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该部署点啥好呢QAQ
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该部署点啥好呢QAQ
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免费的GLM
24号白嫖了智普的GLM，因为自己用不上。就共享出来了
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https://api.282626.xyz {CloudFlare}
https://eo.282626.xyz {腾讯云Eo}
https://esa.282626.xyz {阿里云ESA}
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一直有朋友来问 CE 和 RAG 的区别，我这边举个例子简单说一下
RAG 是实现 CE 的手段之一
context engineering，简称 CE，指的就是使用各种各样的方法来为大模型或者 agent 系统注入额外的上下文，从而实现你的业务场景。
比如你要做一个公司的财务系统 agent，大模型肯定不知道你家的各类信息呀，那么这个时候就需要注入额外的专业信息或者私密信息来让 agent 做出“只有知道这些私有信息才能做到的事情”。系统化地、优雅地、健全地实现这样一套“额外信息”/“上下文”注入的大模型组件，就叫做 CE。
所以显然，RAG 是实现 CE 的手段之一，这两玩意儿属于包含关系，CE 包含了 RAG，都是应对大模型不能了解场景专属信息，设计出的外挂组件。那么为什么最近又开始强调起了 CE，而非过去的 RAG 了呢？很简单，因为在很多专业场景中，大家发现 RAG 非常不好用，所以开始寻找一些其他的方法来实现上下文注入，这些方法的系统讨论，在过去半年被我们慢慢总结为 “CE”。
CE 技术最为典型的代表场景就是 AI Coding，而这个场景中，使用 CE 最为出色的代表就是 claude code。
RAG 为啥难用
RAG 的难用是一线工程师们有目共睹的。使用 RAG 有一个非常典型的场景，那就是专业领域的AI咨询，在 The RAG Obituary: Killed by Agents, Buried by Context Windows 中，金融 AI 平台 Fintool 的架构师 Nicolas 举了几个他在开发 fintool 时，采用 RAG 遇到了的坑。
1. 上下文碎片化（Context Fragmentation）：存入向量数据库的 chunk 往往是被分割开来的，但是真实查询一个问题对应的原文信息，可能横跨了连续的20页文档（真实案例），rag 的切分破坏了信息的连续，即便很多 rag 切分策略（比如 langchain 内置的 repeat 参数）可以让切分块直接存在重叠，但是仍然无法从根本上解决这个问题。
2. 语义搜索对数字失效（Semantic Search Fails on Numbers）："45.2M 美元"和"45,200,000 美元"的嵌入向量完全不同；“收入增加了 10%”和“收入增加了十成”的嵌入向量也不同；表格中的数字无法有效提取它对应行头和列头的说明文字组合成有效的信息。这些都严重影响了查询结果的召回率。
3. **缺乏因果理解（No Causal Understanding）：**图表，表格，公式，段落，往往会在别的文档中被引用，从而扩充本段的逻辑和信息，且这种引用是递归的，RAG 的算法无法挖掘这种文档内部的因果关系，从而导致搜到的有效信息变少很多。
4. **术语不匹配问题（The Vocabulary Mismatch Problem）：**专业术语在语义空间训练得很差，且不同公司对相同概念使用不同术语，导致没有在私有数据集充分训练的 RAG 表现很差。可能出现相似术语离得很远，不同术语靠得很近，从而让查询结果出现概念性错误。
5. **时间盲区（Temporal Blindness）：**无法可靠区分2024年Q3和2023年Q3的数据，经常混淆当期与前期对比。本质上是因为特定领域的某些因素的搜索权重并没有同步到 RAG 中。没有专业领域知识也无法事先将这些权重设计到 RAG 中。
这些令人感到恶心的点，也开始让我们不得不回到起点，去思考一切的起点，不能为了 rag 而 rag，我们最初做 rag 是为了什么？
我们当初为什么要做 rag？
对，是为了把垂类知识（domain specific knowledge）塞入大模型，从而让大模型或基于大模型的应用能解答私有领域知识的。
那为什么要用 rag 呢？
因为大模型处理文本就会先进行嵌入，把句子转化成向量组，而 word2vec 实验让 nlp 领域慢慢形成了，嵌入空间能够反映一定的语义相关性，我们只是复用了这套逻辑，将大模型的“前端”构造成了一个搜索器，这就是 rag 的由来。
但是随着我们对大模型在具体执行任务上能力和相关落地技术的探索，也就是 agent，我们开始思考一个根本问题——既然大模型的各项能力都是和人类对齐的，那么我们是不是应该使用人也能使用的工具来增强大模型了解垂类数据的能力？
CE：让大模型像人一样，用工具搜索答案
