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 MediaStationGo MediaStationGo是一款轻量、漂亮、NAS 友好的私人媒体中心。Go 单二进制后端 + React 前端，覆盖媒体库管理、刮削、播放、订阅下载、Emby API 兼容、AI 搜索与推荐。 经过测试部署在本地NAS使用Infuse、VidHub等播放器播放是秒播状态 暂时阉割掉了增加多用户的功能 功能模块 模块 能力 媒体库 电影、电视剧、动漫、综艺、音乐、成人内容；自动封面、合集分季分集 刮削 本地 NFO/图片优先，TMDb/TheTVDB/Bangumi/豆瓣/Fanart/JavBus/JavDB 补全 播放 直链、HLS、字幕、续播、外部播放器、历史与收藏 发现 TMDb / 豆瓣 / Bangumi 推荐入口，多源发现与订阅 下载 qBittorrent、PT 站点、RSS/搜索订阅、自动整理 兼容 Emby API、DLNA、外部客户端与三端 UI，无需另部署Emby等服务 运维 任务、统计、存储、重复文件、回收站、NFO 导出 AI OpenAI 兼容 Base URL/API Key，智能搜索与推荐 小姐姐友好，自动识别刮削 演示站 https://mgo.3jzs.com/ 管理员账号 ：admin 密码：admin123 用户账号：Mgo 密码：admin123 测试站，请勿修改账号以及密码 展示图 少放几张图片 项目仓库 github.com GitHub - ShukeBta/MediaStationGo: MediaStationGo 是一个面向个人、家庭 NAS... 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
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 GitHub - C-QY/are-you-ok: 专为用户和监管 Agent 设计的轻量 Skill，快速查看任意 AI Agent 状态或项目进度 | Lightweight skill for checking AI agent status & project progress · GitHub 因为在用Claude Code或者Agent进行开发的时候 发现子任务多了或者项目多了之后： 不知道 Agent 在做啥 还有几个任务没做 网络超时断连，Agent 接着瞎跑消耗token而不是先确认状态 想看 git 状态、记忆条数，还得翻历史记录 现在设计的 are-you-ok 用一句话就能触发完整记忆快照，断网恢复时 自动 输出恢复步骤，不需要任何额外操作。 安装 # Windows irm https://raw.githubusercontent.com/C-QY/are-you-ok/master/install.ps1 | iex # Mac / Linux curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/C-QY/are-you-ok/master/install.sh | bash [/quote] 然后重启 Claude Code 或者 其他模型 说出我们的口号 are you ok 如果觉得好玩，欢迎star提意见，谢谢各位佬。 Hello~Thank you~ Thank you very much！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
雷蛇 · 炼狱蝰蛇 V3 专业版无线鼠标首发价 1099 元，今日京东百亿补贴直降至 699 元。 按下方步骤下单，实付 584 元新低即可入手。 先领 9.5 折武汉消费券：京东 App 搜索“政府消费券” → 乐购武汉 → 领 9.5 折券。 再领 600-80 元键鼠券： 点此查看 。 全新人体工程学设计，重约 64 克。第三代光学鼠标微动，30000 DPI 光学传感器： 京东 雷蛇 蝰蛇 V3 Pro 专业版 无线鼠标 券后 584 元 领 80 元券 京东无门槛红包至高 26618 元，支持即领即用： 点此抽取 。 相较于炼狱蝰蛇 V2 专业版，炼狱蝰蛇 V3 专业版减重约 25%。 采用“FOCUS PRO 30K”传感器，精确追踪每次操作。除了带来更高的可自定义 DPI 之外，也针对更多表面优化了跟踪性能，为炼狱蝰蛇 V3 专业版提供了更精确的瞄准和控制能力。 全新人体工学设计： 第三代光学微动约有 9000 万次的点击寿命，同时带来更快的触发速度和更低的回弹延迟，有效降低了双击和误触风险。 炼狱蝰蛇 V3 专业版支持 HYPERPOLLING 无线接收器，可以将轮询率提升至 4000Hz，超越行业标准的 1000Hz，将鼠标延迟从 1 毫秒降低至 0.25 毫秒，带来更加顺滑精确的鼠标操控。 京东 雷蛇 蝰蛇 V3 Pro 专业版 无线鼠标 券后 584 元 领 80 元券 京东 618 无门槛红包 面额至高 26618 元，每天抽 3 次： 点此抽红包 淘宝 618 无门槛红包 面额至高 26888 元，每天抽 1 次： 点此抽红包
