标题: 今日简报 2026.4.25
作者: #anhan
板块: #前沿快讯
编号: 2051144
帖子: https://linux.do/t/topic/2051144
时间: 2026-04-25 08:10:39
摘要:

标题: codex需要开全局模式才稳定，应该怎么解决
作者: #mikesky
板块: #搞七捻三
编号: 2051150
帖子: https://linux.do/t/topic/2051150
时间: 2026-04-25 08:12:55
摘要:

不知道为什么这几天发现，开启 TUN 模式之后还要打开全局模式，Codex才能够比较稳定使用。使用绕过大陆模式的时候 Codex 经常会不太稳定，有各位佬友们知道怎么解决吗？

标题: codex status_code=400, The encrypted content QVhO...og== could not be verified. Reason: Encrypted content could not be decrypted or parsed.
作者: #amo
板块: #开发调优
编号: 2051155
帖子: https://linux.do/t/topic/2051155
时间: 2026-04-25 08:17:39
摘要:

大家用codex有没有遇到过status_code=400, The encrypted content QVhO…og== could not be verified. Reason: Encrypted content could not be decrypted or parsed.报错？要怎么解决？我用cpa遇到过，用佬友的公益也遇到过。报错说加密内容无法解析。问题是我用就是codex，要加密也是它自己加密的，它自己无法解密？另外不知道和模型有没有关系，我本地有中转一层，把所有的模型统一映射成gpt-5.2,这样不用配置文件改来改去。这模型名字不一样应该没影响吧。本地中转也只是改一下api信息然后透传，应该没有问题。大家有没有遇到过相同的问题？

标题: 才24岁已经感觉老了
作者: #爱破坏的小怪兽
板块: #搞七捻三
编号: 2051160
帖子: https://linux.do/t/topic/2051160
时间: 2026-04-25 08:20:20
摘要:

晚上睡得晚（十一点），早上醒得早（六点多），睡眠很浅，快赶上老年人的作息。肚子也凸起来了，感觉精力不足，受伤也恢复的慢了，到了三四十岁可怎么办啊

标题: 佬友们，有没有什么办法可以判断中转站模型真假？
作者: #过路人
板块: #搞七捻三
编号: 2051164
帖子: https://linux.do/t/topic/2051164
时间: 2026-04-25 08:21:02
摘要:

我需要claude来帮我写代码，但是官方的实在是太贵了，根本负担不起，所以想找一些中转站来凑合着用，有什么办法判断中转站的claude真假吗？佬友们，可以给我推荐点claude渠道吗，谢谢

标题: DeepSeek V4 Flash是最强的300B级的模型吗？？
作者: #tiga6367
板块: #搞七捻三
编号: 2051204
帖子: https://linux.do/t/topic/2051204
时间: 2026-04-25 08:35:59
摘要:

主要是编程，酒馆。
类似参数的模型还有
Minimax M2.7（229B）
Xiaomi Mimo 2.5 Flash（309B）
Qwen 3.6 Plus(397B)
在这个级别的模型里，能是最强的吗？

标题: GPT-5.5及GPT-5.5 Pro目前已可以通过API使用
作者: #fortuna88
板块: #前沿快讯
编号: 2051217
帖子: https://linux.do/t/topic/2051217
时间: 2026-04-25 08:38:34
摘要:

gpt-5.5每百万输出30刀
gpt-5.5-pro每百万输出180刀

标题: GitHub Copilot 的新限制实在有些难评了
作者: #悟元
板块: #开发调优
编号: 2051221
帖子: https://linux.do/t/topic/2051221
时间: 2026-04-25 08:39:25
摘要:

写了大概300行代码，甚至不到半个任务，直接被限速。完全到了不可用的水平。。。
GitHub你干点人事吧，你claude的模型被刷了别限gpt啊，又不是什么很聪明的模型。。。

标题: kimi接入cc工具无法调用怎么办？
作者: #梦仄
板块: #开发调优
编号: 2051259
帖子: https://linux.do/t/topic/2051259
时间: 2026-04-25 08:43:37
摘要:

买了kimi的套餐，接入cc的时候调用工具总是失败怎么办？特别是WebSearch和WebFetch，求助大佬

标题: any站为什么经常让清cookie
作者: #水跳鱼
板块: #搞七捻三
编号: 2051266
帖子: https://linux.do/t/topic/2051266
时间: 2026-04-25 08:47:38
摘要:

如题，我每天会any站登陆签到一下。
但iphone自带的safari浏览器，过一段时间就会自动退出登录，退出登录后我重新用L站账号登就会显示登录失败，需要清除cookie后再登录。一般来说也确实我设置清除后就可以正常登了，不过经常这样还是很麻烦，想问一下佬友有没有相同情况或者解决方案。
似乎用chrome浏览器就完全不会有问题，只是我手机上safari用的比较习惯。

