🔥 LINUX DO元气T+POLO:社交新名片
从夏天穿着 LINUX DO 出街是一种什么体验?继续讨论:
本文AI参与度为0,佬友放心食用。
各位佬友,我鸽王归来 ,唤醒鸽王之力!追寻荣耀,踏上传奇之路。
如前情帖所述,在鸽了一年多一丢丢之后,我们终于能把 LINUX DO 穿在身上了。
这几天确实很忙,但更多的是内心的煎熬。担心佬友们不喜欢,担心质量与L站不匹配,担心出现AB货。这些让平时惫懒的我无法想象,也是我从去年有想法一直没实质去做的原因。
所幸在一个个佬友晒帖且是正向反馈后,我悬着的心终于能放下,能在这里跟大家说一说这第一个 LINUX DO 周边了:
1. 这款 T-Shirt 目前入口在左侧外部链接列表中(当然店不可能是我开的 :tieba_025:)。
2. 目前是白色款,总库存 456 件(500 件的料子做成)。
3. 详情和质检报告请见商品详情页面,或直接与商家沟通。
4. 详情页面未标参数,我补一下:克重 225, 支数 50 。
5. LOGO 刺绣在胸前,2.5cm 直径。LINUX DO 刺绣在左臂。
接下来回答一下这几天佬友们普遍关心的问题:
Q: 有没有做黑色款的准备?
A: 更新:链接有了。 有的,目前已经拿到样衣,跟白色同材质,看起来质感相当不错,但我也不知道要订多少件合适。看看下面的商家展示图:
Q: 前情帖不是说只送不卖吗?
A: 是的,前情帖写下的时候,我想的就是做个 100 件给大家抽出去。但这一年来的观察,佬友们对 LINUX DO 周边很热情(包括自行在第三方制作购买),100 件完全不能满足佬友的需求。更多的我也送不起,那只能开放渠道让佬友们有一个放心自行购入的途径。
Q: 那你原本计划的 100 件还送不送?
A: 送!本帖之后就会开一个抽奖帖,把这 100 件送出去。
Q: 现在 M、L、XL 尺码是不是少了点?
A: 是的,这是备货问题,我也不知道这库存怎么分配合适,所以只搞了这 3 个尺码。不过尺码其实是偏大的,根据佬友反馈 180cm 身高,90kg 穿 XL 是正合适的。
Q: 价格是不是贵了点?
A: 这个问题跟上一个其实有一个共同的原因:批量太少很多事情都无法操作。按照 o3 和佬友们真实反馈来说,这个料子和定制刺绣应该是对得起价格(登录后69.00)的。但你要说那些大批量的货多便宜,那我也支持你的说法。
Q: LOGO是不是太小了?
A: 不小了,再大显得浮夸,就脱离了我对它的定位:日常穿着 T-Shirt。我的理念是,它不应该仅仅被挂在衣柜里,更应该穿出来。它是一件有品质的衣服,不是一个吉祥物,要穿的清爽,穿的舒服。浮夸的 LOGO 会导致你穿几次就丢在那吃灰。
Q: 为什么印花不在后背?
A: 很简单,因为刺绣如果刺在背后(我原本设计放在脖子下方,这样才方便做小巧精致)会比较不舒服。
Q: 穿 LINUX DO 元气T 出去会不会有些尴尬?
A: 完全不会。如果说 AI 应用交流,我相信目前 LINUX DO 应该算是一个绕不过去的社区。一个热爱学习的进步青年,业余时间在 LINUX DO 上积极学习各种前沿知识,是多么正向值得鼓励的事情?穿上这件衣服,正是向人们宣告:我是技术前沿弄潮儿,我在一个和睦的社区和谐交流!
Q: 遇到同样穿 LINUX DO 元气T 的佬友应该怎样做?
A: 坦白说这不是个问题,这是你的自由。但我建议你在胸口给他比一个赞👍️
Q: Neo 你会穿吗?
A: 穿!我自己的设计,我当然中意。我五一会穿它去山东玩(为啥在你们眼里我已经变通缉犯了?没有的事啊)。
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接下来说说抽奖 100 件 LINUX DO 元气T 的事宜(不是本帖抽奖,会另发一帖,预计在黑色款上架后)。
这个问题我早几天就在想了。我需要设计一种机制,让佬友们抽到奖品,又不会导致社区账号跟淘宝关联导致隐私问题。很幸运,最终我想到了一种机制:
1. 中奖后自行在店里购买,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
2. 你需要剪下吊牌,写上你的社区账号,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
3. 将衣服与写好账号的吊牌放一起,避免薅我羊毛,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
4. 我直接给你 10刀 某***pro的直转兑换码(价格差不太多,不纠结),此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
非常巧妙,整个步骤不会跟你淘宝账号有任何关联,避免泄露你我的任何隐私。任何能进行上述操作的佬友都可参加抽奖(一人限一件),不区分已购买未购买。
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这个夏日,穿上你的 LINUX DO 元气T 出门,用这个社交新名片,做街上最前沿的弄潮儿。
另外,我发现这个 LINUX DO 元宇宙 (LinuxDo元宇宙) 的想法非常有意思。欢迎其他快消方面有稳定渠道的佬友联系我们,也许能在未来为社区佬友提供衣食住行全方面过硬服务~
欢迎佬友在本帖进行统一晒单,无需再开新帖。
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报销 100 件 LINUX DO 元气T福利羊毛
抽奖帖已发。
假如有一天,我这能不能入选商学院案例库? 🤡
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黑色 T-Shirt 真人秀:https://linux.do/t/topic/608151
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黑色 POLO,样衣和质检报告:https://linux.do/t/topic/614250
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已添加白色款 POLO。至此,2色T-Shirt + 2色POLO 已经齐备。
品质和性价比 100% 好评,绝对能让佬友们穿出去,而不只是用作收藏:
白色 T-Shirt,到手
黑色 T-Shirt,到手
白色 POLO,到手
黑色 POLO,到手
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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如前情帖所述,在鸽了一年多一丢丢之后,我们终于能把 LINUX DO 穿在身上了。
这几天确实很忙,但更多的是内心的煎熬。担心佬友们不喜欢,担心质量与L站不匹配,担心出现AB货。这些让平时惫懒的我无法想象,也是我从去年有想法一直没实质去做的原因。
所幸在一个个佬友晒帖且是正向反馈后,我悬着的心终于能放下,能在这里跟大家说一说这第一个 LINUX DO 周边了:
1. 这款 T-Shirt 目前入口在左侧外部链接列表中(当然店不可能是我开的 :tieba_025:)。
2. 目前是白色款,总库存 456 件(500 件的料子做成)。
3. 详情和质检报告请见商品详情页面,或直接与商家沟通。
4. 详情页面未标参数,我补一下:克重 225, 支数 50 。
5. LOGO 刺绣在胸前,2.5cm 直径。LINUX DO 刺绣在左臂。
接下来回答一下这几天佬友们普遍关心的问题:
Q: 有没有做黑色款的准备?
