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机房出口网络对 Cloudflare 路径限制或质量极差

之前跑项目用的算力机，不知道为什么，访问 Cloudflare 托管的域名，基本都不通，报错一般是：

TLS handshake timeout

这还不是最麻烦的，主要是 代理也连不上。我问了 Codex，它那边判断大概是：

机房出口网络对 Cloudflare 的路径有限制，或者链路质量特别差

临时解决办法是：
通过 SSH 反向/转发，把我本机的代理转给这台算力机用。

能用是能用，但确实挺麻烦，维护起来也不方便。

想问问各位佬，这种情况有没有更好的解决办法？ 🫠

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 菜问👀)

甲骨文真放水了，又成了

前两天刚注册了一个春川，今天闲置无聊又注册成功了一个美国的，ios，自带游览器，浦发ego卡，流量，姓名拼音，其他中文

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via LINUX DO - 最新话题 (author: SarK)

佬们，冰站503，怎么解决？

早起来了，冰站不能用了，大家都怎么解决这个问题的？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: jack lee)

codex普号一般要几个才够用？

got5-4，xhigh

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via LINUX DO - 最新话题 (author: koi)

pro上车了，不小心直连几次，看看能活多久

昨晚上车了 claude pro，用的安卓app google play内购 + 国内卡支付。
因为过度信任 category-ai-!cn 路由规则，导致claude code auth 登录的时候ai和com域名都走了一次直连（出现region not support）。
目前只用了sonnet模型，周限 7%，还没被封。
看看能坚持多久 😄

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 蜘蛛抱蛋)

claude,gpt,glm,gemin到底怎么选,l站最全终结

国内 Vibe Coding 主流模型实测总结

新人在逛l站里总结的ai coding使用ide以及模型情况,还请各位佬纠正把关

目前国内做 vibe coding 最常用的就这几个模型：Claude、GPT、GLM、Gemini。

Claude：代码能力确实最强，但国内基本用不了。中转基本都掺假，价格还贵得离谱（比别人贵十几倍），不是特别有钱或爱折腾的，建议直接放弃。

GPT（Codex 会员）：用的是最新 GPT-5.4，coding 实力和 Claude 4.6 差距不大。缺点是偶尔会废话，比较耗 token。但因为官方 0 元试用政策，闲鱼上账号又多又便宜，日常开发完全够用，性价比目前最高。

GLM：官方 benchmark 看起来很猛，但实际体验差远了。官网抢不到，算力不足天天排队，200 元/月也经常用不了，真实 coding 效果没宣传那么强。

Gemini：前端开发目前用着最舒服。不管是出原型还是生成前端代码，强度和流畅度都在线，是很多前端和设计的首选。

简单推荐

● 全栈 / 重度开发：优先 GPT Codex（便宜够用）
● 前端为主：Gemini 体验最好
● Claude 和 GLM：可以先不考虑

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ailinux)

古法注册codex使用QQ邮箱

一个手机号可以注册5个QQ账号，一个QQ号可以注册3-4个邮箱（QQ邮箱、英文邮箱、foxmail邮箱、VIP邮箱）。
找你家人的手机多注册几个QQ号。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: har01d)

求推荐对接后端 agent 的前端 UI 框架？

佬们，有推荐好用的开源前端对接后端的 agent 框架吗？类似于 minimax agent 的前端 ui ?

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

三合一：Superpowers + GSD + Gstack 高效结合指南

相信大家或多或少都接触过 Superpowers、GSD 和 Gstack 这三个框架。今天想分享一个将三者结合起来、更好辅助开发工作的方法——这也是我在阅读一些文章后获得的启发。最近使用下来，最直观的感受是：Gstack 的方向决策功能非常好用，个人认为远强于单纯的 brainstorming。话不多说，接下来就讲讲如何将三者有机结合。

核心结论

在整合之前，先明确三者的定位：

● Gstack 负责决策
● GSD 负责稳定上下文
● Superpowers 负责执行

三大框架核心信息

1. Superpowers（执行层）

● 核心：聚焦代码落地执行
● 优势：闭环开发（需求澄清 → 规划 → TDD → 验收），流程严谨，执行稳定
● 适配场景：需求明确的开发任务
● 痛点：小任务下流程略显冗余，前置环节偏重

