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自然语言面向GPT开发翻墙客户端(壳)-后端一行代码不改-前端支持singbox内核anytls协议

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-12 07:14:13+08:00 · tech

前言前面我们基于MDPC-my-dream-proxy-client 很容易实现了一个 hy2 翻墙客户端(壳) 再来试试 sing-box 和 anytls 协议面向GPT开发开发人员: Hermes 对接 mimo-v2.5 学习知识把 G站/SagerNet/sing-box 按最新的 release tag clone一份本地代码. 不要放tmp, 未来要进一步分析. 是长期任务. 分析 sing-box 的使用方法, 配置文件用什么格式用怎样的命令形式启动 sing-box 内核有没有测试配置文件是否合法的 sing-box 命令? 这是 sing-box 的文档 https://sing-box.sagernet.org/ 对照你的分析, 进行对比验证把你的分析结论保存为 .md 文件我要使用 sing-box 的 anytls 协议你分析源码找到应该如何使用, 包括服务端和客户端另存为一份 .md 文件开发 - 基本功能基于 /home/ubuntu/my-dream-proxy-client/ 这个项目进行开发你先学习一下这个项目现在要继续开发支持 sing-box 内核支持 anytls 协议参考以下分析报告 ~/repos/sing-box/ANALYSIS.md — 项目分析（配置格式、启动命令等） ~/repos/sing-box/ANYTLS.md — AnyTLS 使用指南先不要实施编码, 先和我讨论设计思路 sing-box 也是独立实例 API 端口 18280 sing-box 配置文件多文件同目录启动命令 sing-box run -C confdir/ 确定每个配置文件中只有一个json块, 比如, inbound.json 里面只有 inbound , outbound.json 里面只有 outbound 类似 xray 的处理方式, 对每个 json 配置文件, 都有一个HTML页面. 先只实现JSON文本编辑框, 表单以后再设计. 测试和调试略功能类的测试, 先让Agent自己搭环境测试, 遍历各种组合环境. 最后再由人上手. UI设计, 操作逻辑, 这些由人设计, 由人测试, 体验, 提改进要求. 开发 - outbound表单之前 xray 的 outbound 只有 1个 proxy 和 1 个 direct 这次我加点功能, 最终的 outbound 页面是这样的开发 - route 预设模板 route页面增加2个预设模板一个是 “geosite-geolocation-!cn” 走 proxy, 默认 direct 一个是 “geosite-cn” “geoip-cn” “ip_is_private” 走 direct, 默认走 proxy 开发 - dns 预设模板 dns 页面增加2个预设模板一个是 “rule_set”: “geosite-geolocation-!cn” 让 “google” 解析, 默认 “system” 解析一个是 “rule_set”: “geosite-cn” 让 "system"解析, 默认 “google” 解析 Github G站/crazypeace/my-dream-proxy-client ======== 后记连操作手册都是让Agent写的. 先让Agent以新用户的身份, 做一个完整的测试, 从 release 页面下载 zip 包开始. 然后让TA把刚才的测试过程总结成一份操作手册. G站/crazypeace/my-dream-proxy-client/blob/main/README.md#my-dream-proxy-client-使用手册-配合sing-box内核 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

如果都用现成代码训练大语言模型的话....

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-11 21:14:11+08:00 · tech

如果都用现成代码训练大语言模型的话，那是不是以后各种语言、框架和库的模式和规约就只能定死不能改变了，比如我熟悉的前端 React 本来 hook 不是主流的，但是后面都用 hook 了，但是如果大语言模型在 hook 之前推出的话，那么生成的代码大概率是按照之前的规范来写的。我现在写 python 也会发现这样的问题，很多时候大语言生成的是能运行但是并非当前最佳实践的写法，有时候甚至会混着用不同的模式，如果以后都是 vibe coding 那么代码质量是会越来越好还是越来越拉似乎值得深思，即使训练时候严格控制训练集代码也无法解决这样的问题… 4 个帖子 - 2 位参与者阅读完整话题

LinuxDo 最新话题 · 2026-06-11 15:41:32+08:00 · tech

前言前面我们实现了一个配合xray内核 reality协议的极简翻墙客户端(壳) MDPC-my-dream-proxy-client 如果我们想配合 Hysteria 内核呢? (只为了简单演示, 所以只处理自签证书的情况) 分析根据my-dream-proxy-client项目(下称MDPC)的设计, MDPC的配置文件参数为: listen: port: files-dir: core-start: core-test: log: 我们可以填上 hy2 对应的信息, 如: listen: "127.0.0.1" port: "18180" files-dir: "./bin/hy2/" core-start: "bin/hy2/hysteria client -c bin/hy2/config.yaml" core-test: "" log: "" 这样后端就好了. 是不是很简单! 接下来就是创造前端的HTML, 用来生成hy2客户端配置文件的yaml文本可以先从简单的YAML文本编辑框作为基础功能. 然后再加表单. 开发过程 hermes 对接 mimo-v2.5-pro 基于极简翻墙客户端(壳) 开发配合 Hysteria 内核支持Hysteria2协议自签证书指定证书指纹pinSHA256 Github G站/crazypeace/my-dream-proxy-client 使用方法见项目 README.md G站/crazypeace/my-dream-proxy-client/blob/main/README.md#my-dream-proxy-client-使用手册-配合hysteria内核 ======== 后记本次开发由 hermes 对接 mimo-v2.5-pro 1 个帖子 - 1 位参与者阅读完整话题

