终究还是换名了，rename clawdbot to moltbot

换名了，clawdbot、moltbot这2个名就很微妙

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

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这个丑苹果真好吃，推荐给大家

很脆，也有韧性，化渣，不知道怎么形容。

我在拼多多买的

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

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（开源）搓了一个AI全自动翻译、嵌字的漫画编辑器，不使用大小香蕉，单纯的对话模型（Gemini、kimi 2.5）

从 开源一个可以用 banana pro 翻译涩图的项目～ 继续讨论.

最近 banana pro 总是负载太大，经常在翻译、嵌字漫画时嵌到一半卡在那儿了（猫猫摇头.jpg）。传统的机翻嵌字软件（气球、saber翻译器等等）虽然功能强大，但是想达到好看的效果还是必须花费相当量的精力去调整图片、文本框的。

不过转念一想，banana 强归强，但有视觉能力的 AI 可不止 banan 一个啊！开发一个 AI 漫画编辑器，给有视觉能力的 AI 开个接口让它们自己找文本框、自己嵌字岂不美哉？这样也能节省大香蕉的资源，好钢用在刀刃上，用来对最复杂的几张图进行嵌字。

于是这个小玩具诞生了：
github.com

GitHub - yunshaochu/mangatype-live: 一款提供了AI自动嵌字功能的漫画编辑器

一款提供了AI自动嵌字功能的漫画编辑器

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别提哈，效果还真不错！

1. Gemini 3 Pro（注：图3是最新版本的编辑器，排版比图1图2好看不少）

前两张图字对不齐是早期版本编辑器的问题，第三张图的字就能对齐了

没有经过任何人工调整，直出的效果。把图片发给它，然后就自动翻译、自动涂掉日文、自动嵌字了。

不仅是位置、字体、字号还是翻译质量，效果都让我相当满意，少量地手工调一下甚至可以发布到漫画平台了（当然，编辑器也内置了方便的手工调整功能）。

2. Gemini 3 Flash（注：图2是最新版本的编辑器，排版比图1好看不少）

令人惊喜的是，Gemini 3 Flash 不仅速度快，效果和 3pro 也相差无几，性价比超高：
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3. 稍低成本模型（2.5f / 2.5p）

可能有人要问了，哪怕是 gemini 3 flash 成本也相对比较高啊，2.5f/2.5p 的效果怎么样呢？

上图：

2.5p：2.5f：我了个去，这文本气泡都飞到天上去了。

但这不代表 2.5p 和 2.5f 就不能用了，因为我们还有文本探测技术，可以检测到日文文本的坐标信息：假如提前把坐标告诉 AI，能否让嵌字质量上升？

我在给项目加上了 dmMaze 的 comic-text-detector 之后，再尝试了一次：

2.5p + 文本探测：2.5f + 文本探测：虽然还是比不上 gemini 3 flash，但能用了！

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4. 其他模型测试（还没更新完）

顺带一提，最近新出的 kimi k2.5 我也试了试：

fast：k2.5 fast+ 文本探测：k2.5 思考 + 文本探测：嗯……不管是翻译质量还是视觉能力都和 2.5f 还有差距，不过也开始接近了，未来可期。

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

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薅了 5 年的 Microsoft 365，好像并没有啥用？

先感谢各位大佬！！！
之前一直收不到邮件，我都放弃了，过了 5 天突然收到入学通知。 😄

不过好像除了 copilot 网页版用来聊天，也没别的用处？

有没有大佬开发它的潜能

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

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佬们认为自己五十岁的时候要去干什么

今天晚上和老爸聊了很久，他极力认为我应该想尽办法去考公或者考编，此前我所思考的方向都是去一个企业里工作，拼尽全力，假若有可能那就是去大厂，若是不行，找个中厂或者再往下一点

他提到的理由是前两者是一定能保证你干到退休，而选择在企业里工作意味着不可能干到50岁，到那时候，何去何从？

无意引起敏感话题，但是，站在迷茫的大学生的角度，想听听佬们的现状和看法

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Henry)

有没有amp2api,droid2api,warp2api的项目吗?

