gemini key Tier 1层级 gemini-2.5-flash调用时报429

aistudio里面的key，在Tier 1层级，无论是新建的key还是旧key，都出现gemini-2.0-flash可以用，gemini-2.5-flash调用时报429，请问是怎么回事？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: MaxPlus)

密码管理工具！你选？

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[!success] 1Password
老牌密码管理工具，最早期还是买断制的。
但是慢慢灰度到订阅制。
有非常强大的生态，不只支持多种 OS，还有 CLI 的版本。
更重要的是 CLI 还与 App 有很强的连动。
(e.g., CLI 要验证时可以透过 App 跳出同意视窗)
可以选择 .com、.ca、.eu 服务器。(欧洲有非常强的隐私保护政策)
有免费的一年试用 (「撸毛」1password 免费试用一年)

仅有付费方案 跨平台 CLI SSH Agent

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[!success] Bitwarden 官方
几乎是最广为人知的开源密码管理工具。
就算是免费的版本也提供非常够用的功能，
若你有 TOTP 需求 (订阅才有)，你也可以使用独立的 TOTP App。
像是 Bitwarden Authenticator App、Google Authenticator。
虽然也有 CLI 工具，但整合程度不比 1Password。
若订阅的话，每年也只需要 10 USD 非常实惠。
可以选择 .com 与 .eu 服务器。(欧洲有非常强的隐私保护政策)

免费与付费方案 跨平台 CLI SSH Agent

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[!success] Bitwarden 自架
自己架设的有两种

1. Self-host Bitwarden
2. Vaultwarden

前者是官方的，后者是社群的。
Vaultwarden 非常轻量，且以 Rust 撰写。
Vaultwarden 可以与 Bitwarden 官方的 App, Browser Plugins 配合使用，而且支持 TOTP 功能。

免费 跨平台 CLI SSH Agent

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[!success] KeePass (本地)
KeePass 是一个专注于本地的密码管理工具。
官方只有 Windows Client，但有非常多衍生版本，可以在很多平台上使用。
若你是极致追求安全的，本地保存数据可能是个好选择。

免费 跨平台 CLI SSH Agent (KeeAgent)

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[!success] Proton Pass
后起新秀，主要是 Proton 系列的服务。

1. Proton Pass
2. Proton Mail
3. Proton Calendar
4. Proton Drive
5. Proton Wallet
6. Proton Docs

非常适合要 Degoogle (去谷歌)的人。
最近因为隐私问题，传闻有要把总部搬离瑞士前往欧洲 (有非常强的隐私保护政策) 的风声。
黑五通常会有优惠活动

免费与付费方案 跨平台

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[!success] Apple Password
如果你使用 Apple 全家桶，那么 Apple Password 就非常适合你。
你可以无缝的在装置间使用同一套密码集。
虽然在 Windows 上也有 Browser Plugins，但是好像听说不太好用。
如果你是跨平台工作的话，Apple Password 可能就不是最佳的选择。

算是免费 算是跨平台

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[!success] Google Password Manager (Chrome)
谷歌浏览器内建的工具，可能是大家最早接触的密码管理工具之一。

免费 依附于浏览器

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[!note] 自架建议

1. 降低攻击面 (e.g., 只在 区网 或 虚拟区网 中使用)
2. 定期备份 (3-2-1 备份原则)
3. 使用强密码与 2FA (e.g., 两个 FIDO Key，一个备用)
4. 采用更消耗资源的 Derivation 方式 (e.g., Argon2id)

[!warning] 注意！！
记得数据无价，特别是密码这种数据。

自架当然非常好，但是自己就必须负责安全的把控，而不是盲目依赖开源专案的安全保护。

无论是自架或是使用官方服务，切记不要产生登入密码管理工具要使用 A 帐号，但是 A 帐号的密码存在密码管理工具中这种死结。

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

ClashMeta这个时候在干什么？

在APP已经退出的情况下，这个进程CPU占比怎么还这么高？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: tsjbjgs)

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哪吒：变形金刚（中美合拍成真）

这不是恶搞！！！
《孙悟空三打变形金刚》《葫芦娃大战哆啦A梦》什么时候拍？
gcores.com

中美合拍：《我的哪吒与变形金刚》定档12月6日播出 | 机核 GCORES

全片共52集

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 太白)

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TG必备的搜索引擎，极搜帮你精准找到，想要的群组、频道、音乐 、视频

