道了，但是去手动抢了一下机器果然是没有的
我是圣何西区域的
请问各位佬们都是怎么抢机器的？手动抢有希望吗？必须要用脚本吗？如果用脚本会不会被封号啊？

标题: 单位网络做了限制，如何使用双网卡？
作者: #sunh
板块: #搞七捻三
编号: 1810906
帖子: https://linux.do/t/topic/1810906
时间: 2026-03-25 11:05:33
摘要:

单位网络做了限制，单位的网只能上内网，我想单独安个无线网卡，需要怎么设置？

标题: 白领福音？MiniMax 开源 Office Skills：生产级办公文档引擎，覆盖 Word/Excel/PDF/PPT
作者: #巧克力雷轰
板块: #前沿快讯
编号: 1810907
帖子: https://linux.do/t/topic/1810907
时间: 2026-03-25 11:05:39
摘要:

3月25日，MiniMax 正式开源一整套 Office Skills，覆盖 Word（docx）、Excel（xlsx）、PDF、PPT（pptx）四种格式的文档生成与编辑能力，采用 MIT 协议。这是继 3 月 22 日开源编程类 Skills 库后，MiniMax 在办公领域的第二波 Skills 开源动作。

MiniMax-docx：选择 .NET OpenXML SDK（微软官方库）而非 python-docx，牺牲部署便利性换取对 Word 文档结构更完整的控制力。覆盖从零生成、在已有文档上编辑、模板套用三种场景
MiniMax-xlsx：绕开所有 Python Excel 库，直接在 XML 层面操作（解压→修改目标 XML 节点→重新打包），确保样式、图表、宏原封不动保留。开发了 13 个独立 Python 工具脚本 + 34,000 字金融格式化标准文档
MiniMax-pdf：封面用 HTML+CSS 通过 Playwright 渲染，正文用 ReportLab 排版，最后合并。为 15 种文档类型设计了独立视觉语言
PPTX-generator：基于 PptxGenJS，定义 5 种标准页面类型（封面/目录/章节分割/内容/总结）和 4 套视觉配方（Sharp/Soft/Rounded/Pill）


  

      github.com
  

  
    
  

  GitHub - MiniMax-AI/skills

    通过在 GitHub 上创建帐户来为 MiniMax-AI/skills 开发做出贡献。

标题: 祝贺升为三级了，抽三杯奶茶
作者: #manguo
板块: #福利羊毛
编号: 1810908
帖子: https://linux.do/t/topic/1810908
时间: 2026-03-25 11:05:56
摘要:

抽奖主题： [祝贺升为三级了，抽三杯奶茶]
 奖品详情：
[奖品]：[20元奶茶x3人]
 活动时间：
开始时间：[2026年3月25日11:00]
截止时间：[2026年3月26日11:00]
 参与方式：
在本帖下回复任意内容
 抽奖规则：
每位用户仅允许参与一次。
使用官方抽奖工具随机抽取中奖者。
中奖后私信你。
若过期未领算自动放弃。
 注意事项：
本活动将在活动截止时间后关闭回帖，以确保公正性。
中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布，并通过私信通知领奖方式。
所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛管理团队最终解释。
期待您的积极参与，祝您好运！如有任何疑问，欢迎随时联系抽奖发起人

标题: 今天没啥分享的， 更新一下 AI漫剧项目新功能吧
作者: #cturing
板块: #开发调优
编号: 1810918
帖子: https://linux.do/t/topic/1810918
时间: 2026-03-25 11:07:49
摘要:

标题: 佬们的 team 现在都可以活几天
作者: #lulux
板块: #搞七捻三
编号: 1810920
帖子: https://linux.do/t/topic/1810920
时间: 2026-03-25 11:08:13
摘要:

试了大半个月，很稳定的 3 -5 天 …

标题: ai 时代有什么副业可以干么，在屏幕前急的直跳脚
作者: #ddy
板块: #搞七捻三
编号: 1810921
帖子: https://linux.do/t/topic/1810921
时间: 2026-03-25 11:08:20
摘要:

看到 ai 这么厉害，自己只能在屏幕前急的直跳脚。
目前尝试的副业
1.番茄小说写ai短文。20 篇挣了 1.3 。需要满 100 提现。GG
2.网易云音乐 ai 写歌。目前没有收益也 GG
大家有什么成功的案例可以分享下么

标题: 【CPA】401账号清理与额度耗尽停用脚本
作者: #LeanOn
板块: #开发调优
编号: 1810923
帖子: https://linux.do/t/topic/1810923
时间: 2026-03-25 11:08:37
摘要:

