大家都不维护blog了吗？
越来越少的blog和L站绑定了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 爽啦，干土木的又爽啦！)
越来越少的blog和L站绑定了
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[23公益站] 每周兑换码 (第11弹) 开放部分模型翻译
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
以下是可翻译的模型
先测试所以rpm先为100后续观察调整,分组选择vip即可,渠道为官kye
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先测试所以rpm先为100后续观察调整,分组选择vip即可,渠道为官kye
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攻击者是不是看IP下菜碟？
如题，我看到很多佬友的站点都遭到类似d狗的网络攻击，就在我写话题的时候都有这么一堆
|
但是我无论是哪个站点贴出来都没遭到过几次攻击，可能是因为我不是套cf就是套EO的原因？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小瑞子吖)
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如题，我看到很多佬友的站点都遭到类似d狗的网络攻击，就在我写话题的时候都有这么一堆
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但是我无论是哪个站点贴出来都没遭到过几次攻击，可能是因为我不是套cf就是套EO的原因？
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老笔记本刷了个 巴托塞拉系统，游戏rom去哪里找？
最近其他视频看博主刷系统，看着好玩，自己跟着刷了起来。
刷完发现找不到rom资源，就算找到也是百度网盘的，有哪位佬有资源吗？ 夸克或者其他下载方式都行…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: XinYan)
最近其他视频看博主刷系统，看着好玩，自己跟着刷了起来。
刷完发现找不到rom资源，就算找到也是百度网盘的，有哪位佬有资源吗？ 夸克或者其他下载方式都行…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: XinYan)
能不能写一个工具，实现在cc里面使用codex的订阅
codex在强在模型能力，工具调用是一塌糊涂。
cc的工具调用能力和用户体验非常好，但是模型比gpt差一些。
如果实现在cc中调用codex的订阅，岂不是在当世无敌了嘛
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 一念)
codex在强在模型能力，工具调用是一塌糊涂。
cc的工具调用能力和用户体验非常好，但是模型比gpt差一些。
如果实现在cc中调用codex的订阅，岂不是在当世无敌了嘛
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记录天价steam
看到泰拉瑞亚600块的时候我就感觉不对了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 夏澄澄)
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看到泰拉瑞亚600块的时候我就感觉不对了
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【中秋月饼】统计一下各位佬的月饼来源和渠道
Click to view the poll.
:tieba_003:
话说现在的月饼都越来越多奇葩味道和种类了，花里胡哨……
我还是喜欢蛋黄莲蓉月……
各位佬都喜欢吃什么？
:tieba_022:
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 蹲神)
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:tieba_003:
话说现在的月饼都越来越多奇葩味道和种类了，花里胡哨……
我还是喜欢蛋黄莲蓉月……
各位佬都喜欢吃什么？
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即将在中秋当天飞升LV3
胜利就在眼前!
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via LINUX DO - 最新话题 (author: suak A)
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胜利就在眼前!
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曝微软内部正测试免费版 Xbox 云游戏：无需订阅 XGP，看 2 分钟广告就能玩 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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qwen将在今晚发布 qwen3-vl系列小模型和回应模型名称问题
Nitter
lil (@almond0x)
Any plans to release qwen3 VL 30b instruct 2507? just like you released vl for 235b model
Nitter
Junyang Lin (@JustinLin610)
People often ask about the relationships between the different Qwen models and the logic behind their naming. Currently, we have several distinct model families: LLM, Coder, VL, Omni, and a newer addition, Image. While our long-term goal is to unify...