👇👇👇点击下方按钮，进行搜索

一个低成本的claude+codex的方法

按照这个佬提供的mcp设置好之后，在cursor里面调用codex即可，把claude.md也放在cursor的规则里面，一个月20刀，就能享受到claude+codex了。

【自己动手，丰衣足食 00】 Claude和CodeX协同办公很好，我很爱，可是官方mcp写的实在太烂（已支持Windows/Linux） 开发调优

简单来说， Claude和CodeX协同办公实在太香，但codex官方提供的mcp实在过于难用，那我只好自己来了，所以这个项目实现了以下几个事情： 官方MCP由于有conversationId问题，无法进行多轮对话，那么OK，我来！ 官方MCP无法让claude自由选择是否查看codex的推理详情（比如工具调用也是在推理信息里），这点确实比较蛋疼，如果一些流水账式的思考和工具调用记录仍返回…

数据不经过第三方的情况下，成本最低的使用claude+codex的方法。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sakuraL)

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小孩吃的DHA、鱼油有推荐的么 3岁了

小红书上都是推广，也不知道到底买哪个

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via LINUX DO - 最新话题 (author: zhuoran)

Gemini 3 pro preview个人使用体感2 - 稍长上下文的处理能力好像没我想象的差

之前发了一个初步体感，里面提到Gemini 3（pro preview，下面简称3，下文2.5pro也简称2.5）个人体验“智商”算是在线，讨论科研类问题时能提供准确认知和有价值的建议，不过语言表达风格有所精炼。总的来说还是有使用价值。

个人对Gemini 3 pro preview的使用体感 搞七捻三

个人初步体感： Gemini 3的“智商”确实比2.5有所提升，科研体验能感觉到差异，回答更准确了，也更少出现逻辑矛盾。 虽然知识库截止时间都宣称为2025年1月，但Gemini 3的知识库比2.5更加丰富。Gemini 3起码真的知道25年1月的事，而2.5的宣称是假的，实际超过24年7-8月的事就不知道了。 Gemini 3的虚拟创作能力，就是玩酒馆的那个，我暂时还没体验出和…

不过当时并没有体验长上下文的情况，都是有限的几轮问答，最多也没超过15k。后来看很多佬友提到Gemini 3 pro preview在处理长上下文时有比较严重的性能衰减问题，比2.5都有所退步，很多佬友还做了量化的测试，这个佬友这里总结得很全：

fire【大模型系列17】关于Gemini-3-pro和Antigravity，你想知道的一切【更新LiveBench评分】 文档共建

【大模型系列17.3】Gemini-3的几个主要问题 251120 18:04更新 注意力，有效上下文长度50k问题 超过50k容易忘掉前面内容，甚至删代码 对复杂的编程影响巨大，复杂的代码不可能只有50k 对简短的前端影响较小 参考 FictionBench长上下文测试尚未更新，估计表现不如2.5-pro .Fiction.live .gemini 3 翻译字幕也退步了 .http…

总结各位佬友的结论就是其黄金性能区间大概就30-50k，比2.5有2-3倍的差距。但我今天用Gemini 3尝试了几个长文处理的任务（渠道：ai studio网页版），似乎体验倒没有佬友们说的那么差？不过我的任务类型和佬友们比较有代表性的大海捞针测试任务还是有一点差别，我的任务主要是：

● 小说总结和提炼任务，上下文70-80k tokens区间（是我人为拆分出来的某网文30章的内容）
● 要求ai总结小说剧情梗概，用列表形式提炼关键事件，并在末尾列出重要的未解决的悬念和长期线索
● 要求ai识别小说中的重要角色，按主角、重要配角、次要配角分3个等级进行排序，以及进行简要介绍
● 要求ai对用户指定的角色做画像侧写，如该角色的外貌，性格特征，是否有表里不一，对不同情境的典型反应，语言风格等等，同时明确要求ai在做侧写时引用剧情原文和章节号，涉及转述和总结的地方也要依托原文，有推断成分的必须标【推断】

如上，这些任务既要求ai模型对提供的长文本有优秀的理解、分析、总结能力，也要求它在必要时能准确索引原文内容和位置。然后我发现在这个70-80k的上下文区间，Gemini 3的表现居然并不太差，整体表现和2.5在伯仲之间，绝没有让我感觉两者有什么成倍的差距。Gemini 3在这个上下文等级下，对上述要求的全文理解，情节分析，和索引原文，都是有能力做到的，但它确实有一些不如2.5的地方，不过是体现在其他方面：

