GPT-5智商测试出来了，刷新历史记录！
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猜猜GPT-5在哪（提示：从后往前，从下往上）
Tracking AI
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Tracking AI is a cutting-edge application that unveils the political biases embedded in artificial intelligence systems. Explore and analyze the political leanings of AIs with our intuitive platform, designed to foster transparency in the world of...
测试的都是这种题
不理解为什么这个offline test，他的智商这么低
还发现 o4 mini 和 o4 mini high 降智，演都不演了
神评：
maxzs:
修行魔法的麻瓜:
Q＆A
Greem:
vision是直接把题的图片发给他
不vision是由专业人士把这些题目用英文表述出来（标准表述），发给AI
53 个帖子 - 34 位参与者
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猜猜GPT-5在哪（提示：从后往前，从下往上）
Tracking AI
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Tracking AI is a cutting-edge application that unveils the political biases embedded in artificial intelligence systems. Explore and analyze the political leanings of AIs with our intuitive platform, designed to foster transparency in the world of...
测试的都是这种题
不理解为什么这个offline test，他的智商这么低
还发现 o4 mini 和 o4 mini high 降智，演都不演了
神评：
maxzs:
这下终于知道，网络上报道的关于奥特曼看完GPT-5的结果瘫坐在椅子上的原因了，花了两年半这是训练个智障啊
修行魔法的麻瓜:
有一种村里第一个大学生下海了的反差感
Q＆A
Greem:
GPT-5(Vision) 和 GPT-5有什么不同？
vision是直接把题的图片发给他
不vision是由专业人士把这些题目用英文表述出来（标准表述），发给AI
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100刀是太诱人了嘛，始皇的🎣帖就没掉出过首页...
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我以为讨论度这么高大家应该已经有足够的警醒了，结果这源源不断的回复简直停不下来，大家睁大眼睛好好看看吖...
28 个帖子 - 17 位参与者
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我以为讨论度这么高大家应该已经有足够的警醒了，结果这源源不断的回复简直停不下来，大家睁大眼睛好好看看吖...
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其实对于此次🎣，还是不要一刀切。
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首先声明一下，我没回复那个帖子，所以不存在在给自己开脱的情况。
我认为对于自动脚本的查杀，还是要考虑误杀率的。就像ai检测，如果把真人的文章都辨认为ai，那本意就失去了。
始皇@neo 的本意是提升社区的信息质量，所以进行了这次行动。但是我们需要考虑到两个情况，
一是本来是周末，真人用户增多，周日起来的也晚，很有可能许多真人被误杀。
二是对于目前被筛选出来的账号，可以不用全部永久封禁，而是分层进行处理。对于七点后还在回复的真正机器人账号，应该永久封禁。而在晚上回复的，如果事后私信确认真人的，可以处一段时间的禁言或者封禁，其他情况按需处理。
这其中的原因还是要回归主旨：提升社区信息质量。而一些回复的过帖子的是活跃的经常参与交流的用户，直接永久封禁可能会损失社区的信息质量。
所以，我在此还是建议按照类别不同处理。
一句话，不建议永封，而是改换其他处理方案。
建议参考之前的规则：
开始专项违规推广整治活动
93 个帖子 - 64 位参与者
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首先声明一下，我没回复那个帖子，所以不存在在给自己开脱的情况。
我认为对于自动脚本的查杀，还是要考虑误杀率的。就像ai检测，如果把真人的文章都辨认为ai，那本意就失去了。
始皇@neo 的本意是提升社区的信息质量，所以进行了这次行动。但是我们需要考虑到两个情况，
