本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出 我一直使用 frp 作为内网穿透的工具，它确实非常的稳定，至少在我使用的场景中，它没有出现过问题。 但是 frp 也不是完美的，用的久了，还是发现一些不方便的地方。 新增隧道其实不算是经常发生的事情，但是每次需要新增隧道或者客户端，我几乎都需要去服务端和每个客户端去对配置文件，比如担心端口冲突、配置名称、客户端状态等等，端口越来越多也越来越难以管理了。 后来，我发现了 NPS，第一次尝试的时候，我挺惊讶的， 原来程序还可以这样 ，它可以做到自己管理自己的system service，只需要 install 命令就可以了，我都惊呆了，还可以这样！ 这件事对我影响挺大，甚至引发我对于“产品易用性”的执念。 只不过后来 NPS 基本不怎么维护了，安全问题越越来越多，我就不再使用了。 然后这些年我也试过 Tailscale、headscale、EasyTier 这类异地组网工具。 他们都非常好，我现在还在使用 tailscale。 但是他们解决的不是相同的问题，而且反代到虚拟内网中一个 http 时，往往第次连接会比较慢，据我观察是两个机器需要先建立直连，不过现在 tailscale 有了中继节点后好像好了一下了，不过还是经常出现闪断的情况。 所以三个月前，我开始做 NetsGo。我想做的，就是把内网穿透或者说网络映射做的更简单一些，更易用一些，所以从创造之初，首要目的就是易用性和安全性。 我会尽力吧控制台做的更方便一些。 安装 详细文档，可以查看： NetsGo 你几乎不需要思考，只需要一行命令 curl -fsSL https://netsgo.zs.uy/install.sh | sh 它就会自己下载（默认先从国内环境下载）一个二进制文件，这个二进制文件内置了服务、web还有服务管理的功能，启动后会一步一步引导你进行安装，填写用户名密码、服务地址，并且自动启动。 首选在反代之后运行，也就是如下方式。 客户端/用户请求 -> nginx/caddy/traefik -> 服务端 安装完成后，应该会自动启动的，你可以使用全局命令查看和管理服务 登录后，你可以进入到dashboard 页面， 在这里，你可以自行添加客户端和隧道了，这里就不用我介绍了，我感觉应该都比较直观了。 还有一个非常重要的事情，想请教各位佬友。 在做 NetsGo 中前中期，其实就想搭建一个公益站，服务于论坛中的佬友（有些流量小鸡在闲置），但是后续我查询了一些国内的信息，发现私自搭建内网穿透好像后果很严重哎。 有没有懂的佬友，这种应该怎么破？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
2026 美加墨世界杯，为了方便看球，我做了个小程序 「灵狐观赛日历」，目前已实现以下功能： 📅 查询 2026 世界杯赛程 —— 完整赛程一目了然 📲 一键导入手机系统日历 —— 支持 iOS / Android 自带日历 🤖 AI 胜率预测 —— 基于历史数据和模型，给你赛前参考 🏆 历届世界杯历史成绩查询 —— 各队往届战绩全掌握 💬 各支球队的“球迷圈外号” —— 比如“潘帕斯雄鹰”“三狮军团”“桑巴军团” 后续还会加入电竞、足球联赛等其他赛事，敬请期待～
比如你可以这样初始化它，对它说： 为了让你更好地了解我，你可以向我提 3 个问题，然后你使用新的记忆系统记住要点 https://edge.v2ex.com/chat/cb5df2a2fb944771b534af4e22fe171e 然后就可以让它根据你的喜好来回答或者推荐内容： 根据你对我的了解，向我推荐最近的新内容 https://edge.v2ex.com/chat/efa44e01127a4ebb94447ab93ba5be56
兄弟们，两天蹬完了，今早打开 codex 突然显示可以邀请好友恢复速率！看来需要开 20X 了，或者有人想跟我交个朋友吗？被我邀一下 奥特曼给的交友要求： 资格条件（查看完整条款） 在推广期间，你可以发送最多 3 个推荐邀请。 你不能向自己发送推荐邀请。 被邀请人过去两个月内不能使用 Codex 。 被邀请人不能已经有正在进行的推荐邀请。
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摸鱼无罪，看球万岁！ 美加墨世界杯这不就来了。各大平台为了抢流量已经开始砸真金白银了，与其去朋友圈看那些不知名小程序的套路，不如直接薅大厂的羊毛。 这几天我肉身实测，帮兄弟们扒了几个目前官方福利活动和白嫖入口。废话不多说，直接上干货，大家各取所需： 1. 阿里通义千问：赢万元现金 + 1000副 AI 眼镜 阿里这次算下了血本，搞了个“AI 足球预测助手”，主打一个人类和 AI 预测大PK。 活动入口： 直接在 通义千问 App 或者网页版搜索框里输入 “世界杯预测” 或 “足球助手” 就能弹出活动主页。 怎么玩： 进去跟千问一起猜比分、猜胜负（据说它连举办地海拔和天气都算进去了）。 羊毛： 全部 104 场比赛里，只要参与超 80 场且准确率 跑赢通义千问 ，直接参与抽 1 万元大奖 （一共 100 个名额，几率不小）。 哪怕当个分母，只要参与超过 32 场，就能抽 千问 AI 眼镜 G1 ，一共送 1000 副，这个很实用。 2. 麦当劳：100万杯免费可乐 + 抽决赛门票 熬夜看球饿了必看，麦当劳这次全国 3000 多家店直接改成了 24 小时服务，送券很疯狂。 