本人代码能力为零，报错日志一步步问gpt改的，能跑起来是奇迹了 
Dockerfile如下：
FROM imsyy/splayer:latest
# 注释掉 nginx.conf 中的 user 指令
RUN sed -i 's/^user/#user/' /etc/nginx/nginx.conf
# 修改 pid 文件位置为 /tmp/nginx.pid
RUN sed -i 's|^pid .*|pid /tmp/nginx.pid;|' /etc/nginx/nginx.conf
RUN mkdir -p /var/cache/nginx/client_temp /var/cache/nginx/proxy_temp && chmod -R 777 /var/cache/nginx

README.md最后加上app_port: 25884即可
至于数据保存问题，我在自己的VPS上部署了找了半天也没找到数据保存的位置 我是大废物

3 月 22 日消息，Epic 旗下移动游戏商店现已开启手游《超级食肉男孩：永恒（Super Meat Boy Forever）》和《斩妖行》（该作锁国区）免费领取活动，玩家可以在 3 月 27 日晚上 11 点前通过移动设备（安卓或欧盟地区 iOS 设备）免费畅玩这两款游戏 。
《超级食肉男孩：永恒（Super Meat Boy Forever）》https://store.epicgames.com/zh-CN/p/super-meat-boy-forever
《斩妖行》
https://store.epicgames.com/zh-CN/p/eastern-exorcist-android-8e99ad

如图所示，
为什么 ￥3999.00 有人会感觉"大家会有点压力“啊？
为什么 ￥7499.00 又有人会觉得“人人都能买得起”？
是不是哪里出了问题，我一时竟搞不明白了。

新车首月用美日节点观看，一个月后可以换新港台节点，禁止android TV,游戏机，禁止频繁换地区。联系TG：areshusir

比拉尔・本・赛义卜：
巴基斯坦不再安于现状，我们需要监管的明确性和对商业友好的法律框架，我们希望巴基斯坦成为区块链驱动金融的领导者，并吸引国际投资。
目前巴基斯坦正在探索沙盒式监管，为初创公司提供一个受控、受监管、合规的环境，这种监管沙盒通常用于初期测试，假如出现严重问题可以及时进行改正避免造成严重后果。
另外巴基斯坦低廉的运营成本也让巴基斯坦有可能成为继迪拜和新加坡等加密货币中心的具有竞争力的替代方案，巴基斯坦还在与阿联酋、尼日利亚和土耳其监管机构进行战略性互动以建立强大的生态系统。
最后比拉尔・本・赛义卜认为美国总统特朗普的亲加密货币立场也是行业的转折点，他认为包括巴基斯坦在内的全球经济体都必须接受数字资产以保持竞争力。 巴基斯坦准备将加密货币合法化并实施友好监管框架以吸引国际投资 – 蓝点网

其中需要用户交互 1 次 (点击 1 次) 的远程代码执行 (RCE) 漏洞收购价为 50 万美元，无需用户交互的零点击 (0click) 远程代码执行漏洞收购价 150 万美元，如果能够提供全链漏洞则可以获得 400 万美元。
通常情况下全链漏洞指的是黑客能够提供完整的漏洞利用链条并获得目标设备的完整访问权，在这里指的是可以获得 Telegram 乃至整个设备 / 操作系统控制权的漏洞。
值得注意的是漏洞经纪商偶尔会囤积漏洞，但更多时候是客户需要特定漏洞并支付定金后，漏洞经纪商才会发布悬赏令，所以此次 Operation Zero 发布悬赏令或许并非炒作，而是已经有客户支付定金希望获得这些漏洞。
至于为什么收购这些漏洞自然也非常简单，有些组织收购这些漏洞用于网络攻击，Telegram 目前用户量已经超过 10 亿名，如果能找到 Telegram 零点击漏洞那可以借助该工具对目标用户 / 用户群发起攻击。
既然能够出如此高的价格悬赏这些漏洞，也说明发起攻击的组织的最终目标具有极高的价值，所以才会愿意以几百万美元的价格收购这些漏洞。
注：以上只是悬赏令，并不意味着 Telegram 此时已经出现未知的零点击漏洞，所以请各位 Telegram 用户不要担心。 俄罗斯漏洞经纪商开价400万美元收购即时通讯工具Telegram的零点击漏洞 – 蓝点网

脚本如下
File: extract_models.py
import json
import argparse
import requests

def extract_model_names(models_data):
    """从JSON数据中提取模型名称"""
    simplified_names = []
    name_mapping = {}

    for model in models_data.get('data', {}).get('models', []):
        full_name = model.get('slug', '')
        if not full_name:
            continue

