新版 《治安管理处罚法》2026.1.1施行，请大家注意了

新修订的《中华人民共和国治安管理处罚法》第八十条第一款规定：制作、运输、复制、出售、出租淫秽的书刊、图片、影片、音像制品等淫秽物品或者利用信息网络、电话以及其他通信工具传播淫秽信息的，处十日以上十五日以下拘留，可以并处五千元以下罚款；情节较轻的，处五日以下拘留或者一千元以上三千元以下罚款。

所以，2026.1.1 起，向好友发不雅照、淫秽信息属于违法了，请大家克制~

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 404)

大蛇丸对佐助到底是什么样的情感

为什么大蛇丸后期给我一种很听佐助话的感觉呢，他为什么那么在乎佐助

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 你说蓝色是你最爱的颜色)

这kiro是要用不完了，是1月1日前就要用完这2000吗？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: tomas07)

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元旦快乐！gpt team 席位 * 6

奖品：ChatGPT team 席位 * 6
参与方式：评论你的新年愿景，如果想不出来就随便回复些什么吧（能点个赞最好啦）
截止时间：明年开奖（） 1月1日 中午12点
中奖的佬友请在开奖后24小时内私信你的邮箱，如果没有按时私信则奖品顺延哦。

[!note]
祝大家元旦快乐！

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 梓（猫猫版）)

在香港直连本站 上网哈哈

哈哈 无墙真好啊

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

提前祝大家新年快乐

emmm,不知道说啥

明天就是新的一年了，提前祝大家新年快乐叭ヽ(•ω•。)ノ 😃

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via LINUX DO - 最新话题 (author: DaChui)

分享一个镜像api使用403错误的可能原因

先说结论：有的api镜像(也可能是cloudflare？)有针对部分user agent做拦截

(讨论的是不限制客户端的镜像啊,明确限制的另说，拦截的请求镜像日志里不会有)

具体：

● anthropic python sdk: Anthropic/Python 0.75.0 用stream会被拦
（奇怪的是非stream不拦??!!, 也可能是镜像服务商开关的问题）
● curl: 都ok!（所以是不限cc/cx的）

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Z Y)

2026 年国补方案正式出炉：手机、平板、家电等补贴 15%，支持汽车以旧换新，AR 眼镜等产品纳入补贴范围 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)

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Leetcode每日一题 —— 1970. 你能穿过矩阵的最后一天

1970. 你能穿过矩阵的最后一天

思路
我的思路是二分+搜索。因为天数跟能否穿过是单调负相关的，而且天数确定了能否穿过就容易获取了。
1、对天数进行二分搜索
2、对当前天数的矩阵进行初始化，dfs或者bfs尝试穿过矩阵
确定不能穿过的那一天，-1就是答案；

代码

class Solution {
    private static final int[][] DIR = {{1, 0}, {0, 1}, {-1, 0}, {0, -1}};

    int row, col;
    int[][] grid;
    public int latestDayToCross(int row, int col, int[][] cells) {
        this.row = row;
        this.col = col;
        int left = 1, right = cells.length - 1;
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) >> 1;
            grid = new int[row + 1][col + 1];
            for (int i = 0; i < mid; i++) {
                grid[cells[i][0]][cells[i][1]] = 1;
            }
            boolean reach = false;
            for (int i = 1; i <= col; i++) {
                if (grid[1][i] == 0 && dfs(1, i)) {
                    reach = true;
                    break;
                }
            }
//            if (bfs()) {
//                reach = true;
//            }
            if (reach) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid;
            }
        }
        return left - 1;
    }

    private boolean dfs(int x, int y) {
        grid[x][y] = 2;
        for (int[] dir : DIR) {
            int nx = x + dir[0], ny = y + dir[1];
            if (nx <= 0 || nx > row || ny <= 0 || ny > col || grid[nx][ny] != 0) continue;
            if (nx == row) return true;
            if (dfs(nx, ny)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

