沾沾双11的气氛，送全新IP的美国AT&T家宽节点(8人)

已发完！！！

运营商：AT&T
地区：加州洛杉矶
速率：50Mbps
时长：一个月
中转：搬瓦工洛杉矶CN2GIA

新IP，总流量限制了200G，因为我的搬瓦工流量不多了。仅限AI用途，禁止滥用。
先到先得，前8楼我会私信给你。

另，需要AT&T大带宽无限流量的也可以找我拼车，专业家宽拼车，已开车一年多，近10辆车的质量与品质保障。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Hoofei)

【终极缝合】喂饭式macOS配置Codex MCP指南

macOS配置Codex CLI + 好用的MCP

一、安装各种工具

● 安装codex

npm i -g @openai/codex

● 下载安装CC Switch

二、配置KEY

不再赘述，参考各家中转站文档

三、安装MCP

首先，记得安装npx和uv并正确配置源，此处不再赘述。

打开CC Switch，选择Codex，选择MCP——添加MCP，先使用预设添加上sequential-thinking和context7，再在自定义里手动添加如下MCP（格式：标题-TOML，自己保存）：

ddg-search

type = "stdio"
command = "uvx"
args = [ "duckduckgo-mcp-server" ]

=======分割线=======

@playwright/mcp

type = "stdio"
command = "npx"
args = [ "@playwright/mcp@latest" ]

=======分割线=======

mcp-deepwiki

type = "stdio"
command = "npx"
args = [ "-y", "mcp-deepwiki@latest" ]

然后检查你的codex配置~/.codex/config.toml，应该是类似如下设置：

disable_response_storage = true
model = "gpt-5"
model_provider = "packycode"
model_reasoning_effort = "high"

# 注意，这里默认是没有api-key的。如果你需要更多的搜索额度，去context7的网站注册申请一个key即可。
[mcp_servers.context7]
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp", "--api-key", "你的key"]
command = "npx"
type = "stdio"

[mcp_servers.ddg-search]
args = ["duckduckgo-mcp-server"]
command = "uvx"
type = "stdio"

[mcp_servers.mcp-deepwiki]
args = ["-y", "mcp-deepwiki@latest"]
command = "npx"
type = "stdio"

[mcp_servers.playwright]
args = ["@playwright/mcp@latest"]
command = "npx"
type = "stdio"

[mcp_servers.sequential-thinking]
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
command = "npx"
type = "stdio"

[model_providers.packycode]
base_url = "https://codex-api-slb.packycode.com/v1"
env_key = "PACKYCODE_API_KEY"
name = "packycode"
requires_openai_auth = true
wire_api = "responses"

四、安装Serena并配置

git clone https://github.com/oraios/serena.git
cd serena
uv run serena start-mcp-server --context codex --transport streamable-http --port 9121

然后修改codex配置~/.codex/config.toml，在顶层添加rmcp_client = true，然后在MCP区域添加：

[mcp_servers.serena]
url = "http://127.0.0.1:9121/mcp"

五、编写Serena脚本

在你喜欢的目录写一个脚本，比如vi ~/serena.sh

#!/bin/bash
APP_DIR="$HOME/serena"
PID_FILE="$APP_DIR/serena.pid"
COMMAND="uv run serena start-mcp-server --context codex --transport streamable-http --port 9121"

if [ ! -d "$APP_DIR" ]; then
    echo "错误: 应用程序目录 '$APP_DIR' 不存在。"
    echo "请先创建该目录并放置好您的 serena 项目。"
    exit 1
fi

start() {
    if [ -f "$PID_FILE" ]; then
        PID=$(cat "$PID_FILE")
        if kill -0 "$PID" > /dev/null 2>&1; then
            echo "Serena 已经在运行中，PID: $PID"
            exit 0
        else
            echo "发现一个无效的 PID 文件，将自动删除它。"
            rm "$PID_FILE"
        fi
    fi

    echo "正在启动 Serena..."
    cd "$APP_DIR" && $COMMAND > /dev/null 2>&1 &
    PID=$!
    echo $PID > "$PID_FILE"
    sleep 1
    if kill -0 $PID > /dev/null 2>&1; then
        echo "Serena 启动成功，PID: $PID"
    else
        echo "Serena 启动失败，请检查配置或手动执行命令排查问题。"
        rm "$PID_FILE"
        exit 1
    fi
}

stop() {
    if [ ! -f "$PID_FILE" ]; then
        echo "Serena 未在运行 (未找到 PID 文件)。"
        exit 0
    fi