A: 更新:链接有了。 有的,目前已经拿到样衣,跟白色同材质,看起来质感相当不错,但我也不知道要订多少件合适。看看下面的商家展示图:
Q: 前情帖不是说只送不卖吗?
A: 是的,前情帖写下的时候,我想的就是做个 100 件给大家抽出去。但这一年来的观察,佬友们对 LINUX DO 周边很热情(包括自行在第三方制作购买),100 件完全不能满足佬友的需求。更多的我也送不起,那只能开放渠道让佬友们有一个放心自行购入的途径。
Q: 那你原本计划的 100 件还送不送?
A: 送!本帖之后就会开一个抽奖帖,把这 100 件送出去。
Q: 现在 M、L、XL 尺码是不是少了点?
A: 是的,这是备货问题,我也不知道这库存怎么分配合适,所以只搞了这 3 个尺码。不过尺码其实是偏大的,根据佬友反馈 180cm 身高,90kg 穿 XL 是正合适的。
Q: 价格是不是贵了点?
A: 这个问题跟上一个其实有一个共同的原因:批量太少很多事情都无法操作。按照 o3 和佬友们真实反馈来说,这个料子和定制刺绣应该是对得起价格(登录后69.00)的。但你要说那些大批量的货多便宜,那我也支持你的说法。
Q: LOGO是不是太小了?
A: 不小了,再大显得浮夸,就脱离了我对它的定位:日常穿着 T-Shirt。我的理念是,它不应该仅仅被挂在衣柜里,更应该穿出来。它是一件有品质的衣服,不是一个吉祥物,要穿的清爽,穿的舒服。浮夸的 LOGO 会导致你穿几次就丢在那吃灰。
Q: 为什么印花不在后背?
A: 很简单,因为刺绣如果刺在背后(我原本设计放在脖子下方,这样才方便做小巧精致)会比较不舒服。
Q: 穿 LINUX DO 元气T 出去会不会有些尴尬?
A: 完全不会。如果说 AI 应用交流,我相信目前 LINUX DO 应该算是一个绕不过去的社区。一个热爱学习的进步青年,业余时间在 LINUX DO 上积极学习各种前沿知识,是多么正向值得鼓励的事情?穿上这件衣服,正是向人们宣告:我是技术前沿弄潮儿,我在一个和睦的社区和谐交流!
Q: 遇到同样穿 LINUX DO 元气T 的佬友应该怎样做?
A: 坦白说这不是个问题,这是你的自由。但我建议你在胸口给他比一个赞👍️
Q: Neo 你会穿吗?
A: 穿!我自己的设计,我当然中意。我五一会穿它去山东玩(为啥在你们眼里我已经变通缉犯了?没有的事啊)。
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接下来说说抽奖 100 件 LINUX DO 元气T 的事宜(不是本帖抽奖,会另发一帖,预计在黑色款上架后)。
这个问题我早几天就在想了。我需要设计一种机制,让佬友们抽到奖品,又不会导致社区账号跟淘宝关联导致隐私问题。很幸运,最终我想到了一种机制:
1. 中奖后自行在店里购买,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
2. 你需要剪下吊牌,写上你的社区账号,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
3. 将衣服与写好账号的吊牌放一起,避免薅我羊毛,此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
4. 我直接给你 10刀 某***pro的直转兑换码(价格差不太多,不纠结),此步骤你的淘宝账号与社区账号毫无关联。
非常巧妙,整个步骤不会跟你淘宝账号有任何关联,避免泄露你我的任何隐私。任何能进行上述操作的佬友都可参加抽奖(一人限一件),不区分已购买未购买。
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这个夏日,穿上你的 LINUX DO 元气T 出门,用这个社交新名片,做街上最前沿的弄潮儿。
另外,我发现这个 LINUX DO 元宇宙 (LinuxDo元宇宙) 的想法非常有意思。欢迎其他快消方面有稳定渠道的佬友联系我们,也许能在未来为社区佬友提供衣食住行全方面过硬服务~
欢迎佬友在本帖进行统一晒单,无需再开新帖。
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报销 100 件 LINUX DO 元气T福利羊毛
从🔥 LINUX DO元气T:社交新名片继续讨论: 黑色款已出,按照约定,我们开启抽奖。 按照 关于抽奖方式,发个投票看看大家的意思 投票结果来看,很大一部份佬友还是对自己隐私比较注重的: [image] 所以我们依旧采用前情帖里描述的方式进行抽奖。 先说明,因为奖品数量有限,请以下佬友不要参与本此抽奖: 对 LINUX DO 元气T 没有需求的。 对 oaipro 没…
抽奖帖已发。
假如有一天,我这能不能入选商学院案例库? 🤡
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黑色 T-Shirt 真人秀:https://linux.do/t/topic/608151
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黑色 POLO,样衣和质检报告:https://linux.do/t/topic/614250
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已添加白色款 POLO。至此,2色T-Shirt + 2色POLO 已经齐备。
品质和性价比 100% 好评,绝对能让佬友们穿出去,而不只是用作收藏:
白色 T-Shirt,到手
¥69.00 : 商品详情黑色 T-Shirt,到手
¥69.00 : 商品详情白色 POLO,到手
¥89.00 : 商品详情黑色 POLO,到手
¥89.00 : 商品详情1045 posts - 890 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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蜜雪冰城小程序点了一杯柠檬水,到现场等了十几分钟,体验太差了
今天支付宝会员有蜜雪冰城99积分兑换零元的柠檬水, 就兑换了,然后提前了八分钟在小程序点了,然后到现场,店员好像一直在做外卖的单子,现场的单子好像我等的时候总共只做了4单, 等了十几分钟才把我的柠檬水做好(晚上7:40左右的事)
10 posts - 10 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
今天支付宝会员有蜜雪冰城99积分兑换零元的柠檬水, 就兑换了,然后提前了八分钟在小程序点了,然后到现场,店员好像一直在做外卖的单子,现场的单子好像我等的时候总共只做了4单, 等了十几分钟才把我的柠檬水做好(晚上7:40左右的事)
10 posts - 10 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
请教有无一款类似于cherry studio的AI客户端
为什么放弃cherry studio
在我的工作环境中卡顿严重
想要的客户端:
1. 支持MCP
2. Code Preview(非必需)
3. macOS原生开发(非必需)
4. UI流畅
请教大家有无推荐
63 posts - 40 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 弗洛伊德)
为什么放弃cherry studio
在我的工作环境中卡顿严重
想要的客户端:
1. 支持MCP
2. Code Preview(非必需)
3. macOS原生开发(非必需)
4. UI流畅
请教大家有无推荐
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 弗洛伊德)
方块AI推出生图功能了!进来帮我选一下头像!!!