想象一个场景：一个中科大毕业的高材生，进入了一家新能源公司从事能源技术的研发，他了解内部文档的方法是通过向量嵌入和语义空间的最近邻吗？显然不是。那么依靠的是什么呢？大部分是系统自己的搜索引擎，少部分是他对能源技术本身的理解以及和同事的交流。根据计算机的二八定律，职业工程师只看主要矛盾，那么我们是否也应该让大模型通过我们提供好的内部文档的搜索引擎，让它自己来用这个搜索引擎不断搜索，接受反馈，执行剩下来的任务，也就是我在 锦恢的 AI Agent 小白教程（一）Agent 的基本概念与分类 中提到 Agent Loop：
答案是不确定的，所以我们和许多同行在上半年进行了大量的实验。我们惊喜地看到在几个应用上，这项技术被证明可行了，最典型的例子就是 claude code，claude code 的 Coding Agent 在根据我们的需求写代码时，就并不依靠向量数据库来了解和需求文本语义最靠近的代码片段，而是像一个程序员一样，通过查看当前项目的文件结构，全字匹配，正则表达式等等现成工具来“搜出”领域的上下文，从而完美完成代码工作。
显然，这套逻辑并不简单，它是一个工程任务，而这个任务的最终产物是塞入大模型 messages 数组的上下文，所以我们把这个工程大任务称为 context engineering，而在后续的文字中，虽然 rag 本质是 ce 的一个部分，但是显然这套方法论和 rag 是不一样的，所以为了更好区分，我们一般把给大模型提供额外工具“像人一样去专业领域搜索信息”的系统技术称为 agentic 或者干脆就叫 ce。
当我们不加上下文地说我们的这套系统是 ce 地实现的时候，默认我们就没有使用 e2e 的 rag。
为什么 CE 在 AI Coding 这个任务能成功
虽然我信奉奥卡姆剃刀，但是奥卡姆剃刀的哲学并非教我们踩一捧一，我这篇文章也不是来宣判 RAG 的死刑的，任何技术都需要具体情况具体分析，这才能体现工程师的专业感。
为什么相比于 rag，ce 可以更好在 Coding 这个任务成功？很简单，因为一个代码项目中，符合特定字段的条目 90% 的情况下都不会太多，比如你在 vscode 里面全局搜索 “realm”（一种特殊的嵌入式数据库），再大的项目搜到的结果一般也不会超过100条，比如下面是我开发的 Lagrange.onebot 的搜索结果。这些上下文对于大模型来说一点也不大。
如果结果太多，我们会勾选右侧的“区分大小写”或者“全字匹配模式”，或者干脆使用正则表达式。我敢打包票，我写过这么多项目，这个经验大部分情况都适用。
而这些逻辑，都是可以包装成一个个工具塞入 MCP 服务器中，让大模型自己在 Agent Loop 中去调用的。
当然，这套逻辑并不是银弹，要具体情况具体分析。claude code 这么做一个很大的原因也是在写代码这个任务下，基于关键词的全字匹配精度往往比基于向量的最近邻匹配靠谱且计算成本更低。放到别的下游场景中我想，就未必了，比如我最近在做的一个场景就是聊天软件的智能助手。聊天的历史信息在 x% 的情况下使用类似的方法就能搜到有效信息，这个 x 到底有多大呢？这就是我和 peacesheep 的工作了，我们最近正在真实场景下进行算法验证，后续我们不介意通过论文的形式向社区分享这一结果。
结论
总之，我想，通过这篇文章，你至少应该明白 CE 和 RAG 的区别到底是什么，以及，在新的agent系统一线开发中，我们又总结了哪些行业的“黑话”。
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GitHub - LSTM-Kirigaya/openmcp-client: All in one vscode plugin for mcp developer
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原文转载自我自己的博客：
汇尘轩 - 锦恢的博客
RAG 和 CE 是什么关系？我们真的需要 RAG 吗？
contextengineering，简称CE，指的就是使用各种各样的方法来为大模型或者agent系统注入额外的上下文，从而实现你的业务场景。比如你要做一个公司的财务系统agent，大模型肯定不知道你
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RAG 是实现 CE 的手段之一
context engineering，简称 CE，指的就是使用各种各样的方法来为大模型或者 agent 系统注入额外的上下文，从而实现你的业务场景。
比如你要做一个公司的财务系统 agent，大模型肯定不知道你家的各类信息呀，那么这个时候就需要注入额外的专业信息或者私密信息来让 agent 做出“只有知道这些私有信息才能做到的事情”。系统化地、优雅地、健全地实现这样一套“额外信息”/“上下文”注入的大模型组件，就叫做 CE。
所以显然，RAG 是实现 CE 的手段之一，这两玩意儿属于包含关系，CE 包含了 RAG，都是应对大模型不能了解场景专属信息，设计出的外挂组件。那么为什么最近又开始强调起了 CE，而非过去的 RAG 了呢？很简单，因为在很多专业场景中，大家发现 RAG 非常不好用，所以开始寻找一些其他的方法来实现上下文注入，这些方法的系统讨论，在过去半年被我们慢慢总结为 “CE”。
CE 技术最为典型的代表场景就是 AI Coding，而这个场景中，使用 CE 最为出色的代表就是 claude code。