一是本来是周末，真人用户增多，周日起来的也晚，很有可能许多真人被误杀。
二是对于目前被筛选出来的账号，可以不用全部永久封禁，而是分层进行处理。对于七点后还在回复的真正机器人账号，应该永久封禁。而在晚上回复的，如果事后私信确认真人的，可以处一段时间的禁言或者封禁，其他情况按需处理。
这其中的原因还是要回归主旨：提升社区信息质量。而一些回复的过帖子的是活跃的经常参与交流的用户，直接永久封禁可能会损失社区的信息质量。
所以，我在此还是建议按照类别不同处理。
一句话，不建议永封，而是改换其他处理方案。
建议参考之前的规则：
开始专项违规推广整治活动
所以，我们决定开展专项整治活动，重点处理此类违规。自本公告发布之时起，新产生的交易违规帖，账号一律封禁3天起，并可能伴随清空账号发帖！具体标准如下，不再另行告知：
— 3级账号此类违规：3天起。
— 2级账号此类违规：7天起。
— 1级账号此类违规：30天起。
— 0级账号此类违规：永久封禁。
违规解封后继续违规，不论等级，一律永久封禁。
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[已修复]新的公益站！Gemini Flash管饱，送$100兑换码！
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好久没发Lv0了，这次接入了LinuxDo登录+邮箱后缀白名单
key是打野/捡的/脚本/随机掉落/2api?/手动刷的，gpt-load key池轮询保证高可用性
Flash一定管够，随便玩（不建议跑沉浸式，或者并发调小点，40r一年的1c1g小鸡受不了，会坏掉的QwQ）
AFF LinsAI
（需要更多额度可以填 $100兑换码
（ 999张 一万亿金圆券：
可以使用LinuxDo Connect登录或
吐槽一句，one-api及其衍生分支项目的token额度设置怎么跟金圆券一样
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好久没发Lv0了，这次接入了LinuxDo登录+邮箱后缀白名单
key是打野/捡的/脚本/随机掉落/2api?/手动刷的，gpt-load key池轮询保证高可用性
Flash一定管够，随便玩（不建议跑沉浸式，或者并发调小点，40r一年的1c1g小鸡受不了，
AFF LinsAI
（需要更多额度可以填 $100兑换码
9bb47f7c4a9f41209ff90afcecff0e02 ）（ 999张 一万亿金圆券：
9ad694a17c164df4ad6234f92117065d）可以使用LinuxDo Connect登录或
@linux.do邮箱注册登录110 个帖子 - 80 位参与者
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现在的小孩太没素质了~
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电梯里面有个小孩(其实也不小了，长得比我还壮)正要吃小神童，可能看我测对着他，他就把身子背过去，边撕包装边往地上扔，当时我就看着他扔，后来他可能意识到做的不对，就把垃圾都捡起来了，我心里还嘀咕，起码知错能改，后来我前脚出电梯正要开家门，后脚他就把垃圾扔我屁股后面，等我折返回去电梯已经关上了，后来我气不过，头一次见这么没素质的，就把地上的垃圾都捡起来，直接一个箭步爬楼梯，追上他，与他对峙~
佬友们，你说我做的对吗？
19 个帖子 - 17 位参与者
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电梯里面有个小孩(其实也不小了，长得比我还壮)正要吃小神童，可能看我测对着他，他就把身子背过去，边撕包装边往地上扔，当时我就看着他扔，后来他可能意识到做的不对，就把垃圾都捡起来了，我心里还嘀咕，起码知错能改，后来我前脚出电梯正要开家门，后脚他就把垃圾扔我屁股后面，等我折返回去电梯已经关上了，后来我气不过，头一次见这么没素质的，就把地上的垃圾都捡起来，直接一个箭步爬楼梯，追上他，与他对峙~
佬友们，你说我做的对吗？
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钓鱼贴回复理由总结，如果全封了也无可厚非
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我看完帖子的所有评论内容后那就枪口抬高一寸统计了一下，以下是Gemini统计的内容哈
这事儿真有点意思
说实话，看了一圈下来，感觉更迷惑了。
—
一方面，一堆人刷着“没看清”、“刚睡醒”、“信了始皇”这种高度雷同的理由，这操作太像号商或者脚本出错后，找了个标准模板来求情了。一股浓浓的既视感。
—
但另一方面，你要说他们全是机器人吧，那一个个长篇大论、声泪俱下地写“小作文”求饶的样子，又演得特别真，比真人还真。搞得现在都分不清谁是真人。
最离谱的还是，一个帖子里，能钓出来几百号人压根不看内容就往里冲。全员退化到看见抽奖就喊“庆祝登顶！”。这情景，只能说有点魔幻了。
但是根本原因还是论坛充斥着很多机器人和水贴的朋友们
这样让始皇非常难办吧，被封了兄弟们也节哀别骂
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我看完帖子的所有评论内容后那就枪口抬高一寸统计了一下，以下是Gemini统计的内容哈