        # 提取简化名称（去掉前缀和后缀）
        parts = full_name.split('/')
        if len(parts) > 1:
            name_with_suffix = parts[1]
            name_parts = name_with_suffix.split(':')
            simplified_name = name_parts[0]
            simplified_names.append(simplified_name)
            name_mapping[simplified_name] = full_name

    return simplified_names, name_mapping

def fetch_models_data(url="https://openrouter.ai/api/frontend/models/find?max_price=0"):
    """从OpenRouter API获取模型数据"""
    try:
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # 如果请求不成功，抛出异常
        return response.json()
    except Exception as e:
        print(f"获取模型数据时出错: {e}")
        return None

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='从OpenRouter API提取模型')
    parser.add_argument('--output', type=str, default='output.json', help='输出文件名')
    parser.add_argument('--models_txt', type=str, default='models.txt', help='模型名称列表文件')
    parser.add_argument('--url', type=str, default='https://openrouter.ai/api/frontend/models/find?max_price=0',
                        help='OpenRouter API URL')
    args = parser.parse_args()

    # 从API获取数据
    models_data = fetch_models_data(args.url)
    if not models_data:
        return

    # 提取模型名称
    simplified_names, name_mapping = extract_model_names(models_data)

    # 输出逗号分隔的简化名称
    simplified_names_str = ','.join(simplified_names)
    print(simplified_names_str)

    # 输出JSON格式的映射
    print(json.dumps(name_mapping, indent=2, ensure_ascii=False))

    # 保存简化名称到models.txt
    with open(args.models_txt, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(simplified_names_str)
    print(f"模型名称已保存到 {args.models_txt}")

    # 保存到文件
    with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(name_mapping, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    print(f"模型映射已保存到 {args.output}")

if __name__ == "__main__":
    main()

运行脚本
得到两个文件
txt文件结果复制到channels对应数据表的models列
json文件结果复制到channels对应数据表的model_mapping列

成品结果，可以直接去数据库粘贴
File: output.json
{
  "mistral-small-3.1-24b-instruct": "mistralai/mistral-small-3.1-24b-instruct:free",
  "olympiccoder-7b": "open-r1/olympiccoder-7b:free",
  "olympiccoder-32b": "open-r1/olympiccoder-32b:free",
  "gemma-3-1b-it": "google/gemma-3-1b-it:free",
  "gemma-3-4b-it": "google/gemma-3-4b-it:free",
  "gemma-3-12b-it": "google/gemma-3-12b-it:free",
  "reka-flash-3": "rekaai/reka-flash-3:free",
  "gemma-3-27b-it": "google/gemma-3-27b-it:free",
  "deepseek-r1-zero": "deepseek/deepseek-r1-zero:free",
  "qwq-32b": "qwen/qwq-32b:free",
  "moonlight-16b-a3b-instruct": "moonshotai/moonlight-16b-a3b-instruct:free",
  "deephermes-3-llama-3-8b-preview": "nousresearch/deephermes-3-llama-3-8b-preview:free",
  "dolphin3.0-r1-mistral-24b": "cognitivecomputations/dolphin3.0-r1-mistral-24b:free",
  "dolphin3.0-mistral-24b": "cognitivecomputations/dolphin3.0-mistral-24b:free",
  "gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05": "google/gemini-2.0-flash-lite-preview-02-05:free",
  "gemini-2.0-pro-exp-02-05": "google/gemini-2.0-pro-exp-02-05:free",
  "qwen2.5-vl-72b-instruct": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct:free",
  "mistral-small-24b-instruct-2501": "mistralai/mistral-small-24b-instruct-2501:free",
  "deepseek-r1-distill-qwen-32b": "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-32b:free",
  "deepseek-r1-distill-qwen-14b": "deepseek/deepseek-r1-distill-qwen-14b:free",
  "deepseek-r1-distill-llama-70b": "deepseek/deepseek-r1-distill-llama-70b:free",
  "gemini-2.0-flash-thinking-exp": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free",
  "deepseek-r1": "d

之前白嫖了Grok的每月150美金额度，不知道怎么用，如果可以实现这个网页的话可以调用Grok的api帮我翻译吗

居然真的正常下了一局,目前看来,几乎所有模型的基础的三子都不会堵，在对局中o3-mini甚至可以发现我方的双三

项目地址：texttransfer
发布了 1.0.1 版本，Web 端支持一键配置和生成二维码，APP（目前只有 Android）扫码即可完成配置。
特点：

基于在线剪贴板服务做的，不需要在一个局域网。
保密性：
1、平台本身支持密码，其他人看不到的，也支持过期删除，最短是1小时。
2、是通过 base64+移位编码后保存的，服务方看不到明文，也没法简单通过 base64 解密看到，需要专门去试出移位的位数。

截图：

在ai生成内容时，我想看前面的内容，但是文字会自己抖动，根本看不了。
我感觉这是唯一一个有文字抖动bug的软件。

用munus写了一个订阅转换的docker应用，然后生成的json格式有点问题，很多值的前后都有空格，然后让cursor进行修改，改了几十次一次都没改对，还使用得是claude 3.7 thinking模型。。。。气死了