    PID=$(cat "$PID_FILE")

    if ! kill -0 "$PID" > /dev/null 2>&1; then
        echo "Serena 未在运行 (但找到了一个无效的 PID 文件)。"
        rm "$PID_FILE"
        exit 0
    fi

    echo "正在停止 Serena (PID: $PID)..."
    kill "$PID"
    rm "$PID_FILE"

    echo "Serena 已停止。"
}

case "$1" in
    start)
        start
        ;;
    stop)
        stop
        ;;
    *)
        echo "用法: $0 {start|stop}"
        exit 1
        ;;
esac

exit 0

每次开机的时候执行一次~/serena.sh start即可。

没有加入开机自启服务，有需要的可以自行添加。因为如果以后不用了还要涉及删除清理，比较麻烦。mac用户不爱关机的不是吗？

参考资料：

Codex CLI 使用 Streamable-HTTP 连接 Serena MCP 资源荟萃

Codex CLI 自 0.44.0 版本起，正式支持 Streamable HTTP MCP servers [图片] 之前，在 Codex CLI 上使用 Serena MCP 时，我通过以下命令让其在启动时加载： [mcp_servers.serena] command = "uvx" args = ["--from", "git+https://github.com/orai…

Codex 配置大杂烩,涵盖MCP安装、调用规则、自动模式解决方案等【缝合系列】 开发调优

1、首先直接就是MCP配置,直接使用Mcprouter,一键缝合所有想要的MCP服务（所有cli，编辑的mcp调用都会转发到此,后续只需要在这里配置）; 访问 mcp-router/mcp-router: A Unified MCP Server Management App地址,Releases内下载exe版本; 2. 运行mcprouter程序,选择要导入的mcp，也可以选择系统已有的; […

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via LINUX DO - 热门话题 (author: flymyd)

佬们，生日当天有啥羊毛嘛

各位单身的佬们光棍节快乐~ 不单身的佬们预祝你们单身节快乐！！！

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via LINUX DO - 热门话题 (author: superjason)

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第一个被kimi反薅的人来了

(:з」∠)
第一个被ai反薅的人来了
kimi的活动，说着0.99给了我49的链接😭

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Shyliuli)

小女子笨之笨之

进入l站以来，一直埋头苦吃各位佬友的分享，勤勤恳恳学之赞之，然发现仍未升2级，坏哉坏哉，且遍寻未曾找到何处查看，小女子笨之笨之，遂发帖询问，求佬友们教之😭

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via LINUX DO - 热门话题 (author: W)

分享一个领取的Codex福利，双十一买多了账号，将多的账号3天使用权拿出来抽奖

希望给刚进论坛或者还没用上或者暂时无连通较好的Codex的佬友。
截止至 今天晚上20点，刚从三级掉下来二级，需要集赞，欢迎点赞，谢谢

抽中后，我会私信 API url和key，要求用得好的话知会一声，我继续充值。

记得点赞喔，希望再上三级

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Tom Xiong)

开源Mini Agent，一个简单易上手又好用的Agent CLI Demo，希望对大家有帮助

佬们好，很多开发者反馈不知道怎么使用M2、Sonnet这样最新的、基于Interleaved thinking的agentic model，能够最好的发挥出其性能。
以及有不少用户喜欢我们的MiniMax Agent，希望知道它是怎么实现的。

