各位好，独立开发者，坐标上海。 起因很俗：我自己相册堆了四万多张照片三年没清。试了几个清理 app ，要么订阅一年一百多，要么"AI 分析"是把照片传到他们服务器上跑的。两条都接受不了，就自己写了一个，顺手清掉了自己相册里两万多张废片。 它做的事： 主交互是一叠卡片，右滑保留、左滑删除，一次只面对一张照片。左滑的先进"待删除"，攒一批统一确认，防误删。 自动分组：完全相同 / 视觉相似 / 连拍 / 截图 / 可能模糊。每组自动选出最佳一张打星，其余预选好，点进去确认就行。 统计页：累计释放多少 GB 、月度曲线、成就勋章，给自己一点坚持下去的正反馈。 iPhone / iPad / Mac （ Catalyst ）一份购买通用，Mac 上可以纯键盘操作。 技术上几个点： 分析全部本地跑：视觉相似用 Vision 的特征向量，重复检测用 dHash 。没有服务器，没有第三方 SDK ，断网可用。 针对开了 iCloud"优化储存"的库做了适配：重复检测只用本地缩略图（ dHash 缩到 9×8 算梯度，缩略图足够），不会偷偷下载原图烧流量；要不要从 iCloud 拉数据明确让用户自己选。 3 万张的库首次扫描 2-3 分钟，后台跑，边扫边出结果。 收费： 7 天全功能试用（不用绑卡），之后浏览整理不限、只有最终"确认删除"需要解锁，一次买断，支持家庭共享。具体价格见 App Store 。 几个大概率会被问的： 系统相册不是自带重复项检测？ 自带的只认完全相同的副本，相似 / 连拍 / 模糊不管，而且没有快速决策的流程，几千张候选还是得在网格里一张张勾。 为什么不做订阅？ 分析是用户自己设备的 CPU/GPU 跑的，我没有持续成本，按年收费说不过去。 安卓 / Windows ？ 没有计划，一个人精力有限，先把 Apple 平台做好。 截图： 链接： App Store: https://apps.apple.com/app/id6775711311 官网: https://flick.app.mahui.me/zh-Hans/ 一个人做的东西，肯定有糙的地方，欢迎拍砖，反馈基本都会修。
微软正在放宽此前围绕 Copilot+ PC 画下的一条“硬线”，允许更多 Windows 11 设备在具备合适 GPU 的情况下运行本地 AI 工作负载。 最新更新显示，只要系统配备了至少 6GB 显存的 NVIDIA GeForce RTX 30 系列或更新型号显卡，就可以支持 Windows 的本地语言模型 API。 从表面上看，这只是针对开发者的一项小改动，但它暗示微软正在重新思考：是否还要把本地 AI 能力紧紧绑定在 Copilot+ 品牌之下。 在 2024 年 6 月 18 日 Copilot+ PC 正式发布时，微软向外传达的信息非常明确：专用 AI 硬件是必需条件。 这类设备的部分定义特征，就是内置神经处理单元（NPU），以及 16GB 内存和固态硬盘等基础配置。 其中，NPU 被刻意塑造为解锁 Windows 本地 AI 功能的关键所在。 然而，能够承担 AI 负载的并不只有 NPU。 尤其是现代 GPU，本来就是为大规模并行计算而生，长期以来一直被用于运行机器学习模型。 在实际应用中，对于许多 AI 工作负载，GPU 往往可以提供比当前 NPU 更高的吞吐能力，只是通常会付出更高的功耗代价。 在此次调整之前，微软一直把大部分内置 AI 功能限制在配有 NPU 的设备上。 这让不少算力充足、仅依赖 GPU 的 PC 无法使用本地文本与图像生成，以及 Windows Recall 等一系列 AI 工具。 如今，这道鸿沟开始被填平。 微软在更新的技术文档和 GitHub 帖子中确认，开发者现在可以在非 Copilot+ PC 上，利用受支持的 GPU 来运行语言模型 API。 微软在介绍中称，此项能力为“语言模型 API 在 GPU 上运行（试验性）”，并指出这些 API 现已能在配备受支持 GPU 的非 Copilot+ PC 上运行，为更广泛的 Windows 11 设备带来本地语言模型能力。 官方同时明确，目前受支持的硬件包括配备 6GB 以上显存的 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新产品。 就当前阶段而言，这一能力仍然主要停留在开发者层面，而非直接面向普通终端用户开放。 要调用这些 API，需要开发或使用集成 Windows AI 框架的应用程序。 不过，这已经为本地 AI 功能大规模拓展到更多 Windows 设备奠定了基础。 在这一框架的核心，是一个名为 Phi Silica 的小型本地语言模型。 