各位佬友好！我是新人Lonely~

ovo各位佬友好呀～
我是新人Lonely，申请终于通过了！好高兴好高兴嘿嘿✌️(◕‿-)✌️

后面我可能会试试发Deepseek聊天的ClientStreamID如何生成滴帖子试试水！嘿嘿～o(^▽^)o

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Lonely)

meme | 发现现在越来越多的软件都是字母封面（）

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via LINUX DO - 最新话题 (author: haorwen)

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【开源了】佬友们，Ai书签导航以及收纳标签栏

大家都很期待，话不多说，上链接，欢迎大家pr哈。
github.com

GitHub - ai-tmarks/tmakrs

通过在 GitHub 上创建帐户来为 ai-tmarks/tmakrs 开发做出贡献。

前情提要

大家看一下这个Ai书签和标签收纳如何，如果点赞超过100个，我就开源了 资源荟萃

ai插件，一键添加书签和一键收纳浏览器标签栏所有的网址。 部署在cloudflare的pages上面，数据存储到d1 kv缓存。 无论是书签还是标签收纳，都是直接进数据的，本地只是缓存，没有数据保存的。 体验地址 https://tmarks.669696.xyz/ 可以体验一下。 体验的话，一定要下载插件，一定要下载插件， 简单配置一下api key。用站内大佬公益的api即可。 模型…

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 文殊师利)

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小茂密小茂密～

学校的猫要把我萌死了🤤谁懂它乖乖窝在书柜里睡觉的样子，萌萌萌

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 灵韵)

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Google 发布适用于 Windows 的 Google 应用

使用 Google 应用搜索任何内容。专为 Windows 系统打造，由 Google 出品。使用快捷键 (Alt + 空格键) 即可快速访问此应用，查找所需内容——包括网络信息、Google 云端硬盘文件、已安装的应用以及保存在电脑上的文件。应用内置 Google Lens，您可以随时选择并搜索屏幕上的任何内容，轻松翻译图像或文本，借助 AI 模式解决作业难题等等。
labs.google.com

尝试在搜索实验室中开展实验

这两年一直在三星手机上使用Google助手智慧识屏，终于能在Windows上愉快的使用啦 👋

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via LINUX DO - 最新话题 (author: White Black)

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PowerUsers 1年许可证密钥（附加组件）Microsoft Office

我很懒，所以直接给你：
链接: https://www.powerusersoftwares.com/
下载链接: https://powerusersoftware.com/download/Power-user.exe
激活密钥: 2991C32F-7613-2E2B-BDF9-AD36D1785C46

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via LINUX DO - 最新话题 (author: chenmo1)

部署fuclaude出现以下报错，难道被官方限制了吗？
Framing ‘https://claude.com/’ violates the following Content Security Policy directive: “frame-ancestors ‘self’”. The request has been blocked.

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via LINUX DO - 最新话题 (author: zc)

GLM-4.6在CC中支持思考及思维链回传

GLM-4.6支持思考及思维链回传

GLM-4.6在cluade code中启用思考

GLM从4.5开始就对claude code进行了支持，我之前也一直在关注，很多用户反映在claude code中无法启用思考，刚好最近收到了来自智谱的赞助，就着手进行研究。

首先根据官方文档，我们发现/chat/completions端点是默认启用思考的，但是是由模型判断是否需要进行思考

thinking object
仅 GLM-4.5 及以上模型支持此参数配置. 控制大模型是否开启思维链。

thinking.type enum<string> default:enabled
是否开启思维链(当开启后 GLM-4.6 GLM-4.5 为模型自动判断是否思考，GLM-4.5V 为强制思考), 默认: enabled.

