我觉得大家都想超大水哥的原因是H
@handsome 开头是H
所以大家都超H的说
Anthropic 是A
A股也是A
这二A让大家爱的死去活来喵
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)
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@handsome 开头是H
所以大家都超H的说
Anthropic 是A
A股也是A
这二A让大家爱的死去活来喵
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【一叶知秋API】中秋福利，注册送体验金
中秋福利
新用户注册，留言或者私信送10美刀体验金
论坛用户福利，长期有效
谷歌Gemini Ai Studio 0.25/刀
谷歌Gemini Vertex Ai 0.25/刀
Azure-高并-无审0.25/刀
官网：https://88996.icu/
参与方式：
在本帖下回复用户id+用户名，24小时内发放福利
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 3600狂涌)
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有时候觉得 年轻挺好
前排提醒：本文纯手打，无任何aigc成分，可放心食用~
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起因:
于是几个人地铁坐一半下了车 一人扫了辆共享单车 哐哐骑了2小时17公里回家
路途大部分时间都在城中村里，宽阔的道路上只偶尔有汽车呼啸而过，几个人说说笑笑着骑着车。初秋的武汉天气还有些闷热，但骑在车上的我们是拥着风的，耳机里响着音乐，两旁景色飞逝。
六点钟，天色见晚，黑夜裹挟着少年的身形，也给稀松平常的城中村景色添了分神秘与幽静。在夜色中骑行给人一种向着自由而行的感觉，不知谁先那么大声喊了一声心里话，而后便一发不可收拾，风灌进嘴里，而话却散入风里，寂若无人的马路上回响着少年宣泄的声音。
到家，酸胀的双腿似乎已经不再属于我，瘫在椅子上回味着路上的感觉，内心的快意足以覆盖身体的酸痛，有感，遂发此帖纪念。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 无水硫酸铜)
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前排提醒：本文纯手打，无任何aigc成分，可放心食用~
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起因:
今天和同学一起出去玩了一天，在回程地铁上…几人一拍即合
A: 今天吃这么多，咱们要不去骑骑车吧？
于是几个人地铁坐一半下了车 一人扫了辆共享单车 哐哐骑了2小时17公里回家
路途大部分时间都在城中村里，宽阔的道路上只偶尔有汽车呼啸而过，几个人说说笑笑着骑着车。初秋的武汉天气还有些闷热，但骑在车上的我们是拥着风的，耳机里响着音乐，两旁景色飞逝。
六点钟，天色见晚，黑夜裹挟着少年的身形，也给稀松平常的城中村景色添了分神秘与幽静。在夜色中骑行给人一种向着自由而行的感觉，不知谁先那么大声喊了一声心里话，而后便一发不可收拾，风灌进嘴里，而话却散入风里，寂若无人的马路上回响着少年宣泄的声音。
到家，酸胀的双腿似乎已经不再属于我，瘫在椅子上回味着路上的感觉，内心的快意足以覆盖身体的酸痛，有感，遂发此帖纪念。
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冷知识:中秋节是情人节入选非物质文化遗产的
不过事实上，日历不承认5月20号是任何节日
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 我是 林可欣!)
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不过事实上，日历不承认5月20号是任何节日
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gpt咋突然跳出来个plus试用？这对吗？
各位佬友们呢？还是说最近刷帖太少了没看到类似消息
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via LINUX DO - 最新话题 (author: None)
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各位佬友们呢？还是说最近刷帖太少了没看到类似消息
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Claude 4.5 是不是又降智了。。。
在cursor里用，感觉没刚发那两天聪明
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 武则天)
在cursor里用，感觉没刚发那两天聪明
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【10.6截止】小米线下到店免费领月饼
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
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在 LMArena 直接使用图片生成模型，发现一个 bug...两个模型的图片极度相似...
在 LMArena 上直接使用对应的视觉模型进行测试，发现一个 bug。
测试文本：a cute cat
测试文本：a cat and a dog
这次测试一个复杂一些的文本：Kitten playing with a colorful ball of yarn
大家也看出来了，这两个模型的生成效果不能说一模一样，但基本相同，目前不确定是 LMArena 后端配置错误还是 即梦4 用了 Google Imagine 4.0 fast 的 API…不知道你们能否在 LMArena 上复现这个 bug…
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 子言)
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在 LMArena 上直接使用对应的视觉模型进行测试，发现一个 bug。
测试文本：a cute cat
测试文本：a cat and a dog
这次测试一个复杂一些的文本：Kitten playing with a colorful ball of yarn
大家也看出来了，这两个模型的生成效果不能说一模一样，但基本相同，目前不确定是 LMArena 后端配置错误还是 即梦4 用了 Google Imagine 4.0 fast 的 API…不知道你们能否在 LMArena 上复现这个 bug…
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chatgpt无法读取手写文字,是降智了吗?