优化思路
耗时居中，离最快的5ms有很大的差距，但是没想到什么好办法。
于是去看了最快的解，逆向思维YYDS！

首先它不是看陆地是不是连接，而是看水域是否把陆地横向切断。
然后它每个格子有3个状态位，0代表陆地，1代表海水，2代表已经连接过的海水。
每次变成海水，如果周围有连接过的海水，说明能连到最左边，尝试能否连接到最右边(即切断陆地)。如果周围没有连接过的海水，说明连不到最左边，不需要尝试。
尝试连接最右边的时候把状态更新为2。
当能连到最右边的那天-1就是答案。
妙啊！！！

别人的代码

class Solution {
    private static final int[][] DIRS = {{-1, -1}, {-1, 0}, {-1, 1}, {0, 1}, {1, 1}, {1, 0}, {1, -1}, {0, -1}};
    public int latestDayToCross(int row, int col, int[][] cells) {
        byte[][] state  = new byte[row][col];
        for (int day = 0;  ; day++){
            int[] cell = cells[day];
            int r = cell[0] - 1;
            int c = cell[1] - 1;
            state[r][c] = 1;
            if (canReachFromLeft(r, c, state) && dfs(r, c, state)) {
                return day;
            }
        }
    }
    private boolean canReachFromLeft(int r, int c, byte[][] state){
        if (c == 0){
            return true;
        }
        for (int dir[] : DIRS){
            int x = r + dir[0];
            int y = c + dir[1];
            if (0 <= x && x < state.length && 0 <= y && y < state[x].length && state[x][y] == 2){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    private boolean dfs(int r, int c, byte[][] state){
        int n = state[0].length;
        if (c == n - 1){
            return true;
        }
        state[r][c] = 2;
        for (int dir[] : DIRS){
            int x = r + dir[0];
            int y = c + dir[1];
            if (0 <= x && x < state.length && 0 <= y && y < n && state[x][y] == 1 && dfs(x, y, state)){
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 魔法师)

GPT team*2 到1.29

🏆️ 奖品详情：

2 个 chatgpt team 车位

:three_o_clock: 活动时间：

开始时间： Wed, Dec 31, 2025 12:30 PM CST
截止时间：Thu, Jan 1, 2026 12:00 AM CST

📝 参与方式：

在本帖下回复即可（最好点个赞哈）

🔍️ 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中奖者。

⚠️ 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 - 最新话题 (author: JokerJia)

联通APP有几率中会员

①联通APP搜“优享会员”，先100积分兑换一个月
②在搜“权益超市”，进“心愿盲盒” 可多5次机会抽

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via LINUX DO - 最新话题 (author: hansas)

【求助】cli（cc、cx、gemini）的gui界面有哪些推荐啊？

写代码不想在vscode的终端里面对话了，所以就开始探索cil的gui界面，最好是多终端的
我当前知道两个

iOfficeAI/AionUi: Free, local, open-source GUI app for Gemini CLI, Claude Code, Codex, Qwen Code, Goose Cli, Auggie, and more

anyme123/Any-code

但是我当前一般是在wsl上使用codex，两个的支持都不是很好，有没有其他的gui推荐啊？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 睡觉的蛋糕)

2026关于人工智能你有哪些期待

2025 年马上过去了，今年最大的惊喜无疑是各种 agents 的崛起。佬友对人工智能的发展有啥期待呢，交流交流。 😄

持续更新佬友的期待：

1. 价格还是TM的价格
2. 模型能力大提升，惊艳还是TM的惊艳
3. 模型幻觉你少点吧

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

anthropic 模型 中转求推荐

发现就opus-4.5 thinking 能用。求现场推荐。注意问题等
要求能够cc 或者 ccr。

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

一觉醒来Claude免费了，谷歌是当今地球最大的善人了

反重力克系列模型最新额度解析 前沿快讯

目前pro级别有两个等级 一个是5小时恢复周期，一次恢复1积分，能用克150次，平均rph30 一个是7天恢复周期，一次恢复1积分，能用克1万次，平均rph59.52 你可以看看你是哪个级别