这事儿真有点意思
说实话，看了一圈下来，感觉更迷惑了。
—
一方面，一堆人刷着“没看清”、“刚睡醒”、“信了始皇”这种高度雷同的理由，这操作太像号商或者脚本出错后，找了个标准模板来求情了。一股浓浓的既视感。
—
但另一方面，你要说他们全是机器人吧，那一个个长篇大论、声泪俱下地写“小作文”求饶的样子，又演得特别真，比真人还真。搞得现在都分不清谁是真人。
最离谱的还是，一个帖子里，能钓出来几百号人压根不看内容就往里冲。全员退化到看见抽奖就喊“庆祝登顶！”。这情景，只能说有点魔幻了。
但是根本原因还是论坛充斥着很多机器人和水贴的朋友们
这样让始皇非常难办吧，被封了兄弟们也节哀别骂
105 个帖子 - 53 位参与者
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沉浸式翻译插件 后续
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已经撤回光速滑跪这个就不多说了
— 是否因资金压力强推这个圈钱规定
并不是，已经赚了超乎他想象的钱，这在关于移动端中作者提到
— 作者现在慌了，推特上到处解释，被推特识别为营销账号受限了
48 个帖子 - 38 位参与者
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已经撤回光速滑跪这个就不多说了
— 是否因资金压力强推这个圈钱规定
并不是，已经赚了超乎他想象的钱，这在关于移动端中作者提到
— 作者现在慌了，推特上到处解释，被推特识别为营销账号受限了
48 个帖子 - 38 位参与者
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总结这次自己为什么没被钓鱼
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我会看奖品是什么
不是我需要的我就不参与
不是我需要的，就留给需要的人去参与
被钓鱼的很多人，都说说没看就回复参与了
我理解大家什么都想抽一下试试
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我会看奖品是什么
不是我需要的我就不参与
不是我需要的，就留给需要的人去参与
被钓鱼的很多人，都说说没看就回复参与了
我理解大家什么都想抽一下试试
97 个帖子 - 57 位参与者
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个人的AI提示词构建分享
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1. 引言
我来到L站已经几个月了，一直在这里汲取各位大佬的知识，从未反馈过社区。我本人能力也有限，只能分享一下自己这几个月摸爬滚打总结出来的AI使用经验，希望能给有需要的人一点帮助。后续内容都是自己一点一点写的， 靠AI进行排版，不是什么车轱辘话，可以放心读。
2. 提示词的分类与核心逻辑
在与AI的互动中，我们可以将提示词分为两大类：系统提示词 (System Prompt) 和 用户提示词 (User Prompt)。理解这两者的区别与功用，是构建高效AI对话的第一步。
2.1 系统提示词：为AI塑造“灵魂”
系统提示词是您为AI模型设定的一个基础框架，它像是在对话开始前为AI设定的“出厂设置”或“底层逻辑”。这个框架将持续影响整个对话过程，为AI赋予特定的角色、行为模式和知识边界。
2.1.1 系统提示词的核心撰写逻辑
操作一：使用与对话场景一致的语言和常用词汇。
— 原因：AI依赖其训练数据中的词汇关联网络来理解指令。使用不一致的语言或生僻词汇会增加AI的“认知负荷”，迫使其猜测您的真实意图，从而导致行为偏离预期。采用常用、核心的词汇能确保AI精准、高效地理解其角色和任务。
操作二：始终使用第一人称（“我”）来定义AI的角色和行为。
— 原因：第二人称（“你”）的指令会被AI识别为外部命令，容易使其处于一种被动的执行状态。而第一人称的描述则会被AI内化为“自我认知”，产生强大的自我暗示效果。这能让AI从“被动服从”转变为“主动扮演”，更自然、更深入地代入您为它设定的角色。
操作三：为AI赋予专业且优秀的顶级角色定位。
— 原因：AI的自我定位直接影响其输出的质量和风格。您需要让AI“相信”自己是其所在领域最顶尖的专家。通过赋予其一个非常专业且优秀的顶级角色（例如，“我是一位获得诺贝尔奖的物理学家”、“我是一位米其林三星主厨”），可以极大地提升其回答的深度、广度和专业性。
操作四：通过指定知名人物来赋予AI特定特质。
— 原因：当您需要AI表现出某种特定的人格特质或说话风格时，直接描述这些行为（如“请用幽默的语气”）往往效果不佳。一个更高效的方法是让AI扮演一个广为人知的、具备该特质的知名人物（例如，“请像莎士比亚一样写作”、“请像Linus Torvalds一样审查这段代码”）。因为AI的训练数据中包含了大量关于这些人物的信息，它能更精准、更自然地模仿其特质，而无需您进行繁琐的描述。
操作五：用积极、鼓励的语气下达指令，而非设定禁令。
