分享一个这两天开发的页签管理插件（已开源）

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GitHub - codedogQBY/TabHub

通过在 GitHub 上创建帐户来为 codedogQBY/TabHub 开发做出贡献。

作为一个前端开发仔，经常会打开一大堆网页 🤐，很容易以用着用着就找不到在开发的界面，就会打开新的页面，会导致开了一大堆标签，浏览器内容占用也很高，关闭也很麻烦，于是我联合我的老伙计（claude code）开发了这个小工具，有需要的佬友可以试用下看看，欢迎佬友试用。

主要功能点：

1. 批量关闭标签
2. 扫描重复标签并关闭多余的标签
3. 保存当前窗口配置，方便下次恢复
4. 恢复被误关闭的标签
5. 按规则分组归类标签
…

使用方式：

1. 打开浏览器并访问 chrome://extensions。
2. 启用“开发者模式”（通常在右上角有一个开关）。
3. git拉取下载项目（后面我研究上传到谷歌拓展商店）。
4. 点击“加载已解压的扩展程序”。
5. 选择项目中的 output/chrome-mv3 文件夹。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Codedog Qby)

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原来今天是星期四啊，冻死我了

请大家磕鸳鸯 :distorted_face:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)

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在哪里可以用gemini3.0

gemini官网没看到版本号

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 神秘刘先生)

以前一直默认百度，现在直接默认LD

打开浏览器就能愉快的看佬们🤣 :distorted_face:

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via LINUX DO - 最新话题 (author: buchixiangcai)

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每天翻新一个新工具的节奏？ cc、codex、gemini cli、kiro。。现在又出来个antigravity。。

到底要用什么，gemini cli、antigravity 如何选

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Chein Tian)

左脚踩右脚上天

不知道佬们会不会这样：

具体是这样操作的：AI写完一个模块之后，手工验证并且反馈问题，进行修正，搞好之后让AI自己写提示词避免此类问题再度发生……顺便把对话中的决策也记录下来

这不就是左脚踩右脚上天吗 😇

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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiedidan)

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有没有稳定付费模型渠道?

一直在白嫖cursor等工具,薅羊毛薅的有点烦了,官方严了还薅不到,有的时候挺耽误事,有没有稳定付费渠道,可以使用,cursor可以自定义api渠道吗

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 二营长)

今日壁纸欣赏

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 李白)

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抓了一下Google Antigravity的系统提示词

via LINUX DO - 最新话题 (author: 小白菜)

三级可以生成L站的邀请码吗

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via LINUX DO - 最新话题 (author: luckyxiaole)

Augment新设备指纹风控机制（Stytch安全公司出品：telemetry.js）详细分析

发现站内最近一周内佬友们注册Augment失败率飙升，无论如何更改网络环境、指纹浏览器，乃至换邮箱为Google或Github都一样的：Verification failed

于是乎尝试分析了一下整个Augment的注册系统，发现果然有猫腻，竟然多出了Stytch（Stytch - A better way to build auth），是一个基于AI的身份验证平台。简单点说就是获取设备指纹的。

算算这个，Augment已经有ReCAPTCHA、hCaptcha、Verisoul、Stytch四大天王镇守了。

拿到：login-stytch.augmentcode.com/telemetry.js 分析。

不难看出，核心机制：WASM “黑盒”。这个文件的核心并不在于一大堆 JavaScript 代码，而在于其中嵌入的一段巨大的 Base64 字符串。

WebAssembly (WASM) 载荷：代码中定义了一个极长的字符串 "/xFJPP..."。脚本通过 ha 函数解码这个字符串，将其转换为二进制数据，并通过 WebAssembly.instantiate 或类似机制加载运行。真正的风控逻辑（如收集显卡型号、Canvas指纹、音频指纹、检测自动化工具特征）是用 C++ 或 Rust 编写并编译成 WASM 的。这使得逆向工程变得极其困难，因为攻击者看到的是编译后的二进制指令，而不是可读的 JS 代码。

其中大部分 JS 代码（如 function instantiate(hd)...）是由 Emscripten 编译器生成的“胶水代码”。它的作用是搭建一座桥梁，让浏览器（JS环境）能和 WASM（二进制环境）互相通信。它模拟了文件系统（/dev/null, /proc/self 等）和内存管理。

