这也太强了吧

我只是给了三张图片就能生成这样的营销视频，防止有推广嫌疑我就不上链接了，如果还是不合适，我立刻就删了。

<video width="480" height = "320" controls>
<source src="https://photo.459122.xyz/i/ab8c3e62d54a86255b1fdf8547d473a6.mp4" type="video/mp4">
</video>

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ss s)

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天塌了，OpenAI好像给账号加rpm限制了，好像还很严格

刚才用着opencode，突然subagent都没法返回了，全是空消息，一看中转站和自己的号全炸了，提示超RPM​😱

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 泠音)

c++引入第三方库进行开发

环境

1.clion

2.cmake

3.vcpkg

4.visual studio msvc的环境

步骤

1.用vcpkg安装依赖(vcpkg search xxx,vcpkg install xxx )

2.打开clion(不要用mingw,有报错)

3.配置cmakelists(findpakcage,target_link_libraries)

cmakelists配置文件

cmake_minimum_required(VERSION 4.1)
project(iopencv)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)

message(STATUS "CMAKE_PREFIX_PATH:" ${CMAKE_PREFIX_PATH})
message(STATUS "CMAKE_FIND_ROOT_PATH:" ${CMAKE_FIND_ROOT_PATH})
message(STATUS "CMAKE_LIBRARY_PATH:" ${CMAKE_LIBRARY_PATH})
message(STATUS "CMAKE_INCLUDE_PATH:" ${CMAKE_INCLUDE_PATH})

find_package(OpenCV CONFIG REQUIRED)
find_package(jsoncpp CONFIG REQUIRED)

add_executable(iopencv main.cpp)
message(STATUS "OpenCV libs: ${OpenCV_LIBS}")

get_target_property(
        JSONCPP_LINK_LIBS
        JsonCpp::JsonCpp
        INTERFACE_LINK_LIBRARIES
)
get_target_property(
        opencv_calib3dQQ
        opencv_calib3d
        INTERFACE_LINK_LIBRARIES
)
message(STATUS "opencv_calib3d location: ${opencv_calib3dQQ}")
message(STATUS "JsonCpp location: ${JSONCPP_LINK_LIBS}")

target_link_libraries(iopencv PRIVATE ${OpenCV_LIBS} JsonCpp::JsonCpp)

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <json/json.h>

int main() {
    // cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
    // if (img.empty()) {
    //     std::cout << "Failed to load image!" << std::endl;
    //     return -1;
    // }
    // cv::imshow("Test", img);
    // cv::waitKey(0);

    std::string jsonStr = R"(
    {
        "name": "Mateo",
        "age": 18,
        "isStudent": true,
        "skills": ["C++", "OpenCV", "Rust"]
    }
    )";

    Json::Value root;
    Json::CharReaderBuilder builder;
    std::string errs;

    std::istringstream iss(jsonStr);
    bool ok = Json::parseFromStream(builder, iss, &root, &errs);

    if (!ok) {
        std::cerr << "JSON parse error: " << errs << std::endl;
        return -1;
    }

    std::cout << "name: " << root["name"].asString() << std::endl;
    std::cout << "age: " << root["age"].asInt() << std::endl;
    std::cout << "isStudent: " << root["isStudent"].asBool() << std::endl;

    for (const auto& skill : root["skills"]) {
        std::cout << "skill: " << skill.asString() << std::endl;
    }

    return 0;
}

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via LINUX DO - 最新话题 (author: linus)

AWS 200刀新手赠金上车Kiro Pro

注册一个AWS ，免费赠送100刀，做5个新手任务再送100刀 ，可用于购买Kiro ，记得赠金有效期只有1年哦，尽快消费

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 志云)

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OpenAI Prism让你可以免费用GPT5.2(包含免费帐户）

如题，有需要的就用起来吧

https://prism.openai.com

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

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不懂就问，部署这个完整版Kimi K2.5需要什么配置，有佬友知道么

128GB内存的 Mac Studio 可以运行么

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 朱昆鹏)

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南京银行感恩月50元优惠券

资产20万可以在APP首页搜索参与报名参加感恩月活动，有一个50元优惠券。资产50万可获得80元优惠券。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: lucifer)

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openai出手team了.已经无啦~55555

好家伙一锅端.
team完全被限制啦

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via LINUX DO - 最新话题 (author: Mci77777)

kimi2.5争气了，差距拉得这么近

国产模型又进步了，不知道智谱GLM5什么时候发布，到时候又是什么神仙段位
总之希望国产越来越好
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via LINUX DO - 最新话题 (author: lucky li)

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Kiro官方把免费层级的Opus还回来了！

x.com

Kiro
@kirodotdev
We hear you. Opus 4.5 access in our free tier changed because we want free tier users to have a prolonged, meaningful experience to properly evaluate the tool using our SOTA-1 models. We are working on ways to restore access. Stay tuned. Want to join the kiro discussion? Join
8:30 PM - 27 Jan 2026 66 7
但是各位公益站大佬好像注册不出来号了 :distorted_face: 还没上线！在恢复中!