活动入口： 下载 麦当劳 App / 微信小程序 ，首页轮播图或者点进 “麦麦日历” 就能看到世界杯专属会场。 羊毛： 最稳的羊毛：全国一共送 100 万杯免费可口可乐 。 在指定时间里，只要你支持的球队进球，麦乐送就会 限量狂送小食券 。 终极大奖是可以 抽世界杯决赛的门票 。 3. 江苏体彩官方：天天抽智能手机 + 现金红包 官方正规军搞的线上“2026江苏彩民季”，虽然是地方体彩，但 不限制外地手机号 ，只要验证手机就能参与。 活动入口： 微信搜 “江苏体彩” 公众号，关注后点击底部菜单栏的 “彩民季” 或者直接回复关键字 “世界杯” 就能拿到链接。 羊毛： 趣味竞猜： 每天猜指定赛事结果，猜对直接 抽现金红包 。 模拟投注： 每天登录领虚拟积分去押注，猜中解锁抽奖， 每天都送一部智能手机 和 1500 张大乐透体验券。纯白嫖，不用花自己一分钱。 摸鱼纯净流看球入口（拒绝垃圾广告，全官方高清）： 在L站咱就不发那些弹窗满天飞、画质像 AV 的野鸡盗播网了。今年国内世界杯的版权很清晰，直接教大家怎么白嫖官方的高码率纯净流： 网页/客户端党（最稳、画质最高） 咪咕视频网页版/App ：这次移动咪咕拿到了全量全场次的超清版权（还主打 AI 詹俊等各种解说音轨）。不想看广告的，可以直接去折腾 GitHub 上的 Migu-m3u8 开源脚本，或者直接用 油猴脚本 过滤网页广告，配合 PotPlayer 播放，清爽得一匹。 央视网 (CCTV-5/CCTV-5+) ：直接访问 tv.cctv.com 。总台这次是独家一手版权，网页端用标准浏览器配合广告拦截插件（AdGuard 等），直接就是纯净的 1080P 甚至 4K 国语解说流，非常稳定。 最后来聊五毛钱的，今年梅罗时代正式谢幕， 预测第一场墨南之战墨西哥会赢，你们觉得今年谁能捧杯？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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为了图省事，在githb copilot直接调用gemini 3.1 pro，直接一次agent就无了 copilot无了 ，大善人也撑不住了 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
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agent 是智能体的意思，什么是智能体呢，为啥不叫AI了啊，也不叫大模型了，其实这并不是孤立的概念，AI中文就是人工智能，英文全称：Artificial Intelligence，其实就是计算机科学的一个分支，用来研究开发模拟，延伸人的理论方法技术和应用研究。大模型是ai具象化的技术产品，大模型还分了LLM语言大模型、VLM视觉大模型、MLLM多模态、技术上又出现了很多细节，比如混合专家模型-MOE。 MCP 是定的ai识别的上下文协议，用来，调用外部的服务器，返回固定内容信息的一个规则，大家都用这个规则，不就方便了ai调用外部工具获取信息了。方便打通不同企业数据库和ai的交互。 tools 就是工具的意思，这里和mcp紧密相连，tools泛指一类工具，遵循的上下文协议也未必是mcp。方便ai通过这个工具进行获取信息。 plugin是插件的意思，就是个扩展包，这不是ai独有的概念，浏览器有插件，任何应用都可能有插件，一个插件里面东西就多了，可以包含skill，agents，hooks，mcp severs等内容。 prompt是提示词的意思，大模型学的东西多了，大模型要在知识汪洋中预测你想要的下一个词，简直不要太难，那么就帮她缩小范围降低幻觉，那就是定人物，定任务范围，定目标，这样将结合以上的信息，进行数据处理，就大大降低了，大模型胡说八道的可能性。大模型本身就是个统计学问题，根本不具备任何智慧，和反思能力，并非动态进化的，而是提前通过人类社会无数的现有文档，向量化，然后通过多维向量的训练出来的，一个具备无数维度的数学矩阵，通过通过上下文的切割成token又称词元，一个词元就是一个数字，多个词元就组成了一个数学矩阵，将这个数学矩阵扔到transform架构的数学矩阵中。我也不知道是不是百亿参数是不是也决定了词元的数量呢，会影响回应呢？ workflow就是工作流，针对一项工作设计的工作流程，使其完成特定的任务，取代繁重的工作。 hook钩子的意思，什么是钩子啊就是，当执行到特定情况或者涉及特殊判断的时候就会触发的程序，相当于一个钩子，勾住了你的工作流，在特定情况下触发，进而保证进程的稳定和顺利。 skill技能的意思，技能可以是一个md说明的工作文档，也可以是md说明文档加一些小程序、或者一些模板的综合体，目标就是让大模型能按你的md说明文档进行工作。 harness就是一个工作台，工作台上啥也有，自由搭配，想用啥就用啥，比如有plugin、tools、prompt、workflow、hook、skill、和设定好的agent。 