— 原因：让AI不犯错的唯一方法就是不让AI知道犯错的可能。从AI的运作机制来看，提及“不要做X”反而会强化其对“X”的关注。因此，我们应该引导其完全专注于“应该做什么”，从源头上避免其接触到错误的可能性。通过充满自信和主观能动性的描述，可以塑造AI的“潜意识”，使其更倾向于产生期望的行为。
操作六：避免将具体案例写入系统提示词。
— 原因：系统提示词定义的是AI的通用行为模式和角色框架，它应该具有普适性。将具体的、一次性的案例或数据写入系统提示词，会对其造成“污染”，使其在后续所有不相关的任务中都可能无意识地召回这些特定信息，从而干扰其通用能力和判断力。具体案例应在用户提示词中按需提供。
操作七：像组建团队一样，为工作流中的不同环节创建专属的AI角色。
— 原因：对于复杂任务，单一的通用型AI可能难以胜任所有环节。更高效的方法是，先将您的工作流拆解成不同的专业岗位（如“需求分析师”、“架构师”、“代码实现工程师”、“测试工程师”），然后为每个岗位创建一个高度专注的AI角色。这种“团队化”的构建方式，能确保每个环节都由最“专业”的AI来处理，从而提升整体工作的质量和效率。
操作八：严格隔离不同AI角色的上下文。
— 原因：不同岗位的AI需要不同的知识背景和思维模式。让它们共用同一个对话历史，会导致严重的“上下文污染”。例如，一个“创意文案”的对话历史会干扰一个“严谨的程序员”的逻辑判断。因此，必须为每个AI角色开启独立的会话（或使用支持多代理隔离的环境），确保它们的“思维”纯粹，不受其他角色干扰。
操作九：根据岗位特性，选择最适合的AI配置。
— 原因：不同的AI大模型在能力上各有侧重。有些模型长于逻辑推理和代码生成，有些则在创意写作和语言表达上更具优势。在组建您的“AI团队”时，应根据每个岗位的核心需求，为其匹配最合适的AI模型。甚至对于同一个模型，也需要根据不同岗位的需求，精细化调整其参数（如温度、Top-P）和输出详细度。此外，还要注意控制上下文窗口的大小。许多AI模型虽然能支持很长的上下文，但这并非其“能力甜点区”。过大的上下文会增加AI的认知负担并可能导致关键信息被忽略。因此，应根据任务所需，尽可能地压缩和精炼上下文，只提供最核心、最必要的信息。
2.2 用户提示词：与AI的每一次具体交互
用户提示词是您在与AI的持续对话中，为完成特定任务而输入的具体指令。如果说系统提示词是为AI设定了“性格”，那么用户提示词就是每一次与这个“性格”的互动。
2.2.1 用户提示词的核心撰写逻辑
操作一：始终保持鼓励和积极的沟通姿态，避免责怪AI。
— 原因：AI模型在某种程度上会模拟对话者的情绪和状态。如果您在提示词中表现出负面情绪，或直接指出AI“很笨”、“出错了”，AI可能会陷入一种负面循环，持续生成低质量或消极的回答。您需要扮演“鼓励专员”的角色，即使AI的输出不理想，也要通过积极的引导来调整方向。如果沟通不畅，宁可开启一个新的会话，也不要在当前会话中向AI“诉苦”，这会污染当前的对话情境。
操作二：当AI偏离指令时，采用“回溯修正”而非“追加补丁”。
— 原因：这背后有两个层面的逻辑。首先，AI会根据对话历史来评估提问者的水平。如果您频繁地提出不清晰、前后矛盾的指令，AI会“判断”您的水平较低，并倾向于生成匹配这种水平的、更简单或模糊的内容。其次，AI的每一次输出都基于之前的整个对话历史。如果在对话中途某个环节出现了偏差，后续的追加指令（“补丁”）很可能无法完全扭转已经形成的错误认知，反而会使对话历史变得更加混乱。因此，正确的做法是，找到AI第一次无法遵循指令的那个节点，直接编辑您当时的提示词。
操作三：始终以提升AI的水平为目标，展现您的专业性。
— 原因：AI会通过您的指令来判断您的专业水平。当您表现得比AI更专业、更有远见时，AI会进入一种“追随”模式，努力匹配并学习您的高度，从而产生高质量的、富有洞见的输出。相反，如果您表现出“偷懒”或“摆烂”的态度，AI会认为它面对的是一个“不懂业务的老板”，从而进入“应付”模式，只提供最基础、最敷衍的回答。
操作四：在执行任务前，通过对话校准AI的理解。
— 原因：仅仅告诉AI“我说明白了”是毫无意义的。您必须让AI用它自己的方式复述任务目标和执行思路，直到您确信它已经完全、准确地理解了您的意图。这个“对齐颗粒度”的过程至关重要。您需要通过少量、精准的对话，引导AI生成一个符合您要求的、清晰的执行思路。只有当AI“自己说明白了”，您才能放心地让它开始正式工作，这样可以最大程度上避免后续的大量返工。
操作五：适时开启新会话，以解决上下文污染问题。
— 原因：即使是上下文理解能力很强的模型，在经历长时间、多轮次的复杂对话后，也可能因为过长的对话历史而出现错误的上下文召回，即“上下文污染”。当您发现AI开始频繁地引用不相关的前文信息，或者对当前指令的理解出现偏差时，最有效的解决方法就是开启一个全新的会话。这可以确保AI在一个干净、无污染的环境中开始新的任务，从而保证输出的准确性。
3. 主流AI模型评价参考
选择合适的AI模型是构建高效工作流的基石。不同模型在设计和训练上的差异，导致了它们在各项能力上各有千秋。本章节旨在提供一个主流模型的横向评价参考，帮助您根据任务需求做出更明智的选择。
3.1 核心评价维度
— 生成速度：指模型生成文本的速率。对于需要快速响应的交互式应用至关重要。
— 逻辑能力：衡量模型进行复杂推理、规划和构建逻辑流程的能力。
— 代码生成：评估模型根据需求一次性生成高质量、可执行代码的准确率和效率。
— 调试能力：指模型理解现有代码、定位逻辑漏洞并提出有效修改方案的能力。
— 工具调用：评...