IT之家 5 月 29 日消息，九号 N1 机甲风电动车今晚发布，共推出三款车型，售价 3499 元起，今晚 8 点开售， N1 90 则将于 7 月上市 。 N1 70 1265mm 短轴距 轻量化高强度车架 极速 47km/h 电机额定功率 800W、峰值功率 1900W 60V 20Ah 铅酸电池 前后 180mm 碟刹 高抓地轮胎 前轮 80/90-12、后轮 3.5-10 鼹鼠控体验 N1 85 选配乐趣随心（IT之家注：模拟声浪 + 音乐派对 + 灵动灯效 + 音乐律动） 1265mm 短轴距 轻量化高强度车架 双向转把 极速 55km/h 电机额定功率 1500W、峰值功率 2500W 72V 23Ah 铅酸电池 前 220mm、后 180mm 碟刹 高抓地轮胎 前轮 90/80-12、后轮 3.5-10 前机械驻车 鼹鼠控体验 N1 90 标配乐趣随心（模拟声浪 + 音乐派对 + 灵动灯效 + 音乐律动） 1265mm 短轴距 轻量化高强度车架 双向转把 极速 60km/h 电机额定功率 2000W、峰值功率 2900W 72V 24Ah 电池 双通道阀式 ABS 前 220mm、后 200mm 碟刹 高抓地轮胎 前轮 90/80-12、后轮 3.5-10 前机械驻车 鼹鼠控体验
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 start 介绍 这是一个轻量化同时让你的订阅物尽其用的harness 工作流。 github.com GitHub - DoraemonHugU/oh-my-harness 通过在 GitHub 上创建帐户来为 DoraemonHugU/oh-my-harness 开发做出贡献。 下文称为 OMH 首先OMH是一个依靠Github PR的工作流，他借助了订阅中其他可以使用的额度来节省我们的必要的代码修改的codex额度。 在实际开发中，一个GPT plus订阅 + opencode go套餐就可以完成很不错的项目。 当前阶段我只做了Codex和Opencode支持，正在做其他平台的适配，如果有佬友对这个项目有兴趣，欢迎提交PR。 轻量化的OMH OMH 只有四个 skill。 核心SKILL: harness harness 核心循环: 1.收集信息(只读) → 2.制定plan(计划可写) → 3.实现plan(代码可写) → 4.审查实现(只读) → 5.反馈调整(默认可能回到1，2，3甚至4阶段) 辅助 SKILL(常规情况下，开发者不需要了解该三个skill的存在) 来自 mattpocock 的 tdd skill的修改版本: 提供tdd开发策略。 来自 superpowers 的 systematic-debugging 和 receving-code-review skill的适配版本: 提供debug能力和接受代码审查的能力。 我的开发理念促生了OMH工作流 当下我们知道 harness 理念正火。 我对harness的理解就如上面所说的。 我的vibe coding的看法 让每个plan目标清晰明确。 一个plan你可以做多个事情，但前提是plan明确清晰，最佳策略还是一次plan一个任务。 这个产生于 PR 开发。 一个PR一般都任务很清晰，同时只做一个事情。 但是我为了提高效率，我一般会将几个小任务打包成一个实现pr，但是每个子任务都很明确。 放弃在主分支上直接进行实现。 改用分支(worktrees)进行实现 分支开发的优点: 不会影响主分支。 当任务实现我们不认可时，我们可以轻松的回退之前的版本。 支持更清晰的并发开发。 例如两个模块是无关的，我们可以一个分支开发A，一个开发B。 古人云: 知己知彼百战百胜 知彼: 任务开始前，先进行信息收集。假设你要开始一件任务，你应该先去收集该任务的信息。 我喜欢主agent自己收集+子代理作为补充。 此时产生的是最纯净的上下文信息。 Q: 为什么是最纯净的上下文信息？ （点击了解更多详细信息） 知己: 己是agent和我， agent负责写代码。 我们要做的是知道agent和我协作能解决什么问题？ 怎么和他交流？ 他可能会踩什么坑？ 等等。 这依赖我们对于agent的了解。 在我的看法中，要完成一个任务，你首先要做的就是收集足够清晰的信息。 信息不足，未来就会掉坑里。 更少的上下文腐败 >> 持有更长的上下文 多 agent 并发并不一定就更优。 不同目标清晰才是 比如之前的我，喜欢让多个agent讨论辨析，但事实情况好像是三个臭皮匠一讨论好像更臭了。 一个agent听了另一个agent的说法，就盲信了， 不信的话又需要重新的进行验证， 而多agent讨论出来的结果还会倾向于复杂化， 这在一些开发中是很不好的。 