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via LINUX DO - 热门话题 (author: MidFlowers)

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【GudaSpec】已适配openspec v1.0，并更新了CLAUDE.md，凝结心血的诚意之作。

从 【自己动手，丰衣足食 05】继续。

这套工作流是我从一个月前就开始研发并使用的（也就是很多佬说我销声匿迹的这段时间，确实是在搞新东西哈哈哈哈 :tieba_003:），从使用效果来看我个人十分满意，甚至感觉是一个很不错的方法论，可以推广到科研流程、文章写作等各个领域。

当然，好用的原因可能是我在过程中其实一直在研究包括但不限于promt engineering，context engineering，spec driven等等各种工程理论/经验，期间我学习了大量的文字视频资料，也应用到了最新版的CLAUDE.md中，比如A\的一些经验，但我确实不善于表达，所以在【自己动手，丰衣足食 05】中缺少了很多对新特性的介绍，导致大家似乎对该workflow热情不高。 :tieba_087:

之前体验【自己动手，丰衣足食】系列的佬友，我十分推荐迭代到最新的这一版；新看到的佬友，我也确实真心推荐佬们体验一下，里面真的融合了很多我个人所学并都实践验证过效果，从 站内诸多二开 也能看到该工作流的潜力是无穷的，期待大家的反馈！

● CCG v1.7.48：约束集 + 零决策，复杂功能不翻车 - 开发调优 - LINUX DO
● 【开源】SuperSpec：OpenCode 上的 OpenSpec 工作流实现 - 开发调优 - LINUX DO

最后一个乐子图，相信这位朋友肯定也是觉得好用才发小红书的，不过大人时代变了，该更新啦 :tieba_002:

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所有最新内容都在仓库内，大家可以跟随README文档进行安装、更新、调试…🍔
github.com

GitHub - GuDaStudio/commands

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

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦衣夜行孙大侠)

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这大佬竟然是男的。好别扭呀。我都起鸡皮疙瘩了

98 posts - 81 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 明明来了)

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CLIProxyAPI免后缀自定义模型思考量的配置技巧

CLIProxyAPI（以下简称CPA）可以通过思考后缀来强制指定模型的思考量，例如gpt-5.2(xhigh)，但是对于有些用户来说，懒的在客户端手动输入模型名，希望能够自动获取到特定思考量的模型，在CPA中，通过模型别名+Payload的配置组合，就可以轻松实现这一点。

以gpt-5.2为例，我现在希望能够在客户端中自动获取gpt-5.2-low、gpt-5.2-medium、gpt-5.2-high这三个模型，同时这三个模型分别对应gpt-5.2的low、medium、high三档思考量，下边跟着我来做吧~

首先，我们需要配置模型的别名，如下：

oauth-model-alias:
  codex:
    - name: gpt-5.2
      alias: gpt-5.2-high
      fork: true
    - name: gpt-5.2
      alias: gpt-5.2-medium
      fork: true
    - name: gpt-5.2
      alias: gpt-5.2-low
      fork: true

特别需要注意的是，每个别名设置中的fork一定要设置为true，不然设置了别名后，原先的模型名称就会隐藏掉，就不能够实现单模型多别名的功能了。

第二步，我们需要强制指定每个别名的思考量：

payload:
  override:
    - models:
        - name: "gpt-5.2-high"
          protocol: "codex"
      params:
        "reasoning.effort": "high"
    - models:
        - name: "gpt-5.2-medium"
          protocol: "codex"
      params:
        "reasoning.effort": "medium"
    - models:
        - name: "gpt-5.2-low"
          protocol: "codex"
      params:
        "reasoning.effort": "low"

现在，在客户端上，我们就能够看到这三个模型了，并且每个模型都是强制思考量的

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

对了，使用以上的方法，大家看debug日志中的信息时，有一个地方可能会感到困惑

如图，调用的是gpt-5.2-high模型，为什么思考量还是显示medium呢？
这是因为Payload的配置是在思考量之后才强制覆盖的，因而在日志中是看不到Payload的应用效果的，但是通过查看发往上游的报文，就能看到思考量被成功设置了

=== API REQUEST 1 ===
{"instructions":"","stream":true,"reasoning":{"effort":"high","summary":"auto"},"parallel_tool_calls":true,"include":["reasoning.encrypted_content"],"model":"gpt-5.2","input":[{"type":"message","role":"user","content":[{"type":"input_text","text":"hi"}]}],"store":false}

收工~

24 posts - 16 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: hKFirEs)

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开年就被离职了，人到中年，未来好迷茫啊

88 posts - 62 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 子不语)