我在 L 站的粉丝朋友有人问我为啥迟迟不更新 cursor apply 算法的内部解析，一来我最近在忙毕业论文和新的投稿的事情，二来，cursor 内部的一些算法已经过时，比如为啥 cursor 的运行内存占用那么大？因为内部运行了一个向量数据库。但是半年的实践下来，cursor 向量数据库的技术方案已经被 claude code 的基于 agentic 的 CE 爆了金币，你让我怎么继续写？
RAG 为啥难用
RAG 的难用是一线工程师们有目共睹的。使用 RAG 有一个非常典型的场景，那就是专业领域的AI咨询，在 The RAG Obituary: Killed by Agents, Buried by Context Windows 中，金融 AI 平台 Fintool 的架构师 Nicolas 举了几个他在开发 fintool 时，采用 RAG 遇到了的坑。
1. 上下文碎片化（Context Fragmentation）：存入向量数据库的 chunk 往往是被分割开来的，但是真实查询一个问题对应的原文信息，可能横跨了连续的20页文档（真实案例），rag 的切分破坏了信息的连续，即便很多 rag 切分策略（比如 langchain 内置的 repeat 参数）可以让切分块直接存在重叠，但是仍然无法从根本上解决这个问题。
2. 语义搜索对数字失效（Semantic Search Fails on Numbers）："45.2M 美元"和"45,200,000 美元"的嵌入向量完全不同；“收入增加了 10%”和“收入增加了十成”的嵌入向量也不同；表格中的数字无法有效提取它对应行头和列头的说明文字组合成有效的信息。这些都严重影响了查询结果的召回率。
3. **缺乏因果理解（No Causal Understanding）：**图表，表格，公式，段落，往往会在别的文档中被引用，从而扩充本段的逻辑和信息，且这种引用是递归的，RAG 的算法无法挖掘这种文档内部的因果关系，从而导致搜到的有效信息变少很多。
4. **术语不匹配问题（The Vocabulary Mismatch Problem）：**专业术语在语义空间训练得很差，且不同公司对相同概念使用不同术语，导致没有在私有数据集充分训练的 RAG 表现很差。可能出现相似术语离得很远，不同术语靠得很近，从而让查询结果出现概念性错误。
5. **时间盲区（Temporal Blindness）：**无法可靠区分2024年Q3和2023年Q3的数据，经常混淆当期与前期对比。本质上是因为特定领域的某些因素的搜索权重并没有同步到 RAG 中。没有专业领域知识也无法事先将这些权重设计到 RAG 中。
这些令人感到恶心的点，也开始让我们不得不回到起点，去思考一切的起点，不能为了 rag 而 rag，我们最初做 rag 是为了什么？
我们当初为什么要做 rag？
对，是为了把垂类知识（domain specific knowledge）塞入大模型，从而让大模型或基于大模型的应用能解答私有领域知识的。
那为什么要用 rag 呢？
因为大模型处理文本就会先进行嵌入，把句子转化成向量组，而 word2vec 实验让 nlp 领域慢慢形成了，嵌入空间能够反映一定的语义相关性，我们只是复用了这套逻辑，将大模型的“前端”构造成了一个搜索器，这就是 rag 的由来。
但是随着我们对大模型在具体执行任务上能力和相关落地技术的探索，也就是 agent，我们开始思考一个根本问题——既然大模型的各项能力都是和人类对齐的，那么我们是不是应该使用人也能使用的工具来增强大模型了解垂类数据的能力？
CE：让大模型像人一样，用工具搜索答案
想象一个场景：一个中科大毕业的高材生，进入了一家新能源公司从事能源技术的研发，他了解内部文档的方法是通过向量嵌入和语义空间的最近邻吗？显然不是。那么依靠的是什么呢？大部分是系统自己的搜索引擎，少部分是他对能源技术本身的理解以及和同事的交流。根据计算机的二八定律，职业工程师只看主要矛盾，那么我们是否也应该让大模型通过我们提供好的内部文档的搜索引擎，让它自己来用这个搜索引擎不断搜索，接受反馈，执行剩下来的任务，也就是我在 锦恢的 AI Agent 小白教程（一）Agent 的基本概念与分类 中提到 Agent Loop：
答案是不确定的，所以我们和许多同行在上半年进行了大量的实验。我们惊喜地看到在几个应用上，这项技术被证明可行了，最典型的例子就是 claude code，claude code 的 Coding Agent 在根据我们的需求写代码时，就并不依靠向量数据库来了解和需求文本语义最靠近的代码片段，而是像一个程序员一样，通过查看当前项目的文件结构，全字匹配，正则表达式等等现成工具来“搜出”领域的上下文，从而完美完成代码工作。
显然，这套逻辑并不简单，它是一个工程任务，而这个任务的最终产物是塞入大模型 messages 数组的上下文，所以我们把这个工程大任务称为 context engineering，而在后续的文字中，虽然 rag 本质是 ce 的一个部分，但是显然这套方法论和 rag 是不一样的，所以为了更好区分，我们一般把给大模型提供额外工具“像人一样去专业领域搜索信息”的系统技术称为 agentic 或者干脆就叫 ce。
当我们不加上下文地说我们的这套系统是 ce 地实现的时候，默认我们就没有使用 e2e 的 rag。
为什么 CE 在 AI Coding 这个任务能成功
虽然我信奉奥卡姆剃刀，但是奥卡姆剃刀的哲学并非教我们踩一捧一，我这篇文章也不是来宣判 RAG 的死刑的，任何技术都需要具体情况具体分析，这才能体现工程师的专业感。