Click to view the poll.
这些头像全部都由官方AI:方块AI @Throttle 生成,生图能力杠杠的!
大家帮我选几个觉得好看的啊,我从排名前面的选一个来当头像。
感觉方块AI生成效果不行?那就show出你的图吧!!!
62 posts - 23 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 唐洛)
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这些头像全部都由官方AI:方块AI @Throttle 生成,生图能力杠杠的!
大家帮我选几个觉得好看的啊,我从排名前面的选一个来当头像。
感觉方块AI生成效果不行?那就show出你的图吧!!!
62 posts - 23 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 唐洛)
伊朗媒体:今晚将发生世界铭记的大事 大家今晚要不要洗一下眼睛,熬夜等着!
伊朗国家电视台:今晚会发生一件大事,世界将铭记几个世纪。
什么大事,居然不止是百年未有之大局,
而是让世界记住几个世纪?
伊朗局势发展非常快,现在的确到了"什么都可能发生"的时候。德黑兰与北京有4个半小时时差,他们的"今晚"相当于北京时间今天深夜。究竟会发生什么,让我们大家拭目以待。
82 posts - 73 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: jiyuba)
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伊朗国家电视台:今晚会发生一件大事,世界将铭记几个世纪。
什么大事,居然不止是百年未有之大局,
而是让世界记住几个世纪?
伊朗局势发展非常快,现在的确到了"什么都可能发生"的时候。德黑兰与北京有4个半小时时差,他们的"今晚"相当于北京时间今天深夜。究竟会发生什么,让我们大家拭目以待。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: jiyuba)
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【T佬】1000关注里程碑达成!!!
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中午才发了公益站100亿里程碑 【T佬】百亿里程碑达成!!!
现在又发1000关注里程碑,我实在是太能水了。
但是这个关键时刻还是需要记录下来!!!
----------------------
加入社区还不到3个月,认识了这么多朋友,也有这么多的佬友支持,这是我公益站能坚持做下去的动力!!!
这个社区和其他都不一样,每次遇到问题,困难能有一大帮佬友提供各方面的帮助。
这段时间实打实的从社区学习了很多知识,大佬实在太多~~~~了。
当然,也薅到了不少的资源,也都反馈给公益站的佬友了。
非常感谢大家!!!
----------------------
做公益站这段时间,有不同的佬友支持,每次发帖赞助名单都一堆,而且还没办法每个都列出来,实在是感谢帮助我的佬友们。
公益站会坚持提供稳定高质量的AI API服务!!!
----------------------
另外,后排求Vertex Express Mode(快速模式)资源,有的私聊我。(非赢利,只是为了公益站更多的负载)
65 posts - 54 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 唐洛)
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中午才发了公益站100亿里程碑 【T佬】百亿里程碑达成!!!
现在又发1000关注里程碑,我实在是太能水了。
但是这个关键时刻还是需要记录下来!!!
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加入社区还不到3个月,认识了这么多朋友,也有这么多的佬友支持,这是我公益站能坚持做下去的动力!!!
这个社区和其他都不一样,每次遇到问题,困难能有一大帮佬友提供各方面的帮助。
这段时间实打实的从社区学习了很多知识,大佬实在太多~~~~了。
当然,也薅到了不少的资源,也都反馈给公益站的佬友了。
非常感谢大家!!!
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做公益站这段时间,有不同的佬友支持,每次发帖赞助名单都一堆,而且还没办法每个都列出来,实在是感谢帮助我的佬友们。
公益站会坚持提供稳定高质量的AI API服务!!!
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另外,后排求Vertex Express Mode(快速模式)资源,有的私聊我。(非赢利,只是为了公益站更多的负载)
65 posts - 54 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 唐洛)
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是你们非要过 618 的啊
从🔥 LINUX DO元气T+POLO:社交新名片继续讨论:
有佬友问我,今天 618 咱们 LINUX DO 当真就不搞搞活动吗?我寻思 618 不都是电商的活动日么,怎么我们也要搞活动?
思来想去,我们唯一能与电商扯上关系的就是文化衫了。那我们就来搭一下这 618 狂欢的末班车吧。
我去联系了店铺老板,老板很干脆,很爽快。很快啊,动作非常快,把每件文化衫的价格上涨了
大概,大概就是这样 :tieba_087:
fire LINUX DO元气T+POLO:社交新名片
128 posts - 120 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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从🔥 LINUX DO元气T+POLO:社交新名片继续讨论:
有佬友问我,今天 618 咱们 LINUX DO 当真就不搞搞活动吗?我寻思 618 不都是电商的活动日么,怎么我们也要搞活动?