人们经常询问不同 Qwen 模型之间的关系以及它们命名背后的逻辑。目前，我们拥有几类不同的模型：LLM、Coder、VL、Omni，以及最近新增的 Image。虽然我们的长期目标是将这些模型整合成一个真正具备全面功能的统一模型，但目前我们仍将其视为独立的模型。
命名规则如下：
Qwen 目前拥有四个主要的系列：LLM（Large Language Model）、Coder、VL（Vision Language Model）和 Omni，以及新推出的 Qwen-Image。前四个系列的命名方式相当直观：我们为每个系列提供了“Instruct”和“Thinking”两种版本的模型。这些开源模型的命名遵循一定的规则，例如 Qwen3-xB-AyB-Instruct（其中“Qwen3-xB”表示模型的参数）。对于 Coder、VL 和 Omni 系列，我们只需在“Qwen3”后面加上相应的模型类型即可，例如 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。
我们经常进行更新。如果更新的内容并不重要，我们会在文件名称后添加年份和月份的后缀（例如：2507），从而使文件名称变为类似 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的形式。
Qwen3-Next的出现确实让我们感到有些意外。在花费了一年多的时间研究新的模型架构（尤其是线性注意力机制和选择性稀疏注意力机制）之后，我们终于开发出了一个原型版本，最初将其命名为“Qwen3.5”。我们迅速对这个模型进行了训练并发布了它，以帮助社区成员适应大语言模型（LLM）生态系统即将发生的变化。然而，命名问题却出现了：将其称为“Qwen3.5-Preview”似乎显得有些不妥（相关部门间甚至出现了诸如“+0.5 后又变成了 -0.4 吗？”之类的玩笑）。最终，我们决定将其命名为“Qwen3-Next”——虽然这个名称并不完美，但它更加清晰、也更能体现出我们对该模型的未来发展方向。
Qwen-Image 略有不同，它并不完全符合 Qwen3 系列的设计规范；因此，我们决定不为其赋予类似于 “Qwen2.5-Image” 的版本号，尽管它确实使用了 Qwen2.5-VL 中的一些组件。Qwen-Image 的扩散模型生态系统与大型语言模型（LLMs）的生态系统存在显著差异，这使得版本号的统一变得较为复杂。目前，我们对自身的架构设计及模型规模非常自信，因此我们只发布了两个版本：Qwen-Image 以及其对应的编辑工具 Qwen-Image-Edit。这样的决策可能显得有些大胆，但如果日后我们推出了规模更小或更大的变体，我们也不排斥调整模型的命名方式。
在 API 方面，情况相对简单。我们主要关注 large language models（大型语言模型，简称 LLMs），这些模型分为三个等级：Max、Plus 和 Flash（之前称为“Turbo”）。因此，你会看到像 Qwen3-Max 这样的名称。我们很快就会推出 Qwen3-Plus 和 Qwen3-Flash！
正如所说，API的命名过程确实遇到了一些问题。两年前，当我们首次推出我们的视觉语言（VL）模型时，由于过于兴奋，我们将最大的那个模型命名为“VL-Max”；但按照如今的标准来看，这个名字显然已经不再合适了。为了解决这个问题，我们刚刚发布了“Qwen3-VL-Plus”，而“Qwen3-VL-Flash”也即将推出。至于“Qwen3-VL-Max”……我们拭目以待吧。
在此过程中，我们还开发了专门的音频处理模型：Qwen3-ASR 和 Qwen3-TTS。我们有信心这些模型的性能处于顶尖水平——可与 GPT-4o-transcribe、GPT-4o-mini-TTS 或 Gemini-2.5-Pro 等模型相媲美——并且我们认为这类专门开发的模型对于实际应用来说至关重要。我们目前已经推出了 Qwen3-ASR-Flash 这一 API 模型，并计划在做好更多准备后，将这些模型中的部分开源出来。
我们非常努力地避免在命名上让用户感到困惑；但由于目前正在开发中的模型数量众多，因此一些复杂性在所难免。我们正朝着各个模型之间的“融合”方向前进，但就目前而言，这种多样性实际上有助于开发人员和用户更有效地进行实验和开发。最终，我们的目标依然很简单：提供高质量的模型，以支持您的研究并提升您的生产力。
对 API 模型的进一步解释：
有时我们会将 Plus 和 Flash 模型应用到基于公开代码（open-source）的模型上，尤其是在这些模型被开源后。然而，API 模型的发展速度通常比基于公开代码的模型快得多。因此，我们使用基于日期的“快照”（snapshots）来更新 API：每当有新的 API 版本需要发布时，我们会为这个新版本指定一个新的名称，例如
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via LINUX DO - 热门话题 (author: JackBlue)
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Any plans to release qwen3 VL 30b instruct 2507? just like you released vl for 235b model
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Junyang Lin (@JustinLin610)
People often ask about the relationships between the different Qwen models and the logic behind their naming. Currently, we have several distinct model families: LLM, Coder, VL, Omni, and a newer addition, Image. While our long-term goal is to unify...