与预装在所有系统中的方案不同，Phi Silica 通过 Windows Update 按需分发：当某个应用提出需求时，系统才会下载该模型。 模型安装完成后，即可在本地硬件上运行，当检测到可用 GPU 时，便会优先利用 GPU 加速推理。 目前公开的功能主要聚焦文本相关任务。 通过 Windows.AI.Text API，应用可以执行内容摘要、文本重写、将文本转换为结构化格式，以及生成提示语等操作。 从用户视角看，这些能力与云端 AI 工具提供的体验类似，只是计算完全在本地完成。 本地运行带来了一些实际优势。 由于减少了对云端算力的依赖，系统响应速度有望提升，同时数据不必上传外部服务器，有助于数据留在本机之内。 对开发者和企业用户而言，这种模式在延迟、带宽成本与隐私合规方面都有潜在吸引力，可能影响其对 AI 功能的采用方式。 需要指出的是，此次开放并不意味着 Copilot+ 体系全面“解锁”。 一些更具可见性的 Copilot+ 功能，例如 Windows Recall 和 Click to Do，目前仍然绑定于搭载 NPU 的系统。 就现状来看，GPU 支持主要局限在语言模型 API 层，而不是整个 AI 体验的完整集成。 尽管限制尚存，趋势已经十分明显：微软不再把 NPU 视作 Windows 本地 AI 的唯一入口。 允许 GPU 承担这部分工作负载，显著扩大了可兼容硬件的范围，也削弱了 Copilot+ PC 在发布之初那种“独占本地 AI”的形象。 查看评论
大家好，最近在调优量化交易的网络架构时遇到了一个非常诡异的网络连通性问题，折腾了一圈没找到根本原因，特来向各位网络/DevOps 大佬求助。 📌 核心现象 我手里有一个带有账号密码认证的 HTTP 代理（类似住宅/节点代理池）。 运行同一条 curl 测试指令请求 google 的时间戳 API： 在海外 Linux 服务器上： 秒回，完全正常。 在本地 macOS 上： 无法连通（无论是否开启 Clash TUN 模式）。 测试指令如下： curl -v -xhttp://[USERNAME]:[PASSWORD]@[PROXY_IP]:[PROXY_PORT]/" https://www.google.com 💻 运行环境比对 ** [环境 A：本地（无法连通）] ** OS: macOS (Apple Silicon / Intel) 网络环境: 国内直连 / 挂载了 Clash Verge (无论关闭代理、开启系统代理还是开启 TUN 模式，该指令均失败) Curl 版本: macOS 自带 (SecureTransport / LibreSSL) ** [环境 B：服务器（正常连通）] ** OS: Ubuntu 22.04 / CentOS 网络环境: 海外机器 Curl 版本: Linux 自带 (OpenSSL) 🤔 我的猜测与疑问 结合以上现象，我目前有几个猜测，希望大佬们帮忙看看哪个最有可能，或者指导一下下一步的抓包排查方向： GFW 阻断？ 本地发往海外 [PROXY_IP] 的代理请求是明文 HTTP 握手，是不是直接被运营商或 GFW 识别并重置（ RST ）了？ 代理服务商白名单限制？ 这种带账密的代理，服务商后台是否通常会绑定请求端的公网 IP ？因为服务器 IP 可能在白名单内，而我本地宽带 IP 每天都在变。 底层 SSL 库差异？ macOS 自带的 curl 库与目标代理服务器之间，在建立 CONNECT 隧道时的 SSL 握手失败了？ 如果有大佬遇到过类似“本地挂代理调不通，服务器畅通”的坑，或者知道怎么用 tcpdump 精准抓这个过程的包，恳请指点迷津！感激不尽。
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佬友是河南一个村子里考出来的，今年毕业准备到东莞工作，东莞的人才补贴是户口在本地的是10000补贴，在外地的是6000，迁户口过来有没有什么影响，家里面有一个姐也在东莞工作，买了房子但是户口还在老家，父母也搬过来住了户口也在老家，有没有懂的佬友说说迁户口与不迁户口有什么影响哎。 14 个帖子 - 14 位参与者 阅读完整话题
想跟同事一起搞个本地中转站，放个20x的账号一起用。差不多六七个人。 有佬知道这样容易被奥特曼封了吗？ 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
