问一问现在claude还好吗
claude禁止第三方应用 需要走extra usage
而且反代封号似乎也很变态
各位佬还好吗？
现在还有用openclaw的吗 用什么模型？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hary)
claude禁止第三方应用 需要走extra usage
而且反代封号似乎也很变态
各位佬还好吗？
现在还有用openclaw的吗 用什么模型？
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原来L站是这样的L站
注册L站以来一直潜水，今天突然看到，有一个买卖举报的帖子，只看见召唤了始皇，帖子都没看完呢，始皇真就出来了，震惊了
原贴在这
https://linux.do/t/topic/1957415/86
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 陈皮)
注册L站以来一直潜水，今天突然看到，有一个买卖举报的帖子，只看见召唤了始皇，帖子都没看完呢，始皇真就出来了，震惊了
原贴在这
https://linux.do/t/topic/1957415/86
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 陈皮)
AI的更新实在是学不过来，然后小组还有人码奸,真的这种好累啊。ai的工具我也用的比较早了，但是呢，小组中有的人遇到一个新的skills，然后就能巴拉巴拉一堆，真的很反感这种…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: HR)
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搭建了cf域名邮箱怎么导入到注册机
按照站内大佬的教程用cloudflare部署了域名邮箱只能接收，Web界面只有一个管理员登录密码，怎么导入注册机使用，有什么凭证或者验证码吗
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Alex)
按照站内大佬的教程用cloudflare部署了域名邮箱只能接收，Web界面只有一个管理员登录密码，怎么导入注册机使用，有什么凭证或者验证码吗
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Alex)
prompt engineering, context engineering 和 harness engineering之间的区别是什么
这三个词本质上是在大模型应用工程化不同层级的“控制手段”，可以理解为从“写一句提示词”→“组织上下文”→“搭建完整执行系统”的递进关系。
----------------------
1. Prompt Engineering（提示词工程）
核心：怎么对模型说话
指通过设计输入提示词（prompt），让模型输出更符合预期。
关注点
● 任务描述怎么写更清晰
● few-shot 示例怎么设计
● 角色设定（system prompt）
● 输出格式约束（JSON / Markdown）
● 提示词模板优化
本质
👉️ 控制“单次输入 → 单次输出”
举例
局限
● 只作用于单轮或局部输入
● 对长任务、多步骤推理控制弱
● 不管理外部数据/工具
----------------------
2. Context Engineering（上下文工程）
核心：给模型“喂什么信息”
强调的不只是 prompt，而是整个输入上下文的构建与组织。
关注点
● 如何拼接 system / user / memory / history
● RAG（检索增强）如何插入知识
● 长上下文裁剪（context pruning）
● 信息排序（重要信息放前）
● token budget 管理
● 多轮对话状态管理
本质
👉️ 控制“模型看到什么世界”
举例
一个完整 context 可能包含：
● system：角色定义
● memory：用户偏好
● retrieved docs：外部知识
● conversation history：对话记录
● user query：当前问题
特点
● 比 prompt engineering 更“系统化”
● 是 agent / RAG 系统的核心基础
----------------------
3. Harness Engineering（编排/框架工程）
核心：如何让模型在系统中“跑起来并可控”
harness = “马具/控制系统”，在 AI 里指模型执行框架与运行控制层。
关注点
● 多步 agent workflow 编排（plan → act → observe）
● tool calling / function calling
● 多模型协作（planner / executor / critic）
● retry / fallback / guardrails
● evaluation & logging
● 并发执行与调度
● 安全控制与权限管理
本质
👉️ 控制“模型如何被系统调用与执行任务”
举例系统
● AutoGPT / LangGraph / Semantic Kernel
● 企业级 AI workflow engine
● agent pipeline（检索→推理→执行→校验）
----------------------
三者关系（非常关键）
可以用一个层级图理解：
----------------------
一个直觉类比
----------------------
一个真实例子（AI客服系统）
Prompt Engineering
Context Engineering
● 用户历史订单
● FAQ知识库检索结果
● 用户身份信息
● 当前对话上下文
Harness Engineering
● 判断是否需要调用退款API
● 调用订单系统
● fallback 到人工客服
● 记录日志 + 评估满意度
----------------------
总结一句话
● Prompt Engineering：让模型“怎么说”
● Context Engineering：让模型“知道什么”
● Harness Engineering：让模型“怎么干活”
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via LINUX DO - 最新话题 (author: ning li)
这三个词本质上是在大模型应用工程化不同层级的“控制手段”，可以理解为从“写一句提示词”→“组织上下文”→“搭建完整执行系统”的递进关系。
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1. Prompt Engineering（提示词工程）
核心：怎么对模型说话
指通过设计输入提示词（prompt），让模型输出更符合预期。
关注点
● 任务描述怎么写更清晰
● few-shot 示例怎么设计
● 角色设定（system prompt）
● 输出格式约束（JSON / Markdown）
● 提示词模板优化
本质
👉️ 控制“单次输入 → 单次输出”
举例
你是一个中文摘要助手，请将以下内容总结为100字以内：
...