Available options: enabled, disabled

在claude code本身大量的提示词干扰下，会严重阻碍GLM模型本身的判断机制，导致模型很少进行思考。所以我们需要对模型进行引导，让模型认为需要进行思考。但是claude-code-router作为proxy，能做的只能是修改提示词/参数。

在最开始，我尝试直接删除claude code的系统提示词，模型确实进行了思考，但是这样就无法驱动claude code。所以我们需要进行提示词注入，明确告知模型需要进行思考。

// transformer.ts
import { UnifiedChatRequest } from "../types/llm";
import { Transformer } from "../types/transformer";

export class ForceReasoningTransformer implements Transformer {
  name = "forcereasoning";

  async transformRequestIn(
    request: UnifiedChatRequest
  ): Promise<UnifiedChatRequest> {
    const systemMessage = request.messages.find(
      (item) => item.role === "system"
    );
    if (Array.isArray(systemMessage?.content)) {
      systemMessage.content.push({
        type: "text",
        text: "You are an expert reasoning model. \nAlways think step by step before answering. Even if the problem seems simple, always write down your reasoning process explicitly. \nNever skip your chain of thought. \nUse the following output format:\n<reasoning_content>(Write your full detailed thinking here.)</reasoning_content>\n\nWrite your final conclusion here.",
      });
    }
    const lastMessage = request.messages[request.messages.length - 1];
    if (lastMessage.role === "user" && Array.isArray(lastMessage.content)) {
      lastMessage.content.push({
        type: "text",
        text: "You are an expert reasoning model. \nAlways think step by step before answering. Even if the problem seems simple, always write down your reasoning process explicitly. \nNever skip your chain of thought. \nUse the following output format:\n<reasoning_content>(Write your full detailed thinking here.)</reasoning_content>\n\nWrite your final conclusion here.",
      });
    }
    if (lastMessage.role === "tool") {
      request.messages.push({
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "You are an expert reasoning model. \nAlways think step by step before answering. Even if the problem seems simple, always write down your reasoning process explicitly. \nNever skip your chain of thought. \nUse the following output format:\n<reasoning_content>(Write your full detailed thinking here.)</reasoning_content>\n\nWrite your final conclusion here.",
          },
        ],
      });
    }
    return request;
  }
}

至于为什么让模型将思考内容放入reasoning_content标签而不是think标签有两个原因：

1. 直接使用think标签不能很好的激活思考，猜测是训练模型时以think标签作为数据集进行训练。
2. 如果使用think标签，模型的推理内容会被拆分到单独的字段，这就涉及到我们接下来要说的思维链回传问题。

思维链回传

近期Minimax发布了Minimax-m2，与此同时，他们还发布了一篇文章介绍思维链回传。但是太阳底下无新鲜事，刚好借此来剖析一下。

1. 我们首先来看一下为什么需要回传思维链？
Minimax在文章中说的是Chat Completion API不支持在后续请求中传递推理内容。我们知道ChatGPT是最先支持推理的，但是OpenAI最初没有开放思维链给用户，所以对于Chat Completion API来讲并不需要支持思维链相关的东西。就连CoT的字段也是DeepSeek率先在Chat Completion API中加入的。
2. 我们真的需要这些字段吗？
如果没有这些字段会怎么样？会影响到模型的思考吗？可以查看一下sglang的源码发现思维链的信息原本就会在消息中按照特定的标记进行输出，假如我们不对其进行拆分，正常情况下在下轮对话中会自然包含这些信息。所以需要思维链回传的原因就是我们对模型的思维链内容进行拆分。

我用上面不到40行的代码完成了对GLM-4.5/6支持思考以及思维链回传的简单探索(单纯是因为没时间做拆分，完全可以在transformer中响应时先做拆分，请求时再进行合并，这样对cc前端的展示适配会更好)。

使用方法

1. 更新到最新版ccr
2. 在Providers中添加以下配置(仅支持openai端点，可用coding plan)

{
  "name": "bigmodel",
  "api_base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4/chat/completions",
  "api_key": "xxx",
  "models": ["glm-4.6"],
  "transformer": {
    "glm-4.6": {
      "use": ["forcereasoning"]
    }
  }
}

1. 在Router中将思考模型切换成"bigmodel,glm-4.6"（在cc中按tab键切换思考模式），或者直接将默认模型设置成这个。记得在使用中实时关注上下文，超过100k后模型有几率进入死循环的思考

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via LINUX DO - 热门话题 (author: musistudio)

火绒开团了！

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via LINUX DO - 热门话题 (author: yhe)