我让它分析一些跨国和（毛子）商业博弈问题，直接告诉我危险行为，降级到opus4.8。 难道是因为中国和俄罗斯敏感肌了？ 我都没问法律被告辩护相关问题，比如减罪这种岂不是一句话都说不了？ 我猜测涉及服务器的也不行？（哪怕是自己的服务器），昨天进行市场分析没有降级，但市场分析其实其他模型一样能做好，这样Table5实用性就大大下降了。 在CC里面似乎看不到记录，附new api证据，来回切的我都烦了， 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前言 目前我把游戏分别放在本地 D:\game 和NAS的 G:\game （映射盘符）上运行(主要是gal和一些SLG太占空间了,又不想删)。长时间后, Local,Roaming,LocalLow 里会有各种游戏生成的存档和配置文件目录。 删游戏时这些目录并不会自动消失，AppData 越来越臃肿，想手动清理又怕删错，备份更是无从下手 于是我写了一套 PowerShell 脚本： 实时监控文件夹创建，自动记录游戏路径和存档位置，并在确认后将存档迁移到统一目录，在原位置留下符号链接 。这样既能把存档集中管理，又能让 AppData 保持干净。不过，NAS 映射盘符是整个过程里最大的坑（但大多佬们似乎用不到）。本文将分享我从“映射失败”到“稳定挂载”的全过程，以及脚本在中文转码、路径匹配、去重、队列管理等方面踩过的坑和最终方案。 而且我现在的环境很特殊：NAS 和主机用网线直连，主机通过 ICS 让 NAS 共享校园网。下一篇博客会补充 NAS 实战中的更多内容(为此我花了一周在学习网络通信协议)。 手动查找并迁移已有文件 1. 按修改时间查找文件 如果知道文件大概的修改时间范围，可以用以下命令快速定位： Get-ChildItem -Path "D:\game" -Recurse -File | Where-Object { $_.LastWriteTime -ge "2026-06-01 10:40" -and $_.LastWriteTime -le "2026-06-01 11:00" } 找到后根据完整路径判断属于哪个游戏，然后手动复制存档到备份目录（例如 D:\GameSaves\manual ）。 2. 批量迁移脚本（BAT 示例） 对于大量已知映射关系的配置文件，可以写一个批处理脚本。 注意：BAT 脚本如需输出中文，必须保存为 ANSI(GBK) 编码；而给 AI 或代码库看的脚本建议用 UTF-8。 @echo off set SRC1=C:\Users\admin\AppData\Local\GameA\Save set DST1=D:\GameSaves\GameA xcopy "%SRC1%" "%DST1%" /E /I /Y set SRC2=C:\Users\admin\AppData\LocalLow\GameB set DST2=D:\GameSaves\GameB xcopy "%SRC2%" "%DST2%" /E /I /Y echo 迁移完成 pause NAS 盘符映射 1. 在 Windows 中映射 NAS 文件夹 我的 NAS 型号是绿联 Dxp4800plus，通过 ICS 共享网络，设置的私网IP 为 192.168.137.20 。我把所有游戏放在 NAS 共享文件夹 ACG （原名 acg资源 ，后来改名）下，并映射到主机的 G: 盘。 正确映射方法（一定要勾选“登录时重新连接”） ： 右键“此电脑” → “映射网络驱动器”。 驱动器选择 G: ,文件夹选择 NAS设备\ACG 必须勾选"登录时重新连接" ，不然后面开机自启会出问题。 用校园网连接NAS时，在 网络 可能会找不到设备，需要先进入 WLAN 把校园网从专用切换为公用，再在 网络 里重新转为专用，才能发现 NAS 设备。我现在也没搞清楚根本原因是什么，如果佬们知道正确的修改方法请告诉我。 2. 几个踩坑点 踩坑 1：修改共享名称后映射失效 当我把共享文件夹从 acg资源 改名为 ACG 后，就无法进入之前映射好的 G: 盘了。这是因为映射驱动器指向的远程路径是 \\...\acg资源 ，而实际共享已不存在。 解决方法 ： 先删除旧映射G盘 按照上述步骤重新映射到新文件夹 ACG 一旦修改 NAS 共享名，必须同时更新所有客户端的映射，并更新脚本中的路径 踩坑 2：到底该用盘符（G:）还是 UNC 路径（\IP\share）? 这是困扰我最久的问题(主要是不停打开游戏和脚本测试,还要不断删除对应的文件和json内容)。 脚本需要匹配运行中游戏的可执行文件路径，而 Get-Process 返回的 Path 属性 在不同启动方式下表现不一致 ： 如果通过资源管理器双击 G:\game\xxx.exe 启动，进程路径有时是 G:\game\... （盘符形式）。 如果通过 \\192.168.137.20\ACG\game\xxx.exe 直接启动，进程路径是 UNC。 