局限
● 只作用于单轮或局部输入
● 对长任务、多步骤推理控制弱
● 不管理外部数据/工具
----------------------
2. Context Engineering（上下文工程）
核心：给模型“喂什么信息”
强调的不只是 prompt，而是整个输入上下文的构建与组织。
关注点
● 如何拼接 system / user / memory / history
● RAG（检索增强）如何插入知识
● 长上下文裁剪（context pruning）
● 信息排序（重要信息放前）
● token budget 管理
● 多轮对话状态管理
本质
👉️ 控制“模型看到什么世界”
举例
一个完整 context 可能包含：
● system：角色定义
● memory：用户偏好
● retrieved docs：外部知识
● conversation history：对话记录
● user query：当前问题
特点
● 比 prompt engineering 更“系统化”
● 是 agent / RAG 系统的核心基础
----------------------
3. Harness Engineering（编排/框架工程）
核心：如何让模型在系统中“跑起来并可控”
harness = “马具/控制系统”，在 AI 里指模型执行框架与运行控制层。
关注点
● 多步 agent workflow 编排（plan → act → observe）
● tool calling / function calling
● 多模型协作（planner / executor / critic）
● retry / fallback / guardrails
● evaluation & logging
● 并发执行与调度
● 安全控制与权限管理
本质
👉️ 控制“模型如何被系统调用与执行任务”
举例系统
● AutoGPT / LangGraph / Semantic Kernel
● 企业级 AI workflow engine
● agent pipeline（检索→推理→执行→校验）
----------------------
三者关系（非常关键）
可以用一个层级图理解：
Harness Engineering（系统层）
↓ 管理执行流程
Context Engineering（信息层）
↓ 构建输入世界
Prompt Engineering（表达层）
↓ 控制单次输出
Model
----------------------
一个直觉类比
----------------------
一个真实例子（AI客服系统）
Prompt Engineering
“请礼貌回答用户问题”
Context Engineering
● 用户历史订单
● FAQ知识库检索结果
● 用户身份信息
● 当前对话上下文
Harness Engineering
● 判断是否需要调用退款API
● 调用订单系统
● fallback 到人工客服
● 记录日志 + 评估满意度
----------------------
总结一句话
● Prompt Engineering：让模型“怎么说”
● Context Engineering：让模型“知道什么”
● Harness Engineering：让模型“怎么干活”
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via LINUX DO - 最新话题 (author: ning li)
吐槽：这个爱马仕代理（hermes agent）的bug有点多啊。
有个老板朋友说想玩龙虾。给他装了个龙虾配微信。然后又听说这个爱马仕很火，又给他装了个爱马仕，这次接的是企业微信机器人渠道。这个wecom的代码里面一堆问题。比如聊天上传图片，收不到。我远程上去让其他AI看了源代码，说解密方法写错了，修了可以发了。但发个图片它没跑到图片缓存文件夹，跑到文档文件夹了，导致ai不知道我发了图片，但通过语言让他自己去文档文件夹去找，也翻得到。然后又发现ai那边也不能反过来发文件或图片。说好像又是什么代码prompt漏写wecom这块的内容了。又修代码。。
你们在用吗？最好的适配渠道是哪个？tg吗？如果国内渠道用哪个比较好？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: limars)