文件末尾暴露了一个全局函数 window.GetTelemetryID，这是整个脚本的入口点。

执行步骤阐释如下：

1. JS先在Aug注册初始化 WASM 模块：调用 await telemetryjs() 加载并启动 WASM 实例。
2. 配置与参数：默认配置了 publicToken（租户ID）和 submitURL（数据上报地址 https://telemetry.stytch.com/submit）。
3. 生成指纹 (GetTID)： ● 代码调用了 d.GetTID(g)。注意，这个 GetTID 是 C++ 暴露给 JS 的接口。 ● 幕后动作：WASM 内部会采集几十种浏览器特征，并在内部进行加密或哈希计算，生成一个唯一的字符串。
4. 超时与竞态保护： ● 设置了 16 秒的超时限制 (setTimeout(..., "16000"))。如果 WASM 在 16 秒内没算出结果，会抛出 TELEMETRY_ERROR_SCRIPT_NO_REPLY。
5. 异常捕获与“蜜罐” (Trap)： ● 关键风控点：代码有一个巨大的 catch(b) 块。 ● 如果 WASM 崩溃、网络被拦截或执行失败，脚本会收集错误信息（exdata）、平台信息（navigator.platform）、性能数据（performance.timing），并将这些发送到 /errors 接口。 ● Fallback ID：在发生错误后，它返回一个硬编码的 UUID：'4fd394a2-bc99-47c5-86d2-64414ee3d1db'。 ● 黑名单机制：如果服务端看到某个请求提交了这个特定的 UUID，它会立即知道客户端环境异常（可能是爬虫屏蔽了脚本，或者是模拟环境不支持 WASM），从而直接进行风控拦截

方便佬们理解，如下图：

   flowchart TD
    %% 节点样式定义
    classDef wasm fill:#2d3436,color:#fff,stroke:#fff;
    classDef trap fill:#d63031,color:#fff,stroke:#333,stroke-width:4px;
    classDef success fill:#00b894,color:#fff,stroke:#333;
    classDef jslogic fill:#74b9ff,stroke:#333;

    Start([调用 window.GetTelemetryID]) --> Config[参数配置 publicToken & submitURL]
    Config --> LoadWASM[await telemetryjs: 加载 WASM 模块]

    %% 子图：WASM 初始化过程
    subgraph Init_Phase [核心机制: WASM 初始化]
        direction TB
        LoadWASM --> Decode[Base64 解码 /xFJPP...]
        Decode --> Emscripten[Emscripten 胶水代码执行]
        Emscripten --> VirtualFS[模拟虚拟文件系统 /dev/null, /proc]
        VirtualFS --> WasmReady[WASM 实例就绪]
    end

    WasmReady --> TryBlock{进入 Try/Catch 保护区}

    %% 子图：执行竞态
    subgraph Race_Phase [逻辑执行: Promise.race 竞态]
        direction TB
        TryBlock -->|路径 A: 正常计算| CallCPP[调用 C++ 接口 d.GetTID]

        subgraph BlackBox [WASM 黑盒风控逻辑]
            CallCPP --> CheckEnv[检测环境: Hook/Node.js/模拟器]
            CheckEnv --> CollectFP[采集指纹: Canvas/Audio/GL]
            CollectFP --> GenID[生成 36位 UUID]
        end

        TryBlock -->|路径 B: 超时熔断| SetTimer[setTimeout 16000ms]
        SetTimer -->|超时| ThrowTimeout[抛出 TELEMETRY_ERROR_SCRIPT_NO_REPLY]
    end

    GenID --> Validate{结果验证}

    %% 验证逻辑
    Validate -->|长度!=36 或 含ERROR| ThrowInvalid[抛出 ERROR_INVALID_RESPONSE]
    Validate -->|验证通过| ReturnSuccess([返回生成的 Telemetry ID]):::success

    %% 错误捕获与陷阱
    ThrowTimeout --> CatchBlock
    ThrowInvalid --> CatchBlock
    GenID -.->|WASM崩溃/环境异常| CatchBlock

    subgraph Trap_Phase [Augment 风控陷阱]
        direction TB
        CatchBlock([Catch 捕获异常]) --> CollectErr[收集错误信息: PID/VS/Platform]
        CollectErr --> ReportErr[上报至 /errors 接口]
        ReportErr --> ReturnTrap([返回硬编码陷阱 ID:<br/>4fd394a2-bc99-47c5-86d2-64414ee3d1db]):::trap
    end

    %% 样式应用
    class BlackBox wasm;

注意最后一个图表底部的陷阱 ID (Trap Phase)，如果在爬虫中直接 Mock 返回值或者环境模拟失败导致报错，脚本会返回 4fd394a2... 这个 ID。服务端收到这个 ID 会直接将请求标记，直接GG。

服务器端会结合 TLS 指纹 (JA3/JA4) 和 TCP/IP 协议栈指纹 来二次验证客户端是否为真实的 Chrome/Safari 浏览器。如果 WASM 生成的指纹显示是 Chrome，但网络层的 TLS 指纹显示是 Python 脚本，请求就会被拒绝。

GetTelemetryID 函数不仅收集显式数据，还利用 fetch 或 XMLHttpRequest 将加密包发送到服务器 https://telemetry.stytch.com/submit