找不到是哪个佬写的脚本改的。。。
修改内容与功能

新增了 api-call 主动探测。
全量探测，等同于CPA中的额配合刷新，本次脚本运行只会完整探测一遍
默认是关闭的，只有加 --enable-api-call-check 才会跑，且只跑一遍
api-call探测方式：
一批同时探测 9 个，整批跑完以后，随机等待 5 到 10 秒，再继续下一批。这样比一个个串行扫。
额度耗尽的处理：
通过调用/v0/management/auth-files/status禁用账号
原有功能：
自动删除请求中401的账号。

使用说明

‘–base-url’, default=‘http://127.0.0.1:8317’
‘–management-key’, default=‘’ 写你的cpa管理密钥
‘–timeout’, type=int, default=‘20’
‘–enable-api-call-check’, action=‘store_true’ 开启 /api-call主动探测
‘–api-call-url’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_URL’, DEFAULT_API_CALL_URL), help=‘主动探测时调用的上游 URL’
‘–api-call-method’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_METHOD’, ‘GET’), help=‘主动探测时使用的 HTTP 方法’
‘–api-call-account-id’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_ACCOUNT_ID’, DEFAULT_API_CALL_ACCOUNT_ID), help=‘主动探测时附带的 Chatgpt-Account-Id’
‘–api-call-user-agent’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_USER_AGENT’, DEFAULT_API_CALL_USER_AGENT), help=‘主动探测时附带的 User-Agent’
‘–api-call-body’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_BODY’, ‘’), help=‘主动探测时透传到 api-call 的 data 字段’
‘–api-call-providers’, default=os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_PROVIDERS’, DEFAULT_API_CALL_PROVIDERS), help=‘哪些 provider 需要做 /api-call 主动探测，逗号分隔；留空表示全部’
‘–api-call-max-per-run’, type=int, default=int(os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_MAX_PER_RUN’, str(DEFAULT_API_CALL_MAX_PER_RUN))), help=‘每批最多探测多少个账号，最大 9’
‘–api-call-sleep’, type=float, default=None, help=‘固定批次等待秒数；如不设置则使用随机等待’
‘–api-call-sleep-min’, type=float, default=float(os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_SLEEP_MIN’, str(DEFAULT_API_CALL_SLEEP_MIN))), help=‘批次随机等待最小秒数’
‘–api-call-sleep-max’, type=float, default=float(os.environ.get(‘CLIPROXY_API_CALL_SLEEP_MAX’, str(DEFAULT_API_CALL_SLEEP_MAX))), help=‘批次随机等待最大秒数’
‘–dry-run’, action=‘store_true’, help=‘模拟运行，不实际删除或禁用’
‘–interval’, type=int, default=60, help=‘检测间隔时间（秒），默认60秒’
‘–once’, action=‘store_true’, help=‘只执行一次，不循环’

脚本
import os, sys, re, json, argparse, time, random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from pathlib import Path
from urllib import request, parse, error
from datetime import datetime, timezone

P401 = re.compile(r'(^|\D)401(\D|$)|unauthorized|unauthenticated|token\s+expired|login\s+required|authentication\s+failed', re.I)
PQUOTA = re.compile(r'(^|\D)(402|403|429)(\D|$)|quota|insufficient\s*quota|resource\s*exhausted|rate\s*limit|too\s+many\s+requests|payment\s+required|billing|credit|额度|用完|超限|上限|usage_limit_reached', re.I)

DEFAULT_API_CALL_PROVIDERS = 'codex,openai,chatgpt'
DEFAULT_API_CALL_URL = 'https://chatgpt.com/backend-api/wham/usage'
DEFAULT_API_CALL_USER_AGENT = 'codex_cli_rs/0.76.0 (Debian 13.0.0; x86_64) WindowsTerminal'
DEFAULT_API_CALL_ACCOUNT_ID = '141c5c10-0993-45c2-ad18-9a01ba2ab3e0'
DEFAULT_API_CALL_MAX_PER_RUN = 9
DEFAULT_API_CALL_SLEEP_MIN = 5.0
DEFAULT_API_CALL_SLEEP_MAX = 10.0
AUTH_FILE_STATUS_METHODS = ('PATCH', 'PUT', 'POST')


def get_current_time():
    return datetime.now().astimezone().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S %z')


def run_id():
    return datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%dT%H%M%SZ')


def api(base, key, method, path, timeout=20, query=None, expect_json=True, body=None, extra_headers=None):
    url = base.rstrip('/') + '/v0/management' + path
    if query:
        url += '?' + parse.urlencode(query)

    headers = {
        'Authorization': 'Bearer ' + key,
        'Accept': 'application/json',
        'User-Agent': 'cliproxyapi-cleaner/1.0',
    }
    if extra_headers:
        headers.update(extra_headers)

    data = None
    if body is not None:
        if isinstance(body, (dict, list)):
            data = json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode('utf-8')
            headers.setdefault('Content-Type', 'application/json')
        elif isinstance(body, bytes):
            data = body
        else:
            data = str(body).encode('utf-8')
            headers.setdefault('Content-Type', 'a