思来想去,我们唯一能与电商扯上关系的就是文化衫了。那我们就来搭一下这 618 狂欢的末班车吧。
我去联系了店铺老板,老板很干脆,很爽快。很快啊,动作非常快,把每件文化衫的价格上涨了
0.01 !大概,大概就是这样 :tieba_087:
fire LINUX DO元气T+POLO:社交新名片
已添加白色款 POLO。至此,2色T-Shirt + 2色POLO 已经齐备。
品质和性价比 100% 好评,绝对能让佬友们穿出去,而不只是用作收藏:
白色 T-Shirt,到手¥69.01: 商品详情
黑色 T-Shirt,到手¥69.01: 商品详情
白色 POLO,到手¥89.01: 商品详情 有加大码
黑色 POLO,到手¥89.01: 商品详情
128 posts - 120 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
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墙裂推荐!让老友们专注内容创作的两个工具,效率加倍
大家好,我是kayin,一个沉迷于 AI 圈,致力于借助 AI 和 n8n 实现自动化、半自动化,解放双手,提升效率的野生开发者。
在践行自动化发布小红书的过程中,发现了两个非常好用的项目 :
项目介绍
不仅支持多种精美的风格卡片,更能使用 css、mdx 等定制老友们自己喜欢的卡片
不够?这项目还支持 API 调用,甚至还可以作为 MCP 来运行,够不够?
API的代码仓库:
GitHub
作者公众号:JS 酷
相应的部署文档:MCP Server 使用教程 | MD2Card - Markdown 转知识卡片工具
✨️ 核心功能
● ✅️ 完全开源:MIT 协议授权,支持本地部署。
● 🔒️ 隐私保护:无需登录注册,任务记录保存在本地
● 💻️ 前端处理:采用 ffmpeg wasm 技术,无需本地安装 ffmpeg
● 🎯 多种风格支持:支持小红书/公众号/知识笔记/思维导图/内容总结等多种文档风格支持。
● 🤖 AI 对话:支持针对视频内容进行 AI 二次问答。
● 🎬️ 支持字幕导出: 结果一键导出为字幕文件。
● 🎨 支持自定义 Prompt:支持在前端自定义配置 prompt。
● 🐳 一键部署:支持 Docker 一键部署。
● 🔒️ 支持设置访问密码: 后端设置访问密码之后, 前端用户需要填写该密码才可以正常使用。
通过该项目,佬友可以将视频文件解析为文档。除了解析完成后可以得到一篇 AI 总结的视频内容文档,还可以在解析页面得到视频中出现的字幕。
甚至还可以点击右下角的对话按钮进行二次提问,学习、创作两不误
项目仓库:GitHub
作者公众号:韩数同学
自动化
以上是本期分享的两个高质量项目。如果觉得对佬友的创作过程有帮助,还请不忘支持一下作者,仓库给个 star或者公众号给个关注。
当然,作为一个玩
借着大佬们的力量,我测试的过程也能省力不少。全自动发布小红书的工作流已经测试完成,仅需上传文件目录到
根据错误情况做了个简单的判断,linux 环境下使用无头浏览器运行xhs-toolkit有概率找不到文件上传按钮
等项目修复完毕,此工作流将分享给所有看到本篇文章的读者。目前仅仅能做的只有预告,有兴趣的观众老爷们也可以尝试自己实践试试。
也请看到这里并且对全自动工作流感兴趣的老友们耐心等待更新🙏
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via LINUX DO - 热门话题 (author: kayin)
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大家好,我是kayin,一个沉迷于 AI 圈,致力于借助 AI 和 n8n 实现自动化、半自动化,解放双手,提升效率的野生开发者。
在践行自动化发布小红书的过程中,发现了两个非常好用的项目 :
md2card 和 AI-Media2Doc 分享给大家项目介绍
md2cardmd2card 是一款 Markdown转知识卡片工具,作用是将 markdown 文档转换为精美的知识卡片,支持多种风格,且作者主张免费使用。不仅支持多种精美的风格卡片,更能使用 css、mdx 等定制老友们自己喜欢的卡片
不够?这项目还支持 API 调用,甚至还可以作为 MCP 来运行,够不够?
API的代码仓库:
GitHub
作者公众号:JS 酷
相应的部署文档:MCP Server 使用教程 | MD2Card - Markdown 转知识卡片工具
AI-Media2Doc✨️ 核心功能
● ✅️ 完全开源:MIT 协议授权,支持本地部署。
● 🔒️ 隐私保护:无需登录注册,任务记录保存在本地
● 💻️ 前端处理:采用 ffmpeg wasm 技术,无需本地安装 ffmpeg
● 🎯 多种风格支持:支持小红书/公众号/知识笔记/思维导图/内容总结等多种文档风格支持。
● 🤖 AI 对话:支持针对视频内容进行 AI 二次问答。
● 🎬️ 支持字幕导出: 结果一键导出为字幕文件。
● 🎨 支持自定义 Prompt:支持在前端自定义配置 prompt。
● 🐳 一键部署:支持 Docker 一键部署。
● 🔒️ 支持设置访问密码: 后端设置访问密码之后, 前端用户需要填写该密码才可以正常使用。
通过该项目,佬友可以将视频文件解析为文档。除了解析完成后可以得到一篇 AI 总结的视频内容文档,还可以在解析页面得到视频中出现的字幕。
甚至还可以点击右下角的对话按钮进行二次提问,学习、创作两不误
项目仓库:GitHub
作者公众号:韩数同学
自动化
以上是本期分享的两个高质量项目。如果觉得对佬友的创作过程有帮助,还请不忘支持一下作者,仓库给个 star或者公众号给个关注。
当然,作为一个玩
n8n 自动化的玩家,怎么能少得了借助两位项目作者的高质量作品。借着大佬们的力量,我测试的过程也能省力不少。全自动发布小红书的工作流已经测试完成,仅需上传文件目录到
n8n 所在服务器即可完成小红书作品的发布。但不幸的是个人项目 xhs-toolkit 在这种关键时刻掉链子了。根据错误情况做了个简单的判断,linux 环境下使用无头浏览器运行xhs-toolkit有概率找不到文件上传按钮
等项目修复完毕,此工作流将分享给所有看到本篇文章的读者。目前仅仅能做的只有预告,有兴趣的观众老爷们也可以尝试自己实践试试。
也请看到这里并且对全自动工作流感兴趣的老友们耐心等待更新🙏
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via LINUX DO - 热门话题 (author: kayin)
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用augment写了个augment查看用量的插件
augment在vscode没法查看用量情况,写了个插件,可以及时查看用量情况,不用再跳转网页。
github.com
GitHub - akapril/augment-usage-tracker
通过在 GitHub 上创建帐户来为 akapril/augment-usage-tracker 开发做出贡献。
发布到市场了,可以直接安装
marketplace.visualstudio.com
Augment Usage Tracker - Visual Studio Marketplace
Extension for Visual Studio Code - Track and display Augment AI usage statistics in VSCode status bar
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via LINUX DO - 热门话题 (author: deathswaltz)
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augment在vscode没法查看用量情况,写了个插件,可以及时查看用量情况,不用再跳转网页。
github.com
GitHub - akapril/augment-usage-tracker
通过在 GitHub 上创建帐户来为 akapril/augment-usage-tracker 开发做出贡献。
发布到市场了,可以直接安装
marketplace.visualstudio.com
Augment Usage Tracker - Visual Studio Marketplace
Extension for Visual Studio Code - Track and display Augment AI usage statistics in VSCode status bar