现在某🐟️应该是用如 Playwright/Puppeteer 的 Headed 模式 + 隐身插件完整执行这段代码，让它自然生成合法的 ID

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via LINUX DO - 最新话题 (author: HOX2333)

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求手机推荐，预算3k左右

如题，因为内存的行情想在电子产品涨价之前更新一下手机，预算3k左右

需求：平时游戏只玩一个炉石传说，偶尔会陪朋友打打王者荣耀，不玩米系游戏，预计用3-4年，续航别太拉跨即可

目前主要看了红米k90和小米15，听说小米15握持手感不错并且影相能力也很好，想尝试拍一些好看的照片，并且因为是去年的产品可能溢价也会少很多？但不是了解行情不知道小米15的现在2900左右的价格性价比怎么样

因为之前只用过红米的k40，对佬友们说的小米系统问题可能有些钝感，当然佬友们有其他建议的机型也可以尽情推荐

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via LINUX DO - 最新话题 (author: hzy)

拉框做数据标注的注意了，Gemini 3可以精准框选图片中的元素

开源Gemini Vision Pointer：测试Gemini 3图片理解力和Çomputer Use能力，欢迎佬友测试 开发调优

从利用Gemini 3视觉能力测试鼠标指向性，Gemini完全可以利用视觉控制鼠标，Agent未来可期 继续讨论 https://ai.studio/apps/drive/101UDn_eNlC8C7ZFxMJmtugtpMcg8VtzY 目前使用Gemini 3,欢迎佬友魔改 [PixPin_2025-11-19_17-51-57][image][image][imag…

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mozi)

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Gemini的前端无敌了

Gemini新功能dynamic view看上去无敌了，应该是Google自己做了个agent。虽然还有些小bug，但这是一轮对话直出，图片没搜到原图，估计是拿banana改的。
Gemini

‎Gemini - 直接体验 Google AI 黑科技

此对话是使用 Gemini 创建的
Gemini

‎Gemini - 直接体验 Google AI 黑科技

此对话是使用 Gemini 创建的

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via LINUX DO - 最新话题 (author: qntm)

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喷完酒精会不小心吸入一点。吹气会被判定酒驾吗？

RT
太热喷酒精降温，突发奇想~

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Michael J)

国内发短信申请这么麻烦了么

阿里云得是公司，先审核资质，再报备运营商，然后提示报备需要5-10天，这特么，国内做个应用也太难了。

模版还需要给场景说明……

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bensong)

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有点理解为什么Gemini 3为什么现在才发布

Gemini 3 的A/B Test 很早之前就已经上线了，但是最近两天才发布预览版。
经过这两天的体验，主要是在AI Studio中，我发现了几个比较严重的问题。
1.长文本输出能力几乎腰斩。从Gemini 2.5 pro 的20k，乃至于30k 的单次输出，到Gemini 3 的单次最大6k输出（我尝试了各种方法达到的最大输出长度，一般输出只有3k），落差还是挺大的。

2.指令遵循问题。不是很听从用户指令，就算是System prompt 也是如此。

3.幻觉问题。幻觉和Gemini 2.5一样严重。

但是优点也很突出，one shot能力很强，SVG图很漂亮，前端无敌

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 风 云雨)

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gemini student能做什么

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ibin)

请问各位老哥们，RepoPrompt适合后端开发吗？求真实体验分享

最近看到个AI工具“RepoPrompt”，官网：repoprompt.com，主打把项目转成XML格式配合Claude/Gemini用，说能写代码、管文档、跨文件分析啥的。作为后端开发（比如Java），想请教下有没有老哥用过？

主要想了解的几个点：

适配性：比如Spring Boot这些后端框架能玩得动吗？实际能帮上什么忙？

对比竞品：Cursor/Copilot 也能写代码，它到底强在哪？适合重构这种需要看多个文件的场景吗？

性价比：除了月费还有永久版，哪个更划算？我自己是个人，想买

平替推荐：预算有限的话，有类似支持多文件分析的开源工具吗？

以及：

和Claude/Gemini配着用，复杂逻辑生成准确率高吗？

XML转换这种操作，学习成本大不大？维护起来麻烦不？

感谢老哥们答复，问题有些多和杂，这个永久版几千元，但如果值得的话……还是有些意动

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via LINUX DO - 最新话题 (author: im_neo)

在L站记录一下播放量破1000

有二三十个关注的全是片哥
就发了几个粗剪的视频，游戏类的。下次看看破w什么时候
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 李白)

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【小白】Mac本地跑代码好烫，有佬可以指路下怎么租服务器跑代码吗？

求助佬的帮助，最近电脑跑的好烫，文件又大，怎么优化我的工作流呀 🥲

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via LINUX DO - 最新话题 (author: alone13)