人们经常询问不同 Qwen 模型之间的关系以及它们命名背后的逻辑。目前，我们拥有几类不同的模型：LLM、Coder、VL、Omni，以及最近新增的 Image。虽然我们的长期目标是将这些模型整合成一个真正具备全面功能的统一模型，但目前我们仍将其视为独立的模型。
命名规则如下：
Qwen 目前拥有四个主要的系列：LLM（Large Language Model）、Coder、VL（Vision Language Model）和 Omni，以及新推出的 Qwen-Image。前四个系列的命名方式相当直观：我们为每个系列提供了“Instruct”和“Thinking”两种版本的模型。这些开源模型的命名遵循一定的规则，例如 Qwen3-xB-AyB-Instruct（其中“Qwen3-xB”表示模型的参数）。对于 Coder、VL 和 Omni 系列，我们只需在“Qwen3”后面加上相应的模型类型即可，例如 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。
我们经常进行更新。如果更新的内容并不重要，我们会在文件名称后添加年份和月份的后缀（例如：2507），从而使文件名称变为类似 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 的形式。
Qwen3-Next的出现确实让我们感到有些意外。在花费了一年多的时间研究新的模型架构（尤其是线性注意力机制和选择性稀疏注意力机制）之后，我们终于开发出了一个原型版本，最初将其命名为“Qwen3.5”。我们迅速对这个模型进行了训练并发布了它，以帮助社区成员适应大语言模型（LLM）生态系统即将发生的变化。然而，命名问题却出现了：将其称为“Qwen3.5-Preview”似乎显得有些不妥（相关部门间甚至出现了诸如“+0.5 后又变成了 -0.4 吗？”之类的玩笑）。最终，我们决定将其命名为“Qwen3-Next”——虽然这个名称并不完美，但它更加清晰、也更能体现出我们对该模型的未来发展方向。
Qwen-Image 略有不同，它并不完全符合 Qwen3 系列的设计规范；因此，我们决定不为其赋予类似于 “Qwen2.5-Image” 的版本号，尽管它确实使用了 Qwen2.5-VL 中的一些组件。Qwen-Image 的扩散模型生态系统与大型语言模型（LLMs）的生态系统存在显著差异，这使得版本号的统一变得较为复杂。目前，我们对自身的架构设计及模型规模非常自信，因此我们只发布了两个版本：Qwen-Image 以及其对应的编辑工具 Qwen-Image-Edit。这样的决策可能显得有些大胆，但如果日后我们推出了规模更小或更大的变体，我们也不排斥调整模型的命名方式。
在 API 方面，情况相对简单。我们主要关注 large language models（大型语言模型，简称 LLMs），这些模型分为三个等级：Max、Plus 和 Flash（之前称为“Turbo”）。因此，你会看到像 Qwen3-Max 这样的名称。我们很快就会推出 Qwen3-Plus 和 Qwen3-Flash！
正如所说，API的命名过程确实遇到了一些问题。两年前，当我们首次推出我们的视觉语言（VL）模型时，由于过于兴奋，我们将最大的那个模型命名为“VL-Max”；但按照如今的标准来看，这个名字显然已经不再合适了。为了解决这个问题，我们刚刚发布了“Qwen3-VL-Plus”，而“Qwen3-VL-Flash”也即将推出。至于“Qwen3-VL-Max”……我们拭目以待吧。
在此过程中，我们还开发了专门的音频处理模型：Qwen3-ASR 和 Qwen3-TTS。我们有信心这些模型的性能处于顶尖水平——可与 GPT-4o-transcribe、GPT-4o-mini-TTS 或 Gemini-2.5-Pro 等模型相媲美——并且我们认为这类专门开发的模型对于实际应用来说至关重要。我们目前已经推出了 Qwen3-ASR-Flash 这一 API 模型，并计划在做好更多准备后，将这些模型中的部分开源出来。