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【抽奖】88vip 的饿了么年卡、希尔顿会员卡、万豪尊贵金卡和高德打车会员卡各 1 张

看到有佬友在抽 88vip 的东西，突然想起自己的 88vip 还有饿了么和高德会员几个没啥用，刚好给佬友们抽掉，有效期到 2026年7.11
传送门 (click for more details)
🏆️ 奖品详情：
[奖品1]：88VIP附带的高德打车会员x1
[奖品2]：88VIP附带的万豪尊贵金卡x1
[奖品3]：88VIP附带的希尔顿会员卡x1
[奖品4]：88VIP附带的饿了么年卡会员x1

:three_o_clock: 活动时间：

开始时间：[发帖时间]
截止时间：[2025.11.13 12:00]

📝 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4位中奖者，按中奖顺序依次获得奖品。

⚠️ 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

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via LINUX DO - 热门话题 (author: softwind)

终于加入了，简单分享一下自己的项目吧

今天终于加入了！很高兴未来和各位佬一起交流学习。那就简单分享一下自己之前做的项目吧，希望各位大佬提出建议。
两个月前基于pyxiaozhi项目自己二开的桌面端小智机器人，主要优化了软件界面（fluent风格），未来打算继续添加一些使用的MCP工具。
截图如下

github.com

GitHub - markcxx/Xiaozhi-ai: xiaozhi(小智AI)fluent风格桌面端应用

xiaozhi(小智AI)fluent风格桌面端应用

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 怪兽马尔克)

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大家看一下这个Ai书签和标签收纳如何，如果点赞超过100个，我就开源了

已经开源了，各位佬友

【开源了】佬友们，Ai书签导航以及收纳标签栏 开发调优

大家都很期待，话不多说，上链接，欢迎大家pr哈。 前情提要 [image][image][image]

ai插件，一键添加书签和一键收纳浏览器标签栏所有的网址。

部署在cloudflare的pages上面，数据存储到d1 kv缓存。

无论是书签还是标签收纳，都是直接进数据的，本地只是缓存，没有数据保存的。

体验地址 https://tmarks.669696.xyz/ 可以体验一下。

1. 体验的话，一定要下载插件，一定要下载插件，
2. 简单配置一下api key。用站内大佬公益的api即可。
3. 模型无太多要求。gpt-4o-mini qwen/qwen3-max 等等都可以。
4. 目前跟本地的书签没有关系，没有同步到浏览器的书签栏，也没有同步本地的书签栏到网站。
5. 保存用的是api，两套系统api，一个是接前端，一个是接ai插件

账号密码
linuxdo
linux.do.linux

插件下载地址
tmarks.669696.xyz

TMarks - 书签管理

点赞超过100，开源

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 文殊师利)

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Notion“被墙”事件的真相

用ITDog进行测试，PING出来是正常的，但是TCP PING就出大事了，解析出来的两个IP，其中一个被阻断了，不过好在IPV6目前没事，移动端感觉不到问题，域名也不在黑名单。我觉得这一次出现问题，在于有人用Notion的IP搞事情，导致IP被封

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via LINUX DO - 最新话题 (author: F-Droid)

【教程】接入 Serena，把你的 ChatGPT 变成 Codex

前言废话

Serena 是一套用来让 LLM 理解和操作代码仓库的 MCP 工具箱，一个给 LLM 用的 IDE。
它在本地运行，帮助 AI 阅读项目结构、检索和编辑代码、执行命令、保存记忆等。

网页版 ChatGPT 虽然额度挺多，但用来改代码还是不太方便嘛，因为它不能直接阅读和修改代码项目，每次都要手动贴代码。接上 Serena 之后，就可以像 Codex 那样直接阅读和修改代码了。

通过 Serena → mcp-auth-proxy → Cloudflare 隧道 → ChatGPT 开发人员模式连接器 的方式，我们让 ChatGPT 网页版也能比较方便地访问和操作电脑上的代码项目。

一般的 GPT-5、GPT-5 Thinking、GPT-4o、o3、o4-mini 等模型都是能用的，不过深度研究和代理模式不行。

Serena 教程里是用自定义 GPTs 的第三方接口这种方式接入的，但是我试了会容易发生调用失败，而且模型只能用 GPT-5（还不能手动选 Thinking）、GPT-4o、GPT-4.1。所以我改用开发人员模式连接器了，比它更稳定一些。