为什么相比于 rag，ce 可以更好在 Coding 这个任务成功？很简单，因为一个代码项目中，符合特定字段的条目 90% 的情况下都不会太多，比如你在 vscode 里面全局搜索 “realm”（一种特殊的嵌入式数据库），再大的项目搜到的结果一般也不会超过100条，比如下面是我开发的 Lagrange.onebot 的搜索结果。这些上下文对于大模型来说一点也不大。
如果结果太多，我们会勾选右侧的“区分大小写”或者“全字匹配模式”，或者干脆使用正则表达式。我敢打包票，我写过这么多项目，这个经验大部分情况都适用。
而这些逻辑，都是可以包装成一个个工具塞入 MCP 服务器中，让大模型自己在 Agent Loop 中去调用的。
当然，这套逻辑并不是银弹，要具体情况具体分析。claude code 这么做一个很大的原因也是在写代码这个任务下，基于关键词的全字匹配精度往往比基于向量的最近邻匹配靠谱且计算成本更低。放到别的下游场景中我想，就未必了，比如我最近在做的一个场景就是聊天软件的智能助手。聊天的历史信息在 x% 的情况下使用类似的方法就能搜到有效信息，这个 x 到底有多大呢？这就是我和 peacesheep 的工作了，我们最近正在真实场景下进行算法验证，后续我们不介意通过论文的形式向社区分享这一结果。
结论
总之，我想，通过这篇文章，你至少应该明白 CE 和 RAG 的区别到底是什么，以及，在新的agent系统一线开发中，我们又总结了哪些行业的“黑话”。
行业黑话的本质在于降低熟练工之间的交流成本，你也不想每天和我交流都先交代一万个词条的术语吧？我咖啡都做了不知道多少杯了。最后，对 agent 开发感兴趣的朋友欢迎为我的 openmcp 点个免费的 star：
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RAG 和 CE 是什么关系？我们真的需要 RAG 吗？
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长期更新 主要是接受问题/反馈/建议 并且不希望为了小更新专门发帖
PS: 抽奖贴回复不太看 如果有问题建议群里或者这里留言
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2025/10/26 Opus 回归
Claude 特价与后备分组回归 Opus 模型
2025/10/26 免费模型上线
免费分组上线，不保证稳定性。支持 GLM 4.6 等。
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售前/售后Q群：1031336189
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「海外支付」胎教级Fiat24注册教程，助你开通GPT（无AFF）
出一期Fiat24的教程
● 大陆用户线上免费开通，没有年费或管理费，并且还附带一个与你同名的
● 支持绑定微信支付宝在内地消费
● 也支持订阅海外服务，比如
注册 Fiat24 瑞士 IBAN 账户
下载链接：Bitget Wallet
1）在 Bitget Wallet 的“钱包”页面，选择“银行卡”，点击“开通更多账户”；
2）点击“申请借记卡”，注册 Fiat 24 账户，注册后点击“去认证”；
3）进入 Fiat24 登录页面
● 根据提示点击对应按钮，使用“身份证”或“护照”进行认证，这里以“身份证”认证为例；
4）如实填写你的个人信息
● 点击“Next”，填写你的邮箱账号，选择“Submit”提交；
5）进入下一个验证页面
● 按照提示复制 Request ID，保存二维码，点击“Click when you finish it”；
6）打开应用商店搜索：身份见证
7）登录后，选择“点击开始”和“同意”
● 按页面提示将身份证贴至手机背面顶部（请先取下手机壳）
● 直到识别成功。信息显示后，确认无误，点击“下一步”；
8）点击“下一步”完成人脸识别，即可完成整个 KYC 过程
● 你将在 Bitget Wallet 中收到申请通过的信息，成功开通银行卡。
9）激活银行卡
● 目前只支持充值
● 打开银行卡，点击“充值”，建议充值金额填写为 11 USDC（扣除链上 Gas 费后大于 10 USDC）
● 点击“确认”即可完成充值。
10）支付使用
点击“去激活”，跳转页面后选择
11）支付币种
● 所有 Fiat24 账户支持四种货币：
● 你可以为这些货币启用直接支付功能。启用后，交易时将优先从相应货币余额中扣除，帮助用户避免外汇手续费。
● 如图，通过
12）绑定至APP
点击按钮，查看卡信息，支持ApplePay、微信、支付宝等等
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Ling_Jing)
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出一期Fiat24的教程
● 大陆用户线上免费开通，没有年费或管理费，并且还附带一个与你同名的
IBAN账户● 支持绑定微信支付宝在内地消费
● 也支持订阅海外服务，比如
ChatGPT、Twitter、Youtube注册 Fiat24 瑞士 IBAN 账户
下载链接：Bitget Wallet
1）在 Bitget Wallet 的“钱包”页面，选择“银行卡”，点击“开通更多账户”；