● Gemini 3的指令依从度比2.5低。2.5始终能遵循我的命令，大量引用原文，且每一处【推断】的地方都清晰标注。而3则有些“不听话”，尤其是执行步骤多时可能越写越飘，到后面就开始忘记标注【推断】了，而且引用原文也开始减少，很多时候都在转述（尽管它的转述是准确的且文风还原度也不错）。不过这种差异没到“完全崩了”的程度，Gemini 3的成果还算在我可接受范围内（有时也许要重roll一下，说到这个还有Gemini 3的审查也比2.5也严了，输出有时会block，而2.5从没遇到过block）
● Gemini 3的幻觉比2.5稍高。大体还好，执行我上述任务时整体符合预期，基本都是准确贴合或者引用原著的，只是偶尔会出现幻觉。举个例子就类似于女主是兄控+女主无意中发现继兄电脑里的教育片然后偷偷看了起来在Gemini 3中的总结就变成她看片时脑中会想着兄长了 😆 尽管这是个有理的推断。 不过整体还好，这种幻觉在执行若干次任务中就出现过一次。至少我就发现过一次，因为时间久远我对小说内容也不是每个细节都记得清了，不是一眼离谱的内容我也不一定能识别出来 😂

但Gemini 3也有比2.5表现好的时候，在索引细节或提炼剧情事件的时候，它有时也能提供出一些2.5忽略的或者不够详细的地方，且我认为也都是对于剧情和人设构造来说值得记录的点。不过这个我说不好是因为它对长上下文的认知处理能力有时也比2.5有更好的地方，还是单纯是因为它智商更高一些（因为我的提示词中有提炼总结去除无用信息的指引，也说不定这些细节被2.5认为应该省略，而3对剧情逻辑判断的能力比2.5稍高）。

另外Gemini 3的文风感也比2.5强一些，Gemini 3即便是写总结仿佛也在还原原文的文风，比2.5有味道，而且也更少出现2.5文案中常见的八股词。不过这不是我的主要需求，我的任务更希望它准确提炼和总结原文内容，后续真需要模仿文风时则主要依赖总结中提取的小说原文。

由于我的最初目的并不是测试，所以没有特地尝试更长的上下文，但总之在我这种70-80k场景下（已经超过了佬友们普遍说的30-50k），Gemini 3给我的体验竟然意外地并不差。不过刚才提到的两个缺点，尤其第一点指令遵循能力，可能本质上还是注意力机制的问题，或许和大海捞针任务表现差背后有着同样的原因。但不知道为什么它在大海捞针任务表现不佳的情况下，对长文本的理解分析提炼能力却并没那么差。

不过虽然说了这么多，但之后在处理这类任务时，我应该还是优先2.5多一些，毕竟它更老实听话点，偶尔少点闪光点，但整体不出大错 😂 等资料整理完毕，真想让ai进行虚拟创作，仿写，角色扮演的时候，倒是可以交给3来做 :bili_040:

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

学习Rust语言有感,不能百分百相信AI写的代码

这几天学习Rust语言,每次我写完代码后扔给AI,总结代码的问题.然后自己再修改.
今天心血来潮写了一个替换Vec buf 指针的"偷梁换柱"功能,根据以前掌握的逆向知识,只要替换Vec在内存中结构即可.

use std::alloc::{Layout, alloc, dealloc};
use std::mem::ManuallyDrop;
fn main() {
    let vec = vec![1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

    dump_bytes("src vec data", &vec);
    unsafe {

        let layout = Layout::array::<i32>(vec.len()).unwrap();

        let raw_ptr = alloc(layout) as *mut i32;
        if raw_ptr.is_null() {
            panic!("Memory allocation failed");
        }
        let new_ptr = ManuallyDrop::new(raw_ptr );

        std::ptr::copy_nonoverlapping(vec.as_ptr(), raw_ptr, vec.len());

        new_ptr.add(0).write(99);
        new_ptr.add(1).write(98);
        new_ptr.add(2).write(97);

        let var_ptr = &vec as *const Vec<i32> as *mut u64;
        *var_ptr.offset(1) = raw_ptr as u64;
    }

    dump_bytes("change vec data", &vec);