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via LINUX DO - 最新话题 (author: XC W)

部分地区京东国补-500，iPhone15 128g 2800

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)

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有没有佬推荐个小鸡

想开个海外的小鸡挂 CLIProxyAPI，希望最好能国内裸连，vscode ssh 连过去终端不卡最好。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 秋实)

屋子里进了个小蜘蛛有感

前段时间屋子里有一个幽灵蛛，益虫也不咬人吃小飞虫的，我没管它。
它还真会找地方，整个屋子就门口那一个角落一直是黑暗的没有光线。
我真是怕它饿死了，屋子里没飞虫。
后来消失了，但是蛛网还在，我还好伤心呢也许它死了。
今天又看到它了，胖了一圈好像，变大变黑了点，不知道它在哪里找的虫子？？我屋子里没有虫子呀。他的吃食在哪里？？
是不是既然有蜘蛛说明我屋子里的确有虫子？？
我还不敢看它害怕被它发现我在盯着它，因为小时候给蜘蛛投喂吃的第二天蜘蛛不见了，我记忆犹新。。。
觉得挺可爱的吧无聊的生活加了几分趣味，反正无害就随它去吧。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西北风)

关于newapi优先级和权重的具体机制

前言

在使用 NewAPI 的过程中，我对于渠道的优先级 和权重有一点困惑，比如权重的突然失灵，然后发现官方文档对此描述较为简略。通过阅读源码并结合 AI 辅助分析，有点了解其中具体点算法，其中的一些内容由ai生成，帮助大家理解（实际上大部分都由ai生成），如有发现不对，欢迎指正

一、优先级与重试机制

在 NewAPI 中，优先级并非单纯的静态排序，而是与 重试次数 强绑定的动态选择过程。

1. 核心逻辑

● 绑定关系：请求的 Retry（当前重试次数）直接对应渠道的 Priority（优先级）。
● 调度流程： ● 第 0 次请求 \rightarrow 寻找优先级为 0 的渠道。 ● 第 1 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 1 的渠道。 ● 第 N 次重试 \rightarrow 寻找优先级为 N 的渠道。

注意：这意味着，如果你设置了一个优先级为 5 的渠道，但系统最大重试次数只有 3 次，那么这个优先级为 5 的渠道永远不会被调用。

2. 分组与跨组调度

NewAPI 支持多分组配置（如 vip, default）。当结合分组时，优先级的调度算法会变得更有趣。系统会根据配置在不同分组间切换，并重置优先级索引。

具体的调度案例

假设此时请求配置了两个分组顺序：vip → default。

1. 第一次请求 (Retry=0) ● 当前分组: VIP组 (Auto索引=0) ● 目标优先级: 0 (priorityRetry = 0) ● 结果: 使用 VIP组中 优先级0 的渠道。
2. 请求失败，触发第1次重试 (Retry=1) ● 当前分组: VIP组 ● 目标优先级: 1 (priorityRetry = 1) ● 逻辑判定: 假设 VIP 组配置的重试次数限制满足条件。 ● 结果: 使用 VIP组中 优先级1 的渠道。 ● 注：此时若 VIP 组重试次数耗尽，系统将准备切换分组。
3. 请求再次失败，触发第2次重试 (跨组切换) ● 机制: 触发 param.ResetRetryNextTry，重试计数器逻辑上重置。 ● 当前分组: 普通组 (Auto索引=1) ● 目标优先级: 0 (priorityRetry 回归 0) ● 结果: 使用 普通组中 优先级0 的渠道。
4. 请求再次失败，触发第3次重试 (Retry=1) ● 当前分组: 普通组 ● 目标优先级: 1 (priorityRetry = 1) ● 结果: 使用 普通组中 优先级1 的渠道。

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二、关乎权重计算机制

当同一优先级下有多个可用渠道时，NewAPI 使用 权重 来决定流量分配。源码分析显示，它采用了的是轮盘赌选择算法。

1. 源码解析

核心代码逻辑如下（Go语言）：

if len(abilities) > 0 {
    // 1. 计算总权重池
    weightSum := uint(0)
    for _, ability_ := range abilities {
        // 【关键点】每个渠道的权重都会强制 +10
        weightSum += ability_.Weight + 10
    }

    // 2. 生成随机数 [0, weightSum)
    weight := common.GetRandomInt(int(weightSum))

    // 3. 轮盘赌减法匹配
    for _, ability_ := range abilities {
        // 依次减去当前渠道的有效权重 (设定值 + 10)
        weight -= int(ability_.Weight) + 10

        // 如果减到 0 或负数，则命中该渠道
        if weight <= 0 {
            channel.Id = ability_.ChannelId
            break
        }
    }
}

2. 关键部分

代码中 ability_.Weight + 10 是一个非常关键的设计。这意味着：

● 即使你设置权重为 0，该渠道依然有 10 的基础权重，仍有机会被选中。
● 低权重的差异被缩小了。设置权重 1 和权重 5，在数学概率上区别并不大（11 vs 15）。

3. 算法实例演示

假设同一优先级下有三个渠道（A, B, C），数据库设置权重如下：

● A: 20
● B: 0
● C: 90

第一步：计算有效权重池

● W_{A_{real}} = 20 + 10 = 30
● W_{B_{real}} = 0 + 10 = 10
● W_{C_{real}} = 90 + 10 = 100
● 总权重 (Sum) = 30 + 10 + 100 = 140