2）点击“申请借记卡”，注册 Fiat 24 账户，注册后点击“去认证”；
3）进入 Fiat24 登录页面
● 根据提示点击对应按钮，使用“身份证”或“护照”进行认证，这里以“身份证”认证为例；
4）如实填写你的个人信息
● 点击“Next”，填写你的邮箱账号，选择“Submit”提交；
5）进入下一个验证页面
● 按照提示复制 Request ID，保存二维码，点击“Click when you finish it”；
[!Warning]如果是安卓，直接截图小程序二维码，微信里面认证就行，不用管第六步
6）打开应用商店搜索：身份见证
7）登录后，选择“点击开始”和“同意”
● 按页面提示将身份证贴至手机背面顶部（请先取下手机壳）
● 直到识别成功。信息显示后，确认无误，点击“下一步”；
8）点击“下一步”完成人脸识别，即可完成整个 KYC 过程
● 你将在 Bitget Wallet 中收到申请通过的信息，成功开通银行卡。
9）激活银行卡
● 目前只支持充值
USDC（Arbitrum链）● 打开银行卡，点击“充值”，建议充值金额填写为 11 USDC（扣除链上 Gas 费后大于 10 USDC）
● 点击“确认”即可完成充值。
10）支付使用
点击“去激活”，跳转页面后选择
Activate Card → Active11）支付币种
● 所有 Fiat24 账户支持四种货币：
美刀、欧元、法郎、RMB● 你可以为这些货币启用直接支付功能。启用后，交易时将优先从相应货币余额中扣除，帮助用户避免外汇手续费。
● 如图，通过
Default Card Currency选项进行切换12）绑定至APP
点击按钮，查看卡信息，支持ApplePay、微信、支付宝等等
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关于Manus诈骗
我在两个月之前,就买了Manus Pro,第一个月的时候我只用了一个星期就已经把他们所说的"Quality"Usage用完了,之后第一个月的时候我已经跟他们在吵了,现在第二个月了,我竟然只用了四天就已经把Quality Usage用完了我只能用他们的"speed"模式,但是这个模式根本就跟废了一样,
而且我统计了一下他们之前写的一篇文章说的,Pro User至少可以用78,000积分,但实际上是没有
,所以我决定写一篇帖子来曝光他们还有劝大家不要订阅Manus,还有我也想问一下，如果我想在X这种国外的媒体曝光的话，我可以怎么样呢, 谢谢
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Sol)
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我在两个月之前,就买了Manus Pro,第一个月的时候我只用了一个星期就已经把他们所说的"Quality"Usage用完了,之后第一个月的时候我已经跟他们在吵了,现在第二个月了,我竟然只用了四天就已经把Quality Usage用完了我只能用他们的"speed"模式,但是这个模式根本就跟废了一样,
而且我统计了一下他们之前写的一篇文章说的,Pro User至少可以用78,000积分,但实际上是没有
,所以我决定写一篇帖子来曝光他们还有劝大家不要订阅Manus,还有我也想问一下，如果我想在X这种国外的媒体曝光的话，我可以怎么样呢, 谢谢
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[KYX API 公益站] 红绿榜也来了 kunkun 背景也加上了 是ikun就来抽 不限流了
quota.kyx03.de
KYX API Refueling Station
KYX API 公益加油站
你干嘛 嗨嗨呦~~
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 不过减速带)
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quota.kyx03.de
KYX API Refueling Station
KYX API 公益加油站
你干嘛 嗨嗨呦~~
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大家千万不要染上赌博
今天刚两级我就去包子铺梭哈了，小亏30刀乐，千万不要染上此恶习
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 生花)
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今天刚两级我就去包子铺梭哈了，小亏30刀乐，千万不要染上此恶习
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 生花)
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codex能像claude code那样生成commit 提交代码吗？
头都大了，cc的就非常好用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: southsala)
头都大了，cc的就非常好用
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via LINUX DO - 最新话题 (author: southsala)