}

fn dump_bytes(label: &str, t: &Vec<i32>) {
    let size = std::mem::size_of::<Vec<i32>>();
    let ptr = t as *const Vec<i32> as *const u8;
    println!("==== {} ==== (ptr = {:p}, size = {})", label, ptr, size);

    unsafe {
        for i in 0..size {
            if i % 16 == 0 {
                print!("\n{:04X}: ", i);
            }
            print!("{:02X} ", *ptr.add(i));
        }

        print!("\n====buffer ptr = {:p} len = {}",t.as_ptr(),t.len());

        for i in 0..t.len() {
            if i % 16 == 0 {
                print!("\n{:04X}: ", i);
            }
            print!("{:02X} ", *t.as_ptr().add(i) as u8);
        }

    }

    println!("\n");
}

输出结果：

==== src vec data ==== (ptr = 0xa3293ef748, size = 24)

0000: 0A 00 00 00 00 00 00 00 D0 C2 C4 B5 74 02 00 00
0010: 0A 00 00 00 00 00 00 00
====buffer ptr = 0x274b5c4c2d0 len = 10
0000: 01 02 03 04 05 06 07 08 09 0A

==== change vec data ==== (ptr = 0xa3293ef748, size = 24)

0000: 0A 00 00 00 00 00 00 00 20 C1 C4 B5 74 02 00 00
0010: 0A 00 00 00 00 00 00 00
====buffer ptr = 0x274b5c4c120 len = 10
0000: 63 62 61 04 05 06 07 08 09 0A

扔给AI后,反驳vec的内存结构应该是

// 字段顺序（64 位平台）：
offset 0:  *mut T      // 指针
offset 8:  usize       // capacity
offset 16: usize       // len

但是我测试怎么都是这样的

// 字段顺序（64 位平台）：
offset 0:  usize      // len
offset 8:  ptr         // 指针
offset 16: usize       // capacity

我以为是ChatGPT模型的问题,后续又问了 grok,claude4.5 ,gemini.得到的结果都认为我代码中的vec结构有问题.
后续总结出,编译器不保证字段按照定义的顺序在内存中排列,这也太坑了吧.我要是一直按照AI的代码写,永远都是错的。
事后想了一下,rust好像也没这种需求吧,怪自己用以前掌握的编程语言思想.用rust来重写
个人总结了一下:
1.C/C++ Rust 这类语言,不能完全依靠AI,如果AI写的代码完全不受自己控制,谁敢用.
2.一直到今天我写C++的代码还是用的 GitHub Copilot Tab补全.
3.Rust包管理太好用了.

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via LINUX DO - 最新话题 (author: saki)

一看谷歌账单吓一跳，300多？

一直以为google ai studio里的apikey是免费用的，因为我有一年的那个学生免费使用一年的哪个谷歌pro，前一阵拿来跑了下酒馆，今天没事去一看，我去300多块钱？？？？酒馆这么费token吗？马上问ai怎么申请退费，跟着ai一顿操作，客服给退费了。在跟客服的沟通中，就觉得有点不对劲，我还问ai我这是不是340多人民币账单，ai非常确定是人民币账单，最后我一查，是特么日元，蚊子腿也是肉，日元该退也得退！
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via LINUX DO - 最新话题 (author: longcheng)

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DNS泄漏检测

przxegjq.pinit.eth.limo

网络出口一致性校验 | Network Consistency Check

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via LINUX DO - 最新话题 (author: F-Droid)

Antigravity浏览器登录之后不跳什么情况啊

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via LINUX DO - 最新话题 (author: kobe_24)

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有没有佬知道使用Antigravity必须一直开全局代理吗，我以为只是登录时候要用，结果进去模型一直转圈加载不出来，后面开了全局代理都就好了，不过这样的话用其他国内软件不太方便

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via LINUX DO - 最新话题 (author: user12)

周五了，发一个 Gemini 3.0 三维迷宫游戏（快来挑战叭~）

用Gemini 3.0 开发了一个三维场景迷宫，使用ThreeJS开发，功能一切正常，出口也正常，感兴趣的佬快来玩玩吧！

上证据，是能赢的，找不到出口的佬可不要有Bug哈！ 😜

index.zip (6.3 KB) 源码 (click for more details)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Yang)

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绘图神器再升级大整合，ai-smart-draw 生成各种图！

demo: https://ai-smart-draw.vercel.app/

github: GitHub - shenpeiheng/ai-smart-draw: ai-smart-draw

简要介绍亮点：

参考了各位佬的，搞了一个大整合。

Draw.io (diagrams.net)