我们非常努力地避免在命名上让用户感到困惑；但由于目前正在开发中的模型数量众多，因此一些复杂性在所难免。我们正朝着各个模型之间的“融合”方向前进，但就目前而言，这种多样性实际上有助于开发人员和用户更有效地进行实验和开发。最终，我们的目标依然很简单：提供高质量的模型，以支持您的研究并提升您的生产力。
对 API 模型的进一步解释：
有时我们会将 Plus 和 Flash 模型应用到基于公开代码（open-source）的模型上，尤其是在这些模型被开源后。然而，API 模型的发展速度通常比基于公开代码的模型快得多。因此，我们使用基于日期的“快照”（snapshots）来更新 API：每当有新的 API 版本需要发布时，我们会为这个新版本指定一个新的名称，例如
qwen3-max-2025-09-23。即使在新的 API 版本发布后，原始的 API（qwen3-max）也不会立即被替换，因为客户需要时间来适应新版本。只有在我们确信新版本没有重大问题的情况下，才会将相应的快照合并到主 API 中。16 posts - 13 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: JackBlue)
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【求助】A÷封了我半年pro老号，现在开一个封一个如何是好
万恶的A÷，怎么论文月封号啊，而且老号为啥也会被封 :tieba_006:，我N个版本的稿子都在这个号上（不得不说网页版的claude文字能力真强啊），没办法只能重开新号（好在手上有几个谷歌邮箱）。但三天过去，开了三个，都没活过12小时 :tieba_009: 万能的佬友们，救救孩子。
卡用的是fiat24，节点是vircs家宽。
应该是双ISP吧，所以感觉环境没啥问题啊，会不会是fiat24不行了？那还有什么方便办的卡推荐吗 :tieba_009:
52 posts - 17 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦衣夜行孙大侠)
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万恶的A÷，怎么论文月封号啊，而且老号为啥也会被封 :tieba_006:，我N个版本的稿子都在这个号上（不得不说网页版的claude文字能力真强啊），没办法只能重开新号（好在手上有几个谷歌邮箱）。但三天过去，开了三个，都没活过12小时 :tieba_009: 万能的佬友们，救救孩子。
卡用的是fiat24，节点是vircs家宽。
应该是双ISP吧，所以感觉环境没啥问题啊，会不会是fiat24不行了？那还有什么方便办的卡推荐吗 :tieba_009:
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 锦衣夜行孙大侠)
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排了一小时队看猴
今天运动量超标，转悠了好几个地方，最值得分享的是逛了下黑神话悟空零售店，分享给佬友瞅瞅（拍的有点乱 😋
这是最开始到的一个体验店拍的，太小了，没啥东西
导航错了，于是换了个地方，这个是进去的路上
绿化带旁抓到一个
排队门外抓到一个，还有个妹子怼脸打鸟
小猴哥一个
帅哥一枚
彦祖
大猴哥一个
给个特写
我很喜欢这张
面子大吧 😋
老牛，头怎么歪了 😆
娇羞的菇凉
最喜欢的葫芦售空了
小卡拉米们
27 posts - 15 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 2332)
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今天运动量超标，转悠了好几个地方，最值得分享的是逛了下黑神话悟空零售店，分享给佬友瞅瞅（拍的有点乱 😋
这是最开始到的一个体验店拍的，太小了，没啥东西
