如果送花不需要实体花，会有人用吗？ 最近做了一个小项目： https://digiflower.net 名字叫 Digital Flower Bouquet 。 起因很简单，有时候想表达感谢、祝福或者生日问候，但现实中的鲜花存在一些问题： 价格不便宜 配送有时间和地域限制 对方未必方便签收 很多场景其实只需要表达心意 于是想到：能不能把「送花」这件事数字化？ 用户可以在线选择花材、颜色和祝福语，生成一个数字花束页面，然后把链接发给朋友。 对方打开链接就能看到专属于 TA 的花束和留言。 目前做的是第一版，功能还比较简单： 在线生成 Digital Flower Bouquet 自定义祝福语 分享链接 手机和桌面端适配 无需注册即可体验 后面准备增加： 更多花材和花束模板 动画效果 节日主题（生日、母亲节、毕业等） 电子贺卡模式 长期保存和分享功能 技术栈： Next.js Cloudflare Workers 想听听大家的建议： 你会在什么场景下使用数字花束？ 相比电子贺卡，你觉得数字花束是否有独特价值？ 还有哪些功能值得加入？ 欢迎体验和拍砖。 https://digiflower.net
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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 CainFlow 项目背景 没找到比较好用的调用API进行生图的节点式的工具，很多在线的画布都不支持设置API，还有一些个人制作的软件感觉操作手感怪怪的 有一些是体积大，有一些是卡顿，索性使唤AI开发了一个。 项目简介 CainFlow 是一款受 ComfyUI 启发的轻量级节点式的调用API的绘图工具。前端用的js和css，后端用python 作用： 支持google和openai两种API格式的图片生成或者对话 有图片对比 良好的历史记录功能 有自动重试功能 完成后可以有音效提示 节点式操作 可以搭建属于自己的工作流 有一定的视频生成能力（测试的比较少） 好看的界面，粉色主题 本地保存工作流与历史数据，默认不依赖云端托管 内置工作流管理、媒体恢复、下载、更新和日志能力 提供 Windows 和macos两个版本 项目本身还有很多可以打磨和优化的空间，欢迎感兴趣的大佬一起探讨、指正。 项目开源地址： GitHub - RingoCaviar/CainFlow: 节点式简易本地API请求画图工具 · GitHub Readme已添加友链 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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 面向 SSH、tmux 和远程服务器工作流的 Codex CLI 轻量增强版。 浏览较早的对话记录时，不再需要在历史输出和底部输入框之间反复来回滚动。 项目地址： github.com GitHub - Jurio0304/codex-sticky: codex-sticky is a minimal Codex CLI fork for... codex-sticky is a minimal Codex CLI fork for terminal-first workflows. It keeps the composer reachable while reviewing long transcripts, especially in SSH and tmux sessions. 如果这个项目对你有帮助，欢迎点一个 Star，也欢迎提交 Issue 反馈使用体验。 为什么要开发 Codex Sticky？ 对于习惯在远程服务器上使用 Codex CLI 的大部分开发者而言，可能经常需要配合终端 SSH 和 tmux 完成长上下文的开发任务。但在较长的会话中，当我们向上滚动查看历史回复、日志或代码修改记录时，底部输入框就会离开视野不可见，导致如果我想继续输入新指令，就需要再次滚动到底部，甚至需要来回往复地上下滚动对照codex回答内容编辑新的输入内容，这让人感觉操作很麻烦也很笨重。 所以我希望通过 Codex Sticky 解决这个高频问题： 浏览较早的对话记录时，底部输入框始终保持固定可见。 这样就可以一边回看历史内容，一边继续向 Codex 输入新任务，减少反复滚动。 目前 Codex Sticky 是基于 OpenAI Codex CLI 的非官方社区增强版。主要包括以下功能： 支持 Sticky Transcript，回看历史内容时底部输入框仍然可用； 更适合终端 SSH、tmux 和远程服务器 ； 支持鼠标拖选复制； 作为独立命令安装，不会覆盖官方 codex ； 可以随时在官方版和 Sticky 版之间切换。 适合经常在终端中运行长会话的开发者，也适合科研实验、tmux多窗口开发等场景。 一个简单的演示如下面的GIF所示： 安装使用说明 建议先安装并确认官方 Codex CLI 可以正常运行后，再安装 Codex Sticky。 Codex Sticky 当前正式版本： codex-sticky-0.138.0-sticky.1-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz 具体安装教程可以参考README，其中也提供了直接让codex帮你安装的prompt 安装好后，一个命令即可启动 Codex Sticky： codex-sticky 进入 TUI 后，可以使用以下命令控制 Sticky Transcript： /sticky on ：启用 Sticky Transcript； /sticky off ：关闭 Sticky Transcript； /sticky status ：查看当前状态； /sticky ：快速切换当前模式。 当前适用范围和限制 Codex Sticky 目前主要服务于远程 Linux 终端的Codex cli开发场景。 当前还暂未提供： macOS 预编译包； Windows 预编译包； Linux ARM64 预编译包； musl 静态包； 自动更新器。 如果你主要使用 Windows 本地终端、Apple Silicon Mac 或 ARM64 Linux 服务器，建议关注后续版本。 