关于macbook的购买相关
最近发现macbookair M4 13寸，丐中丐，叠叠卷之后，最低可以4400左右买到，有点心动，但是M5也要出了，又开始犹豫了
在想是双11买个air m4还是等M5出来，看M5相关的活动价格（有可能M5出来没有这种优惠力度的东西，我可能就不买了）
（不是刚需，但是目前这个优惠力度让我有点心动）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 单杀路西法)
最近发现macbookair M4 13寸，丐中丐，叠叠卷之后，最低可以4400左右买到，有点心动，但是M5也要出了，又开始犹豫了
在想是双11买个air m4还是等M5出来，看M5相关的活动价格（有可能M5出来没有这种优惠力度的东西，我可能就不买了）
（不是刚需，但是目前这个优惠力度让我有点心动）
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 单杀路西法)
大家平时都会做些什么呢？
在让自己不去玩游戏、不去游览各类个性化推荐平台（抖音、小红书、bilibili等）后，总是会有拿着手机不知道要干嘛的情况发生，想问问各位佬们平时都会做些什么呢？
10 posts - 7 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 甜豆烧鸡)
在让自己不去玩游戏、不去游览各类个性化推荐平台（抖音、小红书、bilibili等）后，总是会有拿着手机不知道要干嘛的情况发生，想问问各位佬们平时都会做些什么呢？
10 posts - 7 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 甜豆烧鸡)
希望以后评论有问题直接删评论，不要直接删帖
我今天想用之前某位佬友做的音乐平台，结果发现帖子已被删除，和他联系后发现是由于他在评论中发了TG群中导致全贴都被删除，所以我希望在这里改进一下。（而且这种删帖方式真的不会被有心人玩坏么？比如在正常帖子下发一些违规内容，导致被封）
9 posts - 5 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: youke123456)
我今天想用之前某位佬友做的音乐平台，结果发现帖子已被删除，和他联系后发现是由于他在评论中发了TG群中导致全贴都被删除，所以我希望在这里改进一下。（而且这种删帖方式真的不会被有心人玩坏么？比如在正常帖子下发一些违规内容，导致被封）
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各位佬 ，only ipv6怎么取消 warp 分配的 ipv4
心血来潮买了一台 only ipv6 的 vps，装的 centos 系统，搭建完之后发现 v2ray无法正常使用（loon 可以），以为没有ipv4 的问题，试着用 warp 分配了一个 ipv4，但是还是不行并且 ip 风险还变高了，现在也不知道怎么取消，故来此请教各位佬
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Ksoyoung)
心血来潮买了一台 only ipv6 的 vps，装的 centos 系统，搭建完之后发现 v2ray无法正常使用（loon 可以），以为没有ipv4 的问题，试着用 warp 分配了一个 ipv4，但是还是不行并且 ip 风险还变高了，现在也不知道怎么取消，故来此请教各位佬
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Ksoyoung)
想问一个CSS的疑惑点，求大佬指教
想问一下大佬们这第一个li为什么没法对齐最左边啊
不知道哪里来的虚空空格，点了显示是ul的问题，但我完全不明白为什么ul会把第一个li前边的位置占了一点。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 帆 陈)
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想问一下大佬们这第一个li为什么没法对齐最左边啊
不知道哪里来的虚空空格，点了显示是ul的问题，但我完全不明白为什么ul会把第一个li前边的位置占了一点。
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IDM破解绿色版（目前最新IDM-v6.42.52-Repack）
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不用谢，不限速在线下载，由于L站没办法上传大于4M的压缩包
idm官方浏览器插件地址：
chromewebstore.google.com
IDM Integration Module - Chrome 应用商店
Download files with Internet Download Manager
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想把手上已经有的esim卡，每一个地区都分别注册一个TG账号
经过了一段时间各种低价保号esim的收集，也入手了各类实体Esim卡(类似于st33这种)。
我在想，放着也是放着，不如整个活？
于是就有了这个贴…