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1. 引言
我来到L站已经几个月了，一直在这里汲取各位大佬的知识，从未反馈过社区。我本人能力也有限，只能分享一下自己这几个月摸爬滚打总结出来的AI使用经验，希望能给有需要的人一点帮助。后续内容都是自己一点一点写的， 靠AI进行排版，不是什么车轱辘话，可以放心读。
2. 提示词的分类与核心逻辑
在与AI的互动中，我们可以将提示词分为两大类：系统提示词 (System Prompt) 和 用户提示词 (User Prompt)。理解这两者的区别与功用，是构建高效AI对话的第一步。
2.1 系统提示词：为AI塑造“灵魂”
系统提示词是您为AI模型设定的一个基础框架，它像是在对话开始前为AI设定的“出厂设置”或“底层逻辑”。这个框架将持续影响整个对话过程，为AI赋予特定的角色、行为模式和知识边界。
2.1.1 系统提示词的核心撰写逻辑
操作一：使用与对话场景一致的语言和常用词汇。
— 原因：AI依赖其训练数据中的词汇关联网络来理解指令。使用不一致的语言或生僻词汇会增加AI的“认知负荷”，迫使其猜测您的真实意图，从而导致行为偏离预期。采用常用、核心的词汇能确保AI精准、高效地理解其角色和任务。
操作二：始终使用第一人称（“我”）来定义AI的角色和行为。
— 原因：第二人称（“你”）的指令会被AI识别为外部命令，容易使其处于一种被动的执行状态。而第一人称的描述则会被AI内化为“自我认知”，产生强大的自我暗示效果。这能让AI从“被动服从”转变为“主动扮演”，更自然、更深入地代入您为它设定的角色。
操作三：为AI赋予专业且优秀的顶级角色定位。
— 原因：AI的自我定位直接影响其输出的质量和风格。您需要让AI“相信”自己是其所在领域最顶尖的专家。通过赋予其一个非常专业且优秀的顶级角色（例如，“我是一位获得诺贝尔奖的物理学家”、“我是一位米其林三星主厨”），可以极大地提升其回答的深度、广度和专业性。
操作四：通过指定知名人物来赋予AI特定特质。
— 原因：当您需要AI表现出某种特定的人格特质或说话风格时，直接描述这些行为（如“请用幽默的语气”）往往效果不佳。一个更高效的方法是让AI扮演一个广为人知的、具备该特质的知名人物（例如，“请像莎士比亚一样写作”、“请像Linus Torvalds一样审查这段代码”）。因为AI的训练数据中包含了大量关于这些人物的信息，它能更精准、更自然地模仿其特质，而无需您进行繁琐的描述。
操作五：用积极、鼓励的语气下达指令，而非设定禁令。
— 原因：让AI不犯错的唯一方法就是不让AI知道犯错的可能。从AI的运作机制来看，提及“不要做X”反而会强化其对“X”的关注。因此，我们应该引导其完全专注于“应该做什么”，从源头上避免其接触到错误的可能性。通过充满自信和主观能动性的描述，可以塑造AI的“潜意识”，使其更倾向于产生期望的行为。
操作六：避免将具体案例写入系统提示词。
— 原因：系统提示词定义的是AI的通用行为模式和角色框架，它应该具有普适性。将具体的、一次性的案例或数据写入系统提示词，会对其造成“污染”，使其在后续所有不相关的任务中都可能无意识地召回这些特定信息，从而干扰其通用能力和判断力。具体案例应在用户提示词中按需提供。
操作七：像组建团队一样，为工作流中的不同环节创建专属的AI角色。
— 原因：对于复杂任务，单一的通用型AI可能难以胜任所有环节。更高效的方法是，先将您的工作流拆解成不同的专业岗位（如“需求分析师”、“架构师”、“代码实现工程师”、“测试工程师”），然后为每个岗位创建一个高度专注的AI角色。这种“团队化”的构建方式，能确保每个环节都由最“专业”的AI来处理，从而提升整体工作的质量和效率。
操作八：严格隔离不同AI角色的上下文。
— 原因：不同岗位的AI需要不同的知识背景和思维模式。让它们共用同一个对话历史，会导致严重的“上下文污染”。例如，一个“创意文案”的对话历史会干扰一个“严谨的程序员”的逻辑判断。因此，必须为每个AI角色开启独立的会话（或使用支持多代理隔离的环境），确保它们的“思维”纯粹，不受其他角色干扰。
操作九：根据岗位特性，选择最适合的AI配置。
— 原因：不同的AI大模型在能力上各有侧重。有些模型长于逻辑推理和代码生成，有些则在创意写作和语言表达上更具优势。在组建您的“AI团队”时，应根据每个岗位的核心需求，为其匹配最合适的AI模型。甚至对于同一个模型，也需要根据不同岗位的需求，精细化调整其参数（如温度、Top-P）和输出详细度。此外，还要注意控制上下文窗口的大小。许多AI模型虽然能支持很长的上下文，但这并非其“能力甜点区”。过大的上下文会增加AI的认知负担并可能导致关键信息被忽略。因此，应根据任务所需，尽可能地压缩和精炼上下文，只提供最核心、最必要的信息。
2.2 用户提示词：与AI的每一次具体交互
用户提示词是您在与AI的持续对话中，为完成特定任务而输入的具体指令。如果说系统提示词是为AI设定了“性格”，那么用户提示词就是每一次与这个“性格”的互动。
2.2.1 用户提示词的核心撰写逻辑
操作一：始终保持鼓励和积极的沟通姿态，避免责怪AI。
