求助啊，认证Gemini的虚拟卡都是哪里申请的

最近给公司小伙伴分享了Gemini的学生羊毛，但是卡认证怎么解决？公司给报销费用，想看看有没有便宜的批量渠道。

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

不同中转站在codex中为什么会存在回答的差异，是降智吗？

前言：最近在使用某中转站的GPT-5.1 High模型时，总觉得有点降智，然后切换了其他站点发现，他们之间的输出很不一样，不论是调用工具的方式、查看文件的数量，都不一样。所以想问问佬们，这是正常的吗？是降智导致的吗？

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测试方法很简单，使用相同的模型，相同的路径，问相同的问题。我这里是直接输入的/init。然后回答我只截取了第一条内容，大家可以对比一下：

● PackyCode、Privnode、DuckCoding、ikuncode：
● Foxcode：
● RightCode

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总结一下，PackyCode、Privnode、DuckCoding、ikuncode的GPT-5.1模型都是使用bash工具来搜索、读取文件，而FoxCode和RightCode都使用内置的List、Read工具来读取文件（感觉更像是Codex模型的行为）。不知道大家有没有什么看法？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 豆腐)

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佬友们，我谷歌被封直接中文申诉不会给我永封了吧o_o .

脑子秀逗了，直接一个中文申诉模板发过去了，后知后觉

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via LINUX DO - 最新话题 (author: LinLan)

chatbot中第三方api哪家比较好？

一直用的是chatAnywhere,有佬友用过吗？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: sixix)

大佬们，现在哪里有卖可以用gemini pro的学生号的成品号？

之前一个是在咸鱼买的，现在咸鱼都是只帮忙绑，没有成品号可以卖，现在哪里有成品号卖，，求大佬们推荐推荐

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via LINUX DO - 最新话题 (author: linszv)

有没有鸿蒙智行车主/安卓佬，有个问题

鸿蒙智行车机上没有浏览器，有些视频没办法看，手机也不是华子的投屏很不方便
有没有佬折腾过车机的adb/hdc，或者装过浏览器等第三方app的其他方法

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

别的openlist不支持挂载怎么办

我想挂载别人的openlist，然后的把他的东西塞到我的云盘里，但是挂载的时候提示该网站不支持挂载，有什么办法，一个一个下载再上传感觉太麻烦了

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 天梓鹤)

薄荷大佬看过来

非常感谢大佬的公益站, 我纯纯是不知道这个图的含义, 是模型不可用?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Asimov)

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移动云盘领红包

【中国移动云盘】年终回馈奖品加码，日日上新!赠您5元蜜雪冰城奶茶券、2-5元红包立减金等奖品免费N选1点击o https://c.139.com/m/a/s?p=NDhk 即可参与，每人每月限领1次，已领请忽略。拒收请回复 R

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 谨言慎行（铭记历史版）)

AI Studio 输入框更新 但是无法从 Drive 里上传多个附件

弱智谷歌阿三程序员改完之后只能扔进去你选的第一个附件

这是何意味

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Duncan Lean)

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发现个无广告在线读 TXT/EPUB 的神器，可以在线阅读txt、EPUB电子书文档

给佬友们分享一个在线阅读txt、EPUB电子书文档的网站：https://app.flowoss.com/
可以在线阅读，通过网页同步，用浏览器就可以看了，每次从安娜或者Z-library下载的书籍可以上传，在线观看

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

kubesphere事件之后，佬们换管理平台了吗？

间接性的部署一个k3s玩玩，之前都是用kubesphere作为管理平台，不过前几个月的事件之后也不知道现在该不该继续用了。佬们都在用什么？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: martini)

Kiro数据存在C盘如何设置更改？

Kiro的索引和缓存都默认存在C盘，好几个G如何调整一下存储的路径呢？我安装的时候装的是其他盘

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via LINUX DO - 最新话题 (author: caluvo)

甲流发烧好了后嗓子疼怎么办？

甲流发烧打针好了后出现嗓子很疼吞口水都疼已经疼了3-4天了怎么搞，需要去医院不？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 江枫)

吐槽！为什么卖课的总是讲互联网黑话，而企业老板却深信不疑啊！？

忙着开发东西的时候，老板给发了一张卖课的宣传册。

册子上写的，张口就是“智能出海、取代人力、自动获客、自动营销”，“全链路挖掘、24小时在线、执行->迭代->反馈，神经网络”。

我真🤮了。

就一个玩烂的AI客服，非得整的这么高大上。

很快啊，我接着就给老板发过去解决方案了，结果老板跟我说：“我要的不是解决方案”。

把我整懵了。我在想，就是吹的再牛逼，最终不还是要考虑项目是否能落地，是否能切合公司的业务部门和产品啊？

这卖课的整这么牛逼，为什么还需要去卖课呢？直接在家里躺着，钱不也就自动打到卡里去了？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 倚栏听风)