使用 AI 驱动的 XML 生成和修改功能创建和编辑专业流程图、过程图和复杂可视化图表。

Mermaid

在专用工作区中生成流程图、序列图、甘特图等，并提供实时 SVG 预览。

PlantUML

内置渲染代理，支持 plantuml.com、kroki.io 或自定义端点创建 UML 图表。

Excalidraw

结合 AI 辅助的徒手风格绘图，用于有机图表创建。

Graphviz

使用 DOT 语言语法创建图形图表。Graphviz 通过 kroki.io 服务提供支持，该服务提供强大的图形可视化功能。

Kroki (20 多种格式)

使用 kroki.io 服务在各种格式中生成图表，通过单一界面支持：

● PlantUML: UML 图表、活动图、序列图等
● Mermaid: 流程图、序列图、甘特图等
● BPMN: 业务流程建模符号，用于工作流图
● Graphviz: 图形可视化和网络图
● BlockDiag: 方框图
● C4-PlantUML: 软件架构图
● Ditaa: ASCII 艺术到图像转换
● Erd: 实体关系图
● Vega/Vega-Lite: 数据可视化
● 以及其他 15 多种格式

引用

写了一用 LLM 控制 Drawio 生成流程图的web app 开发调优

特征如下: 直接和 Drawio 无缝连接，不用复制粘贴来回倒腾 Drawio 的 XML 文件。 支持图像输入，可以直接发个手绘图让 llm 画图。 有历史功能。可以回溯到之前的编辑记录。 最近更行了模型和prompt，现在能生成aws的架构图了，还可以画猫cat_face Web 框架用的 Nextjs 。原理就是用 Embed Drawio 然后通过输入和输出 XML 的结果来控…

绘图神器再次升级！ 资源荟萃

前情引用 新的excalidraw画图神器来了！ - 资源荟萃 - LINUX DO 经过狂肝两周，更强的来了！ 简要介绍亮点： excalidraw和drawio双模式支持。excalidraw更漂亮，drawio专业性更强。 支持多轮对话，图形调整起来更加随心所欲 UI大升级，小小的借鉴（抄）了一下lavort的设计 lark_085 更多亮点，佬友们进去体验了就知道，绝对不会…

https://linux.do/t/topic/1063019

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via LINUX DO - 最新话题 (author: WeChat-bot)

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火山引擎 协作奖励计划，每天免费用500万token

volcengine.com

协作奖励计划规则（第二期）和数据授权协议--火山方舟大模型服务平台-火山引擎

火山引擎官方文档中心，产品文档、快速入门、用户指南等内容，你关心的都在这里，包含火山引擎主要产品的使用手册、API或SDK手册、常见问题等必备资料，我们会不断优化，为用户带来更好的使用体验

火山引擎 协助奖励计划，每天免费500万token,截止到 2026年3月31日, 意味着能免费用到明年3月份

需要免费token的可以试试了

目前支持的模型有

doubao-seed 系列
kimi-k2
deepseek系列

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

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大家在代码开发和代码学习中，AI工具是怎么使用的啊？

有没有好用的代码可视化工具（本地的），有没有便宜大碗的coding api，公益站老哥们的站点cc经常限制，哭)

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via LINUX DO - 最新话题 (author: rambo)

开发全干工程师

现在小公司必须前后端都要会吗，只会后端不会前端好像也很难找工作了！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: kobe_24)

求助各位佬 适用于CentOS 7的redis rpm包还有更新嘛

CVE-2025-49844上个月有发一个redis远程执行漏洞，我生产环境当前是redis 6.2.x，安全版本需要redis 6.2.20，但是貌似目前无可用el7.remi.x86_64的rpm包诶

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Enc)

求救！用了好几年的github号被flag了

是gmail注册的，ip是用自己的gcp小鸡建的。没用过github的计算资源，只是存代码和docker镜像，也没有过商业行为。不知道是不是最近代码提交太频繁导致的。
去提交工单一看非要手机号又不支持+86，用接码平台又担心不安全，毕竟是用了好几年的主号。
直接发邮件给support@github.com又被blocked，有没有佬友知道怎么办。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: cheluen)

Antigravity开始限额了吗？

看了好多大佬已经用上了，是不是已经开始限额了，别等到我用的时候就开始收费了啊！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: kobe_24)