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via LINUX DO - 热门话题 (author: deathswaltz)
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水一水,用AI写了一个油猴脚本发现器, 智能识别当前访问的网站,并迅速从 Greasy Fork (油叉) 抓取并展示所有相关、活跃的油猴脚本
地址: ✨ 网站油猴脚本发现器:智能匹配、高效管理,您的专属脚本宝库! ✨
25 posts - 20 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 蔡徐坤)
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地址: ✨ 网站油猴脚本发现器:智能匹配、高效管理,您的专属脚本宝库! ✨
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 蔡徐坤)
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拼多多发现的特殊香水
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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36 posts - 33 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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磁力预览(再也不怕群U发黑车了)
在社交软件中跟群U交流娱乐的时候,应该大部分人都碰到过奇奇怪怪的聊天记录
比如
但是,群众里面有坏人啊 😭
等大家辛辛苦苦把车提到手之后发现,是™黑车,很容易把我们气晕过去 😡
于是,一个能直接预览车体大概的小工具就显得很重要了 🤓
拒绝黑车,从我做起
https://cart.bocchi.vip/?url=magnet%3A%3Fxt%3Durn%3Abtih%3A125f99789776bc1a2739222193d7b147c374e7e8%26dn%3Dhmn-699
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 波奇酱)
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在社交软件中跟群U交流娱乐的时候,应该大部分人都碰到过奇奇怪怪的聊天记录
比如
但是,群众里面有坏人啊 😭
等大家辛辛苦苦把车提到手之后发现,是™黑车,很容易把我们气晕过去 😡
于是,一个能直接预览车体大概的小工具就显得很重要了 🤓
拒绝黑车,从我做起
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 波奇酱)
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就差...一点点...
对的对的, 你怎么知道我现在只差一步之遥就能够在Leaderboard(LINUX DO)超过邪恶的方块AI?
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neuroplexus)
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对的对的, 你怎么知道我现在只差一步之遥就能够在Leaderboard(LINUX DO)超过邪恶的方块AI?
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neuroplexus)
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如何让AI做出专业的网站,最好符合交付工作的需求
之前一直看不少AI博主各种show自己用AI生成的网页,PPT类网页,SVG什么的,都很精美漂亮,但是每次只有一个页面。
我在想,能不能直接生成一个完整站点呢?
我之前做过一段时间站长,了解一些基础的编程知识,于是注册了2个域名,近期用cursor和augmentcode两个工具前后做了2个网站,给大家总结下惊艳教训。
先来几张截图看看
设计上虽然算不了惊艳,但是也能过平均分了,保持了一致的设计风格。
可以直接看网站
AI Mode Hub
AI Mode Hub – Optimizing Your Content for AI-Driven Search
Win visibility in Google's AI Mode with strategies designed for the new era of search. Explore our comprehensive research hub featuring 14 industry studies across 28 sectors. Latest June 2025 data available now.
说说心得吧(做成这个之前也做废了一个,放在最后):
1. 首先,最重要的是设定好规则
这里的规则有点像是系统架构?例如我使用的tailwind,从一开始就要明确主题设定;
没有使用后台,意味着header、footer这些在编程中会复用的内容,但AI每次需要重新生成,你的网站结构,有哪些栏目,哪些内容,这些必须在开始就明确,否则后面一旦调整,无法像变成那样修改一个组件就全站同步了。
基本规则,最好是先和LLM对齐,然后输出一份类似readme.md 或者system-design.md之类的文档。
2. 然后LLM对话中明确需求
明确需求的前提是自己知道需求是什么,而不是希望AI不断抽卡或者试错,这个不像是生图,光靠抽卡是很难交付到你心坎上的。建议可以先和deepseek聊聊你的想法,让他帮你梳理需求,甚至生成提示词也行。梳理需求本身就是Vibe Coding中很重要的一环。
当你在前几轮对话中把需求能很快说清楚后,得益于现在augment的记忆功能,后面你可以直接写想法,然后使用augment的提示词优化功能,会让你有惊喜。
1. 不能完全一次性得到最终结果,需要掌握优化技巧
千万不要想着发一个指令,马上得到最佳交付。我们人类工作,一样是边做边优化的,AI也是如此,何况当前LLM的输出tokens有限,需要多次输出才能达到交付要求。
例如下面的内容:
Real-Time AI Search Personalization: Market Analysis & Implementation Trends 2025 | AI Mode Hub
非常完整的趋势报告,说实话,我人肉写也写不了这么好。
这里有一个小技巧,AI其实懂的比我们多,想让他写好,可以给他一些方法和要求,比如我通过和Gemini够通,知道了MECE思维模型非常是查漏补缺,我直接在提示词中要求augment使用MECE思维模型进行思考,然后搜索补充信息,再去完善内容,得到的结果就非常漂亮。
2. AI的记忆功能是保持设计风格一致性的关键
现在augment和cursor都有记忆功能了,只要你设定好了风格特征,然后每次提示词中要求一下,基本上都能很好的维持风格一致性。如果没有记忆,完全可以让LLM给你一份设计风格指南,然后强制让AI记到记忆中。
3. 提示词还是关键的关键(augment无法自己选择LLM)
到最后还是感觉提示词很重要,虽然现在都模型越来越聪明,能快速get我们的需求了。但是落实到具体项目上,如果不想只做到一个及格线水平,就必须在提示词上多下功夫,有时候并不是需要什么奇技淫巧,而是需要一些知识,例如MECE思维模型、波特五力模型这些专业词汇,能让AI更好的执行你的要求。
然后给大家看看失败案例:
AI Mode Boost
AI Mode Optimization Services - Dominate Google's AI Search | AI Mode Boost
Expert AI Mode optimization and Google AI Overview services. Increase AI search visibility by 247% with our patent-backed relevance engineering methodology. Get found in AI-powered search results.