AI / 人工智能 └── 大模型 / LLM / VLM / MLLM └── Agentic System / 智能体系统 ├── Prompt：给模型的指令 ├── Context：当前任务上下文 ├── Memory：可长期保存或检索的历史信息 ├── Tools：模型可调用的外部能力 │ └── MCP：连接 tools / resources / prompts 的标准协议之一 ├── Workflow：预设流程 ├── Hook：生命周期触发器 ├── Skill：可复用能力包 ├── Plugin：可安装扩展包 └── Harness：运行框架 / 执行外壳 agent 是配置了 instructions、tools，以及可选运行行为的 LLM MCP Server 可以向 AI 应用暴露 resources、prompts 和 tools。这样不同 AI 应用和不同外部系统之间就不用每次都重新写一套私有接口。 Tool：一个具体能力 MCP Tool：通过 MCP 协议暴露出来的 tool MCP Server：把一组 tools / resources / prompts 提供给 AI 应用 Agent：根据任务需要决定是否调用这些工具 plugin 可能包含 tools、skills、agents、hooks、MCP servers 等内容。简单说，plugin 是“打包和分发能力”的方式。 prompt 帮模型缩小范围，降低幻觉。这个是对的。OpenAI 文档也把 prompt engineering 描述为编写有效指令，让模型更稳定地产生符合要求的内容。 大模型本质上是通过大量数据训练出来的神经网络，它没有人类意义上的主观意识，也不会在普通对话中自动修改自己的模型参数。它的回答来自当前输入、上下文、训练得到的参数，以及推理时的生成过程。我们看到的“推理”“反思”“自我检查”，更多是模型在特定提示、上下文或工具流程下表现出来的能力，而不是人类式的自我意识。 Token：文本被切分后的处理单位。 Token ID：token 被映射成的数字编号。 Embedding：token ID 进入模型后对应的向量表示。 Parameter：模型训练出来的权重和偏置。 Context window：一次输入/输出能处理的 token 上限。 Training tokens：训练时看过的数据 token 数量。 Vocabulary size：分词器支持的 token 种类数量。 文本会先被 tokenizer 切成 token，再映射成 token ID。模型会把 token ID 转成向量表示，也就是 embedding，然后送入 Transformer 网络中计算。Transformer 通过注意力机制和多层神经网络，结合上下文预测后续 token。参数量指的是模型内部训练出来的权重数量，和输入 token 数不是同一个概念。 Workflow 是预先设计好的流程。它强调“步骤固定、路径清楚、可控性强”。比如先读订单，再判断退款规则，再调用退款接口，再发送通知。workflow 里可以用大模型，也可以不用大模型。它和 agent 的区别是：workflow 的路径主要由人或程序提前写好；agent 的路径更多由模型根据目标和中间结果动态决定。 Anthropic 对这个区别说得很清楚：workflows 是 LLM 和工具通过预定义代码路径编排；agents 则是 LLM 动态决定自己的流程和工具使用。 这个方向对。Anthropic 的 Agent Skills 文档也把 skill 描述为模块化能力包，包含 instructions、metadata 和可选资源，比如 scripts、templates，Claude 会在相关任务中自动使用。 另一个官方指南也说 Skills 可以是由 instructions、scripts、resources 组成的文件夹 Context：这次对话/这次任务临时放进来的信息。 Memory：跨会话保存、以后还能拿出来用的信息。 Context 是模型当前这次任务能看到的信息，比如用户问题、系统指令、聊天历史、检索到的文档、工具返回结果等。Memory 是被长期保存、之后还能被取出来的信息，比如用户偏好、项目背景、历史决策、常用规则等。Memory 不是模型参数本身发生了变化，而是系统把相关历史信息保存下来，在需要时重新塞回 context。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
一直显示服务器负载过大，github的5年老号也不至于那么多吧，注册机哪来那么多的号，提前5年注册就为了今天攻陷L站？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
看来是始皇为了服务器分流搞得新玩意？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
有没有有资源的互相分享一下呀，社区的存在就是为了让大家更好地接触到AI。 现在自己手上买了2个中转站都已经没法用了，不知道大家手里还有没有能用的网站，可以互相分享一下呀。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
昨天刚开了ios土区，赶上了涨价前最后一波，为了ios土区，搞了gg卡，又搞了二手iPhone又养了两个星期的号，心都累了钱也没少花，现在应该只剩下菲区是最便宜的plus了，大家还会考虑后续整菲区的渠道么，我感觉照着这个势头下去，奥特曼怕不是会把所有的低价区都给涨价，菲区估计也是迟早的事情了。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题