有个老板朋友说想玩龙虾。给他装了个龙虾配微信。然后又听说这个爱马仕很火，又给他装了个爱马仕，这次接的是企业微信机器人渠道。这个wecom的代码里面一堆问题。比如聊天上传图片，收不到。我远程上去让其他AI看了源代码，说解密方法写错了，修了可以发了。但发个图片它没跑到图片缓存文件夹，跑到文档文件夹了，导致ai不知道我发了图片，但通过语言让他自己去文档文件夹去找，也翻得到。然后又发现ai那边也不能反过来发文件或图片。说好像又是什么代码prompt漏写wecom这块的内容了。又修代码。。
你们在用吗？最好的适配渠道是哪个？tg吗？如果国内渠道用哪个比较好？
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chatGpt-plus免费试用咨询
有佬知道gpt的这个免费试用怎么开通吗？使用招商的visa卡好像不行唉~
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via LINUX DO - 最新话题 (author: GQQ)
有佬知道gpt的这个免费试用怎么开通吗？使用招商的visa卡好像不行唉~
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via LINUX DO - 最新话题 (author: GQQ)
在外和女朋友聚餐的时候如遇小混混寻衅滋事，佬们会怎么处理？
坐标某新一线 真人真事
前段时间我那同学晚上和女朋友去撸串，碰见邻座的小混混一直在对他女朋友言语骚扰。这哥们本科学的是民法那块的，加上会点拳击，就和那几个推搡起来，最后结果就是双双进局子（最后留没留案底不清楚）。
最后结果就是女朋友分手，考研也耽误了
想了解下如果各位佬遇到这种情况会怎么处理？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tom)
坐标某新一线 真人真事
前段时间我那同学晚上和女朋友去撸串，碰见邻座的小混混一直在对他女朋友言语骚扰。这哥们本科学的是民法那块的，加上会点拳击，就和那几个推搡起来，最后结果就是双双进局子（最后留没留案底不清楚）。
最后结果就是女朋友分手，考研也耽误了
想了解下如果各位佬遇到这种情况会怎么处理？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Tom)
赚了佬友的钱，还把佬友骂一顿
前情提要： https://linux.do/t/topic/1957415
非常离谱，还非常嚣张。赚了佬友的钱，还反过头来说佬友什么都不懂，他都烦死了，就是想骂。
当事商家 @cchenlw 更在帖子里扬言大不了把他的账号封了，他反正也不开了。
但其实他有多个号，一直都在开。所以这种人，讲话一个标点符号都不能信，不信你看，这是他的关联账号：
@chenlinux @lower
是不是两个小时钱还在发帖开车？太嚣张，太恶劣了。
关联账号全封。
另，据交易过的佬友反馈其微信号开头（为隐私考虑，就不写全了）为
对于这种不讲实话，还动不动骂你的，能退款的尽快退款，不能的直接找微信投诉寻求帮助。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Neo)
前情提要： https://linux.do/t/topic/1957415
非常离谱，还非常嚣张。赚了佬友的钱，还反过头来说佬友什么都不懂，他都烦死了，就是想骂。
当事商家 @cchenlw 更在帖子里扬言大不了把他的账号封了，他反正也不开了。
但其实他有多个号，一直都在开。所以这种人，讲话一个标点符号都不能信，不信你看，这是他的关联账号：
@chenlinux @lower
是不是两个小时钱还在发帖开车？太嚣张，太恶劣了。
关联账号全封。
另，据交易过的佬友反馈其微信号开头（为隐私考虑，就不写全了）为
clw 请与他交易的佬友们，擦亮眼睛。对于这种不讲实话，还动不动骂你的，能退款的尽快退款，不能的直接找微信投诉寻求帮助。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Neo)
K2.6-code-preview似乎要来了
前几天点了一下预览计划，但是没进去，有进去的兄弟可以说说体验。
发邮件给我说是要来了。
k2.5用来astrbot还是挺好用的。
期待
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 星辰此渊)
前几天点了一下预览计划，但是没进去，有进去的兄弟可以说说体验。
发邮件给我说是要来了。
k2.5用来astrbot还是挺好用的。
期待
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 星辰此渊)