标题: 七牛的 deepseek-v4-flash 快的吓人
作者: #不紧不慢不快不慢
板块: #开发调优
编号: 2051267
帖子: https://linux.do/t/topic/2051267
时间: 2026-04-25 08:48:05
摘要:

七牛的 deepseek-v4-flash 快的吓人，有 200 的吐字速度了

标题: 兄弟们有啥好的骑行头盔推荐
作者: #ZHEN
板块: #搞七捻三
编号: 2051270
帖子: https://linux.do/t/topic/2051270
时间: 2026-04-25 08:48:20
摘要:

rt，最近想慢慢入坑骑行，城市公路吧主要是，打算先买个骑行头盔，有啥性价比比较高的骑行头盔呀，最好颜值也不错  预算应该200-300内都可以接受？安全性也要比较高，最好是足够轻不费脖子

标题: gpt5.5
作者: #awsldaily
板块: #搞七捻三
编号: 2051275
帖子: https://linux.do/t/topic/2051275
时间: 2026-04-25 08:49:42
摘要:

有大佬比较实际代码效果和opus4.7比起来咋样啊？感谢

标题: 【求助】cc-switch不能打开代理该怎么解决
作者: #Merci_Yuan
板块: #搞七捻三
编号: 2051276
帖子: https://linux.do/t/topic/2051276
时间: 2026-04-25 08:49:57
摘要:

各位佬友ccswitch有没有遇到过这种情况啊，不能切代理
求问该怎么解决啊

标题: harness enigneering-任务入口/窗口-随笔
作者: #xinyann
板块: #开发调优
编号: 2051277
帖子: https://linux.do/t/topic/2051277
时间: 2026-04-25 08:50:03
摘要:

意义：搭建跟自身项目有关的垂直环境。常用的codex，cc等其实本身有通用harness 内核，但我们仍需根据自己的工作场景在此基础上搭建垂直场景的harness 框架，以便于agent能更好完成目标（其实就相当于给一个公司制定工作流程和员工守则）。（4.25 01:38 兴致勃勃）
记录一下第一个最主要的关口：任务入口/窗口
意义：把人类的自然语言转换成agent可执行的完整清单。变成结构化对象json文件。
核心任务：分析界定任务内容，具体可为以下几点：
（1）用户想做什么（intent classification）
（2）任务对象是什么（object）
（3）允许做什么（boundary）
（4）需要读取哪些上下文（context）
（5）要做的事情是否安全，是否有风险（risk）
（6）根据风险等级评估结果是否让人介入审批（approval）
（7）怎么验证结果（validation）
（8）最后展现什么结果，产品（deliverable）
具体分析：
1.intent
agent其实不懂到底人类到底什么意思，它更倾向于用户的请求应该进入哪一条链，哪种工作流。
因此，intent其实就像路由标签和索引一样。可随时认定和引用。
用户请求—intent分类— 选择工作链
因此必须构建完整的intent taxonomy。并且在真实场景中，intent应该分类分层设计，可以从垂直场景的不同状态划分intent类别，也可以分层控制从大类到过程到动作手段。
但如果intent taxonomy过于精细繁重就会导致无法识别，相互影响。所以要研究怎么识别intent taxonomy的方法。
方法有以下几类：
（1）自定义规则分类。直接设定捕捉具体字段，形式之类，简单方便，但复杂度上升梯度大，而且对复杂语义和意会都无法识别。
（2）利用llm结构化分类。就是利用模型帮你识别语义，但还要设定schema规范输出格式（无限套娃，一层层界定）。
（3）对以上两种混合使用。简单意义规则分类，复杂的借助llm，当然，也可以用混杂一些embedding检索，小的模型分析这些，都可以混，最后打分，靠置信度评价给出结果，或者融合结果。
根据这个我们可以获得一个结构化输出结果
分析的意图，置信度，关键词，什么分类器认证的等等所有信息，这样我们就可以完成认证标注了。
除此之外，intent classification应该能识别多意图的能力，因为人往往会提出多个要求，并且任务之间存在先后顺序。可以通过连接词识别，多词态分析比如存在多动词多名词等方式来识别，识别后进行语段切割，子任务切割，主次区分。
此外，审查和澄清也相当重要，由于harness本身要求全流程连贯，提高使用效率。所以agent应该减少和用户交互过程。因此，只应该允许置信度低，intent冲突，high risk，缺少object或者无法明确时，这种应该及时反馈交付用户审查。
另外intent模块也可以自己装配测试集，完成自我验证，增强可信度。
总结一下，intent classification的内容
1.先定义 intent taxonomy