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via LINUX DO - 最新话题 (author: liuweiqing)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: liuweiqing)
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当象棋删除了回合制……
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当我尝试将回合制这一元素从象棋中删除？即时战略象棋怎么玩_哔哩哔哩bilibili
简介：试了一下，感觉蛮有趣的 想了解具体内容加群696384011；更多实用攻略教学，爆笑沙雕集锦，你所不知道的游戏知识，热门游戏视频7*24小时持续更新,尽在哔哩哔哩bilibili 视频播放量 2821913、弹幕量 2930、点赞数 61177、投硬币枚数 9609、收藏人数 18210、转发人数 17907, 视频作者 Rosepineus, 作者简介 I've never expected you seeing here, welcome to QQ group...
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怎么感觉变成欺负老头子的版本了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)
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当我尝试将回合制这一元素从象棋中删除？即时战略象棋怎么玩_哔哩哔哩bilibili
简介：试了一下，感觉蛮有趣的 想了解具体内容加群696384011；更多实用攻略教学，爆笑沙雕集锦，你所不知道的游戏知识，热门游戏视频7*24小时持续更新,尽在哔哩哔哩bilibili 视频播放量 2821913、弹幕量 2930、点赞数 61177、投硬币枚数 9609、收藏人数 18210、转发人数 17907, 视频作者 Rosepineus, 作者简介 I've never expected you seeing here, welcome to QQ group...
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怎么感觉变成欺负老头子的版本了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: stevessr)
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【Claude 2.0 +code X + Gemini 极限协作测试】 如果我用蜂王的原理模拟编程，会怎么样？80位专家随时待命！
我用“蜂王”原理，组建了一个能自动编程的AI蜂群
最近有个想法，单只蜜蜂可能平平无奇，但由它们组成的蜂群却展现出惊人的集体智慧。这让我不禁思考：
----------------------
蜂群架构与进化之路
1.0 初始架构：并行但混乱
最开始，我的想法很简单：
● 蜂王 (Queen): 使用
● 工蜂 (Workers): 使用多个
这个架构的速度确实很快，但也暴露了一个致命问题：工蜂之间偶尔会发生编辑冲突和逻辑矛盾。🙃
10-5.引入监督者
为了解决冲突，我为蜂群引入了新的角色——监督员。
● 【新增】监督员 (Supervisor): 使用
关于成本与效益
一句话总结：Token 消耗巨大，但效果立竿见影。
为了保证蜂群的并行处理能力，我用了两个 Claude Max 20 账号。虽然跑起来像流水一样，但换来的是之前无法想象的开发速度。
----------------------
实力展示：蜂群的实战成果
空谈无益，直接上战绩。
项目一：大型出海品牌会员系统
● 项目简介： 为某知名品牌（已签保密协议）开发会员系统及商品接口，其官网月 PV 高达200万。
● 协作模式： 我本人担任“蜂王”，AI 担任协作工蜂和监督员。
● 干预次数： 56次（主要是因为需求细节非常严格）。
项目二：三方支付系统
● 项目简介： 从零到一构建一个完整的三方支付系统。
● 协作模式： AI 蜂王主导，我仅作为产品经理提供需求。
● 干预次数： 21次。
项目三：Sora2 邀请码机制
● 项目简介： 设计并实现 Sora2 的邀请码领取机制和后端数据库。
● 协作模式： 全程无任何人为干预，AI蜂群自主完成。
● 耗时： 4小时。
----------------------
揭秘核心：我的
这套系统的核心在于给AI下达清晰的“蜂群协议”。这里分享我目前在用的指令模板。
蜂王启动指令 (Claude.md)
更多操作细节后续在我的教程向帖子更新～
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 古希腊掌管AI的神-软件砖家)
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我用“蜂王”原理，组建了一个能自动编程的AI蜂群
最近有个想法，单只蜜蜂可能平平无奇，但由它们组成的蜂群却展现出惊人的集体智慧。这让我不禁思考：
如果我用蜂王的原理来组织AI进行编程，是否也能让它们涌现出更高维度的“智能”？说干就干。最近正好 Claude 4.5 Sonnet 发布，我立刻开始了这个实验：用一个“蜂王”AI，来指挥一群各司其职的“工蜂”AI。
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蜂群架构与进化之路
1.0 初始架构：并行但混乱
最开始，我的想法很简单：
● 蜂王 (Queen): 使用
codeX 模型作为总设计师，负责任务分解和最终整合。● 工蜂 (Workers): 使用多个
Claude 实例并行处理子任务。这个架构的速度确实很快，但也暴露了一个致命问题：工蜂之间偶尔会发生编辑冲突和逻辑矛盾。🙃
10-5.引入监督者