但在一些任务中，你应该依赖多agent去不同方向进行审查或者信息搜集，例如一个审查代码bug，一个审查静默失败等。 这样是多agent的合理用法。 如果可以，构建你的测试 因为 agent 是个react，只要你能找到问题并能进行反馈，那agent就可以开始进行修复。 考虑合适的工具进行e2e测试。 如果你的项目实现了合适的自我反馈的测试工具，那么agent就可以自动的修复工作。 合理分配不同阶段的模型 计划阶段需要强大的模型，实现阶段只需要次旗舰。 审查阶段应该是一个审查偏好的模型(未必是旗舰，因为旗舰模型写代码好，但是审查未必强) 让你的订阅物尽其用(以ChatGPT plus订阅为例) Q: 我们购买了订阅，但是订阅都包含什么东西？ A: plus具有抠搜的codex额度，但同时具有慷慨的每周三千次的网页端的5.5 thk模型的调用以及对个人开发而言够用的 codex review 云端审查(20-50/5h，仅有5h限制，不和codex额度共享。且由gpt 5.3 codex驱动) Q: 我们的订阅，如果我们用于编程，都花在了什么阶段？ A: 1。 在生成plan之前的讨论是大头(对应harness的收集信息和制定plan阶段)，我们在这个阶段，Agent需要多轮的工具调用和生成回答， 对话导致变长的上下文更加剧的token的消耗。 2。 没有按照 harness 工程导致的代码质量差，最终导致的返工产生的消耗。 你阐述了你的需求，但未来实现忘掉了你的需求 或者 你没有审查你的impl是否对齐了你的需求 你可能没有遵循 harness 循环。 3。 你的review阶段agent的消耗。 review阶段会是一个新的agent，reviewer会冷启动，不会利用你的上下文缓存，导致了你的花费。 4。 你的实现阶段， 这是一个较少的消耗。 因为在具有清晰的plan时，agent的实现将会目标清晰，是项目开发的必要消耗而非浪费。 Q: 基于上述的问题，我们应该怎么节省我们的token并发挥最大效果？ A: 解耦，让 harness 的不同阶段采用不同的策略。 我们可以看到 harness 循环， 1和2阶段是一种只读状态。 它无需进行代码修改。那为什么我们要用codex？ 与其我们不舍得使用codex的gpt 5.5 进行探索讨论。 为什么我们不把这个工作放到 GPT web端？ web端慷慨的5.5额度，而我们又不需要本地代码的修改。 而我们只需要该阶段生成任务plan。 3阶段，是一个必要的本地代码修改。在具有清晰的plan后，我们可以选择任何一个agent工具，无论是Codex还是cc接手plan，而且此时你可以选择一个 次旗舰模型 去实现plan，来实现更低的消耗。 例如我会选择gpt 5.4(他的额度是gpt 5.5的2倍，甚至我可以选择gpt 5.3 codex模型，又或者你可以选择ds模型作为worker，他会带来更低的消耗) 4阶段， 这也是个只读任务。 所以我们不需要用 codex 额度进行review。 Q: 如何使用上一个问题的策略那？ A: 策略: 只读操作不在codex中进行。 只在codex进行必要的编码 在1和2阶段，我们可以使用GPT web端 + github 连接器连接到我们的私有仓库，进行只读操作，然后可以生成PR以及对应的PR的plan。 (不建议直接使用连接器进行修改代码，因为他不能patch修改，只能重写，这样代码质量会很低)。 类似的Grok，notion和claude等也可以使用连接器链接到github仓库用于分析生成plan。 在3阶段，在本地的codex中使用 $harness 接手 pr11任务 。 他就会拉取分支并读取plan并进行一次信息确定，然后开始实现任务， 实现后会自动触发云端的codex review。 4审查阶段， 审查的情况就交给云端的codex review，而不需要本地审查的token花费，且审查通常在10分钟内即可返回，此时本地的codex只需要耐心的等待即可。 我的经历和经验，废话太多了我就隐藏了， 未来有时间给佬友们好好分享下我的经验 （点击了解更多详细信息） OMH使用流程: 1。 首先你按照教程，用gpt，claude，grok 的web端链接到github 连接器。并绑定你当前的开发项目。并用 npx @doraemon-hug-u/oh-my-harness 初始化你的仓库。 OMH绑定仓库后 未来你的使用只需要在web端生成pr或者plan。 然后在本地的codex或者opencode调用harness skill并要求接手plan即可。 致谢 感谢 superpowers 和 mattpocock 社区提供的优秀的skill。 结尾 第一次写这个东西，难免写的不好，还望佬友们见谅。 项目问题以及关于我的上述讲述的问题，大家有任何疑问，欢迎佬友们在下面评论，我会逐个解答，并进行完善 如果有佬友对这个项目感兴趣，欢迎并感谢佬友们进行star，再次谢谢大家。 如果你对 harness 开发有自己的见解，欢迎评论区讨论或者提交PR，我们共同打磨这套工作流。 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
