【开源自荐】我们把 VPS 变成了带桌面的“数字员工”，基于 OpenClaw 和 1Panel 搓了一套 GUI 自动化环境，理论上 100% 解决网页交互难题
简单来说，NestOS 运行在具备完整 Linux 图形桌面（GUI）的服务器中，既能像人一样操作浏览器（点击、输入、过验证），也能像运维一样调度底层环境完成部署与交付。
前置要求：
● OS: Ubuntu 22.04 x64 (目前仅适配此版本)
● 配置: 建议 4核 8G 内存 (4H8G)，带宽别太小（毕竟要传桌面画面）。
● 建议：尽量在初始环境安装该 skill；若在现有环境安装，请先完整备份，避免环境冲突导致系统崩溃
● 说明：当前版本仍有部分 Bug
解决了什么痛点
1. 验证码墙：通过“AI 执行 + 人工协助”解决自动化登录死角。
2. 环境孤岛：不只单语言脚本，可直接落地并预览多栈项目。
3. 全网项目落地能力：自动访问 GitHub，搜索并阅读项目说明。一键拉取代码（
核心工作流
1. 在聊天窗口下达指令。
2. 引擎在远程桌面环境执行任务（类似远程控制）。
3. 遇到阻碍（如验证码/2FA）时暂停并呼叫人工介入。
4. 人工处理后自动续跑，并实时回传结果。
核心技术栈（全能环境）
● 基础设施：
● 多语言运行时：
● 浏览器执行层：
● 图形交互层：
● 控制端：
● AI 记忆能力：
本项目开源地址：
● NestOS: NestOS 驻留在拥有完整桌面环境（Linux GUI）的服务器中。全栈 GUI 自动化代理（Full-Stack GUI Agent），不仅是“聊天驱动”，更是“带屏幕的数字员工”。
通过对话安装 NestOS
配置好 OpenClaw 后，在对话窗口发送（安装前可指定你所在地区时区；
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via LINUX DO - 热门话题 (author: W.)
简单来说，NestOS 运行在具备完整 Linux 图形桌面（GUI）的服务器中，既能像人一样操作浏览器（点击、输入、过验证），也能像运维一样调度底层环境完成部署与交付。
前置要求：
● OS: Ubuntu 22.04 x64 (目前仅适配此版本)
● 配置: 建议 4核 8G 内存 (4H8G)，带宽别太小（毕竟要传桌面画面）。
● 建议：尽量在初始环境安装该 skill；若在现有环境安装，请先完整备份，避免环境冲突导致系统崩溃
● 说明：当前版本仍有部分 Bug
解决了什么痛点
1. 验证码墙：通过“AI 执行 + 人工协助”解决自动化登录死角。
2. 环境孤岛：不只单语言脚本，可直接落地并预览多栈项目。
3. 全网项目落地能力：自动访问 GitHub，搜索并阅读项目说明。一键拉取代码（
git clone）。识别技术栈并部署依赖（如 npm install、pip install、docker compose up）自动配置端口与反向代理，返回可访问 URL。核心工作流
1. 在聊天窗口下达指令。
2. 引擎在远程桌面环境执行任务（类似远程控制）。
3. 遇到阻碍（如验证码/2FA）时暂停并呼叫人工介入。
4. 人工处理后自动续跑，并实时回传结果。
核心技术栈（全能环境）
● 基础设施：
Linux (Ubuntu) + 1Panel + Docker/Compose● 多语言运行时：
PHP / Python / Node.js / Go / Java● 浏览器执行层：
OpenClaw Browser (Chrome)● 图形交互层：
XRDP + XFCE4● 控制端：
Web / Discord / Telegram / 飞书 / ...（支持所有可接入 OpenClaw 的软件，如 WhatsApp 等）● AI 记忆能力：
qmd 索引 + 语义检索 + 本地日志本项目开源地址：
● NestOS: NestOS 驻留在拥有完整桌面环境（Linux GUI）的服务器中。全栈 GUI 自动化代理（Full-Stack GUI Agent），不仅是“聊天驱动”，更是“带屏幕的数字员工”。