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微软放宽本地AI限制 RTX 30系列显卡PC也能运行Windows 11语言模型

cnBeta全文版 · 2026-06-11 14:35:52+08:00 · tech

微软近日低调更新文档称，只要设备搭载满足条件的独立显卡，即便不是 Copilot+ PC，也可以在 Windows 11 上运行本地语言模型 API，这被视为削弱 Copilot+ PC 独占优势的重要一步。根据最新说明，符合条件的硬件包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新型号，并且显存需达到 6GB 及以上。这意味着，一部分原本不符合 Copilot+ PC 标准的高性能 PC，将能够通过 GPU 获得系统级本地 AI 能力，而不再完全依赖具备高算力 NPU 的新机型。 Copilot+ PC 于 2024 年 6 月 18 日正式亮相，微软当时将其包装为运行本地 AI 的“唯一途径”，并以此作为推动 PC 更新换代的重要卖点。按微软最初的定义，一台设备要被标记为 Copilot+ PC，至少需要配备 16GB 内存、固态硬盘，以及可提供不低于 40 TOPS 算力的 NPU（神经处理单元）。 NPU 被设计用于高效运行 AI 模型，强调能效比，而 GPU 则擅长大规模并行计算，具备更强的原始算力。不过在此前的策略下，微软将 Windows Recall、“Click to Do”等本地 AI 功能限定在搭载 NPU 的 Copilot+ PC 上，导致许多在硬件性能上同样强大的 GPU 电脑无法使用这些内建 AI 能力。这一次的转向来自微软在 GitHub 上的一则更新说明，微软在文档中确认，语言模型 API 已经可以在非 Copilot+ PC 上通过 GPU 运行，只要满足两项条件：一是拥有 RTX 30 系列或更新型号显卡，二是显卡显存达到至少 6GB。微软在说明中称，“语言模型 API 现已可在搭载受支持 GPU 的非 Copilot+ PC 上运行，将本地语言模型能力带到更广泛的 Windows 11 设备。”受支持的硬件目前包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新产品线，且显存须为 6GB 及以上。在实质效果上，这一调整将本地语言模型的适用范围从新款 Copilot+ PC 拓展到大量已在使用中的高性能 Windows 11 设备。从开发者视角来看，语言模型 API 提供了一套可以在本地调用的 Windows.AI.Text 接口，背后由名为 “Phi Silica” 的小型语言模型提供支持。该模型此前已在 Microsoft Edge 等产品中出现，用于“Rewrite using AI”（使用 AI 改写）等功能。按照微软的设定，目前普通 Windows PC 默认并不预装本地 AI 模型，只有购买 Copilot+ PC 的用户才会在系统中预置相关内容。在新方案下，如果用户运行支持本地语言模型 API 的应用，系统可以通过 Windows Update 下载 Phi Silica 模型，并在满足条件的 GPU 上本地运行。基于目前公布的接口能力，开发者可以在应用中调用的本地 AI 功能包括：利用 Windows.AI.Text 接口实现的文本智能格式化，文本摘要（TextSummarizer），改写（TextRewriter），文本转表格（TextToTableConverter），以及通用的提示词生成等。换言之，只要硬件达标，用户将能够在 Windows 应用中原生获得类似 ChatGPT 的部分文本处理体验，而且计算过程完全在本地完成，相比依赖云端模型的 Copilot 或 ChatGPT，在隐私保护方面更具优势。需要注意的是，微软目前仅在语言模型 API 这一层面放开了 GPU 的适用范围。就现有信息来看，Windows Recall、“Click to Do”以及画图（MS Paint）等应用中的部分 AI 功能，仍暂时只对内置 NPU 的 Copilot+ PC 开放。换句话说，此次调整更多是为文字与提示类本地 AI 能力“解锁”更广泛的硬件平台，而非全面取消 NPU 在 Copilot+ 生态中的门槛。尽管如此，随着本地 AI 能力逐步向传统高性能 GPU PC 延伸，Copilot+ PC 作为“唯一能本地运行 AI”的卖点已经明显被削弱，这也让外界开始猜测，微软未来是否会进一步放宽甚至取消对 NPU 的强制要求。查看评论

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