今天，高性能Agent模型SkyClaw-v1.0正式发布。同步上线的，还有轻量化版本SkyClaw-v1.0-lite。 旗舰版SkyClaw-v1.0 ：面向企业级复杂任务，多步骤规划、复杂工具链调用、长上下文多轮交互。适用于需要最高可靠性和执行准确率的场景。 轻量版SkyClaw-v1.0-lite ：面向开发者的轻量化场景，日常Agent辅助、简单工具调用、快速迭代，多次反复试错。速度快、成本低，非常适合产品早期验证和中小团队日常使用。 多项测试中，SkyClaw-v1.0性能超越Minimax 2.7、DeepSeek V4 Flash等多款主流开源模型，逼近DeepSeek V4 Pro、Claude Opus 4.6、Qwen 3.6 Plus等闭源顶流。 价格比打折后的 DeepSeek V4 Pro 还便宜。 即日起，SkyClaw-v1.0及SkyClaw-v1.0-lite，将开放2-4周免费试用。 目前，SkyClaw-v1.0通过apifree.ai提供OpenAI兼容API接口。 免费注册apifree账号，拿到API Key就能开始调用，支持流式输出、工具调用、多轮对话等核心功能。 API文档（兼容OpenAI接口，快速调用）： SkyClaw-v1： APIFree | Free AI API & One-Stop Unified Models API SkyClaw-v1.0-lite： APIFree | Free AI API & One-Stop Unified Models API 各位佬友试试好用不？ 8 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
不知道有没有人用过阿里云的Workbench AI Agent，如下图。 Workbench AI Agent模式是内嵌于阿里云Workbench中的一个智能助手。 该模式允许您通过自然语言直接与终端进行交互，将原本需要记忆和手动执行的复杂命令行操作，转变为简单、流畅的对话式任务。 核心能力 自动识别Shell命令与自然语言指令：例如输入ls时，会识别为Shell命令，不会触发对话。 智能任务拆解：当接收到安装Docker或检查CPU这类宏观需求时，Agent能自动将其分解为一系列具体的、可执行的命令行步骤。 动态流程调整：Agent并非机械地执行预设脚本。它会根据上一步命令的执行结果（成功、失败或具体输出），实时调整后续的操作计划。 自主决策与规划：在清晰的指令下，Agent能够自主规划完成任务所需的流程，例如安装软件时自动处理依赖关系。 这种需求感觉直接使用cc 过于笨重了。但是经常终端运维还比较实用 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
安利一款轻量化原生日记应用《獭獭日记》 主打无广告、低打扰、纯记录核心体验，摒弃多余商业化功能。 适配移动端日常使用，隐私权限克制，数据读写干净，日常随笔、日程碎记、情绪存档均可满足。 目前 iOS 已上架完成，功能稳定流畅，专注做好日记本身。 社区福利：评论留言即可参与免费领取月卡/（ Pro/Max 双档永久会员活动），全部权益一键解锁。
安利一款轻量化原生日记应用《獭獭日记》 主打无广告、低打扰、纯记录核心体验，摒弃多余商业化功能。 适配移动端日常使用，隐私权限克制，数据读写干净，日常随笔、日程碎记、情绪存档均可满足。 目前 iOS 已上架完成，功能稳定流畅，专注做好日记本身。 社区福利：评论留言即可参与免费领取月卡/（ Pro/Max 双档永久会员活动），全部权益一键解锁。
很喜欢轻量化软件，其实大部分情况下确实只需要 XXMB 就能实现大部分功能，我先推荐几个： Rufus/Ventoy 装机必备，Rufus 可以烧录 ISO 文件到安装介质，Ventoy 功能类似，可以塞若干个 ISO 到 U 盘中 Minipad2 非常轻量的纯文本编辑器，功能页提供了 GTD 和启动器的功能 kanri 开源看板软件 total commander 可替代原生资源管理器，热键功能强大，同类产品有 directory opus ditto 剪切板工具 git 伟大无需多言 neovim 不易上手的编辑器 autohotkey 脚本软件 neomutt 不易上手的终端邮箱软件 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 12 日消息，消息源 Igor Bogdanov 昨日（5 月 11 日）在 X 平台发布推文，分享了一张 App 应用截图，发现了大疆 Air 4 的踪迹， 暗示该无人机可能已进入合规申报阶段。 根据这张截图，在应用菜单中出现了“DJI Air 4”的名称，表明这款无人机可能进入合规申报流程。IT之家附上相关截图如下： 此外基于产品“消费级影像”分类，外媒称大疆 Air 4 可能是一款 250 克以下的无人机（作为对比，Air 3S 无人机的起飞重量为 724 克）。这个重量段机身更轻，日常携带通常更方便，也往往对应更低的飞行管理门槛。 大疆于 2024 年 10 月推出 Air 3S，官方售价为 6988 元，至今已超过 18 个月。该无人机主打双摄系统（1 英寸主摄 +70mm 中长焦），并首次在 Air 系列引入前向激光雷达避障功能，是高性价比的旅拍旗舰。