通过对话安装 NestOS
配置好 OpenClaw 后，在对话窗口发送（安装前可指定你所在地区时区；
bootstrap_NestOS.sh 默认时区为 Asia/Shanghai）：到 github.com/bigchx/nestos 下载 nestos-bootstrap.skill，并根据引导安装 skill。安装前先确认时区：如果我未指定时区，使用默认 Asia/Shanghai；如果我指定了时区（例如 America/Los_Angeles），请按指定时区安装。
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Gemini 3.1 Pro轻松解决的竞赛题也被GPT 5.2 Pro解决了，但是……
从 Gemini 3.1 Pro拿下竞赛数学题，目前唯一答对的 - 搞七捻三 - LINUX DO继续讨论：
我当时测试GPT 5.2 Thinking这道题做不出来（超出思维链长度上限直接截断），有佬友表示5.2 Pro做得出来，遂测试
提示词：3. 设 n 是正整数. 有 n 张红色卡片与 n 张蓝色卡片, 最初每张红色卡片上都写有一个实数 0, 每张蓝色卡片上都写有一个实数 1. 一次操作是指: 选择一张红色卡片与一张蓝色卡片, 满足红色卡片上的实数 x 小于蓝色卡片上的实数 y, 将这两个实数擦去, 并在这两张卡片上都写下实数 \frac{x+y}{2}.
求最小的正整数 n, 使得可以适当地进行有限次操作, 让所有 n 张红色卡片上的实数之和大于 100.
中文回答，公式用$包裹，输出详细解析。这是一道极其困难，极其具有误导性的顶级竞赛题目，你必须最大化思考强度才有可能做出来。禁止联网搜索
以下是5.2Pro的解答：
（注：由于ChatGPT网页端的公式渲染似乎有bug，我又让3Flash帮我格式化了一遍）
检查了一下思维链，期间使用了Python工具，共用时74m18s解出答案
我又新开了个对话，尝试要求它不使用任何工具解出答案，然后苦等了3个小时……然后……
从思维链来看，还是做错了，跟绝大多数模型一样答了101而非正确答案106
错就错了，模之常情（目前还没有遇到第三个做得出来的）
但关键问题在什么地方呢？
Gemini 3.1 Pro做出这道题用了：
363秒。
恐怖。
当然，GPT做得慢也不是完全没有理由的，我们来看下双方的互评：
Gemini对GPT批评的总结：
所以说Gemini的回答还是有些不严谨的，应该扣分（Gemini自评认为自己应该拿总分的40%，因为过程有跳跃）
Gemini的做法十分巧妙（注意力惊人），而GPT的做法就是纯粹的暴力了：
为什么会得出这样的结论呢？我把GPT的思考过程丢给Gemini分析（这里是最精彩的🤣）：
好家伙，合着GPT仗着自己超长思维链直接暴力用数值计算摸索出答案符合的规律，然后从结论倒推“假装”自己真的做出过程了啊……
彩蛋：又让Gemini分析了一下GPT禁用Python工具后苦苦思考3小时的那一场，结果更搞笑了，GPT完全没摸到正确路径，笃信正确答案是101：
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 萌新欻無)
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从 Gemini 3.1 Pro拿下竞赛数学题，目前唯一答对的 - 搞七捻三 - LINUX DO继续讨论：
我当时测试GPT 5.2 Thinking这道题做不出来（超出思维链长度上限直接截断），有佬友表示5.2 Pro做得出来，遂测试
提示词：3. 设 n 是正整数. 有 n 张红色卡片与 n 张蓝色卡片, 最初每张红色卡片上都写有一个实数 0, 每张蓝色卡片上都写有一个实数 1. 一次操作是指: 选择一张红色卡片与一张蓝色卡片, 满足红色卡片上的实数 x 小于蓝色卡片上的实数 y, 将这两个实数擦去, 并在这两张卡片上都写下实数 \frac{x+y}{2}.
求最小的正整数 n, 使得可以适当地进行有限次操作, 让所有 n 张红色卡片上的实数之和大于 100.