如果大家都主要是vscode+codex，或者codex app工作流，可能后续就不会再更多地更新维护了 最后，欢迎： 点一个 Star； 提交 Issue； 反馈 SSH 和 tmux 环境中的实际体验； 分享你认为更优的工作流； 关注后续平台支持和版本更新。 免责声明 Codex Sticky 是 OpenAI Codex CLI 的非官方社区 fork。 官方上游项目和权威说明请以 OpenAI Codex CLI 及其官方文档为准。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我用的阿里云首尔 2h2g的轻量云，有时候宝塔面板进不去连接失败，然后网站也是502了，但是过一段时间又好了是怎么回事，这期间ssh能正常连接 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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 可以快速搜索/启动应用，添加代办，记录临时文字片段，也支持选中文字后直接调用 AI 处理，比如解释、翻译、总结、改写之类的操作。 项目地址： https://github.com/YoungHQ/easy_launcher 产品文档： https://younghq.github.io/easy_launcher/ 项目截图： 现在项目还在持续完善中，想发出来听听大家的真实反馈：欢迎试用、提 issue。 非常期待获得佬友的支持啊。 以前都是写的一些框架，第一次写工具开源，若有不足，还望多多指出，感谢感谢 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
阿里云国际站的香港和新加坡轻量应用服务器一直以稳定和高带宽著称。但是很多搬砖党和技术党在注册第一步就被风控拦截。今天聊聊如何正确注册并持有一个稳定的阿里云国际站账号。 注册前的准备工作 为了避开阿里云严格的防欺诈风控系统，自主注册时需要注意以下几点： 干净的本地环境：尽量使用纯净的海外住宅 IP ，避免使用万人骑的公用机房节点。 合规的支付手段：姓名、注册地址需要与你的 PayPal 或境外信用卡账单地址大致相符。 更安全的路线：代理商合作开户 如果你觉得搞定海外支付和防风控太麻烦，最简单的破局点是找阿里云国际站分销商（代理商）。 零门槛开户：代理商可以通过后台给你发关联邮件，直接绕过官方的支付方式强制绑定。 灵活代充值：可以直接找代理商代充余额，支持国内常用的支付工具，甚至支持加密货币。 独立控制面板：注册成功后，你依然是在阿里云官网登录和管理实例，安全性和官方直接注册完全一致。 关于选机房的建议 注册成功后，如果主打国内方向，首选 中国香港（ Hong Kong ） 和 新加坡（ Singapore ） 节点，其延迟和吞吐量在同类海外云服务中表现非常亮眼。 🌐 lingducloud | 全球云资源一站式服务商 📩 客服 Telegram： @cloudcup 🔥 合作平台： 阿里云国际｜腾讯云国际｜华为云国际｜ AWS ｜ GCP ｜ Azure 🔗 官方自助开户网站： https://cloudcup.online
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MediaStationGo 是一个面向个人、家庭 NAS 与影音爱好者的开源媒体中心。它把「媒体库管理、自动刮削、在线播放、外部客户端兼容、PT 站点检索、订阅下载、AI 推荐」放进一个轻量的 Go 服务里，配合 React 前端提供统一、简洁、漂亮的三端体验。 欢迎各位大佬提交 Issue 和 Pull Request！ 部署教程 Docker-compose部署（推荐） docker安装脚本 bash <(curl -sSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/SuperManito/LinuxMirrors@main/DockerInstallation.sh) docker-compose安装脚本 curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose && chmod +x /usr/local/bin/docker-compose mkdir mediastationgo; cd mediastationgo vi docker-compose.yml #或者 vim docker-compose.yml # MediaStationGo 默认 Docker Compose 部署文件。 # # 快速开始： # 1. 按需修改下方 volumes 的宿主机路径。 # 2. docker compose pull # 3. docker compose up -d # 4. 浏览器打开 http://<服务器IP>:18080 # # 推荐更新命令（会清理本项目旧镜像，避免 NAS 磁盘堆满）： # curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/ShukeBta/MediaStationGo@main/scripts/docker-compose-update.sh -o docker-compose-update.sh # chmod +x docker-compose-update.sh # ./docker-compose-update.sh # # 默认账号： # admin / admin123 # 首次部署后请立即到「个人资料/用户管理」修改密码。 # # 镜像版本： # 默认拉取 latest；如需固定版本，创建 .env 并写入： # MEDIASTATION_IMAGE_TAG=MediaStationGo-v0.0.32 # # 路径映射总览： # /data 程序数据目录。保存 SQLite 数据库、JWT secret、系统配置等，必须持久化。 # /cache 缓存目录。保存海报、刮削图片、转码缓存等，建议放在空间较大的磁盘。 # /media 媒体库只读挂载目录。网页中添加媒体库时填写容器内路径，例如 /media/Movies。 # /downloads 下载目录。下载器保存路径建议填写容器内路径，例如 /downloads/Movies。 # # NAS / 飞牛推荐直读模式： # 如果你希望网页里直接填写 NAS 原始路径，例如 # /your-nas/media/电视剧/国产剧， # 请在 .env 中把宿主机路径和容器路径设置成完全相同（请替换为你自己的实际路径）： # # MEDIASTATION_MEDIA_DIR=/your-nas/media # MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR=/your-nas/media # MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR=/your-nas/downloads # MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR=/your-nas/downloads # # 这只是 Docker bind mount，不会复制文件，不会占用双倍空间。 # # 本地测试模式： # MEDIASTATION_DATA_DIR=./data # MEDIASTATION_CACHE_DIR=./cache # MEDIASTATION_MEDIA_DIR=./media # MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR=./downloads # # NAS / 飞牛路径必须使用绝对路径（请替换为你自己的实际路径），例如： # MEDIASTATION_MEDIA_DIR=/your-nas/media # MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR=/your-nas/downloads # 不要写成相对路径（如 ./media）当作 NAS 绝对路径；相对路径会被 Docker Compose 解析为当前部署目录下的子目录。 # # 注意： # 1. 如果 qBittorrent/Transmission/Aria2 不在本 compose 内，请确保它们能访问同一份 # 下载目录；容器内保存路径和下载器实际保存路径需要保持一致或可被媒体库扫描到。 # 2. 媒体库默认以只读方式挂载，避免误删原始媒体；如果需要整理/移动文件，可将 # /media 的 :ro 改为 :rw，或把整理目标放到 /downloads 后再手动迁移。 # 3. PUID/PGID 用于匹配 NAS/Linux 宿主机用户权限，避免下载或缓存文件权限异常。 services: mediastation-go: image: ghcr.io/shukebta/mediastation-go:${MEDIASTATION_IMAGE_TAG:-latest} # 默认只在本地没有镜像时拉取，避免每次重启都访问 GHCR。 # 需要升级时建议执行 ./docker-compose-update.sh，更新后会清理本项目旧镜像。 pull_policy: missing container_name: mediastation-go restart: unless-stopped ports: # 宿主机端口:容器端口。默认访问 http://<服务器IP>:18080 - "${MEDIASTATION_HTTP_PORT:-18080}:8080" extra_hosts: # Linux / NAS Docker 中访问宿主机服务的固定别名。 # qBittorrent 如果运行在 NAS 宿主机上，下载器地址建议填： # http://host.docker.internal:8085 - "host.docker.internal:host-gateway" volumes: # 程序持久化数据：数据库、JWT secret、运行时配置。 - ${MEDIASTATION_DATA_DIR:-./data}:/data # 海报/背景图/转码缓存。可删除重建，但会重新下载图片和生成缓存。 - ${MEDIASTATION_CACHE_DIR:-./cache}:/cache # 媒体库根目录。 # 默认：宿主机目录映射到容器 /media，添加媒体库时填写 /media/电影、/media/电视剧。 # NAS 直读：把 MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR 设置成与 MEDIASTATION_MEDIA_DIR 相同， # 添加媒体库时即可直接填写 /your-nas/media/电影、/your-nas/media/电视剧。 # 如宿主机目录不同，请在 .env 中设置 MEDIASTATION_MEDIA_DIR。 # NAS / 飞牛等系统请写绝对路径（替换为你自己的实际路径），例如： # MEDIASTATION_MEDIA_DIR=/your-nas/media # 不要写相对路径，否则会变成当前部署目录下的子目录。 # 默认映射到容器 /media；如需在网页中直接填写宿主机绝对路径，可将 # MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR 设置为同一个绝对路径。 - ${MEDIASTATION_MEDIA_DIR:-./media}:${MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR:-/media}:ro # 下载保存目录。 # 默认：宿主机目录映射到容器 /downloads，订阅保存根目录填写 /downloads。 # NAS 直读：把 MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR 设置成与 MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR 相同， # 下载器保存根目录可直接填写 /your-nas/downloads。 # 如果外部下载器也运行在 Docker 中，请给下载器挂载同一个宿主机目录。 # NAS / 飞牛等系统请写绝对路径（替换为你自己的实际路径），例如： # MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR=/your-nas/downloads # 不要写相对路径，否则下载目录会被映射到当前部署目录下面。 # 默认映射到容器 /downloads；如需下载器和应用都使用宿主机绝对路径，可将 # MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR 设置为同一个绝对路径。 - ${MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR:-./downloads}:${MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR:-/downloads} environment: # Web 服务监听配置。容器内固定监听 8080，对外端口由上方 ports 控制。 MEDIASTATION_APP_HOST: 0.0.0.0 MEDIASTATION_APP_PORT: 8080 MEDIASTATION_APP_WEB_DIR: /app/web/dist # 数据与缓存目录。需与 volumes 中的容器路径一致。 MEDIASTATION_APP_DATA_DIR: /data MEDIASTATION_DATABASE_DB_PATH: /data/mediastation.db MEDIASTATION_CACHE_CACHE_DIR: /cache # 宿主机到容器的路径映射提示。用于用户误填宿主机路径时自动转换为容器路径： # /your-nas/media/电视剧 -> /media/电视剧 # /your-nas/downloads/国产剧 -> /downloads/国产剧 MEDIASTATION_MEDIA_DIR: ${MEDIASTATION_MEDIA_DIR:-./media} MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR: ${MEDIASTATION_MEDIA_CONTAINER_DIR:-/media} MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR: ${MEDIASTATION_DOWNLOAD_DIR:-./downloads} MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR: ${MEDIASTATION_DOWNLOAD_CONTAINER_DIR:-/downloads} # 日志级别：debug / info / warn / error。 MEDIASTATION_LOGGING_LEVEL: ${MEDIASTATION_LOGGING_LEVEL:-info} # 转码配置。留空表示自动/软件转码；硬件加速见下方 Intel/NVIDIA 示例。 MEDIASTATION_TRANSCODER_ENABLED: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_ENABLED:-true} MEDIASTATION_TRANSCODER_HARDWARE_ACCEL: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_HARDWARE_ACCEL:-false} MEDIASTATION_TRANSCODER_ENCODER: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_ENCODER:-} MEDIASTATION_TRANSCODER_MAX_HEIGHT: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_MAX_HEIGHT:-1080} # NAS 低负载保护：HLS 按播放速度转码、限制软件编码线程、限制并发、空闲自动停止。 MEDIASTATION_TRANSCODER_REALTIME: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_REALTIME:-true} MEDIASTATION_TRANSCODER_THREADS: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_THREADS:-2} MEDIASTATION_TRANSCODER_MAX_CONCURRENT: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_MAX_CONCURRENT:-1} MEDIASTATION_TRANSCODER_IDLE_TIMEOUT_SECONDS: ${MEDIASTATION_TRANSCODER_IDLE_TIMEOUT_SECONDS:-120} # 跨域来源。通常无需设置；反向代理或三端客户端异常时再按需填写。 MEDIASTATION_APP_CORS_ORIGINS: ${MEDIASTATION_APP_CORS_ORIGINS:-} # Telegram 通知/Bot 出站网络。通常留空即可；如 NAS 访问 Telegram 超时， # 可在 .env 中填写反代 API 或代理地址。v2rayA 常见代理： # HTTP http://host.docker.internal:20171 或 http://172.17.0.1:20171 # SOCKS socks5://host.docker.internal:20170 或 socks5://172.17.0.1:20170 # MEDIASTATION_TELEGRAM_API_BASE_URL=https://api.telegram.org # MEDIASTATION_TELEGRAM_PROXY_URL=http://host.docker.internal:20171 MEDIASTATION_TELEGRAM_API_BASE_URL: ${MEDIASTATION_TELEGRAM_API_BASE_URL:-} MEDIASTATION_TELEGRAM_PROXY_URL: ${MEDIASTATION_TELEGRAM_PROXY_URL:-} # 可选：把宿主机 shell/.env 中的代理变量透传给容器。留空无效果。 # 如果 NAS 已使用 v2rayA redirect/透明代理且 Docker 网桥流量已被接管， # 通常不需要填写这些变量。 HTTP_PROXY: ${HTTP_PROXY:-} HTTPS_PROXY: ${HTTPS_PROXY:-} ALL_PROXY: ${ALL_PROXY:-} NO_PROXY: ${NO_PROXY:-127.0.0.1,localhost} # 宿主机文件权限映射。Linux/NAS 常用 1000:1000，可用 id 命令查看。 PUID: ${PUID:-1000} PGID: ${PGID:-1000} TZ: ${TZ:-Asia/Shanghai} # Intel QSV / VAAPI 硬件加速示例： # 1. Linux/NAS 宿主机存在 /dev/dri。 # 2. 在 .env 中设置 MEDIASTATION_TRANSCODER_HARDWARE_ACCEL=true # 和 MEDIASTATION_TRANSCODER_ENCODER=vaapi。 # 3. 取消下方 devices/group_add 注释。 # devices: # - /dev/dri:/dev/dri # group_add: # - "${RENDER_GID:-989}" # NVIDIA NVENC 硬件加速示例： # 1. 宿主机安装 NVIDIA Container Toolkit。 # 2. 在 .env 中设置 MEDIASTATION_TRANSCODER_HARDWARE_ACCEL=true # 和 MEDIASTATION_TRANSCODER_ENCODER=nvenc。 # 3. 取消下方 gpus 注释。 # gpus: all healthcheck: test: ["CMD-SHELL", "wget -qO- http://127.0.0.1:8080/api/health || exit 1"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s docker compose up -d http://<host-ip>:18080 #就可以使用了 更新 docker compose pull docker compose up -d docker image prune -f 其他部署教程及开发使用在项目仓库中 目前项目已经可以正式部署使用，我们的下一步开发计划为增加网盘支持，目前已经实现一小部分 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
美国硅谷 轻量应用服务器 2核2G 200Mbps带宽 基本信息 IP质量 网络质量 回程路由 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
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 项目地址： https://github.com/CodingOX/CodeRecall 致谢 ：本项目基于 hsingjui/ContextWeaver 修改和扩展而来,相比于原版而言，主要有以下几点： 处理成了 CLI 的方式，方便通过 skill 进行调用。【MCP 在我看来导致启动慢，上下文浪费】 搜索时支持纯代码搜索，不把文档搜索纳入进来。 集成了常见的通用开发语言包，不用再各自安装对应的语言包，更方便。 这个项目大体的设计思路是很简单的： 把对应的语言翻译成对应的文本逻辑； 把它向量化； 搜索的时候，把你的输入再向量化一次，找出对应的片段； 再重排序一下，交给大模型。 在使用上也非常简单，唯有一点点难度，就是需要先注册一个硅基流动的 key（你也可以注册阿里云的 key）。 硅基流动目前可以免费提供，对于个人和小项目来说是足够了的。如果你的项目比较大，也可以多注册几个好友的 key。这里需要注意的是，限流是以用户为维度，而不是以 Key 为维度。 安装 npm install -g @alistar.max/coderecall 硅基流动（SiliconFlow） 注册账户，完成实名认证 创建免费的 Key 就可以了 先初始化一下，会生成一个模板配置，然后你编辑一下 key。 coderecall init 位置 ~/.coderecall/.env ，编辑文件 # Embedding API（必需） EMBEDDINGS_API_KEYS=your-embedding-api-key EMBEDDINGS_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings EMBEDDINGS_MODEL=BAAI/bge-m3 # Reranker API（必需） RERANK_API_KEYS=your-reranker-api-key RERANK_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/rerank RERANK_MODEL=BAAI/bge-reranker-v2-m3 将 skills/coderecall-search/ 目录复制到 用户目录的 ~/.claude/skills/ 或者 ~/.codex/skills 下即可 对于这个使用而言，会自动识别增量文件，然后进行向量化。你不需要初始化你的项目，但是为了避免卡住，建议在你的项目文件很大的情况下下手动到你的项目目录初始化一次。 cd /project # 手动向量一次 coderecall index . 上面就是最简单的用法或者最简单的配置。 接下来使用的时候，你可以强行让这个skill来帮你做语义化的搜索。但是对于 skill 而言，在不做强制手动引用的情况下，调不调用全靠大模型的心情，也全靠这个 skill 的提示词。 我这个提示词是经过我琢磨的，也欢迎大家修改、PR 以及提意见。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我将跳蚤市场上赚到的¥在腾讯云上购买了位于广州的轻量应用云服务器，已加入CHY公益站集群，配置如下 顺便问一下佬友们腾讯云的轻量应用服务器管的严吗，毕竟号可是实名认证过的 系统重装过一次，自带的AI Agent什么的已经没了 10 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题