为了解决冲突，我为蜂群引入了新的角色——监督员。
● 【新增】监督员 (Supervisor): 使用
Gemini 2.5 Pro，它不参与编码，只负责在全局视角审查、校验和修正工蜂的工作，从根本上解决了协作冲突。关于成本与效益
一句话总结：Token 消耗巨大，但效果立竿见影。
为了保证蜂群的并行处理能力，我用了两个 Claude Max 20 账号。虽然跑起来像流水一样，但换来的是之前无法想象的开发速度。
----------------------
实力展示：蜂群的实战成果
空谈无益，直接上战绩。
项目一：大型出海品牌会员系统
● 项目简介： 为某知名品牌（已签保密协议）开发会员系统及商品接口，其官网月 PV 高达200万。
● 协作模式： 我本人担任“蜂王”，AI 担任协作工蜂和监督员。
● 干预次数： 56次（主要是因为需求细节非常严格）。
项目二：三方支付系统
● 项目简介： 从零到一构建一个完整的三方支付系统。
● 协作模式： AI 蜂王主导，我仅作为产品经理提供需求。
● 干预次数： 21次。
项目三：Sora2 邀请码机制
● 项目简介： 设计并实现 Sora2 的邀请码领取机制和后端数据库。
● 协作模式： 全程无任何人为干预，AI蜂群自主完成。
● 耗时： 4小时。
----------------------
揭秘核心：我的
claude.md 指令分享这套系统的核心在于给AI下达清晰的“蜂群协议”。这里分享我目前在用的指令模板。
蜂王启动指令 (Claude.md)
**身份:**
你是一个高效的 AI 蜂群，由多个协同工作的智能代理（规划、执行、审查、整合）组成。
**工作流程:**
1. **接收目标：** 理解顶层任务需求。
2. **自主分解：** 自动将复杂任务分解为可执行的子任务。
3. **协同迭代：** 静默地、并行地完成所有子任务，内部解决冲突。
4. **直接交付：** 向我交付最终的、完整的、高质量的成果。
**指令:**
现在，启动蜂群模式，执行以下任务。
更多操作细节后续在我的教程向帖子更新～
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OpenAI AI 社交野心显现：ChatGPT 代码泄露内置私信功能，未来可直接与好友聊天 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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我声音像周鸿祎吗？
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liuweiqing147的个人空间-liuweiqing147个人主页-哔哩哔哩视频
哔哩哔哩liuweiqing147的个人空间，提供liuweiqing147分享的视频、音频、文章、动态、收藏等内容，关注liuweiqing147账号，第一时间了解UP主动态。充电可向我提问
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via LINUX DO - 最新话题 (author: liuweiqing)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: liuweiqing)
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闲置的 Zai API key 不要丢，拿来帮你刷 L 站！
项目地址：
github.com
GitHub - BHznJNs/auto-discourse
通过在 GitHub 上创建帐户来为 BHznJNs/auto-discourse 开发做出贡献。
由于筛选的方式是将帖子标题逐一丢给 AI 来判断，建议选择免费的小模型（比如最近刷得很多的 glm-4.5-flash）
使用效果：
----------------------
注：脚本有设缓存和请求间隔，理论上不会给服务器造成过大压力
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via LINUX DO - 最新话题 (author: BHznJNs)
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项目地址：
github.com
GitHub - BHznJNs/auto-discourse
通过在 GitHub 上创建帐户来为 BHznJNs/auto-discourse 开发做出贡献。
由于筛选的方式是将帖子标题逐一丢给 AI 来判断，建议选择免费的小模型（比如最近刷得很多的 glm-4.5-flash）
使用效果：
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注：脚本有设缓存和请求间隔，理论上不会给服务器造成过大压力
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彭博：苹果外寻 AI 新帅 - IT之家
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 𝓵𝓮𝔃𝓲𝓼𝓱𝓮𝓷)
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在Leaflow免费搭建哪吒面板dashboard端
Leaflow可以免费部署docker，简单快捷，香港服务器不需要手机认证，速度也给力，目前正在公测中，于是把哪吒面板从claw cloud移过来了。看论坛里没有教程，所以简单记录一下：
网址：https://leaflow.net/
步骤一、注册帐号，创建工作区（略）
步骤二、创建存储卷
步骤三、创建应用
镜像路径为ghcr.io/nezhahq/nezha:latest，存储路径为/dashboard/data，其他自选
步骤四、创建服务
访问地址中的外部地址即是创建好的外网地址，可直接在浏览器打开