所以我们开发并开源一个Demo项目Mini Agent，来帮助开发者，快速了解，如何开发一个现代的Agent，发挥出最先进模型的能力。

为什么叫Mini-Agent：
它很简单：14个python文件，3300+行代码。不少代码是M2自己写的，当然都是我自己认真Review过的。

它也很完整、可靠，支持：

● Interleaved thinking，完整的thinking回传
● CLI交互，使用Pipx命令安装后，可以像Claude Code一样使用。
● 文件，Bash等核心工具
● MCP
● Claude Skills（以Git submodules方式集成）
● 自动compact: 可配置Context Limit

易于扩展

● 可以轻松扩展更多Tool
● 基于Anthropic API，可以用M2，也可以配置任何支持该API的模型，如Claude Sonnet, GLM, K2等。

开箱即用，配置MiniMax Platform的base url和api key即可。

项目地址：GitHub - MiniMax-AI/Mini-Agent: A minimal yet professional single agent demo project that showcases the core execution pipeline and production-grade features of agents.

我们特意把它设计的很简单，便于理解，对于想学习Agent开发的用户，它是很好的Demo Project。
对于想开发自己agent应用的用户，也可以没有包袱基于它开发，扩展自己的功能。
欢迎大家Fork，使用。

希望可以帮助大家开发出自己的Agent, CLI, 或者各种更多有意思的东西。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: adao)

谁懂这种断崖式暧昧

周日跟暧昧对象约会了一天，也牵手了，拥抱了，整体氛围暧昧。昨天突然跟我说，跟我聊不到一起，觉得不合适。谁懂这种断崖式暧昧！太难受了 😭

还以为道长的祈福这么快就有效果了，没想到是这种结局

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via LINUX DO - 热门话题 (author: NovCap)

咦，怎么多了点东西？

怎么回事，怎么站点多了个分组，好像还多了什么什么

谁提供的呢？

ps：嘻嘻，自己尝试去吧

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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)

河马大学大概也许以及肯定是Linuxdo最大的大学了

直接开放注册一天

河马大学，立志成为人人都上得起的大学

赞美河马校长 😍

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via LINUX DO - 最新话题 (author: HTFS)

佬们，一般这种做梳理图一般是用什么软件做的啊

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 半夏鼠不白)

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我也遇到了 cursor

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 善解人意屬實有點害羞)

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猜猜我是怎么做到的 😆

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 晴)

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摸鱼，写一下这段时间上班内容学习总结

上了快三个星期的班 :tieba_091:总结顺便分享一样短剧投放助理这个工作的内容。
（1）短剧投放分前卡和后卡两种，前卡指的是图片，吸引用户点进去的图片。后卡指的是视频，指放一段是吸引用户点进去的视频片段。（一般情况下是每个人负责的不同，不会一个人又干前卡和后卡）。不管是前卡还是后卡的素材都是需要慢慢的测试，擦边的 😋很吸引人点进去，也很容易被拒审和人工审核时毙了。咱们就是想办法先吸引人点进去先😈。
（2）短剧投放测试有的时候是多次测试，有的时候可能第一次测试没有消耗，第二次或者三次就有可能爆了也说不定（三次都消耗不上去就算了） 😇（幻想)，每部剧都有热力值，有的时候热力值不高的投放出去，消耗高了都说不准。
（3）短剧的投放时间基本上差不多上午不会投放多少剧，下午在4点后会比较多，及晚上9.10点（ :tieba_003:大家都闲下来了，尤其是星期六日）。
（4）投放基本上看似下班了，但是基本上回家后都要看定期数据（调整计划)无偿加班，萌新我还是助理所以不用，我现在只负责帮忙打杂上短剧。毕竟投手的工资就是底薪加提成（提成就是你的消耗roi）。
（5）主体（指的是投手用来上短剧，小说，商品等等），每个主体可以有很多账户，因为萌新搞的是腾讯广告的短剧投放，暂时只知道这部分，因为平台的随时更新，投放的主体要时刻关注，随时会因为一些政策变动就封号（萌新就试过某天刚用三个主体上短剧第二天就莫名其妙就被封了 🥲）。也只能说平台更新越来越快，投手的操作空间越来越少。
（6）什么叫卡点，卡点指的是用户在观看时，用户看到最精彩的时候，想要看下一集时的地方。投手就是专门设置来吸引用户观看广告或者进行付费。付费的卡点不是很清楚，免费的卡点一般是在一部剧的总集的前百分之10左右进行设置。 🤣有时候我都不知道那个地方是不是吸引用户想继续观看的地方。
（7）定向:会通过设置年龄，性别，学历，联网方式，设备价格来设定专门特定的用户（虽然说我直接选全部，管这些那些 😋）
暂时就写这么多吧， 🥲