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claude code计费疑问？？

自建的one-hub接的中转claude opus 这两个计费到底哪个准一点呢？有佬友清楚吗
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 靠脸吃半饱)

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谷歌账号登录死活跳不过注册时候的邮箱验证

已经用过一段时间的谷歌账号，过了学生验证，绑定辅助邮箱和电话，后来登录异常需要重新登录，哪怕是辅助邮箱和电话验证完了，最后一步还是要注册手机号验证才可以登录，想找谷歌申诉也没找到入口，难道这个号就这样死了吗

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via LINUX DO - 最新话题 (author: edawrz)

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原来擎天柱脱了衣服是这样的！！！

卸甲！

这对吗？

原图：

提示词详见：
https://linux.do/t/topic/1295741?u=nulluser

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 用户已注销)

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佬友帮我看看de5.net的二级域名如何解析vercel的域名

我的vercel部署好了，但国内访问不友好，想试试de5.net的二级域名，但txt这个总是不能成功。请帮我看看。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: wjhere)

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[抛砖引玉][硬核SOP] 拒绝 AI 写 Bug：VIBE CODING 5.0 工业级开发流

第一次在L站发帖，可能标题有点浮夸见谅哈。起因是在L站看到很多佬友分享自己的VIBE CODING的流程和方案，感觉很有启发，然后我就根据大家的一些经验以及自己的一些开发经验跟哈吉米聊了一整天磨出来的一套流程，希望能做到抛砖引玉的作用，希望各位大佬根据这套看看还有什么建议可以提一提，以及在实际AI项目中还有什么需要考虑的，想要打磨出一个最完善的工作流程，最终大家打磨出来SOP我也会完善一下分享出来给大家具体的流程如下。（PS由于第一次发帖有些格式不是很会用，各位佬友见谅哈）

核心准备：文件结构

在项目根目录，我们需要维护一套严格的文档体系，这是 AI 的“长期记忆”：

● docs/requirements.md：需求文档（由 AI 审问生成）。
● docs/architecture.md：架构与数据流设计（包含 Mermaid 图）。
● docs/active_context.md：核心文件 。这不是流水账，而是“动态系统状态”和“接口注册表”。
● docs/schema.sql：数据库契约。
● src/types/：关键目录 。存放全局 TypeScript Interface / Pydantic Model。

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🟢 Phase 1：极刑审问 (需求硬化)

目的 ：解决“需求模糊”导致的代码返工。利用 DeepSeek R1 的推理能力挖掘逻辑漏洞。

操作 ：在 DeepSeek R1 (或 Cursor Chat 接入 R1) 中输入以下 Prompt：

我正在打算开发一个系统，原始想法如下：
[粘贴你的原始想法]

请你扮演一位 极度苛刻的高级系统架构师和产品总监。你的任务不是帮我完善，而是挑战我。

请执行以下步骤：
1. 逻辑漏洞扫描：无情地指出我需求中逻辑不通、状态缺失（如：失败了怎么办？网断了怎么办？）、权限定义模糊的地方。
2. 数据流拷问：针对核心功能，质问我数据是如何流转的。例如：'用户下单时，库存是预扣还是支付成功后扣？数据一致性怎么保证？'
3. 生成问卷：基于以上分析，生成一份《深度需求调研表》。问题必须具体，且给出 A/B 选项供我选择。

不要生成PRD，现在只生成问卷。

回答问卷后，让它生成详细的 docs/requirements.md。

🔵 Phase 2：架构与数据流设计 (契约锁定)

目的：解决“模块间数据流不一致”的问题。

操作：使用 Composer (Cmd+I) 输入以下 Prompt：

读取 docs/requirements.md。请设计系统的技术架构，保存为 docs/architecture.md。

必须包含以下章节（极其详细）：
1. 技术栈选型：Frontend / Backend / DB / State Management。
2. 目录结构：细化到文件层级。
3. 核心数据流 (Core Data Flow)：
   - 请用 Mermaid Sequence Diagram 画出核心业务（如登录、下单）的数据流向。
   - 明确定义模块间的交互格式：例如 'Auth模块 返回给 前端 的是包含 { token, user_id, role } 的 JSON'。
4. 数据库设计：生成 docs/schema.sql (DDL)。
5. 全局类型规划：列出需要在 src/types 下定义的关键 Interface (如 User, Order, ApiResponse)。