第二步：概率计算

在这种机制下，各渠道被选中的概率为：
P(i) = \frac{\text{SettingWeight}_i + 10}{\sum_{k=1}^{n} (\text{SettingWeight}_k + 10)}

● P(A): 30 / 140 \approx 21.4\%
● P(B): 10 / 140 \approx 7.1\% (即使设置为0，仍有7%的概率)
● P(C): 100 / 140 \approx 71.4\%

第三步：命中模拟

假设程序生成的随机数 $R = 35$（范围 0~139）：

1. 遍历 A: 35 - 30 = 5。剩余 >0，未命中，继续。
2. 遍历 B: 5 - 10 = -5。结果 \le 0，命中 B。

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

ai提效，活却做不完

用了ai之后，以为能多摸鱼，现实是活压根做不完，以前两周更新一版，现在一周2-3版

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 白白白)

[DEV88]公益站 近况更新

最近我的kiro注册机阵亡
所以站内已经没有了claude模型

作为替换上线了一批gcli
价钱随便定的 不知道是不是合理
暂时有200多个google帐号应该足够了吧

gpt plus大概有15个帐号
codex可以用

太贵了的话告诉我
api.dev88.tech

New API

OpenAI 接口聚合管理，支持多种渠道包括 Azure，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 烏薩奇)

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新人入站，希望佬们多多关照！

新人入站
在申请了五次之后终于进来了！哈哈，希望L站佬们能够多多关照新来的小佬
也谢谢通过审核的审核佬佬 😁
希望大家都能够在科技的道路上越走越远！
真诚、友善、团结、专业

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)

grok是不是瘫了很久了

Grok is experiencing server related issues. We are working on restoring service as quickly as possible.

我晚上看的时候就这样了，现在凌晨2点还没恢复，不知道什么时候开始瘫痪的

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

新人报个到！

抢了 5 次码，申请了 5 次，写了 5 次小作文。寝食难安，夜不能寐，真够揪心的。还好，这次进来了，感谢邀请的佬友，感谢审查老师！！我终于可以搜一下自己想要看的内容了。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: samris)

Gemini 3.5 的early test

有人发的，Gemini 3.5 的测试视频

Gemini 3.5 Is Google's Greatest Model Ever! Most Powerful AI EVER! (Tested)

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

好像和某个大佬撞名了...要不换个？

听佬们说好像和 @Sigmund 名字撞了
用这个名字是因为这个作者是我最喜欢的心理学家
要不我换个？
我可以换成我最喜欢的浪漫主义文学家 🤣

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 西格蒙德·弗洛伊德)

愁人ChatGPT网页对话过长就会，卡顿，卡卡的，根本上下滑动不了。有什么解决办法吗？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Bouty)

终于升三级，贡献一个测试各中转站各模型翻译能力的脚本给大家

之前看过站内佬友的这篇文章https://linux.do/t/topic/1235169?u=jjfenggg测试了硅基流动的各模型翻译能力，但测试内容只是一段文字比较单一，大家阅读的领域不同所以有时候还是自己测试一下比较方便。正好升三级了，不知道如何回馈社区，就用codex写了个自动测试的小脚本发出来也算对社区做点贡献了。

Github地址

https://github.com/JJFenggg/LLM_translation_comparator

特点

● 理论上支持所有中转/公益站
● 自动拉取模型列表
● 结果生成csv文件供参考

用法

环境配置（我用uv来管理包，所以这里用uv了）

uv sync

不用命令行

找到最下面run函数里

    """
    cfg = CliConfig(
        base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY_HERE",
        text="TEXT YOU WANT TO TEST",
        target_lang="Chinese",
        out_path="results.csv",
    )
    """

把里面的参数改成你自己的，别忘了把注释删掉和把上面一行cfg = parse_cli(argv)注释掉。
然后运行脚本就行了，会自动生成在当前目录。

命令行

示例：

uv run python main.py --base-url 'https://api.siliconflow.cn/v1' --api-key-file api_key.txt --target-lang 'Chinses' --text "Hello world"

其他

附一些测试结果，感觉就是陪读蛙默认的Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct就挺好

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

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腾讯云搞事情了！Clawdbot一键秒级部署

腾讯反应真快！轻量级云服务器已经上架了Clawdbot，大家可以快速安装Clawdbot，估计明天就快要限购了：

围观地址：
cloud.tencent.com

腾讯云运营活动 - 腾讯云

腾讯云活动汇聚了腾讯云最新的促销打折、优惠折扣等信息，你在这里可以找到云服务器、域名、数据库、小程序等等多种不同产品的促销活动，还有各种产品的免费试用哦。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Wong Andy)

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