教训:
1. 使用的技术栈在开始一定要选好,不要随便切换
这个AIModeBoost其实还用了astro.js的框架,但是由于在tailwind css、shadcn/UI和marina之间摇摆了几次,导致生成的样式效果,是越来越难调整,很难让人满意了。
2. 跟AI对齐风格一定要多次确认,最好先生成样例
这个其实跟我们平时工作中需要和同事对齐信息颗粒度是一个道理。只不过AI有个好处是可以直接给你Demo,更加方便沟通和确认。
3. 不要给AI过于宽泛的描述
不要说给我一个美观的设计,给我一个专业的设计,这种描述只有在Agent记忆了你们之前沟通的具体定义,才能给到你想要的结果,否则就是真浪费时间和tokens。
4. 不要想着AI可以一次性做到让你满意
千万千万不要指望AI一次性交付你满意的结果,做好心理准备,可能要调整好几次提示词,找到一个合适的指令,或者通过一个简单的workflow,比如先做基础,然后使用一些方法让AI调优。一旦找到可用的workflow,就可以重复使用了。
其实看站内很多佬友的教程,可以避免踩坑的,但我还是踩了不少坑,希望看到我这篇帖子的佬友可以少踩坑。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: eros face)
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之前一直看不少AI博主各种show自己用AI生成的网页,PPT类网页,SVG什么的,都很精美漂亮,但是每次只有一个页面。
我在想,能不能直接生成一个完整站点呢?
我之前做过一段时间站长,了解一些基础的编程知识,于是注册了2个域名,近期用cursor和augmentcode两个工具前后做了2个网站,给大家总结下惊艳教训。
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设计上虽然算不了惊艳,但是也能过平均分了,保持了一致的设计风格。
可以直接看网站
AI Mode Hub
AI Mode Hub – Optimizing Your Content for AI-Driven Search
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说说心得吧(做成这个之前也做废了一个,放在最后):
1. 首先,最重要的是设定好规则
这里的规则有点像是系统架构?例如我使用的tailwind,从一开始就要明确主题设定;
没有使用后台,意味着header、footer这些在编程中会复用的内容,但AI每次需要重新生成,你的网站结构,有哪些栏目,哪些内容,这些必须在开始就明确,否则后面一旦调整,无法像变成那样修改一个组件就全站同步了。
基本规则,最好是先和LLM对齐,然后输出一份类似readme.md 或者system-design.md之类的文档。
2. 然后LLM对话中明确需求
明确需求的前提是自己知道需求是什么,而不是希望AI不断抽卡或者试错,这个不像是生图,光靠抽卡是很难交付到你心坎上的。建议可以先和deepseek聊聊你的想法,让他帮你梳理需求,甚至生成提示词也行。梳理需求本身就是Vibe Coding中很重要的一环。
当你在前几轮对话中把需求能很快说清楚后,得益于现在augment的记忆功能,后面你可以直接写想法,然后使用augment的提示词优化功能,会让你有惊喜。
1. 不能完全一次性得到最终结果,需要掌握优化技巧
千万不要想着发一个指令,马上得到最佳交付。我们人类工作,一样是边做边优化的,AI也是如此,何况当前LLM的输出tokens有限,需要多次输出才能达到交付要求。
例如下面的内容:
Real-Time AI Search Personalization: Market Analysis & Implementation Trends 2025 | AI Mode Hub
非常完整的趋势报告,说实话,我人肉写也写不了这么好。
这里有一个小技巧,AI其实懂的比我们多,想让他写好,可以给他一些方法和要求,比如我通过和Gemini够通,知道了MECE思维模型非常是查漏补缺,我直接在提示词中要求augment使用MECE思维模型进行思考,然后搜索补充信息,再去完善内容,得到的结果就非常漂亮。
2. AI的记忆功能是保持设计风格一致性的关键
现在augment和cursor都有记忆功能了,只要你设定好了风格特征,然后每次提示词中要求一下,基本上都能很好的维持风格一致性。如果没有记忆,完全可以让LLM给你一份设计风格指南,然后强制让AI记到记忆中。
3. 提示词还是关键的关键(augment无法自己选择LLM)
到最后还是感觉提示词很重要,虽然现在都模型越来越聪明,能快速get我们的需求了。但是落实到具体项目上,如果不想只做到一个及格线水平,就必须在提示词上多下功夫,有时候并不是需要什么奇技淫巧,而是需要一些知识,例如MECE思维模型、波特五力模型这些专业词汇,能让AI更好的执行你的要求。
然后给大家看看失败案例:
AI Mode Boost
AI Mode Optimization Services - Dominate Google's AI Search | AI Mode Boost
Expert AI Mode optimization and Google AI Overview services. Increase AI search visibility by 247% with our patent-backed relevance engineering methodology. Get found in AI-powered search results.
教训:
1. 使用的技术栈在开始一定要选好,不要随便切换
这个AIModeBoost其实还用了astro.js的框架,但是由于在tailwind css、shadcn/UI和marina之间摇摆了几次,导致生成的样式效果,是越来越难调整,很难让人满意了。
2. 跟AI对齐风格一定要多次确认,最好先生成样例
这个其实跟我们平时工作中需要和同事对齐信息颗粒度是一个道理。只不过AI有个好处是可以直接给你Demo,更加方便沟通和确认。
3. 不要给AI过于宽泛的描述
不要说给我一个美观的设计,给我一个专业的设计,这种描述只有在Agent记忆了你们之前沟通的具体定义,才能给到你想要的结果,否则就是真浪费时间和tokens。
4. 不要想着AI可以一次性做到让你满意
千万千万不要指望AI一次性交付你满意的结果,做好心理准备,可能要调整好几次提示词,找到一个合适的指令,或者通过一个简单的workflow,比如先做基础,然后使用一些方法让AI调优。一旦找到可用的workflow,就可以重复使用了。
其实看站内很多佬友的教程,可以避免踩坑的,但我还是踩了不少坑,希望看到我这篇帖子的佬友可以少踩坑。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: eros face)
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chatgpt复读了一个单词,这是什么原理?