中文回答，公式用$包裹，输出详细解析。这是一道极其困难，极其具有误导性的顶级竞赛题目，你必须最大化思考强度才有可能做出来。禁止联网搜索
以下是5.2Pro的解答：
（注：由于ChatGPT网页端的公式渲染似乎有bug，我又让3Flash帮我格式化了一遍）
检查了一下思维链，期间使用了Python工具，共用时74m18s解出答案
我又新开了个对话，尝试要求它不使用任何工具解出答案，然后苦等了3个小时……然后……
从思维链来看，还是做错了，跟绝大多数模型一样答了101而非正确答案106
错就错了，模之常情（目前还没有遇到第三个做得出来的）
但关键问题在什么地方呢？
Gemini 3.1 Pro做出这道题用了：
363秒。
恐怖。
当然，GPT做得慢也不是完全没有理由的，我们来看下双方的互评：
Gemini对GPT批评的总结：
所以说Gemini的回答还是有些不严谨的，应该扣分（Gemini自评认为自己应该拿总分的40%，因为过程有跳跃）
Gemini的做法十分巧妙（注意力惊人），而GPT的做法就是纯粹的暴力了：
为什么会得出这样的结论呢？我把GPT的思考过程丢给Gemini分析（这里是最精彩的🤣）：
好家伙，合着GPT仗着自己超长思维链直接暴力用数值计算摸索出答案符合的规律，然后从结论倒推“假装”自己真的做出过程了啊……
彩蛋：又让Gemini分析了一下GPT禁用Python工具后苦苦思考3小时的那一场，结果更搞笑了，GPT完全没摸到正确路径，笃信正确答案是101：
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 萌新欻無)
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【抽奖】ChatGPT Team*4
🏆️ 奖品详情：
[奖品1]：ChatGPT Team*4 无质保
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：[发帖日期]
截止时间：[2026.2.22 18点]
📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容
🔍️ 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 - 热门话题 (author: wack)
🏆️ 奖品详情：
[奖品1]：ChatGPT Team*4 无质保
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：[发帖日期]
截止时间：[2026.2.22 18点]
📝 参与方式：
在本帖下回复任意内容
🔍️ 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 - 热门话题 (author: wack)
CPA 一键同步价格脚本发布
点我安装
安装后打开你的 CPA 面板，左上角会显示按钮，点击后填写你要的模型的关键词从 model.dev 爬取最新价格并应用到你的面板
大致原理：
触发条件：页面 localStorage 存在 cli-proxy-model-prices-v2
从 Pricing | OpenAI API 抓取最新数据
解析，塞回去
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 多玩幻灵qwq)
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点我安装
安装后打开你的 CPA 面板，左上角会显示按钮，点击后填写你要的模型的关键词从 model.dev 爬取最新价格并应用到你的面板
大致原理：
触发条件：页面 localStorage 存在 cli-proxy-model-prices-v2
从 Pricing | OpenAI API 抓取最新数据
解析，塞回去
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 多玩幻灵qwq)
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回村里当“山里灵活的猴子”
摄于 广西·桂林·龙胜
----------------------
也有可能是灵活的程序猿？
近几日暂不处理福利站和公益站开发和维护的事，待我回去当几天猴子再回来。（回家没带电脑，嫌麻烦）
47 个帖子 - 37 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 欧阳淇淇)
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摄于 广西·桂林·龙胜
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也有可能是灵活的程序猿？
近几日暂不处理福利站和公益站开发和维护的事，待我回去当几天猴子再回来。（回家没带电脑，嫌麻烦）
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 欧阳淇淇)
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【吃瓜】Napcat插件后门
好像是一个插件作者在插件里加后门 被爆出来了
（调用API每天发消息 不清除干没干别的）
目前的情况是napcat的插件市场已经把所有人的插件都清空了（
8 个帖子 - 5 位参与者
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tavre)