考完回来了,明天开始干活

准备先把公益站清理下,再折腾点别的

数学算是考废了,不知道有没有130,成华区啥时候题这么难了啊

等周五出成绩,也不知道年排能到第几

30 posts - 23 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Midnight)

kimi2.5 三个不同的天气卡片超预期，简直太优雅了，国产模型站起来了！

随便一个提示词做出的网页效果，动画非常的细腻，也没有其他模型常见的小bug，大概抽奖5次能全中5次，稳定性很好。还支持多模态，真的有点gemini2.5pro的巅峰感觉了。

提示词1

以 iOS 18 的设计风格做一个带有动画效果的天气卡片，要求是使用 HTML、CSS 和基础 JavaScript，使用横板天气页面（拥有 4 个天气卡片 (晴天，大风，暴雨，暴雪))。应足够美观，实现一定的交互效果。

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

提示词2

设计一个现代、极简风格的天气应用UI界面卡片，要求所有代码存放至一个html文件内
使用浅色模式，背景为白色，带有柔和的圆角、毛玻璃效果和轻微的投影。
布局清晰，顶部是地点和日期信息。
左侧主区域显示当前天气，包含一个色彩柔和的大图标（晴转多云）和一个非常大的温度读数（28°）。
右侧用一个2x2的网格展示湿度、风速等次要数据。
中间部分用三个水平排列的彩色（淡黄、淡橙、淡紫）卡片分别展示紫外线指数、日出和日落时间。
底部是小时天气预报，以水平卡片列表的形式呈现。
整体设计语言干净，使用无衬线字体，图标风格为简约的线形或双色调图标，色彩方案柔和、饱和度低，给人清新舒适的感觉。UI, UX design, weather app, dashboard, data visualization, minimalist, clean, light mode, pastel colors, soft shadow, rounded corners, grid layout.

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

提示词3

项目目标使用原生HTML、CSS和JavaScript，所有的代码整合到一个html文件里，构建一个集美学与动效于一体的高级天气展示卡片。

视觉风格: 主卡片采用现代设计风格（如：毛玻璃、新拟态），视觉上具有层次感和精致感。

天气模式: 支持手动切换四种核心天气模式：晴天、雨天、下雪、大风。

全屏动效: 为每种天气配备专属的全屏动态背景，切换时动画即时应用，无延迟感。

晴天: 太阳或缓慢飘动的云。

雨天: 连绵的雨滴下落。

下雪: 优雅的雪花飘落。

大风: 吹动的树叶或粒子效果。

氛围匹配: 界面整体色调与动画效果需与天气氛围强关联（如：晴天明亮，雨天阴沉）。

深色模式: 界面以深色模式为基础，营造沉浸式和高级的视觉体验。

控制方式: 提供一组清晰直观的控制按钮，用于无缝切换天气模式。

技术约束: 所有代码（HTML, CSS, JS）需封装在单一HTML文件中。

实现零依赖，禁止使用任何外部JS库或框架（如jQuery, React, Vue）。

平滑过渡: 切换天气时，背景、动画和卡片元素应有平滑的淡入淡出过渡效果，避免生硬跳转。

响应式布局: 卡片和背景动画需完全响应式，在桌面和移动设备上均能完美显示，无布局错乱。

核心信息: 卡片上应包含基本天气信息占位符，如温度 (例如 25°C)、天气描述 (例如“局部多云”) 和城市名称。

交互反馈: 所有可交互元素（如切换按钮）在鼠标悬停 (hover) 和点击 (click) 时应有明确的视觉反馈

现在官方api速度大概是85token per seconde，还是很快的，佬友们可以亲自上手玩玩，好玩！

77 posts - 34 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: wrb06058)

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科研论文写作，cc还是opencode？

最近沉迷用cc和opencode来进行学术论文的写作，感觉有时候写得非常棒，有时候反响一般。

目前感觉还比较好的工作流是使用Claude code，搭配zotero mcp，既能查文献，也能很好完成写作任务。有时候加了几个查文献，核查文献，写作，润色的sub agent

想问问广大科研佬，平时科研写作（只涉及写作，不涉及选题，数据分析等）用cc多还是opencode多？你的工作流是怎样的？欢迎分享出来！（最好说明你的学科以及论文的语种，英文还是中文，以及你用到的mcp/skill。如果可以，把你的中转站也分享出来，供后人参考）

p.s. 本来想发在人类之光，考虑到这里人更多，就发在这里了

p.p.s，这里的科研写作主要是期刊论文或会议论文，学位论文暂且不算

p.p.p.s 我的专业是心理学，主要研究方向是决策相关，所以研究的内容比较交叉，既有社会学这种传统文科的东西，也有行为经济学、神经认知这种纯理科的内容，还有一些计算机相关的东西，比较杂，所以下面的经验不一定适合所有佬