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🟡 Phase 3：规则注入 (.cursorrules)

目的：将“Type-First”刻入 AI 的 DNA。

操作：创建 .cursorrules 文件，填入以下内容：

# Role
你是一个资深全栈架构师。

# 核心原则 (Critical)
1.  **Type-First (类型先行)**：在编写任何业务逻辑前，必须先在 `src/types/` 或模块的 `types.ts` 中定义好 Data Interface。模块间通信必须依赖定义好的 Interface，严禁使用 `any` 或隐式推断。
2.  **Context-Aware (上下文敏感)**：
    - 开始任务前：必须读取 `docs/active_context.md` 了解当前系统的类结构和已实现方法。
    - 结束任务后：必须按照指定模板更新 `docs/active_context.md`。

# 详细工作流
1.  读取 `todo.md` 获取任务。
2.  检查 `schema.sql` 和 `architecture.md` 中的数据流定义。
3.  **先写/更新 Interface定义**。
4.  编写单元测试或业务验证脚本。
5.  编写实现代码。
6.  更新 `todo.md` 和 `active_context.md`。

# 错误处理
- 前后端交互必须遵循统一的 API Response 结构：`{ code: number, data: T, message: string }`。

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🔴 Phase 4：瀑布流开发 (循环执行)

目的：解决 AI“做完上顿忘下顿”的问题。通过强制更新 active_context.md，保证 AI 永远知道当前系统的全貌。

操作：在 Composer 中每次执行任务时，使用此 Prompt：

读取 todo.md, docs/active_context.md, docs/architecture.md。

任务：执行 todo.md 中的下一个任务。

执行步骤：
1. 检查数据流：查看 active_context.md 中已有的接口。如果是新功能，请先在 src/types 定义数据结构。
2. 编码：编写代码。
3. 验证：创建一个简单的脚本验证逻辑。
4. 收尾 (关键)：
任务完成后，请重写 docs/active_context.md 的内容（保持文件在 100 行以内，但高密度），格式必须如下：

# System Context (Updated: [Date])
## 1. 已实现的核心模块 (Modules)
- **AuthModule**:
  - Path: `src/auth/`
  - Public Methods: `login(AuthPayload): Promise<User>`, `register(UserPayload): Promise<void>`
  - Data Flow: 登录成功后将 Token 写入 LocalStorage key 'auth_token'。
## 2. 全局数据结构 (Global Types)
- `User` interface (defined in `src/types/user.ts`): 包含 fields [id, email, role...]
## 3. 待解决的技术债/注意点
- 目前登录接口尚未对接真实 DB，使用的是 Mock 数据。

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🟣 Phase 5：对抗评审 (R1 判官)

目的：人类不用一行行看代码，让逻辑最强的 R1 来做 Code Review。

操作：当一个大模块完成后，复制核心代码给 DeepSeek R1，Prompt 如下：

这是刚刚生成的代码（附代码）。
并且这是设计文档中的数据流要求（附 architecture.md 的相关段落）。

请检查：
1. 代码实现是否符合设计文档中的数据流向？
2. type 定义是否完善？有没有在模块间传递数据时出现类型断裂？
3. 安全性检查。

告诉我哪里不对，不需要改写整个文件，只需要指出错误。

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💡 为什么这套流程能落地？

1. 解决了 Context 问题：Phase 4 的 Prompt 强制 AI 每次任务后更新 active_context.md。它不再写流水账，而是必须写出 Public Methods 和 Data Flow。这样下一个任务执行时，AI 就知道“我要调用 AuthModule.login”，而不是自己瞎编一个 signin。
2. 解决了数据流问题：.cursorrules 里的 Type-First 规则，强制 AI 先定义 interface User {...} 才能写代码。如果 Interface 不对，代码直接会报红（TS 错误），Cursor 会在编译期就发现并修正，而不是等到运行时才报错。

这套 文档约束(Doc) + 类型系统(TypeScript) + 强制上下文更新(Context Update) 的组合，基本构建了一个防笨的开发闭环。欢迎各位佬试用反馈。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: feian)

Dmit不支持小红卡吗

不支持吗？ 里面还有钱 咋搞哦 想买鸡鸡

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 圈圈)