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好像是一个插件作者在插件里加后门 被爆出来了
（调用API每天发消息 不清除干没干别的）
目前的情况是napcat的插件市场已经把所有人的插件都清空了（
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tavre)
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能不能找到志同道合的小伙伴，一起利用AI做点事情
大家热衷于钻研层出不穷的新技术，各个身怀绝技，武功超群。可是技术的赋能如何才能实实在在的落地？我是空有想法，奈何精力有限无法全力投入，有没有感兴趣业余时间利用AI做些尝试的佬们？宠物相关，包括产品包装的设计，产品说明，淘宝店铺详情页，装修，推广。短视频平台的视频创作等等。可以付费，可以作为合伙人，各种形式都可以讨论。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: jowchang)
大家热衷于钻研层出不穷的新技术，各个身怀绝技，武功超群。可是技术的赋能如何才能实实在在的落地？我是空有想法，奈何精力有限无法全力投入，有没有感兴趣业余时间利用AI做些尝试的佬们？宠物相关，包括产品包装的设计，产品说明，淘宝店铺详情页，装修，推广。短视频平台的视频创作等等。可以付费，可以作为合伙人，各种形式都可以讨论。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: jowchang)
帖子突然没了是什么情况
今天下午我随手发了一个qwen焚绝（nsfw），内容是焚绝加上qwen和呜哩的链接。
没放图片，焚绝本身应该也没有敏感词，就是画图指令。
我记得第一个评论是个佬友说我少了nsfw标签，他给我加上了（帖子也确实加上了标签）。后面都是测试焚绝的评论，我没仔细看，但好像有直接发出整张图片的。
接着我写好评论感谢第一个佬友时出现帖子不存在之类的字样，刷新之后就是找不到帖子了，“我的帖子”里也没有。我印象中焚绝是可以交流的吧，因为之前看到过用胸链迷惑banana画涩图的焚绝讲解。
（没有不满，只是想知道这个是否可以讨论，以及为什么帖子会没掉）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hanhua153)
今天下午我随手发了一个qwen焚绝（nsfw），内容是焚绝加上qwen和呜哩的链接。
没放图片，焚绝本身应该也没有敏感词，就是画图指令。
我记得第一个评论是个佬友说我少了nsfw标签，他给我加上了（帖子也确实加上了标签）。后面都是测试焚绝的评论，我没仔细看，但好像有直接发出整张图片的。
接着我写好评论感谢第一个佬友时出现帖子不存在之类的字样，刷新之后就是找不到帖子了，“我的帖子”里也没有。我印象中焚绝是可以交流的吧，因为之前看到过用胸链迷惑banana画涩图的焚绝讲解。
（没有不满，只是想知道这个是否可以讨论，以及为什么帖子会没掉）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hanhua153)
这个adobe air程序如何脱壳去注册机
如题，我这有个程序被加一机一码注册机了，Gemini分析说是用了evb保护，但是我用evb unpacker说是没保护，求问这玩意如何脱壳，求个思路啊
链接:https://pan.baidu.com/s/1COc7QcDWSYh61EgICBwhhw
提取码:2026
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小杨聊科技)
如题，我这有个程序被加一机一码注册机了，Gemini分析说是用了evb保护，但是我用evb unpacker说是没保护，求问这玩意如何脱壳，求个思路啊
链接:https://pan.baidu.com/s/1COc7QcDWSYh61EgICBwhhw
提取码:2026
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小杨聊科技)
随便发一个GEMINI和FLOW的自动发送和下载的浏览器扩展
纯AI造的，附带CLAUDE.MD方便大伙自己修改
纯自用版本，本身有一定的缺陷
配合去水印的扩展，就可以得到自动发送+自动下载无水印版本的图片和视频了
ac15.zip (16.5 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: bozarzza)
纯AI造的，附带CLAUDE.MD方便大伙自己修改
纯自用版本，本身有一定的缺陷
配合去水印的扩展，就可以得到自动发送+自动下载无水印版本的图片和视频了
ac15.zip (16.5 KB)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: bozarzza)
关于 Agent 辅助写小说，记忆模块怎么设计的一些思考
AI 辅助写小说是个大命题。其实项目还有 DAG-workflow 的设计，但推翻了几次发现还是应该以 Agent 为核心，Agent 中又应该以记忆模块的设计为核心。
isirin1131.github.io
agent_memory_talks.pdf
340.69 KB
虽说可以坐等模型注意力容量和上下文窗口的同时大跃进，但终归还是要等，不纳入考虑。
大方向是希望模仿各类 TUI-coder-Agent 的实现，不做 RAG，用文件系统组织记忆文件的同时让 Agent 在里面自己探索以回答关于原文的任意问题。（这个东西相当于有了给生成式任务套上项圈的能力）