目前已经有的国际电话区号：
🇦🇹+43 :germany:+49 🇪🇪+372 🇬🇪+995 :united_kingdom:+44 :hong_kong_sar_china:+852 🗾+81 🇰🇿+7 :macao_sar_china:+853 🇲🇾+60 🇳🇬+234 🇳🇱31 🇵🇭+63 🇨🇭+41 🇹🇭+66 🇺🇦+380 :united_states:+1
国家区号整理出来了，但先不着急注册，优先选择能够长时间保号的区号进行注册。
注册过程
首先，只有官方的TG客户端和TGX，才能发送注册短信验证的请求，为了防止风控，我尽可能的切换不同IP去注册不同地区的TG账号。
这么多的TG账号，都还是新注册，所以我选择在mumu安卓模拟器上安装TG官网下载的客户端进行注册，每个模拟器仅注册两个TG账号。对于绝大部分地区的手机区号来说，注册过程非常顺利，不会遇到“开会员才能发短信注册”这么个尴尬的情况。
有些时候，如果TG官方客户端收不到验证码，可以切换TGX客户端继续注册。有些区号需要先进行邮箱验证，才能进行到短信验证这一步。
遇到的问题
前一段时间，TG官方开始对部分地区的手机区号进行了注册限制。
● 第一种是：直接弹出页面“发验证短信太贵了”，给出的选项为：开一周会员才可继续发送短信验证码。
● 第二种是：注册时候需要邮箱验证，验证完邮箱收不到验证短信。
然而某些区号进行注册，并不是开会员了就一定能接收到验证短信，等你开完会员，可能会发现根本没有短信(此处为其他人所经历过的事件)。
经过我的“不太严谨”的测试，某些地区根本收不到验证码，连“开会员以继续注册”这个页面都没有，大概是TG根本没有发送短信。如：🇵🇭+63，估计是被冲烂了？
让我感到奇怪的是：🇳🇬+234注册TG时，TG官方客户端显示需要开会员，切换到TGX时，验证码并没有以短信的方式发送，而是将验证码发送到这个号码所注册的WhatsApp上了，这个情况目前我只在🇳🇬+234这么一个区号上见识到，其他地区(如:hong_kong_sar_china:+852)并不能复现这个操作。
另一个问题就在于:hong_kong_sar_china:+852区号注册，hahasim是无法收到验证码的，但是当我切换到CTHK运营商时，使用漫游流量+CTHK号码就能够顺利注册了…
目前的进展
已经注册成功的区号：:germany:+49 🇪🇪+372 :united_kingdom:+44 :hong_kong_sar_china:+852 🗾+81 🇰🇿+7 :macao_sar_china:+853 🇳🇬+234 🇳🇱31 🇨🇭+41 🇹🇭+66 🇺🇦+380 :united_states:+1
目前失败的区号(收不到验证码)：🇬🇪+995 🇲🇾+60 🇵🇭+63
🇦🇹+43没注册的原因在于不想继续保号了所以不注册了
继续尝试的区号：🇲🇾+60
接下来的安排
我准备把所有注册好的账号，先稳定使用一段时间，之后在将所有账号全部登陆在我的swiftgram上作为纪念。
如果后期还有新的区号，我也会接着尝试。
有人可能会疑惑，那这么多号码全登陆在一个客户端上，不会出问题吧？
这些区号我注册完，就会去隐私设置里把权限全关了(尤其是允许他人邀请你进群的设置，这个一定关)，然后就丢在那里，不加群也不私聊(应该能减少风控？）。
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经过了一段时间各种低价保号esim的收集，也入手了各类实体Esim卡(类似于st33这种)。
我在想，放着也是放着，不如整个活？
于是就有了这个贴…
目前已经有的国际电话区号：
🇦🇹+43 :germany:+49 🇪🇪+372 🇬🇪+995 :united_kingdom:+44 :hong_kong_sar_china:+852 🗾+81 🇰🇿+7 :macao_sar_china:+853 🇲🇾+60 🇳🇬+234 🇳🇱31 🇵🇭+63 🇨🇭+41 🇹🇭+66 🇺🇦+380 :united_states:+1
国家区号整理出来了，但先不着急注册，优先选择能够长时间保号的区号进行注册。
注册过程
首先，只有官方的TG客户端和TGX，才能发送注册短信验证的请求，为了防止风控，我尽可能的切换不同IP去注册不同地区的TG账号。
这么多的TG账号，都还是新注册，所以我选择在mumu安卓模拟器上安装TG官网下载的客户端进行注册，每个模拟器仅注册两个TG账号。对于绝大部分地区的手机区号来说，注册过程非常顺利，不会遇到“开会员才能发短信注册”这么个尴尬的情况。
有些时候，如果TG官方客户端收不到验证码，可以切换TGX客户端继续注册。有些区号需要先进行邮箱验证，才能进行到短信验证这一步。
遇到的问题
前一段时间，TG官方开始对部分地区的手机区号进行了注册限制。
● 第一种是：直接弹出页面“发验证短信太贵了”，给出的选项为：开一周会员才可继续发送短信验证码。
● 第二种是：注册时候需要邮箱验证，验证完邮箱收不到验证短信。
然而某些区号进行注册，并不是开会员了就一定能接收到验证短信，等你开完会员，可能会发现根本没有短信(此处为其他人所经历过的事件)。
经过我的“不太严谨”的测试，某些地区根本收不到验证码，连“开会员以继续注册”这个页面都没有，大概是TG根本没有发送短信。如：🇵🇭+63，估计是被冲烂了？