复读: 结核分枝分枝分枝分支分枝分枝分支分支分支分支细菌
对话链接:
ChatGPT
ChatGPT - 卡夫卡死因
Shared via ChatGPT
点开里面的思考
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复读: 结核分枝分枝分枝分支分枝分枝分支分支分支分支细菌
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ChatGPT
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点开里面的思考
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MiniMaxAI/MiniMax-M1-80k $12249.00
sk-XKx7uPJfxM2v3MlC8PltkDL7NsmjnlMe1c1ywxnAjuFaX4b8
New API
标题是使用的模型名称和发布时间
最上面的是KEY
和使用的URL
如果您有疑惑 可以看 这个URL合集里面
里面有很多小白向的解释
乐子神写的小白帖子合集文档共建
如果您使用失败请去帖子合集寻找相应解决方案
完全公益发KEY 无任何售卖
喜欢的话给我点个赞和认可哦
认可点开头像可以点
如果我发的是DS的KEY
那么偶尔报错是正常的
因为未实名一天一个KEY
有调用限制 您可以多尝试几次 有的KEY就没超过限制
至于不能登录 是因为BUG 正在修复
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
sk-XKx7uPJfxM2v3MlC8PltkDL7NsmjnlMe1c1ywxnAjuFaX4b8
New API
标题是使用的模型名称和发布时间
最上面的是KEY
和使用的URL
如果您有疑惑 可以看 这个URL合集里面
里面有很多小白向的解释
乐子神写的小白帖子合集文档共建
1.小白如何检测硬盘寿命 2.面相小白的科普: 关于电源等级 3.写给小白的 如何使用API小白向 如何用 Cherry Studio 4. 酒馆指南 如何优雅玩酒馆 5. 推荐一个事业编查找网站 202486 6. 优雅的网络文件柜 7. PC 微信 如何优雅双开写个小白贴 小尾巴是什么 以及哪里改RisuAI 指南Discord寒门难出贵子小白向帖子…
如果您使用失败请去帖子合集寻找相应解决方案
完全公益发KEY 无任何售卖
喜欢的话给我点个赞和认可哦
认可点开头像可以点
如果我发的是DS的KEY
那么偶尔报错是正常的
因为未实名一天一个KEY
有调用限制 您可以多尝试几次 有的KEY就没超过限制
至于不能登录 是因为BUG 正在修复
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deep research 免费!更新!增强!
1. 增强markdown 渲染功能
● 重构 Markdown 渲染器,确保其能够处理空文本输入。
● 为处理密集型任务(如 KaTeX 和 Mermaid 渲染)实现防抖,以优化性能。
● 清除之前的超时任务,避免不必要的处理。
● 更新 Mermaid 和 KaTeX 的渲染逻辑,改进错误处理并生成唯一 ID。
1. 添加checkpoint 功能
2. 更改模型
3. 改进final report生成速度
GitHub:
github.com
GitHub - KuekHaoYang/KResearch: An application that uses the Gemini API to conduct...
An application that uses the Gemini API to conduct deep research. It clarifies the topic with the user, devises a research strategy, iteratively executes research actions using Google Search, and synthesizes a comprehensive report with citations. The process is streamed to the user.
直接体验:
accounts.google.com
登录 - Google 账号
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via LINUX DO - 热门话题 (author: K)
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1. 增强markdown 渲染功能
● 重构 Markdown 渲染器,确保其能够处理空文本输入。
● 为处理密集型任务(如 KaTeX 和 Mermaid 渲染)实现防抖,以优化性能。
● 清除之前的超时任务,避免不必要的处理。
● 更新 Mermaid 和 KaTeX 的渲染逻辑,改进错误处理并生成唯一 ID。
1. 添加checkpoint 功能
2. 更改模型
3. 改进final report生成速度
GitHub:
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GitHub - KuekHaoYang/KResearch: An application that uses the Gemini API to conduct...
An application that uses the Gemini API to conduct deep research. It clarifies the topic with the user, devises a research strategy, iteratively executes research actions using Google Search, and synthesizes a comprehensive report with citations. The process is streamed to the user.
直接体验:
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如题,国家智慧高教平台推出学科大模型,基本囊括了所有学科,每个模型都是基于高教社海量学科数据和各个专业语料训练的专用大模型,和各个国产ai公司共同训练研发(阿里、智谱、DeepSeek、讯飞…)
链接如下 https://higher.smartedu.cn/ai/app
佬友们怎么看
注册需+86手机号,无需其他信息
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Jlon)
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链接如下 https://higher.smartedu.cn/ai/app
佬友们怎么看
注册需+86手机号,无需其他信息
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OpenMCP 新特性预览:支持任意模型的工具调用了!
在 大模型调用 MCP 工具 (function calling) 的两种基本方法和原理 - #21,来自 LSTM-Kirigaya 中,锦恢简单讨论了一下 大模型 是如何进行工具调用的,把基本原理讲了一下,而现在,通过半天的努力,OpenMCP 也完全支持这两种方法了!
现在就算是原本不支持 fc 的模型(比如自己私有部署的模型)也能在 OpenMCP 中使用 MCP,进行工具调用了。
欢迎给我们的项目点个 star:GitHub - LSTM-Kirigaya/openmcp-client: A MCP Client for MCP/OpenMCP
我们的官网:链接
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦恢)
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在 大模型调用 MCP 工具 (function calling) 的两种基本方法和原理 - #21,来自 LSTM-Kirigaya 中,锦恢简单讨论了一下 大模型 是如何进行工具调用的,把基本原理讲了一下,而现在,通过半天的努力,OpenMCP 也完全支持这两种方法了!