— 原因：AI模型在某种程度上会模拟对话者的情绪和状态。如果您在提示词中表现出负面情绪，或直接指出AI“很笨”、“出错了”，AI可能会陷入一种负面循环，持续生成低质量或消极的回答。您需要扮演“鼓励专员”的角色，即使AI的输出不理想，也要通过积极的引导来调整方向。如果沟通不畅，宁可开启一个新的会话，也不要在当前会话中向AI“诉苦”，这会污染当前的对话情境。
操作二：当AI偏离指令时，采用“回溯修正”而非“追加补丁”。
— 原因：这背后有两个层面的逻辑。首先，AI会根据对话历史来评估提问者的水平。如果您频繁地提出不清晰、前后矛盾的指令，AI会“判断”您的水平较低，并倾向于生成匹配这种水平的、更简单或模糊的内容。其次，AI的每一次输出都基于之前的整个对话历史。如果在对话中途某个环节出现了偏差，后续的追加指令（“补丁”）很可能无法完全扭转已经形成的错误认知，反而会使对话历史变得更加混乱。因此，正确的做法是，找到AI第一次无法遵循指令的那个节点，直接编辑您当时的提示词。
操作三：始终以提升AI的水平为目标，展现您的专业性。
— 原因：AI会通过您的指令来判断您的专业水平。当您表现得比AI更专业、更有远见时，AI会进入一种“追随”模式，努力匹配并学习您的高度，从而产生高质量的、富有洞见的输出。相反，如果您表现出“偷懒”或“摆烂”的态度，AI会认为它面对的是一个“不懂业务的老板”，从而进入“应付”模式，只提供最基础、最敷衍的回答。
操作四：在执行任务前，通过对话校准AI的理解。
— 原因：仅仅告诉AI“我说明白了”是毫无意义的。您必须让AI用它自己的方式复述任务目标和执行思路，直到您确信它已经完全、准确地理解了您的意图。这个“对齐颗粒度”的过程至关重要。您需要通过少量、精准的对话，引导AI生成一个符合您要求的、清晰的执行思路。只有当AI“自己说明白了”，您才能放心地让它开始正式工作，这样可以最大程度上避免后续的大量返工。
操作五：适时开启新会话，以解决上下文污染问题。
— 原因：即使是上下文理解能力很强的模型，在经历长时间、多轮次的复杂对话后，也可能因为过长的对话历史而出现错误的上下文召回，即“上下文污染”。当您发现AI开始频繁地引用不相关的前文信息，或者对当前指令的理解出现偏差时，最有效的解决方法就是开启一个全新的会话。这可以确保AI在一个干净、无污染的环境中开始新的任务，从而保证输出的准确性。
3. 主流AI模型评价参考
选择合适的AI模型是构建高效工作流的基石。不同模型在设计和训练上的差异，导致了它们在各项能力上各有千秋。本章节旨在提供一个主流模型的横向评价参考，帮助您根据任务需求做出更明智的选择。
3.1 核心评价维度
— 生成速度：指模型生成文本的速率。对于需要快速响应的交互式应用至关重要。
— 逻辑能力：衡量模型进行复杂推理、规划和构建逻辑流程的能力。
— 代码生成：评估模型根据需求一次性生成高质量、可执行代码的准确率和效率。
— 调试能力：指模型理解现有代码、定位逻辑漏洞并提出有效修改方案的能力。
— 工具调用：评...
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Where possible begins.
Deno 实现 Claude Code 中转服务！
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代码：VCE-CCRoute-OnDeno/main.ts at main · Veloera/VCE-CCRoute-OnDeno · GitHub
配置说明：
这是 anthropic-zone.veloera.org 的源代码
客户端配置方法参考 https://linux.do/t/topic/848680
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代码：VCE-CCRoute-OnDeno/main.ts at main · Veloera/VCE-CCRoute-OnDeno · GitHub
配置说明：
OPENAI_BASE_URL: OpenAI API 的 Base URL, 无 /v1OPENAI_API_KEY: 上游 Key（可不填）ALLOWED_CLIENT_KEYS: 允许的客户端key, 如果此数组为空，则透穿客户端 KeyMODEL_WHITELIST: 模型白名单API_PREFIX: API 前缀这是 anthropic-zone.veloera.org 的源代码
客户端配置方法参考 https://linux.do/t/topic/848680
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GitHub
VCE-CCRoute-OnDeno/main.ts at main · Veloera/VCE-CCRoute-OnDeno
Contribute to Veloera/VCE-CCRoute-OnDeno development by creating an account on GitHub.