用规则识别明显任务


用 LLM 处理复杂语义


用 Pydantic 或 JSON Schema 固定输出


支持多 intent 拆分


保留 evidence 和 confidence


低置信度或高风险时触发澄清


用测试集评估分类效果


最终通过intent classification你可以把用户请求定义到正确的workflow工作链上。
2.object
意义：明确任务作用对象。
比如帮我切个西瓜，西瓜要切成方的，越小越好。
这个就有很多对象，作用对象：西瓜，形状对象：方形，指标对象：大小
agent在得到intent后，应该能具备立刻明确具体操作对象的能力。
如果他不具备这个能力，他就会不知道切什么水果。乱切成芒果，大小形状也无法控制。
在具体的应用场景，object可以分为很多种，目标对象，文件路径对象，环境领域对象，指标对象，数据对象，想调用的工具，禁止更改对象等等，看需求添加。
因此，我们又可以针对这个得到一个结构化输出。
那怎么识别对象呢，跟intent一样，还是规则定义，形式匹配，llm识别。
除此之外还有一个要求就是可以对所提对象之间完成索引锁定，我可以直接明确你说的这个对象在哪个文件定义的，我要找到这种映射关系。这个也是通过文件名匹配，关键词搜索，ast解析类名函数名，embedding检索等等方法完成映射锁定，还是一样的套路。
object还有一个很重要的，就是他能迅速锁定boundary对象，是否有risk，要加载哪些相关的context。
当然，这里提醒一下，无论是intent还是object，用户输入的语义正确很重要，如果用户无法准确输入需求，就很容易导致执行错位，比如你说优化一下，它很难分辨是要从正确率上还是速度还是大小上，因此正确表述需求才能更好的使用ai（文科生的价值也许超乎想象）。
总结一下：


领域词典匹配


正则/模式匹配


LLM 结构化抽取


同义词标准化


仓库索引


ripgrep 搜索


AST / tree-sitter 符号索引


object → file 映射


object这一步就是在完成锁定操作对象。
3.boundary
agent边界控制。就像人一样，agent也要有自己的边界感，在做事情的时候，什么事能做什么事不能做，什么东西能碰什么不能碰，这个应该明确。boundary可以有效限制agent乱改，越权，污染文件。
当object输出后，boundary应该能根据对象立刻调出以下几点：可动文件或路径，不可动文件或路径，允许与不允许的操作，需要索取approval的操作等等。
就相当于一个目标优化问题求解，pso之类，我先给你锁定一个你可以跑的多维空间，然后你必须在这个空间里面自己寻优，操作。
之外，boundary应该贯穿整个状态：
执行前：决定哪些文件和工具可用
执行中：拦截危险动作
执行后：用 git diff 检查是否越界
boundary在每次运行中应该能接受以下信息，已确定可执行边界。
（1）intent 结果
（2）object结果
（3）项目规则，预案规则（一般用md，yaml之类写好）
（4）git differ返还结果（未提交/已提交）
（5）用户提示词（自主提高优先级）
boundary最后也会生成一个结构化输出，包括之前提到的允许/不允许操作、工具、功能、可改大小，时间限制等
boundary应该能根据不同的输入形成不同的规则模版，并且可以不断迭代更新自身规则，然后生成新边界，当然规则之间直接应有优先级，避免覆盖，遗忘等现象。
总结：
Policy 规则文件


路径白名单/黑名单


动作权限


工具权限


命令拦截


网络限制


资源限制


执行后 git diff 审计


有效的boundary应做到识别它能碰什么；不能碰什么；碰之前要不要问你；碰完后怎么检查有没有越界。
4.context
context回答的是Agent 在操作之前，要看什么资料，哪些即刻看，哪些一会看
context需要根据前面得到的 Intent + Object + Boundary 转成一组具体上下文包。
Intent 决定上下文类型
Object 决定相关文件
Boundary 决定可访问范围
例如，intent分类到画图，object指向风景图，这时候context应该能加载绘图脚本，格式规范，可用简易图标等等。
常用context：


User Context用户上下文


Task Context 任务上下文


Conversation Context 对话上下文


Product Context 垂直领域上下文


Environment Context 环境上下文


Tool Context工具上下文


Memory Context 记忆上下文


Policy / Constraint Context 约束上下文


context输出步骤


加载基础规则上下文


根据 Intent 选择上下文模板


根据 Object 找相关文件


根据 Boundary 排除禁止上下文


根据优先级和 token 预算排序


生成 ContextPlan


同时，上下文不是越多越好，很多人认为上下文多就可以懂得多，分析更全，实际因为关键信息被稀释，过期信息污染判断，模型注意力分散等等，agent会变笨，因此设计Context原则应该是足量不过量。
当上下文量达到一定程度的时候，context必须进行压缩，形成信息或结构摘要，片段检索，滑动窗口记录，或切片选择top5chunk来进行必要压缩，保留主要信息。
上下文检索一般依赖Repo Index ，就像提前画个地图。比如你想找一个淘宝上的的商品，如果没有索引，你要找半天都找不到，有了索引，你就可以直接链接转过去，这样 AI 不用凭感觉找文件，而是能先定位大概位置。
（4.25 05:32力竭了，不想写了，一晚上没睡觉，有时间继续）
除此之外，context还需要给资料排优先级，它必须在巨量的可读上下文中让agent能按必要性读到最需要注意的资