有些游戏启动器可能会强制转换路径。 我最初按 UNC 路径 \\192.168.137.20\ACG\game 设置 $gameRoot ，但实际运行时却匹配不到（因为进程路径是 G:\game 开头）。后来改为 G:\game 就成功了,所以最稳妥的做法是 把盘符和UNC都配置上 ，让脚本自己去匹配。 不知道为什么，在 powershell 中 cd \\192.168.137.20\ACG\game 却没有问题 踩坑 3：开机自启时 G 盘还未连上 设置任务计划程序开机启动脚本后，发现脚本虽然运行了，但始终检测不到 NAS 上的游戏。日志显示 [注意] 未检测到游戏进程 。 原因：用户登录后，系统需要几秒钟来恢复网络驱动器。而脚本在登录瞬间就执行了，此时 G: 盘还不存在。 解决方案 ：在任务计划程序的触发器设置中，添加 “延迟任务时间 30 秒” （或更长，如 60 秒），这样脚本会等待网络和映射完全准备好再启动。 实现自动化监控脚本 核心需求： 监控三个存档常用目录： %LOCALAPPDATA% 、 %APPDATA% 、 %USERPROFILE%\AppData\LocalLow （即 Local,Roaming,LocalLow ） 当有新文件夹被创建（某个游戏第一次生成存档）时，自动记录 同时检查本地 D:\game 和 NAS 映射的 G:\game 路径，检测当前运行的游戏进程并将其 exe 路径以 Base64 存入队列 1. 设置 PowerShell 执行策略 首次运行脚本前，需要允许执行本地脚本： Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser 2. 监控脚本（Watch-GameSaves.ps1） 以下为脚本核心结构（完整代码略去，仅说明逻辑）： 定义监控根目录、排除文件夹列表。 使用 FileSystemWatcher 监视 $watchPaths 下的文件夹创建事件。 事件触发后： 跳过已存在的连接点或排除文件夹。 延迟 3 秒，给游戏时间完成写入。 获取正在运行的进程，匹配路径是否以 D:\game 或 G:\game 开头。 将匹配到的第一个游戏 exe 路径转为 Base64（避免 JSON 中的转义和乱码问题）。 将存档路径、游戏 exe Base64、时间等信息写入 pending.json 。 3. 解决中文乱码：Base64 转码 因为游戏路径中可能出现中文（如“除灵猎人”），直接存储到 JSON 会导致编码混乱（而且很难解决，不论将文件保存为UTF-8还是GBK都不行，因为本质是在action中进行的解码）。解决方法是将 exe 路径进行 Base64 编码： { "srcPath": "C:\\Users\\admin\\AppData\\Local\\NebelTR", "time": "2026-06-04 15:28:26", "gameExeBase64": "RDpcZ2FtZVxSUEdcQkJR5aSn5aW944GNXOmZpOeBteeMjuS6ulzpmaTngbXnjI7kurotQ04tMS4xMlxHYW1lLmV4ZQ==", "dirName": "NebelTR", "remark": "" } 使用时通过 [System.Text.Encoding]::UTF8.GetString([Convert]::FromBase64String($base64)) 解码即可得到原始中文路径。 4. 避免重复记录已处理目录 某个存档目录已经成功迁移并创建了符号链接后，之后游戏再次运行，监控脚本又检测到同一目录的“创建”事件，就会导致重复记录。 解决方法 ：在向 pending.json 追加新条目之前，先检查队列中是否已存在相同的 srcPath 。若有，直接跳过，不重复添加。这样即使链接目录被误触创建事件，也不会污染队列，同时也避免了后续转移脚本重复处理。 转移脚本与队列处理 监控是持续运行的，迁移则是定期手动触发（比如一个月或半年一次）。转移脚本读取 pending.json ，把存档从 AppData 搬走，原地建符号链接。 1. 转移脚本设计要点 从 pending.json 读取待处理项。 对每一项，先确定目标目录名。优先使用手动填写的 remark ，否则从解码后的 exe 路径自动提取游戏文件夹名，若都失败则回退到原始目录名。 通过 robocopy 将源目录完整复制到 D:\GameSaves\目标名 。 复制成功后， 删除源目录 ，并在同一位置创建一个 目录链接 指向新路径。 将迁移关系记录到 Markdown 格式的日志文件 存档迁移记录.md 中。 