你Claude用的多还帮你开更多额度

会不会是在做空A÷🤓👆️然后

Welcome! Google DeepMind-Claude Team

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

【开源】Unify Chat Provider —— 为 Github Copilot 接入自定义模型的 VS Code 扩展

前言
折叠内容 (click for more details)

优势

在我开发这个扩展之前已经有好几个扩展（GCMP、Addi…）实现了同样的功能。

但我仍然花时间开发这个扩展的原因有三点：

1. 用户体验（UX）
2. 无法发挥出模型的最佳性能
3. API 兼容性

为什么无法发挥出模型的最佳性能？

当实际接入过 API 就会发现这件事没有那么简单。

如果你对 AI 直接下令，它可能在几分钟就能写好能够正常对话的版本。

但是也仅此而已，紧接着你可能会发现模型没有思考，或者根本没有触发输入缓存，导致效果欠佳，并且成本陡增。

于是就通过翻阅 OpenAI 或者 Anthropic 的官方文档，找到说明这些特性的文档并丢给 AI 继续实现对这些特性的支持。

实现完成并测试，以为万事大吉的时候，真正的挑战才刚刚开始…

第三方供应商所谓的兼容 XXX API，如果你不仔细阅读它的文档去实现，可能真的就只是兼容而已。

比如 DeepSeek，如果你直接使用 OpenAI 兼容的接口进行对话测试，可能你不会发现任何问题。

但之后的某次对话涉及到思考和工具调用，也就是所谓的 “交错式思考” 时，DeepSeek 接口直接就报错了。

由于 OpenAI Chat Completion API 根本没有设计承载思考内容的字段，所以造成了以下问题：

● 用户界面上没有思考内容。
● 交错式思考要求回传思考内容，而由于没有回传导致直接报错。

这时候去阅读 DeepSeek 文档 - 思考模式，才发现 DeepSeek 在 OpenAI 基础上使用非标准字段 reasoning_content 去传递和接受思考内容。

恍然大悟，这才去兼容这个非标准字段。

但这其实是简化过的故事，实际上：

● 如果你真的没有阅读文档，那么在请求时没有发送另一个非标准字段 thinking，甚至模型可能都没有思考。
● 你不能够强行添加这些非标准字段，其它严格的供应商在你发送额外字段时会直接抛错拒绝！
● 你也不能不添加这些非标准字段，有些供应商在缺失字段时也会直接抛错拒绝！
● 你可能永远发现不了这些问题，因为 DeepSeek 至少还会对缺失 reasoning_content 进行报错，而我接入过的大部分供应商只会在文档警告会影响模型性能，但是不会抛错，导致一直使用的并非满血模型性能。

最后举个例子，在最新的 GLM 4.7 中，引入了一个叫保留式思考（Preserved thinking）的特性：

这要求你必须：

● 在请求时发送非标准字段 clear_thinking
● 将完整的、未经过修改的 reasoning_content 回传，并且必须与生成时的序列完全一致

而像这些具有以上五花八门的非标准特性的供应商，直到今天，自己逐个阅读文档并支持了的有约 26 个：
已支持供应商 (click for more details)
对于列出的供应商，使用这个扩展可以无需担心这些问题，能够发挥出模型的最大潜力。

你也可以看看你正在使用的扩展、应用，或者模型的第三方供应商，是否遵循了官方模型文档的最佳实践。

API 兼容性

对于 API 兼容性，这个扩展应该是同类中最全的，均为半手工实现：

● OpenAI Chat Completion API
● OpenAI Responses API
● Google AI Studio (Gemini API)
● Google Vertex AI
● Anthropic Messages API
● Ollama Chat API

国外几个主流模型开发商中，Grok 比较标准地采用了 OpenAI 的协议，所以无需额外兼容，而国内的开发商几乎都采用了 OpenAI 或 Anthropic 的协议。