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via LINUX DO - 最新话题 (author: tyq)

indextts2安装部署过程出现问题，求助求助

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via LINUX DO - 最新话题 (author: lysk797)

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旮旯game里面不是这么问问题的😡

你为啥直接问我打不开怎么办啊？！😨旮旯game不是这样！😡你应该先百度解决方案☝️然后逐个尝试😌❤️如果找不到再问问AI​🎁然后在AI的指导下尝试修复问题☺️如果百度和AI都不行🤔来问问题时必须附上计算机型号、系统型号和问题详细信息截图或日志😮问问题时注意x-y problem​☺️❤️☺️最后有礼貌地感谢协助员😃你怎么直接上来问我打不开怎么办！？😨旮旯game根本不是这样！😡我不接受！！😡😡😡

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 3-5105)

gemini gcli2api

佬，有跟gcli2api 类似的软件吗？

上图，目前gcli2api 死号很快，能部署什么别的api来保存JS文件，用newapi 调用吗？ 问题1:gcli2api 死号太快，而且一直报429，问题2：求求佬们，推荐一下别的项目来使用，看到的大佬，可以说一下嘛？
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 智聪 缪)

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绷不住了，豆包认错家门了~

今天看到字节的 coding plan，果断冲了6个月的Lite。然后配置到codex里准备试一下，结果就出现了下图 🤣

后面测试也是各种问题
不知道是我配置的问题，还是最新版的codex的问题，刚升级了最新的0.57.0

在CC里面试的就完全没问题~

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via LINUX DO - 最新话题 (author: 会飞的蹦蹦)

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【求助】调用OpenAI库时，出现的访问权限问题

我正在用佬友的公益站弄本地的代码。然后调试的时候发现。同样的baseurl和apikey。用request直接访问就可以通。但是用openai库就会跳异常，显示
Your request was blocked.
请求被阻止，可能是由于内容安全策略或API密钥权限问题
有佬友们知道应该怎么配置openai的客户端么
其中的baseurl是 https://api.dev88.tech/v1
request的代码如下：

url = f"{API_URL}/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json",
    "User-Agent": "python-requests/2.31.0"
}
data = {
    "model": MODEL,
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "写一篇关于人工智能的长文章"}
    ],
    "max_tokens": 50
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=30)
print(response.json())
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    if 'choices' in result and result['choices']:
        print("✅ requests 基准测试成功 - API可用")

这个是正常的

openai的代码

client = OpenAI(
    base_url=API_URL
   ,api_key=API_KEY
)
prompt = "写一篇关于人工智能的长文章"
try:
    response = client.chat.completions.create(
        model = MODEL,
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": prompt
            }
        ],
        # web_search_options={},  # 启用网络搜索工具
        stream=True,
        temperature=0.7,  # 更低的随机性，提高分析的准确性和一致性
        max_tokens=3000,  # 增加token数量以获得更详细的分析
        top_p=0.9,  # 控制输出质量
        frequency_penalty=0.1,  # 减少重复内容
        presence_penalty=0.1  # 鼓励多样化表达
    )
    print(response.choices[0].message.content)
    print(response.model_dump_json())

except Exception as e:
    # 提供更详细的错误信息
    error_msg = str(e)
    print(error_msg)

错误信息如图

有佬友知道如何调通么
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via LINUX DO - 最新话题 (author: GreatSealRay)

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水贴已删除 滚去学习

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via LINUX DO - 最新话题 (author: louishino0524)