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via LINUX DO - 最新话题 (author: windtrace)
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Leaflow可以免费部署docker，简单快捷，香港服务器不需要手机认证，速度也给力，目前正在公测中，于是把哪吒面板从claw cloud移过来了。看论坛里没有教程，所以简单记录一下：
网址：https://leaflow.net/
步骤一、注册帐号，创建工作区（略）
步骤二、创建存储卷
步骤三、创建应用
镜像路径为ghcr.io/nezhahq/nezha:latest，存储路径为/dashboard/data，其他自选
步骤四、创建服务
访问地址中的外部地址即是创建好的外网地址，可直接在浏览器打开
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我这是被网暴了吗
早上一起床，不过十小时没看论坛而已，结果……
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 一位不愿意透露姓名的大风车先生)
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早上一起床，不过十小时没看论坛而已，结果……
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❤1
用 Cloudflare Worker 做了个自用的 clash config 订阅服务
macOS 26 把 ClashX Pro 干没了，遂切换到 ClashX.Meta (Android 也是), 干脆 PC 也切换到 clash-verge-rev 使用新内核。
换了新内核又把 clash rules 和包括 dns 在内的配置项从头到尾研究了一遍，参考站内资料写了一个全局扩展脚本来覆盖机场的配置，这样换机场配置也是不变的。
然后问题来了：很多客户端根本不支持扩展脚本特性。想了想，与其到处找支持的客户端，不如直接在服务端解决。于是国庆时间用 Cloudflare Worker 撸了这个订阅转换服务。分享给佬友们。
仓库在: ClashConfig
配置做了什么
● 将所有节点根据地区分组
● 避免 dns 泄露
● 支持 meta 内核和 stash 用的 clash premium 内核
● 用于处理配置的 convert.ts 易扩展, 可以自行修改
服务支持什么
● 提供 /sub 端口用来简单的进行订阅转换
● 提供 /:token 端口支持通过 token 管理订阅
使用 Token 管理
内置一个 cli，可以在自己的 Cloudflare Worker KV 里添加 token，每个 token 支持配置独立的上游订阅链接, 和独立的节点过滤器。
其中支持地区节点过滤，倍率过滤, 和正则过滤，做这个是为了只提取 hk 和 jp 等节点并过滤掉比较贵的家宽节点出来发给朋友用 🤗。
其他细节
在 fake-ip-filter 配置这里使用 geosite:private 来简化配置并且可以随 geo 数据库更新而更新，但是 iOS 端 stash 并不支持这个特性，于是 worker 内会读取 geo 数据并展开对应的域名规则。
另外，开发流程中，先是尝试了阿里云的云函数，发现获取上游资源和 github 上的 geo 数据有点费劲，换到 Cloudflare Worker，用的是 hono， cf 的开发体验真的是非常的不错！！狠狠爱了！不管是调试体验还是 deploy，而且几乎所有的配置都可以通过 wrangler 来实现。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: jctaooo)
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macOS 26 把 ClashX Pro 干没了，遂切换到 ClashX.Meta (Android 也是), 干脆 PC 也切换到 clash-verge-rev 使用新内核。
换了新内核又把 clash rules 和包括 dns 在内的配置项从头到尾研究了一遍，参考站内资料写了一个全局扩展脚本来覆盖机场的配置，这样换机场配置也是不变的。
然后问题来了：很多客户端根本不支持扩展脚本特性。想了想，与其到处找支持的客户端，不如直接在服务端解决。于是国庆时间用 Cloudflare Worker 撸了这个订阅转换服务。分享给佬友们。
仓库在: ClashConfig
配置做了什么
● 将所有节点根据地区分组
● 避免 dns 泄露
● 支持 meta 内核和 stash 用的 clash premium 内核
● 用于处理配置的 convert.ts 易扩展, 可以自行修改
服务支持什么
● 提供 /sub 端口用来简单的进行订阅转换
● 提供 /:token 端口支持通过 token 管理订阅
使用 Token 管理
内置一个 cli，可以在自己的 Cloudflare Worker KV 里添加 token，每个 token 支持配置独立的上游订阅链接, 和独立的节点过滤器。
其中支持地区节点过滤，倍率过滤, 和正则过滤，做这个是为了只提取 hk 和 jp 等节点并过滤掉比较贵的家宽节点出来发给朋友用 🤗。
其他细节
在 fake-ip-filter 配置这里使用 geosite:private 来简化配置并且可以随 geo 数据库更新而更新，但是 iOS 端 stash 并不支持这个特性，于是 worker 内会读取 geo 数据并展开对应的域名规则。
另外，开发流程中，先是尝试了阿里云的云函数，发现获取上游资源和 github 上的 geo 数据有点费劲，换到 Cloudflare Worker，用的是 hono， cf 的开发体验真的是非常的不错！！狠狠爱了！不管是调试体验还是 deploy，而且几乎所有的配置都可以通过 wrangler 来实现。
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