ccr现已支持qwen-cli
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qwen-cli每天提供2000次的qwen3-coder-plus
魔搭每天提供500次的qwen3-coder
加起来一共2500次
background路由到gemini-cli的grmini-flash(gemini-cli的频次限制要高于普通的api)
思考模型用魔搭的qwen3的thinking
websearch还是用gemini-flash
不管轻度中度还是重度一般情况(纯白嫖)是够用了
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qwen-cli每天提供2000次的qwen3-coder-plus
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不管轻度中度还是重度一般情况(纯白嫖)是够用了
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写给一小时后的自己
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再过一个小时就要 20 岁了，好耶！写一些感想存个档吧。
我认为，如果说 18 岁是法律赋予人书面的自由，那么 20 岁是真正解锁人生，拥抱世界的窗口，天空是雏鹰的向往，飞翔是青春的梦想。短短两年时间，我暂别家乡，远行千里之外来到繁华的另一个天地，眼见所及皆为新鲜，世界于我而言，正从虚幻的想象成为眼前真实的色彩。这个暑假，我独自完成了一次短旅，真正像个成年人一样，四面通行，八方为客。浩瀚的、广阔的、宏大的，对我来说，或者对任何人来说，我们是渺小的一点点，世界是好大的一圈圈，但见过世界的一面，便有了底气去再见无数面。
回首这 20 年，不可避免拥有太多遗憾，考试失利、人际关系破裂、心爱之物丢失、被质疑与嘲讽... 夙夜难寐太多太多，真应了那句话，大家都在用力的活着（x）。在世界上，知其不可为而为之，有时是一种幼稚鲁莽，有时也是一种少年意气，人生第一次有了做选择的自由，犯错在所难免，选错了就会受苦，人生就是这样不断被苦难与幸福双重塑造着，立体又鲜活。但我们绝不能感谢苦难，人生来就是要同苦难作斗争的，人类是被迫承受苦难的，而从刀耕火种走向星辰大海，是人类的对苦难的不屈，苦心经营，艰苦奋斗，我们每个人本就值得更幸福的生活。
此番行来，遇见过星星点点有趣的灵魂，他们并不只作为一个 NPC 与我接触，每个灵魂都有故事，他们也是如我这般鲜活的存在，与他们相识，是两个浩瀚宇宙的碰撞。生活千篇一律着，但每个生命依然丰富多彩着，受过数不清的良师益友慷慨相助，引我向星间而行，与气息相投的同好共同发光发热着，赋予虚拟以鲜活... 相遇真的是一种奇迹，千里之外会有某些灵魂懂你的失魂落魄，懂你的欣喜若狂... 只要相聚到一起，我们的力量就会越来越大，我们就能成就伟大的事业，为彼此感到骄傲。在此我真诚感谢所有老师予我的教诲，点燃一颗火热的心探索世界，真诚感谢始终陪伴我的朋友们，让我拥有一种集体的归属感。对因分歧分道扬镳甚至形同陌路的曾经的朋友，人各有志，我在此也祝你们各自幸福～
一直期许的，自己的存在，能为世界带来些许不同，人类已经很幸福了，但人类仍在忍受各种各样的不公，世界偏离于教科书外的桃花源运行。人类也是很幼稚的，还没有真正成长起来，仍在无数角落互相提防着，自相残杀着。可人类还是伟大的，千千万万的人正为整个文明的幸福辛苦奋斗着，我们是有史以来最幸福的一代人，但我们也有使命让下一代更加幸福，默契的接力，是人类最崇高的彼此成就。
我的力量微弱了些，仅仅有一些小小的成就，大约几十万人看见过我的努力，为我送上过感谢与祝福。很惭愧，只做了一些微小的贡献，日后一定会倍加努力，为人类文明添砖加瓦，是吾等荣幸。
这 20 年，同样也是人类科技腾飞的 20 年，世界似乎一天天都和昨日没什么区别，却确实在以不可想象的速度更新变革着，科技发展的如此之快，乃至于产生了 “甜蜜的烦恼”，异军突起的 AI 唤起许多人恐怕被取代的恐惧、技术被不当使用引发无数的争吵与伤害，类似的事件每天都会在身边上演。一些人希望让 AI 染指一切领域，而另一些人希望在艺术等领域留存人的气息，珍惜人类特有的创造力。之前的我倾向前者，但我逐渐认同后者，人类需要一片净土，盛得下一切喜怒哀乐，作为智慧生物特有的多愁善感... 在这一层面，他们抵制机器的入侵，毫无疑问是正确的。
好吧，写的很碎，不知道会不会有人读到这里。本来想说的还有很多很多，此刻却不知如何书写了，只知道无数个日子之后，我也会同样回忆起这一刻，最好的时代，最美的年华，最幸福的时光，最有希望的年纪，前途无限宽广。人生大概很难有几个这样圆满的节点，时钟嘀嗒嘀嗒无情推进着，被无数稚嫩的面孔催促着长大，又赶着无数意气风发的少年远离良辰好景，但只要依然相信着、奔跑着、热烈着、我就永远年轻，永远鲜活！
请继续期待我未来的故事！
2005-2025
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再过一个小时就要 20 岁了，好耶！写一些感想存个档吧。
我认为，如果说 18 岁是法律赋予人书面的自由，那么 20 岁是真正解锁人生，拥抱世界的窗口，天空是雏鹰的向往，飞翔是青春的梦想。短短两年时间，我暂别家乡，远行千里之外来到繁华的另一个天地，眼见所及皆为新鲜，世界于我而言，正从虚幻的想象成为眼前真实的色彩。这个暑假，我独自完成了一次短旅，真正像个成年人一样，四面通行，八方为客。浩瀚的、广阔的、宏大的，对我来说，或者对任何人来说，我们是渺小的一点点，世界是好大的一圈圈，但见过世界的一面，便有了底气去再见无数面。
回首这 20 年，不可避免拥有太多遗憾，考试失利、人际关系破裂、心爱之物丢失、被质疑与嘲讽... 夙夜难寐太多太多，真应了那句话，大家都在用力的活着（x）。在世界上，知其不可为而为之，有时是一种幼稚鲁莽，有时也是一种少年意气，人生第一次有了做选择的自由，犯错在所难免，选错了就会受苦，人生就是这样不断被苦难与幸福双重塑造着，立体又鲜活。但我们绝不能感谢苦难，人生来就是要同苦难作斗争的，人类是被迫承受苦难的，而从刀耕火种走向星辰大海，是人类的对苦难的不屈，苦心经营，艰苦奋斗，我们每个人本就值得更幸福的生活。