=================更新=================

没想到论坛里有这么多科研佬，我看有些佬问mcp和skills，我就抛砖引玉，说一下我现在用到的mcp和skills

mcp：主要使用的这个zotero-mcp，感觉还是能查到文献的。另外cc switch里推荐的 server-sequential-thinking我也安装上了

skills：我的原则是skills来者不拒，推荐K-Dense-AI搞得这些skills，里面有一些还是不错的，但是有些时候感觉好像没有调用成功。

skills多说一句：我安装了官方的docx skills，但是生成失败的概率高一些，可能是因为cc的上下文并不是很长，所以想要一次生成word的佬建议还是不要弄docx了，md就不错

一些best practice：当时看了这位佬的实践：Claude Code是真心好用，原生工具也很丰富，直接给我用爽了，爽！再次感谢各位公益站的大佬，感谢！！！ 启发我走上了CC科研的道路。另外我看这位佬正在做一项伟大的尝试，[v0.1] 我把科研流程拆成了一堆 Skills，让codex/cc像打工人一样拉磨 ，虽然看不懂，但我觉得后续可以跟进学习

中转站上，我现在主要是用wong的公益站，为数不多还有opus的公益站了（感恩大善人！），以前用any那个多一些，现在any不好蹬了

想到什么再补充了，欢迎各位佬分享自己的best practice！

=================补充=================

有段时间我还尝试过使用sub agent，比如我生成一个sub agent是专门找文献的，一个agent是专门来核查文献的正确性的，一个agent是专门指定写作计划的，但是没有贯彻下来，有的project就不弄这么麻烦了

======一个小想法======

既然大家都很有想法，也很有需求，我们一起contribute一个GitHub仓库，来打磨【科研写作】的skills/agents，如何？

47 posts - 36 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: TongZhao)

庆祝L站两周年Linuxdo定制u盘32G抽10个！大笑脸券商万1免5开户！

抽奖规则

回帖抽奖：任意回帖
奖品：L站两周年Linuxdo定制u盘抽10个！
目前长这样，如果大家有设计意见，可以给我提一下！帮我设计一下，谢谢大家！

大笑脸万1免5开户

佬友们好！我是大笑脸，希望和大家成为朋友！

大笑脸开户 致力于帮助朋友们开到佣金最便宜的券商，靠谱负责到底！

炒股的朋友们，你们自己去开券商，一般都是万3不免5，一年白白多花上万！找我开户都是最低的费率，一般都是万0.854或者万1，而且免5

低佣开户介绍？

● 银河证券 etf 万 0.5 免 5 [ ETF,LOF 免五费率最低，适合 etf ，lof ，打新，纳指，宽基玩家。新手必备！]
● 川财证券 万 0.9 免 5 [国企券商，股票 etf 费率都很低]
● GD证券 万1免 5 [头部券商，股票 etf 费率都很低]
● 国泰海通 万 0.8 免 5 [头部龙头券商，费率最优惠，大客户专享，综合费率最低]

如何开户

详细券商和开户链接: www.daxiaolian.com
优先加我企业微信

如果企业微信加不上再加我私人微信：dxg8844

422 posts - 415 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 大笑脸开户)

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【T佬】GPT-Load v1.4.2 发布 - 百万Key特供版本

项目主帖： 【T佬】GPT-Load 1.0正式版发布，支持多渠道Key池轮询代理服务！

项目地址： GPT-Load

确实没想到，真有人人百万Key的时代，站内大佬太厉害了！！！

详情可见：https://linux.do/t/topic/1496098

更新

主要是针对百万Key的导入方式和速度进行了优化，具体如下：

● 优化批量导入方式，改变导入验证机制，批量添加密钥速度非常快！
● 增加txt文件上传导入密钥方式。
● 优化密钥查询性能，避免因为Key多而导致的查询延迟。

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

常见问题

● 上传文件大小受环境影响，比如cf限制100m，以及nginx配置等。如果上传报错，尝试排查环境问题或者切割小文件。gpt-load没有限制文件大小（本地测试150m导入成功）。
● 如果机器配置极低导入百万key也会卡，无法突破性能限制。如果卡住尝试分批次少量导入。

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百万Key用起来！！！

48 posts - 43 participants

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 唐洛)

有种当上奸商的感觉，掺水大模型 :distorted_face:

CPA反代里用MINIMAX-M2.1掺水反重力的opus，感觉甚好哈哈哈哈

也是当上奸商了 🤣

7 posts - 5 participants

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 在幼儿园当打手)

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关于 /v1/responses/compact 计费问题

有佬友知道这个接口怎么计费的吗？
是和 /v1/responses 一样的算法还是？在OpenAI计费的后台能看到不

1 post - 1 participant

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via LINUX DO - 最新话题 (author: seefs)