2. Gstack（决策层）

● 核心：模拟虚拟团队（CEO / 设计师 / 架构师 / QA 等）进行决策评审
● 优势：需求梳理、多视角评审，产品/架构/安全校验能力强
● 适配场景：需求模糊、边思考边开发的探索性工作
● 痛点：全量开启时较臃肿，单技能消耗 token 超过 10K，执行环节相对薄弱

3. GSD（上下文层）

● 定位：上下文工程工具，而非编码框架
● 核心：固化项目规范、状态与边界，解决长期项目中上下文失效/漂移的问题
● 优势：跨会话保持项目信息稳定
● 痛点：无独立代码交付能力，需要搭配执行/决策框架使用

整体结合流程

下面分享我近期实际使用的流程：

1. 先用 Gstack 定方向、做决策 ● /plan-ceo-review：检查产品方向的合理性 ● /plan-eng-review：评审架构与技术方案
2. 再用 GSD 固定上下文，防止漂移 ● /gsd-new-project：将 Gstack 确定好的方案“钉住” ● /gsd-plan-phase 1：设计具体方法
3. 然后用 Superpowers 真正写代码、做执行 ● /writing-plans：编写计划（我仅使用了 /gsd-plan-phase，两者二选一即可） ● /executing-plans：执行计划
4. 最后用 Gstack 收尾 ● /qa：进行测试

One more thing

了解 Harness Engineering 的朋友都知道，无论是 Claude 还是 Codex，在启动时都会加载 skills 里的元信息。而上述三个框架的 skill 数量都非常多——尤其是 GSD。为了保持相对干净的上下文环境，我选择手动关闭（其实就是直接删除掉）其余不需要的 skill。

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via LINUX DO - 最新话题 (author: xswpp)

Mermaid美化问题

默认meimaid生成的流程图好丑啊，网上找了几个美化memaid的网站生成的也不是很好看，大家有没有什么mermaid美化方式的推荐？

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 龙之舞ing)

关于claude调用codex官方skills进行审核时的问题

claude code 调用codex官方skills进行审核时，明明token数没有增加，事实上也是codex在干活，用的gpt模型，为什么我的max 5x订阅5小时限额用量在缓慢的上升，大约每分钟上升2%

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via LINUX DO - 最新话题 (author: lyrx)

Amazing！神秘程序占用tensorbroad端口6006

Amazing啊！好奇怪的端口占用问题但是找不到占用的进程…

和这个帖子似乎类似：
centos07里面开启docker失败，显示2375端口被占用，但是查不到占用的应用 开发调优

vm什么网络模式,另外你不是root账号吧,命令加上sudo

我在 win11 的 WSL2 下试图开启 tensorbroad：

tensorboard --logdir runs/
/home/xxxx/projects/.venv/lib/python3.11/site-packages/tensorboard/default.py:30: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools&LT81.
  import pkg_resources
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.

NOTE: Using experimental fast data loading logic. To disable, pass
    "--load_fast=false" and report issues on GitHub. More details:
    https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/4784

Address already in use
Port 6006 is in use by another program. Either identify and stop that program, or start the server with a different port.

然而却无法排查到占用进程：

lsof -i:6006
<无任何输出>

曾经我重启过电脑之后好了 😇但还是想知道此事如何发生。

BTW，不知为何，更换端口不一定有用：

tensorboard --logdir runs/ --port=6007
/home/xxxx/projects/.venv/lib/python3.11/site-packages/tensorboard/default.py:30: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools&LT81.
  import pkg_resources
TensorFlow installation not found - running with reduced feature set.

NOTE: Using experimental fast data loading logic. To disable, pass
    "--load_fast=false" and report issues on GitHub. More details:
    https://github.com/tensorflow/tensorboard/issues/4784

Address already in use
Port 6007 is in use by another program. Either identify and stop that program, or start the server with a different port.

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