食用教程

------

● 优秀的网络条件。
● 装好 uv。
● 最好有个域名放在 Cloudflare。
没有也行，只是由于临时域名随机，每次使用都会需要重新创建 ChatGPT 连接器。
● 找个空目录，比如 D:\serena，之后的操作都在这个目录里进行。

------

● 安装 cloudflared ● Windows：winget install --id Cloudflare.cloudflared
macOS：brew install cloudflared
Linux：*我相信你自己会装*
或者直接 GitHub Releases 下载二进制。 ● 如果有域名（没有就跳过）： ● 创建命名隧道。

# 登录账号，选择你的域名
cloudflared tunnel login

# 创建隧道
cloudflared tunnel create serena
# 执行完，会显示凭证文件路径和隧道 ID，大概长这样：
# Tunnel credentials written to C:\Users\meow\.cloudflared\aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee.json
# Created tunnel serena with id aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee

● 在 serena 目录里新建一个 serena.yml 文件：

tunnel: 这里填你的隧道ID
credentials-file: 这里填你的凭证文件路径

ingress:
  - hostname: 这里填你的域名
    service: http://localhost:4970
  - service: http_status:404

● 安装 mcp-auth-proxy ● 第一种方法，需要装好 go 环境，配好环境变量，然后运行这个命令来构建并安装。

go install github.com/sigbit/mcp-auth-proxy@latest

● 第二种方法，可以直接从 GitHub Releases 下载。
不过只有 macOS 和 Linux。 然后，在 serena 目录内，新建一个叫做 data 的空文件夹，用于存放认证数据。

------

● 启动 Cloudflare 隧道 ● 有域名：

cloudflared --config serena.yml tunnel run serena

● 没域名：

cloudflared tunnel --url http://localhost:4970

它会给一个临时域名，大概长这样：https://remained-leu-courtesy.trycloudflare.com
● 启动 Serena 想一个登录密码，例如：8l998ZEiVPy9y7eWsgRQatbcOcRhzGdw
不要关闭刚才的 Cloudflare 隧道，新开一个终端来运行：

mcp-auth-proxy --external-url https://这里填你的域名 --no-auto-tls --listen localhost:4970 --password "这里填你的密码" -- uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena start-mcp-server --transport stdio --context chatgpt

它会在浏览器里打开 Serena 的 Web 界面。

配置好之后，下次再用时只需要启动隧道和 Serena。

------

● 设置 ChatGPT 开发人员模式连接器 → ChatGPT 连接器设置 ← 翻到最下面 高级设置，打开 开发人员模式，返回，点击右上角 创建。 ------------------------
图标：
名称：Serena
描述：Coding Agent
MCP 服务器 URL：https://你的域名/mcp
身份验证：OAuth
我了解并希望继续
------------------------ 点击 创建，跳转到登录界面，输入你的密码，然后回到 ChatGPT。 成功连上，可以开始用了。 如果没有固定域名的话，由于临时域名是随机的，下次需要重新创建连接器。

------

开发人员模式除了能用自定义 MCP，以及有一个炫酷橙色输入框之外，应该只是会禁用记忆、以及自定义 MCP 不能和深度思考与代理模式同时使用。除此之外我暂时没发现其他副作用。不过这个随时可以在设置里关掉，自定义连接器也不会被删除，再要用再开起来就行。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 晴)

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现在还可以使用Gemini 3 吗在 Gemini Cli上面，有没有大佬教一下怎么用？

我在终端里面设置了代理环境，然后登录了一个google账号（没注册GCP），然后打开之后输入命令就是404，代理用的是日本节点（如果是代理问题的话希望有佬可以告诉我哪家的代理时可以使用gemini3的？）
✕ [API Error: [{
“error”: {
“code”: 404,
“message”: “Requested entity was not found.”,
“errors”: [
{
“message”: “Requested entity was not found.”,
“domain”: “global”,
“reason”: “notFound”
}
],
“status”: “NOT_FOUND”
}
}
]]