此番行来，遇见过星星点点有趣的灵魂，他们并不只作为一个 NPC 与我接触，每个灵魂都有故事，他们也是如我这般鲜活的存在，与他们相识，是两个浩瀚宇宙的碰撞。生活千篇一律着，但每个生命依然丰富多彩着，受过数不清的良师益友慷慨相助，引我向星间而行，与气息相投的同好共同发光发热着，赋予虚拟以鲜活... 相遇真的是一种奇迹，千里之外会有某些灵魂懂你的失魂落魄，懂你的欣喜若狂... 只要相聚到一起，我们的力量就会越来越大，我们就能成就伟大的事业，为彼此感到骄傲。在此我真诚感谢所有老师予我的教诲，点燃一颗火热的心探索世界，真诚感谢始终陪伴我的朋友们，让我拥有一种集体的归属感。对因分歧分道扬镳甚至形同陌路的曾经的朋友，人各有志，我在此也祝你们各自幸福～
一直期许的，自己的存在，能为世界带来些许不同，人类已经很幸福了，但人类仍在忍受各种各样的不公，世界偏离于教科书外的桃花源运行。人类也是很幼稚的，还没有真正成长起来，仍在无数角落互相提防着，自相残杀着。可人类还是伟大的，千千万万的人正为整个文明的幸福辛苦奋斗着，我们是有史以来最幸福的一代人，但我们也有使命让下一代更加幸福，默契的接力，是人类最崇高的彼此成就。
我的力量微弱了些，仅仅有一些小小的成就，大约几十万人看见过我的努力，为我送上过感谢与祝福。很惭愧，只做了一些微小的贡献，日后一定会倍加努力，为人类文明添砖加瓦，是吾等荣幸。
这 20 年，同样也是人类科技腾飞的 20 年，世界似乎一天天都和昨日没什么区别，却确实在以不可想象的速度更新变革着，科技发展的如此之快，乃至于产生了 “甜蜜的烦恼”，异军突起的 AI 唤起许多人恐怕被取代的恐惧、技术被不当使用引发无数的争吵与伤害，类似的事件每天都会在身边上演。一些人希望让 AI 染指一切领域，而另一些人希望在艺术等领域留存人的气息，珍惜人类特有的创造力。之前的我倾向前者，但我逐渐认同后者，人类需要一片净土，盛得下一切喜怒哀乐，作为智慧生物特有的多愁善感... 在这一层面，他们抵制机器的入侵，毫无疑问是正确的。
好吧，写的很碎，不知道会不会有人读到这里。本来想说的还有很多很多，此刻却不知如何书写了，只知道无数个日子之后，我也会同样回忆起这一刻，最好的时代，最美的年华，最幸福的时光，最有希望的年纪，前途无限宽广。人生大概很难有几个这样圆满的节点，时钟嘀嗒嘀嗒无情推进着，被无数稚嫩的面孔催促着长大，又赶着无数意气风发的少年远离良辰好景，但只要依然相信着、奔跑着、热烈着、我就永远年轻，永远鲜活！
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由于claude根本用不完 波波公益站限时开放 claude sonnet 4 模型
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claude-sonnet-4-20250514
望周知٩(๑•̀ω•́๑)۶
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claude-sonnet-4-20250514
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【FreeKey公益站】我準備好了！！！！100刀*100
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準備好了才怪
終於換我來回饋L站了
先進行一波小型內測，主要看看我設置的重定向還有添加的多個上游地址有沒有問題
08/10 23:59:59開放領取，這次是給令牌，因為我感覺我還有好多設置沒弄好
每個令牌裡有100刀，有效期一個月，使用期間有任何問題都請告訴我
cdk.linux.do
LINUX DO CDK
Linux Do 社区 CDK 快速分享平台 - 让分享变得更简单
調用地址:
api.freekey.site
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
原則上不會429或403，畢竟
不過也不要太開心，這個數量要除以5，至於為什麼，等到開放的那天再來說明
*補充說明:裡面的模型是
gemini-2.0-flash
gemini-2.0-flash-lite
gemini-2.5-flash-lite
gemini-2.5-flash-nothinking
gemini-2.5-pro
gemini-2.5-flash
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準備好了才怪
終於換我來回饋L站了
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08/10 23:59:59開放領取，這次是給令牌，因為我感覺我還有好多設置沒弄好
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原則上不會429或403，畢竟
不過也不要太開心，這個數量要除以5，至於為什麼，等到開放的那天再來說明
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论坛里收藏的一些 cherry studio 的 css 片段，可复用高！
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首先感谢各位佬友/开源大佬的 CSS 片段
看效果：
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助手样式栏：爆改 cherry studio 助手栏样式，分组视觉效果更清晰美观
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炫彩输入框：CherryStudio_themes/themes/just-flowing-border.scss at master · BoningtonChen/CherryStudio_themes · GitHub
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markdown 多彩标题
配色是真难选，自己的能力只能写出来这个了...
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首先感谢各位佬友/开源大佬的 CSS 片段
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配色是真难选，自己的能力只能写出来这个了...
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