现在就算是原本不支持 fc 的模型(比如自己私有部署的模型)也能在 OpenMCP 中使用 MCP,进行工具调用了。
欢迎给我们的项目点个 star:GitHub - LSTM-Kirigaya/openmcp-client: A MCP Client for MCP/OpenMCP
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦恢)
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分享一个自己微调的多轮自主agent模型-mirau-agent-base
放在最前面:
模型地址:
● huggingface
● modelscope
在线demo
● mirau agent demo
下面是正文:
我对agent的期待是一个在环境中进行端到端强化学习的模型(model as agent),最近的o3还有oai的codex或者deep research让我更加坚信这点,在今年初的时候我做了三个期望:
1. 高质量数据冷启动
2. RL(grpo/dapo…)
但目前社区并没有一些很好用的agent基础模型,关键是太难合成高质量的工具交互数据来冷启动,现在的很多方案如search-r1,Re-tool ,R1-seacher,Tool-RL等多轮工具调用模型都是从一个开源的instruct模型(如qwen)针对某方面(搜索,代码)进行强化学习, 导致训练出的模型并没有在混合工具调用和多轮工具调用上展现出比较强大的通用能力。所以为了解决这个问题,我训练了mirau-agent-base,一个基于qwen2.5-14b-instruct(没选qwen3,是因为qwen3的混合推理让我头疼)微调的agent模型,之所以叫base,是因为我只做了sft和dpo进行冷启动,希望能为社区的agent训练提供一些帮助。
README里面已经对使用和效果模型介绍的很详细了,我想聊点有趣的地方。
混合推理
我想最终的混合推理应该交给模型自己去做决定,所以我设计了一种让模型自我决定的思考模板。
在训练数据中构造了三种不同方式的思考数据进行混合训练,对于quick类型的思考模型甚至学会了不思考,直接输出
个性训练
我在训练数据中混入了一些之前个性训练的数据,然后模型的行为就变得有趣了起来,比如欺骗。
还有情绪(讨厌广告)
缺陷
1. 幻觉问题,目前的模型存在一定程度的幻觉问题,比如在RP扮演中,编造未曾出现过的时间数据,并且不相信工具调用所返回的时间数据。
2. 长文本问题,目前模型在超长文本时容易崩溃,无限循环,似乎是基模(qwen)的问题
3. 智力问题,模型的直觉并不强,比如在西游记的测试案例中,模型并不直接去搜索西游记
4. 自我指代和角色扮演,训练时并未混入这方面数据,导致模型的实际扮演效果不太好
优点
1. 模型有一定的规划和错误处理能力,比如在西游记的测试案例中,模型会不断的尝试各种可行方案。
2. 模型学习到了比较好的控制权转换的时机,知道该何时把控制全交还给用户
3. 模型有一定的自主能力,能独自长期在环境中探索
一些期待
1. 多轮工具调用和多轮对话的训练是可以互相泛化的,后续打算将二者结合,让agent变得个性起来。
2. 有后续工作能在此模型上进行强化学习(我真训不了长上下文)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: eliaukmouse)
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模型地址:
● huggingface
● modelscope
在线demo
● mirau agent demo
下面是正文:
我对agent的期待是一个在环境中进行端到端强化学习的模型(model as agent),最近的o3还有oai的codex或者deep research让我更加坚信这点,在今年初的时候我做了三个期望:
1.社区能出现一个稳定的强化学习训练框架,能在14b以下的小模型上稳定训练,并且所耗费显存不要超过80G,这样才会出现真正的AI agent开发者,而不是GPT Store里人人都可以轻易复刻的提示词工程师。如果能实现这三个条件,就会出现像如今开发app一样开发agent的能力,大家不再是调工作流,而是用自己的数据和算法在agent上做出差异性,这半年开源社区的进步越来越快,我们已经有了很多不错的强化学习训练算法(如GRPO,DAPO),还有框架(openrl,verl,ms-swift)。并且训练的成本也已经降低了很多。自从deepseek出来之后,大家都明白了现在的训练pipeline是:
2.希望有一套共识性的Agent接口,类似于Claude推的MCP,但每个开发者可以使用自己的数据来构建独特的Agent,这个接口应该是方向性的,而不是具体的函数调用接口,这样才更好做出自己的个性。
3.各大硬件厂商能提供部署这些Agent的功能,让模型能够被快速使用(如智能设备管理),让每个硬件都有自己的个性化大脑。
1. 高质量数据冷启动
2. RL(grpo/dapo…)
但目前社区并没有一些很好用的agent基础模型,关键是太难合成高质量的工具交互数据来冷启动,现在的很多方案如search-r1,Re-tool ,R1-seacher,Tool-RL等多轮工具调用模型都是从一个开源的instruct模型(如qwen)针对某方面(搜索,代码)进行强化学习, 导致训练出的模型并没有在混合工具调用和多轮工具调用上展现出比较强大的通用能力。所以为了解决这个问题,我训练了mirau-agent-base,一个基于qwen2.5-14b-instruct(没选qwen3,是因为qwen3的混合推理让我头疼)微调的agent模型,之所以叫base,是因为我只做了sft和dpo进行冷启动,希望能为社区的agent训练提供一些帮助。
README里面已经对使用和效果模型介绍的很详细了,我想聊点有趣的地方。
混合推理
我想最终的混合推理应该交给模型自己去做决定,所以我设计了一种让模型自我决定的思考模板。
<think type="complex/mid/quick">\n xxx \n</think>在训练数据中构造了三种不同方式的思考数据进行混合训练,对于quick类型的思考模型甚至学会了不思考,直接输出
<think>\n\n</think>,而对于complex类型的思考模型有时候会输出1k左右的思考token。个性训练
我在训练数据中混入了一些之前个性训练的数据,然后模型的行为就变得有趣了起来,比如欺骗。
还有情绪(讨厌广告)
缺陷
1. 幻觉问题,目前的模型存在一定程度的幻觉问题,比如在RP扮演中,编造未曾出现过的时间数据,并且不相信工具调用所返回的时间数据。
2. 长文本问题,目前模型在超长文本时容易崩溃,无限循环,似乎是基模(qwen)的问题
3. 智力问题,模型的直觉并不强,比如在西游记的测试案例中,模型并不直接去搜索西游记
4. 自我指代和角色扮演,训练时并未混入这方面数据,导致模型的实际扮演效果不太好
优点
1. 模型有一定的规划和错误处理能力,比如在西游记的测试案例中,模型会不断的尝试各种可行方案。
2. 模型学习到了比较好的控制权转换的时机,知道该何时把控制全交还给用户
3. 模型有一定的自主能力,能独自长期在环境中探索
一些期待
1. 多轮工具调用和多轮对话的训练是可以互相泛化的,后续打算将二者结合,让agent变得个性起来。
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