然后截图：

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 天在山之外雨落花台)

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Arena左边这个模型有点震撼了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mozi)

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[开源自荐]Open-ClaudeSkill在任意Agent中启用ClaudeSkill能力

via LINUX DO - 最新话题 (author: bluezer)

请问一下大家都是怎么看自己还有多久升二级的

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via LINUX DO - 最新话题 (author: zhhyo)

臭哈基米，空回又截断

呜呜呜真的受够了，哈基米你欠我的拿什么还？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: wy5122)

什么是双拼？为什么我推荐学习双拼？

声明

首先我只是输入法圈的小白，只会使用简单的双拼，不会五笔、虎码、音形码、辅助码等等。本帖的目的是科普一下双拼输入法的优势并推广，在本帖下的讨论可以围绕你学习其他输入法的经验，禁止输入法鄙视链和拉踩引战，欢迎友好交流，遇到拉踩欢迎及时举报。

正文

什么是双拼？以及为什么推荐

双拼实际上就是全拼的简化版。比如你要输入“上海”，全拼你需要输入shanghai，双拼只需要输入uhhd（我用的是小鹤双拼），可以看到，声母sh=u，韵母ang=h、ai=d。对于两个字的词语来说，双拼只需要摁四个字符，而全拼普遍都大于等于四个字符（当然啊哦这种只需要两个字符的是极少数的存在），这样的映射让双拼在输入效率上可以大幅提升，重码率又可以低于全拼。

这里引用网上别人举的例子：
双拼的重码比全拼低，在打单字的时候，双拼完全就是全拼的映射，两者重码一样。但是打词就不一样了，打词的时候双拼重码低于全拼。举个例子niao双拼只可能有一个读音就是鸟（nn）或尼奥（ni’ao）而全拼可以是鸟（niao）也可以是尼奥（niao），类似的还有linan临安、李楠，lian莲、李安。在双拼里是绝对不会出现这样的重码的，而在全拼里比比皆是。

同时与五笔的学习门槛相比，双拼的学习门槛是比较低的，看了对比帖大概是学习时间是五笔的1/3？也有说1/10的，我没有学过五笔，但无疑五笔是更有难度的。

就我自己的学习经验而言，双拼的学习时间大概是两周左右（日常打字两周），最痛苦的是学习到一半时全拼的肌肉记忆还在，但双拼的肌肉记忆又还没有形成。当肌肉记忆形成之后，它能够让你的打字速度进步神速。双拼最大的门槛就是记住韵母所对应的字符，但实际上根本不需要去记忆，你只需要去更多的去输入，让手指记住韵母所对应的字符所在的位置，形成肌肉记忆就好了（你可以把键盘的皮肤换成对应的）。

缺点

● 当然双拼也不是一昧的好，有个缺点是，比如要输入“抑扬顿挫”或者某个诗句，全拼可能只需要输入首字母，但双拼每个字都要嗯两次。这个缺点可以通过字典或自定义短语来弥补。
● 小鹤双拼还有另一个缺点，windows没有原生支持，我感觉更像是windows的问题（），需要自己导入注册表，或手动映射。

关于双拼方案的推荐，这边放一个引用吧

选择哪一款方案？
双拼方案之间差别并不大，迁移成本并不高，不用担心练习一段时间后，发现不喜欢的问题。
我个人推荐小鹤双拼，它足够好用，也很流行，还支持辅助码，上限高。
此外，挑选一款后就先稳稳地学好，切忌双修多修，贪多嚼不烂，同时学几种方案只会让你弄混。

我个人也更推荐小鹤双拼，微软双拼和自然码好像有分号；=ing的输入，对移动端好像不太友好？这方面我没有了解很多。

前几天又用了朋友的全拼电脑，我的肌肉记忆已经改不过来了🫠，遂作此篇。另外双拼练习的网站，我好像好久没有用了，双拼也是一年前学的，如果有佬友有好用的可以推荐一下。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 木瓜蛋白酶Tea🎋)

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失眠能怎么缓解

现生工作压力太大，每晚都失眠，友友们有快速入睡的好办法吗

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Lili11)