为啥我访问L站总间歇性出现502、504，是我网络问题还是L站问题？有小伙伴遇到吗？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Zack_Lau)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Zack_Lau)
CLIProxyAPI给codex使用的问题
我已经安装好 CLI Proxy API，并且已经生成了 Key 和 Base URL，在 Codex 当中可以调用。
我发现问题是，在 Codex 当中使用到 CLI Proxy API 的这个能力时，它好像没有直接工作，而是在不断反复地陈述一些任务，但没有执行编码。
反观我在codex直接用chatgpt账号的时候，就马上开始代码了。这是怎么回事呢？这种体感差异非常明显。
sub2api 在codex就表现很正常。
我在cliproxyapi上反馈得到的回复是：
CPA之负责转发、翻译数据包，并不会参与Agent的实际工作。
如果你觉得转发的数据包异常，建议开始request log，并尝试对比转发前后的报文。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stnh)
我已经安装好 CLI Proxy API，并且已经生成了 Key 和 Base URL，在 Codex 当中可以调用。
我发现问题是，在 Codex 当中使用到 CLI Proxy API 的这个能力时，它好像没有直接工作，而是在不断反复地陈述一些任务，但没有执行编码。
反观我在codex直接用chatgpt账号的时候，就马上开始代码了。这是怎么回事呢？这种体感差异非常明显。
sub2api 在codex就表现很正常。
我在cliproxyapi上反馈得到的回复是：
CPA之负责转发、翻译数据包，并不会参与Agent的实际工作。
如果你觉得转发的数据包异常，建议开始request log，并尝试对比转发前后的报文。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stnh)
Hermes 阿里云安装求助
Hermes在阿里云上官方一键安装，卡在了what apps安装上，有没有什么办法能自定义选择安装的插件？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: lyuetw)
Hermes在阿里云上官方一键安装，卡在了what apps安装上，有没有什么办法能自定义选择安装的插件？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: lyuetw)
别拆散我和我的cc！cc不应该是小妾（棒打鸳鸯的比赛）
省流：我的vibe作品是不是可以无视警告继续提交？
详情
感觉不合理让我懒得填的原因
1. 需要全部ai工具的“聊天记录”
2. 采纳比例（这是在质疑我的CC，orz好吧是我菜，只会采纳）
3. 佐证材料要视频？？？或者注释🤔
4. 代码里要注释
5. 我项目已经结项了让我回头做这些对我毫无意义的事
当然我知道可能是为了杜绝买作品来参赛，现在的vibe似乎也像一种外包，我想到的解决办法就是隐瞒cc，cc当小妾，在答辩之前把代码吃透，不再拿来主义，真正内化，不是毕业，也不是论文，没有学术贡献，就是个外包比赛的一赛多投的产品，感觉主办方对于claudecode等工具接受度不高呀
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via LINUX DO - 最新话题 (author: CubePlus1)
省流：我的vibe作品是不是可以无视警告继续提交？
详情
感觉不合理让我懒得填的原因
1. 需要全部ai工具的“聊天记录”
2. 采纳比例（这是在质疑我的CC，orz好吧是我菜，只会采纳）
3. 佐证材料要视频？？？或者注释🤔
4. 代码里要注释
5. 我项目已经结项了让我回头做这些对我毫无意义的事
当然我知道可能是为了杜绝买作品来参赛，现在的vibe似乎也像一种外包，我想到的解决办法就是隐瞒cc，cc当小妾，在答辩之前把代码吃透，不再拿来主义，真正内化，不是毕业，也不是论文，没有学术贡献，就是个外包比赛的一赛多投的产品，感觉主办方对于claudecode等工具接受度不高呀
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via LINUX DO - 最新话题 (author: CubePlus1)