用户体验（UX）

这方面评价比较主观，所以我就只列一下功能：

● 原生的 VS Code 可视化用户界面和多语言支持。
● 内置主流供应商，支持一键配置，无需繁琐配置，开箱即用。
● 内置主流模型的官方推荐参数，支持一键添加，无需调参即可发挥最大潜力。
● 支持从官方模型列表一键添加模型，支持自动同步官方模型列表。
● 开放所有接口参数的调整，支持自定义 Header 与 Request 字段。
● 支持从其它应用或者扩展一键迁移配置，支持完善的导入导出功能，支持兼容云同步。
● 支持 URI 一键导入配置。

感谢佬友阅读至此，如果该扩展帮助到了你，请给我一个 🌟 Star 以资鼓励：
github.com

GitHub - smallmain/vscode-unify-chat-provider: Integrate multiple LLM API providers into VS...

Integrate multiple LLM API providers into VS Code's GitHub Copilot Chat using the Language Model API.

● 欢迎大家使用并积极提交 Issue 或者 PR，我会认真地进行处理。
● 如果你是模型提供商或者中转站站长，邀请你添加一个 <Add to Unify Chat Provider> 的按钮，方便用户可以在 VS Code 一键使用你的服务！

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

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安卓最大免费开源应用仓库 F-Droid 完成“换心手术”，实现一天两更 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)

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AI Studio 进不去？可能是没有年龄验证！

如题，今天发现怎么样都进不去 AI Studio，换节点也不行，一直自动跳转到 https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions?hl=zh-cn 不支持的区域/国家。后在 L 站搜索，发现可能是年龄验证的问题。验证年龄后就可以正常使用了。有类似问题的佬友可以试一试

年龄验证方法

进入 google 账号页，点击个人信息

再点击生日，可以看到自己的验证情况。楼主这里已经完成验证了

验证的方法有三种，分别是身份证件、信用卡💳️、拍照。有佬友试过 p 图做证件，但是后门两个可能更方便一些。我是绑定了信用卡，输完安全码就过了。

类似的主贴：

https://linux.do/t/topic/1277139?u=yosen

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 废寝忘食)

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元旦青岛旅游 求助

北方小白 第一次去海边 有没有青岛老友 推荐一些地方 或者发一些目前的风景图呢～ :tieba_088:

块引用

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

佬们哪里能免费下载到 2026 的跨年 图片呀，投屏到电视上用

类似于这种，但是这个一放大就很糊
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via LINUX DO - 最新话题 (author: curiosity)

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kiro 积分即将过期，用不完的佬看过来

从这kiro是要用不完了，是1月1日前就要用完这2000吗？继续讨论：

有些佬之前领的或者送的积分可能快过期了，可以考虑让 kiro 梳理旧项目的文档

我昨天对一个小项目进行了梳理，大约用掉了200+积分

反正过期也还是浪费，不如用来干点活:tieba_028:

下面贴一个我梳理文档用的 Steering 给各位佬参考，大家用的话可以根据自己的环境修改使用。

----------------------

inclusion: manual

----------------------

文档生成工作流

当用户请求"更新文档"、“生成文档”、"写文档"时，必须严格遵循此工作流。

核心原则

1. 代码优先 - 所有文档必须基于实际代码分析，禁止臆造
2. 模块内置 - 文档放在对应模块目录内，紧贴代码
3. 分步执行 - 每个模块独立处理，避免上下文溢出
4. 树状组织 - 每个模块有 README.md，内容过长则拆分子文档

