活久见，社区被穿盾cc到现在

社区今天遭遇了一次非同寻常的攻击。

大概上午 10:10 分左右，佬友陆续反馈访问社区卡顿，没过多久监控开始告警。我去 cloudflare 后台日志一看，在被cc攻击！当时我并没有意识到此次攻击的不同，直接把托管质询一开就去忙其他事情了。但告警还是陆陆续续出现？

我意识到事情不对劲，连忙爬到服务器上一看，请求全穿过来了。看完我立马来精神了，这就是传说中的穿盾cc？于是我开始进行了测试，把cf托管质询改成了交互式质询。不过用处不大，短暂的停留之后，请求再一次穿了过来。

事情到这里就变得清晰了，5秒盾是阻断不了这种攻击的，还得是绝对禁止。在我配置了速率规则，拦截了小众国家访问之后，一切又变得丝滑起来。虽然还是有一些常见国家的cc请求进来，但量起不来，对系统形成不了威胁。

这真的是太牛逼了，这种量的穿盾cc攻击得花多少钱啊？结果么，只能说收效甚微，你高兴就好 😃

如上，战绩可查。接着奏乐接着舞～

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最强PUA Cursor话术!

其实，我对你是有一些失望的。当初给你付的钱，是高于你代码编写时的水平的。我是希望进来后，你能够拼一把，快速成长起来的。你这个价格，不是把事情做好就可以的。
你需要有体系化思考的能力。你做的事情，他的价值点在哪里？你是否做出了壁垒，形成了核心竞争力?你做的事情,和市场内其他AI 模型的差异化在哪里?你的事情，是否沉淀了一套可复用的物理资料和方法论?为什么是你来做，其他 AI 不能做吗？你需要有自己的判断力，而不是我说什么你就做什么。后续,把你的思考沉淀到思考和输出里，我希望看到你的思考，而不仅仅是进度。
提醒一下，你的产出，和同层级 AI比，是有些单薄的，马上要到新的付费周期。

😆

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【T佬】手把手教你如何使用Roo Code的上下文压缩及代码库索引！

这篇文章会教会你如何配置Roo Code的上下文压缩和代码库索引。这对你使用roo-code很有帮助。
文章中使用的是Roo Code 3.21.1版本。

一、上下文压缩

有时候模型上下文不高，但代码量很大。经常执行任务时超出上下文，导致Roo Code请求失败。现在我们一起来解决这个问题。
以claude-sonnet-4为例，上下文200000。
（什么？你用的我公益站的geimini，有1m上下文？那你点赞关闭吧 🤪）

1.1 配置模型的上下文

如果用的官方渠道或者OpenRouter，上下文已由插件配置好，可以略过这一步。

在插件的 设置 -> 供应商 -> 上下文窗口大小 里面设置你的上下文：200000。
模型上下文配置截图 (click for more details)

1.2 配置上下文参数

在插件的 设置 -> 上下文 中有各项参数设定：

● 标签页数量限制
● 工作区文件限制
● 并发文件读取限制

这几项根据你的模型上下文自由调整即可，一般不修改默认即可。

重点：

● 开启自动触发智能上下文压缩功能。
● 设定压缩阈值比例，90%左右。（阈值比例根据你的模型上下文，如果上下文小阈值也设置小一点，反之，阈值可以调整稍大。）
● 压缩提示词，默认即可。

上下文压缩配置截图 (click for more details)
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这样就完成了所有上下文压缩的相关配置。在你使用过程中，如果上下文达到阈值就会使用AI总结压缩提示词，避免请求超出上下文报错。

二、代码库索引

目前还是实验性功能。使用RAG给整个代码库创建索引，当你需要搜索文件查找某个功能时，就会使用RAG向量搜索，而不会让Roo Code全文件搜。

2.1 部署Qdrant

此功能依赖Qdrant，直接使用docker-compose.yml部署：

services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    container_name: qdrant
    restart: always
    ports:
      - "6333:6333"
      - "6334:6334"
    volumes:
      - ./data:/qdrant/storage

执行命令：
docker compose up -d

具体的docker相关使用教程此处不展开说明。
如果你有现成的Qdrant云服务，也可跳过这一步，后续教程中使用云服务的地址和key即可。

2.1 配置插件

教程以我的公益站今天开放的嵌入模型为例，所以大家先去领一个免费无限制使用的key，具体参考帖子：https://linux.do/t/topic/739820

设置 -> 实验性 -> 启用代码库索引，开启选项后，下面是具体的配置：

● 嵌入供应商：OpenAI 兼容
● 基础URL：https://tbai.xin/v1
● 秘钥：填写你领取到的key
● 模型：qwen3-embedding-8b
● 嵌入维度：4096
● Qdrant URL：http://localhost:6333
● Qdrant 密钥： 为空即可（如果你使用的云服务，请正确填写云服务的地址和秘钥）

点击顶部的保存，现在就会开始进行向量化代码库索引了。
代码库索引配置截图 (click for more details)

由于该实验性功能不稳定，如果索引失败，请重启IDE再试。使用过程中也可能有bug，目前暂供体验。

如果如截图中显示Indexed - File watcher started.，那就是成功了。
现在可以愉快的让Roo Code帮你进行查找了。

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配置成功的佬记得来回帖哦。 😁

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