让我感到奇怪的是：🇳🇬+234注册TG时，TG官方客户端显示需要开会员，切换到TGX时，验证码并没有以短信的方式发送，而是将验证码发送到这个号码所注册的WhatsApp上了，这个情况目前我只在🇳🇬+234这么一个区号上见识到，其他地区(如:hong_kong_sar_china:+852)并不能复现这个操作。
另一个问题就在于:hong_kong_sar_china:+852区号注册，hahasim是无法收到验证码的，但是当我切换到CTHK运营商时，使用漫游流量+CTHK号码就能够顺利注册了…
目前的进展
已经注册成功的区号：:germany:+49 🇪🇪+372 :united_kingdom:+44 :hong_kong_sar_china:+852 🗾+81 🇰🇿+7 :macao_sar_china:+853 🇳🇬+234 🇳🇱31 🇨🇭+41 🇹🇭+66 🇺🇦+380 :united_states:+1
目前失败的区号(收不到验证码)：🇬🇪+995 🇲🇾+60 🇵🇭+63
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继续尝试的区号：🇲🇾+60
接下来的安排
我准备把所有注册好的账号，先稳定使用一段时间，之后在将所有账号全部登陆在我的swiftgram上作为纪念。
如果后期还有新的区号，我也会接着尝试。
有人可能会疑惑，那这么多号码全登陆在一个客户端上，不会出问题吧？
这些区号我注册完，就会去隐私设置里把权限全关了(尤其是允许他人邀请你进群的设置，这个一定关)，然后就丢在那里，不加群也不私聊(应该能减少风控？）。
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忙活了一天。终于自己搭建了IDC平台
不卖，纯炫耀վ’ᴗ’ ի成就感满满
跟着github上教程走的:
github.com
GitHub - aazooo/zjmf: 魔方财务和魔方云系统开心扩展
魔方财务和魔方云系统开心扩展
github.com
GitHub - xkatld/zjmf-lxd-server: 为“魔方财务”系统开发的LXD/LXC服务器对接插件，允许通过“魔方财务”自动化开通、管理和销售LX...
为“魔方财务”系统开发的LXD/LXC服务器对接插件，允许通过“魔方财务”自动化开通、管理和销售LXD/LXC容器产品。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiimin)
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跟着github上教程走的:
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突然想问：之前测试高考，是一道题目一个对话框吧。如果把整张卷子一次就全部输入，ai 一次性回答出来会是什么情况？
rt 按照理论想象一下
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 老王)
rt 按照理论想象一下
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cursor这个表情给我整点吐雪了 🤣
我真的要破防了，改到半夜以为终于可以发布结束了。cursor给我来了这么一出。
特别是看到这个表情一整个给我无语到了，还不能撤回。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: xiaownag)
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我真的要破防了，改到半夜以为终于可以发布结束了。cursor给我来了这么一出。
特别是看到这个表情一整个给我无语到了，还不能撤回。
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豪猪接码cursor如何操作
一直显示没有号码
是不是选优速通啊？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: sjcjack)
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一直显示没有号码
是不是选优速通啊？
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在使用CodeX或者Claude Code时，如何让AI不根据上下文还原人工修改的地方？
是这样的，让AI写功能的时候，由于需要等待，所以我通常会去调整界面或者文案。但是我手动调整后，通常AI在本次或者下次更改的时候，会将我手动调整的地方还原。（应该是因为发现内容与它的上下文不符）。
佬们都是如何解决此问题的？我曾经试过，在规则里写一条
但是好像这样并不起作用。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Hoofei)
是这样的，让AI写功能的时候，由于需要等待，所以我通常会去调整界面或者文案。但是我手动调整后，通常AI在本次或者下次更改的时候，会将我手动调整的地方还原。（应该是因为发现内容与它的上下文不符）。
佬们都是如何解决此问题的？我曾经试过，在规则里写一条
每次修改之前，重新阅读代码，不要修改或者还原我手动修改的部分。但是好像这样并不起作用。
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