导航错了，于是换了个地方，这个是进去的路上
绿化带旁抓到一个
排队门外抓到一个，还有个妹子怼脸打鸟
小猴哥一个
帅哥一枚
彦祖
大猴哥一个
给个特写
我很喜欢这张
面子大吧 😋
老牛，头怎么歪了 😆
娇羞的菇凉
最喜欢的葫芦售空了
小卡拉米们
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GLM-4.6+Roo Code半夜实测 可用性非常OK
用的魔搭API 71次调用（实际对话轮数感觉十来轮吧，0纠错我就纯点执行）
就搞完了一堆活，可以看下面相关图片，干活速度飞一般的提升了…吐字速度也是非常丝滑，这个可能是夜间和假期用的人少
之前测试过比较好 自己一直在用的实践是: Gemini2.5-pro出修改步骤，然后手动复制给通义灵码 智能体模式执行，相当直接用灵码的Agent、Tool调用能力 这样效果也是很不错的。主要是灵码、qwen自己的任务规划能力和识别真实问题的能力有待提高，所以我主要都在用Gemini去做规划和debug。
通过上述方法，我确实已经很久没有用cursor和augment了，在对代码的掌控感、速度以及金钱上自认为做到了很不错的平衡。
而现在glm4.6自认为夯级别，对于我来说已经进入使用免费的API就能到一行代码不用手写的程度了，彻底的Vibe coding了
71次调用：
第一个对话 API调用的时间：
到最后一个API调用的时间：
共用时一个小时12分钟，主要在逛L站，才想着发个帖（）
修改3000行+:
浅看一下文件:
具体完成的东西：
19 posts - 10 participants
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via LINUX DO - 热门话题 (author: hexyan)
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用的魔搭API 71次调用（实际对话轮数感觉十来轮吧，0纠错我就纯点执行）
就搞完了一堆活，可以看下面相关图片，干活速度飞一般的提升了…吐字速度也是非常丝滑，这个可能是夜间和假期用的人少
之前测试过比较好 自己一直在用的实践是: Gemini2.5-pro出修改步骤，然后手动复制给通义灵码 智能体模式执行，相当直接用灵码的Agent、Tool调用能力 这样效果也是很不错的。主要是灵码、qwen自己的任务规划能力和识别真实问题的能力有待提高，所以我主要都在用Gemini去做规划和debug。
通过上述方法，我确实已经很久没有用cursor和augment了，在对代码的掌控感、速度以及金钱上自认为做到了很不错的平衡。
而现在glm4.6自认为夯级别，对于我来说已经进入使用免费的API就能到一行代码不用手写的程度了，彻底的Vibe coding了
71次调用：
第一个对话 API调用的时间：
到最后一个API调用的时间：
共用时一个小时12分钟，主要在逛L站，才想着发个帖（）
修改3000行+:
浅看一下文件:
具体完成的东西：
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🚀 SigmaDev - AI智能编程助手
github.com
GitHub - black-fruit/SigmaDev: 🚀 SigmaDev | A new generation of vibe coding...
🚀 SigmaDev | A new generation of vibe coding VSCode extension, the lightest plug-in of all AI extension
SigmaDev Logo
功能强大的VS Code AI编程扩展，支持智能代理模式、终端集成和全面的工具支持
VS Code
TypeScript
Stack
Typescript + Javascript. Frontend by GPT-5 and tool executions by myself.