文档结构规范

module/

├── README.md # 模块主文档（必需）

├── docs/ # 子文档目录（可选，当主文档过长时）

│ ├── component-a.md

│ └── component-b.md

└── submodule/

└── README.md # 子模块文档

README.md 模板

# 模块名称

> 一句话描述模块职责

## 概述

2-3 段描述模块的核心功能和设计思路。

## 核心组件

- `component_a.py` - 组件A的职责

- `component_b.py` - 组件B的职责

## 使用示例

（代码示例，基于实际代码）

## 子模块

- [submodule_name](./submodule/) - 子模块描述

## 相关文档

- [详细文档](./docs/detail.md)（如有拆分）

拆分规则

● 单文件超过 200 行 考虑拆分
● 拆分后主文档保留概述和链接
● 子文档放入 docs/ 目录

----------------------

工作流步骤

Step 1: 解析目标范围

用户输入格式：更新 <目标> 文档

目标解析规则：

● 项目 或 全部 → 整个项目所有模块
● 模块名 → 指定模块（如 scripts、tests）
● 模块/子模块 → 指定子模块（如 scripts/generator）

执行动作：

1. 确认目标范围，列出将要处理的模块清单
2. 询问用户确认后再继续

Step 2: 深度索引（每次必做）

执行动作：

0. Get-Location 获取项目目录

1. mcp_mcp_router_set_project_path - 设置项目路径，**必须使用项目绝对路径**

2. mcp_mcp_router_build_deep_index - 构建深度索引

3. mcp_mcp_router_find_files - 获取目标模块文件列表

输出：模块文件清单和结构概览

Step 3: 生成任务清单

基于模块结构，生成任务清单。每个模块/子模块 = 一个独立任务。

任务清单格式：

## 文档生成任务

- [ ] Task 1: 分析并生成 `scripts/generator/` 文档

- [ ] Task 2: 分析并生成 `scripts/validator/` 文档

- [ ] Task 3: 分析并生成 `scripts/` 主文档（汇总子模块）

- [ ] Task 4: 更新项目根 README.md（如需要）

执行顺序：叶子模块 → 父模块 → 根文档（自底向上）

执行动作：

1. 展示任务清单给用户
2. 询问用户确认或调整
3. 确认后开始逐个执行

Step 4: 执行单个任务

对每个任务，执行以下子步骤：

4.1 模块分析

1. mcp_mcp_router_get_file_summary - 获取每个文件的结构摘要

2. mcp_mcp_router_search_code_advanced - 搜索关键模式：

- 入口点（main, __main__, if __name__)

- 公开 API（def/class 不以 _ 开头）

- 重要常量和配置

3. 读取核心文件，理解实现逻辑

4.2 生成文档结构

基于分析结果，规划文档结构：

● 确定是否需要拆分
● 确定子文档划分
● 确定与其他模块的关联

4.3 编写文档

按照模板编写文档，确保：

● 所有描述基于代码分析
● 代码示例来自实际代码
● 链接指向真实文件

4.4 验证

● 检查所有文件路径引用是否存在
● 检查代码示例是否准确

Step 5: 任务完成确认

每个任务完成后：

1. 展示生成的文档内容
2. 标记任务完成
3. 询问是否继续下一个任务

重要：每个任务结束后暂停，等待用户确认再继续下一个任务。这样可以：

● 避免上下文累积
● 允许用户审阅和调整
● 支持断点续做

----------------------

禁止事项

● ❌️ 不经过代码分析就编写文档内容
● ❌️ 一次性处理所有模块（必须分任务）
● ❌️ 跳过用户确认直接执行
● ❌️ 编造不存在的函数、类或文件
● ❌️ 使用无效的内部链接
● ❌️ 使用相对路径（比如 .）作为项目路径

示例对话

用户：更新 scripts 文档

Kiro：

1. 我将为 scripts/ 模块生成文档。让我先进行深度索引…
2. [执行索引]
3. 发现以下子模块需要处理：

● scripts/generator/
● scripts/validator/
● scripts/librarian/
● scripts/llm/
● scripts/ (主模块)

1. 生成的任务清单：

● Task 1: scripts/generator/ 文档
● Task 2: scripts/validator/ 文档
● …

1. 确认开始执行吗？

用户：确认

Kiro：开始执行 Task 1…