优化目标是希望能够在记忆模块的辅助下，Agent 回答与原文相关问题时 token 消耗量降低（这个自然容易达成），同时回答质量的损耗可以接受。
我这里给到的唯一有价值的判断是把思考方向转到简单几个级别但依然比较难的问题：Agent 回答的问题限定为 “给出一些新内容，判断它们与已有章节有没有冲突，冲突在哪里” 的基础上，如何设计记忆模块，达成可以接受的优化目标。
其余的都是些尚未看到价值的初步思考，希望抛砖引玉。
----------------------
● 在 memory.md 里少放判断，多放事实，而事实天然是可以按照对作品的约束能级从大到小排序的，如下表：
● 在 memory/ 下的文件里应该放上一些跳转链接，也加上类似 subAgent 的实现；这两者是为了上下文管理。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zhecai)
AI 辅助写小说是个大命题。其实项目还有 DAG-workflow 的设计，但推翻了几次发现还是应该以 Agent 为核心，Agent 中又应该以记忆模块的设计为核心。
isirin1131.github.io
agent_memory_talks.pdf
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虽说可以坐等模型注意力容量和上下文窗口的同时大跃进，但终归还是要等，不纳入考虑。
大方向是希望模仿各类 TUI-coder-Agent 的实现，不做 RAG，用文件系统组织记忆文件的同时让 Agent 在里面自己探索以回答关于原文的任意问题。（这个东西相当于有了给生成式任务套上项圈的能力）
优化目标是希望能够在记忆模块的辅助下，Agent 回答与原文相关问题时 token 消耗量降低（这个自然容易达成），同时回答质量的损耗可以接受。
我这里给到的唯一有价值的判断是把思考方向转到简单几个级别但依然比较难的问题：Agent 回答的问题限定为 “给出一些新内容，判断它们与已有章节有没有冲突，冲突在哪里” 的基础上，如何设计记忆模块，达成可以接受的优化目标。
其余的都是些尚未看到价值的初步思考，希望抛砖引玉。
----------------------
● 在 memory.md 里少放判断，多放事实，而事实天然是可以按照对作品的约束能级从大到小排序的，如下表：
● 在 memory/ 下的文件里应该放上一些跳转链接，也加上类似 subAgent 的实现；这两者是为了上下文管理。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: zhecai)
什么是“能听懂人话”？
我这边，Gemini 3 Pro 和 3.1 Pro 都可以，3 flash 不行。
这也是 3 flash 为数不多的不如 Pro 的地方之一：听懂人话的能力稍逊一筹。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 途川)
我们不说“包的”，我们说：字符串的最长公共严格前后缀。诸位佬可以测试一下，各家 AI 能不能看懂这个梗。
我这边，Gemini 3 Pro 和 3.1 Pro 都可以，3 flash 不行。
这也是 3 flash 为数不多的不如 Pro 的地方之一：听懂人话的能力稍逊一筹。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 途川)
team 士多店，大家一起汇总一下吧
佬友一共做了多少team兑换网店，太优秀了，带来了极大便利，性价比上天
大家一起汇总一下吧
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via LINUX DO - 最新话题 (author: oorrgg)
佬友一共做了多少team兑换网店，太优秀了，带来了极大便利，性价比上天
大家一起汇总一下吧
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via LINUX DO - 最新话题 (author: oorrgg)
晒晒自己贴的对联
晒一张我左右贴反了的对联，非常自信的认为自己贴的是对的，结果建行是反着的。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Gmyu)
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晒一张我左右贴反了的对联，非常自信的认为自己贴的是对的，结果建行是反着的。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Gmyu)
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晒年味来咯，来看看灯会
佬友们新年快乐，过年除了吃席就是跟着朋友到处玩，也是晒上一波年味了
灯会看着不赖的说
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sjx01)
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佬友们新年快乐，过年除了吃席就是跟着朋友到处玩，也是晒上一波年味了
灯会看着不赖的说
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sjx01)
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