✨️ 核心特性
🤖 智能代理模式 (Agent Mode)
● 完整的代理能力：像高级AI助手一样的完整系统提示和工具集成
● 多步骤工具调用：支持无限迭代的综合工具支持
● 实时流式响应：实时查看AI生成的响应
● 终端深度集成：执行命令并捕获输出，支持用户交互
● 智能风险检测：对潜在危险命令进行智能检测和用户确认
🛠️ 全面的工具支持
● 文件操作：创建、读取、修改和删除文件
● 代码搜索：语义搜索和符号搜索
● 终端命令：执行shell命令并支持交互
● 目录浏览：浏览项目结构
● 问题检测：获取编译和语法检查错误
● 正则搜索：使用正则表达式搜索文件内容
● 安全防护：风险分析和用户批准机制
🎨 现代化UI设计
● Material Design 3：采用最新的Material Design 3设计语言
● 美观界面：渐变背景、平滑动画和现代排版
● 交互元素：悬停效果、加载动画和视觉反馈
● 智能输入：自动调整大小的文本区域
● 流畅过渡：300ms平滑过渡动画
● 响应式设计：适配不同屏幕尺寸和主题
⚙️ 多AI提供商支持
● OpenAI GPT：支持GPT-4、GPT-4o、GPT-3.5-turbo等模型
● Anthropic Claude：支持Claude-3.5-Sonnet、Claude-3-Haiku等模型
● Google Gemini：支持Gemini-Pro、Gemini-1.5-Pro等模型
● 自定义模型：支持任何OpenAI兼容的API和自定义模型名称
● 灵活配置：自定义API基础URL和密钥
💬 智能对话界面
● 对话历史：在工作区中持久保存聊天记录
● 上下文管理：维护对话上下文以获得更好的响应
● 多模态支持：支持图像上传和分析
● 检查点系统：创建和恢复工作区检查点
● 任务管理：跟踪和管理复杂项目任务
🚀 快速开始
前提条件
1. Node.js：从 nodejs.org 下载并安装Node.js (v16或更高版本)
2. VS Code：确保已安装VS Code
3. AI API密钥：获取OpenAI、Claude或Gemini的API密钥
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● 完整的代理能力：像高级AI助手一样的完整系统提示和工具集成
● 多步骤工具调用：支持无限迭代的综合工具支持
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● 终端深度集成：执行命令并捕获输出，支持用户交互
● 智能风险检测：对潜在危险命令进行智能检测和用户确认
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● 文件操作：创建、读取、修改和删除文件
● 代码搜索：语义搜索和符号搜索
● 终端命令：执行shell命令并支持交互
● 目录浏览：浏览项目结构
● 问题检测：获取编译和语法检查错误
● 正则搜索：使用正则表达式搜索文件内容
● 安全防护：风险分析和用户批准机制
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● Material Design 3：采用最新的Material Design 3设计语言
● 美观界面：渐变背景、平滑动画和现代排版
● 交互元素：悬停效果、加载动画和视觉反馈
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● 响应式设计：适配不同屏幕尺寸和主题
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● 自定义模型：支持任何OpenAI兼容的API和自定义模型名称
● 灵活配置：自定义API基础URL和密钥
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● 上下文管理：维护对话上下文以获得更好的响应
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1. Node.js：从 nodejs.org 下载并安装Node.js (v16或更高版本)
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chatgpt plus收到了免费team的优惠
链接: https://chatgpt.com/c/68e0b365-6d64-8324-879f-db9d37739b5c?numSeats=5&selectedPlan=month&refe去掉空格 rrer=https%3A%2F%2Fchatgpt.com%2Fc%2F68de6a7a-a9cc-8330-b891-7421151cfbb2#team-pricing-seat-selection
68e0b365-6d64-8324-879f-db9d37739b5c是对话的id
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【抽奖】给大家抽GPT 4个Team席位(1Month Business 套餐)
抽奖主题： [GPT 4个Team席位(1Month Business 套餐)]
🏆️ 奖品详情：
创建了个新号，有1Month Business 套餐5席位team的优惠，就买了；现在还有 4个席位，拿来给大家抽了
:three_o_clock: 活动时间：
开始时间：[2025-10-4-15：30]
截止时间：[2025-10-5-15：30]
📝 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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抽奖主题： [GPT 4个Team席位(1Month Business 套餐)]
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开始时间：[2025-10-4-15：30]
截止时间：[2025-10-5-15：30]
📝 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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我移动开了国际漫游但我giffgaff无法发送短信到移动
不是说开了漫游就可以收短信吗？
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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不是说开了漫游就可以收短信吗？
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via LINUX DO - 热门话题 (author: liuweiqing)
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[23公益站] 每周兑换码 (第11弹) 开放部分模型翻译
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
以下是可翻译的模型
先测试所以rpm先为100后续观察调整,分组选择vip即可,渠道为官kye
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 23)
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以下是可翻译的模型
先测试所以rpm先为100后续观察调整,分组选择vip即可,渠道为官kye
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