处理成功的条目从队列移除，失败则保留，等待下次重试。 2. 几个关键设计 安全删除和链接创建 ，这是最容易翻车的环节，有两个点必须处理好： 复制前如果目标目录已存在 （比如之前迁移过但记录丢了），直接 robocopy 会合并文件，可能造成新旧存档混杂。必须先尝试删除已有目标目录，并 检查是否真的被删干净 ；若因文件占用无法完全删除，则中止本次操作，保留队列项。 复制后删除源目录时，同样可能因文件占用导致部分删除失败 。必须确认源目录已完全消失后，才能创建链接。否则残留目录加上失败的链接创建，会让游戏存档状态混乱。若删除失败，整个迁移视为未完成，保留在队列中,下次重试。 这些检查在脚本中都是以条件判断 + 日志记录的方式实现的，确保一定成功。 迁移记录以 Markdown 表格形式写入 存档迁移记录.md ，例如: 原 C 盘快捷方式名 实际存储位置 游戏/说明 praygame D:\GameSaves\祈愿游戏 praygame 游戏存档 rmmz-game D:\GameSaves\莉可的不可思议差事 莉可的不可思议差事 这样无论后续手动浏览还是用其他工具解析，都非常直观。 队列自动清理 ：每处理完一批，脚本生成一个新的 JSON 数组，只包含失败的项，覆盖写回 pending.json 。成功的自动消失，不需要手动编辑。 设置开机自启 使用 Windows 任务计划程序保证脚本在每次登录时自动运行。 操作步骤 打开“任务计划程序” （可以 Win+R 输入 taskschd.msc ）。 右侧点击 “创建任务” （不是“创建基本任务”）。 名称： GameSavesMonitor 配置： Windows 10 ，勾选 “使用最高权限运行” 。 触发器 → 新建： 开始任务： 登录时 特定用户：选择你的账户（如 DESKTOP-XXX\admin ） 高级设置： 延迟任务时间 30 秒 （给网络驱动器映射留出时间） 确保“已启用”被勾选。 操作 → 新建： 程序或脚本： powershell.exe 添加参数： -WindowStyle Hidden -ExecutionPolicy Bypass -File "D:\Scripts\Watch-GameSaves.ps1" 起始于（可选）： D:\Scripts 条件 ：建议取消“只有在计算机使用交流电源时才启动此任务”（笔记本）。 设置 ：勾选“如果任务失败，按以下频率重新启动”（间隔 1 分钟，最多 3 次）。 确定保存。 验证自启是否生效 重启电脑后登录， Win+R 输入 taskschd.msc 查看 显示所有正在运行的任务 。 检查日志文件 D:\GameSaves\监控调试日志.txt ，应包含最新的启动时间戳。 总结 通过这套方案，无论游戏安装在本地还是 NAS，只要启动游戏产生配置文件夹，脚本就会自动记录存档路径和对应的游戏 exe 位置（Base64 编码）,并利用任务计划程序实现开机自启，再配合手动或自动迁移脚本，基本可以保证AppData较为干净。 由于所有操作都在 AppData 内进行（删除、创建链接）， 直接贴出完整脚本容易导致佬们在不理解的情况下误操作，造成数据丢失 。因此本文只讲逻辑和关键点，佬们可以根据以上思路自行编写，或让 AI 辅助生成。真有需要的佬可以私信我，如果对某一块的实现细节感兴趣，也欢迎留言交流。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
GLM Excel Custom 现在是当成主力插件在用了，接入公司提供的API后很爽，不再受到数据脱敏问题和API限制问题了 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
结果还得我用外面的codex来修他 好像是因为我本地开了代理，wsl里面连不上代理导致连不上飞书和微信，但是又能连llm api，很奇怪 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
不是不删，时候未到罢了。建议本地还是用上 Timeshift/Snapper，线上记得备份 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
我本地可以用 claudecode 调大模型，但是 vscode remote ssh 到一个无外网的服务器上 claudecode for vscode 就跑不了了，请教一下有没有什么方法可以在无外网的服务器上用 claudecode ？
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