nickrunning/wechat-selkies 实在太重了 分分钟压垮 nas 而且不稳定 还是我 compose 文件有问题？ root@pve:/mnt/nfs/hdd2/docker-compose/sk-wechat# cat wx1/docker-compose.yml version: '3.8' # Add version at the top services: wechat-selkies: image: nickrunning/wechat-selkies:latest container_name: wechat-selkies ports: - "3000:3000" # http port - "3010:3001" # https port restart: unless-stopped volumes: - ./config:/config #微信厕所路径 挂载自其他虚拟机 nfs devices: - /dev/dri:/dev/dri # 核显加速 environment: - PUID=1000 # user ID - PGID=100 # group ID - TZ=Asia/Shanghai # timezone - LC_ALL=zh_CN.UTF-8 # locale - AUTO_START_WECHAT=true # default is true - AUTO_START_QQ=false # default is false - CUSTOM_USER=wx1 # recommended to set a custom user name - PASSWORD=******* # recommended to set a password for selkies web ui
佬们，求推荐，就是可以直接接入中转站API就能调用的 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 4 月 27 日消息，Sharkoon（旋刚）的 FIREGLIDER 鼠标至少可以追溯到 2009 年，换句话说 该系列产品已有 17 年以上的历史 。而在近日，Sharkoon 推出了最新型号 FIREGLIDER One。 FIREGLIDER One 舍弃了前代产品标志性的火焰设计 ，外观更为朴素。其采用面向右手的准对称模具，三维 127.5 × 64 × 40 (mm)，面向大手和普通手型用户，重 50g。 其支持双模 (USB & BT) 连接，搭载原相 PAW3311 光学传感器（DPI / cpi 可达 12000），配备环诺 20M 按键微动，最大采样频率 1000Hz，拥有 100hr 续航 300mAh 电池。
索尼宣布面向PC玩家的游戏设备品牌“INZONE”再添新品——INZONE H6 Air开放式游戏耳机正式推出，首发售价1399元。作为一款有线开放式耳机，INZONE H6 Air采用铝材质打造，整机重量仅199克。 它沿用了与INZONE H9 II相同的可调节头带设计，在保持紧凑体积的同时，兼顾了佩戴的舒适性与稳定性。 音质方面，耳机搭载的驱动器单元参考了MLDR-MV1开放式录音室监听耳机的核心技术。此外，产品还配备可调节心型指向麦克风，能够实现清晰自然的声音捕捉。 索尼与PlayStation Studios的音效设计师合作，为INZONE H6 Air定制了“RPG/冒险”均衡器配置文件。该配置针对RPG与冒险类游戏进行专属调校，增强了声音的清晰度、深度和环境细节，更准确地还原游戏预期的听感。 用户还可通过随附的USB-C音频盒连接耳机，获得虚拟7.1声道环绕声与360度空间音效，进一步提升游戏沉浸体验。 查看评论
官方的详细通知链接 给出的理由是： 轻量化edge、拓展copilot。 目前 已经不能向侧边栏添加新应用和网页，但暂时可以使用已经有的。 微软会在完全移除之前通知已访问该功能的用户。 (最近没用过的根本不会知道这改动，当然也可以自己打开侧边栏发现) 我基本每天用侧边栏，昨天打开才发现的醒目通知 提醒佬友们 注意备份侧边栏网站地址、密码、还有网页的设置 以下我自己的看法，没别意思，请佬们手下留情 这纯属多此一举，把一个方便实用的工具干掉，就为了推销Copilot。 典型微软作风：什么好用，就毁什么，强制营销。 还是挺舍不得edge的，不过自从这几个月更新后。 休眠标签页更新后失效，导致我开的几百个标签页丢失，还有工作区的负优化 再加上这次的奇怪决策，已经对这个曾经的日用搭档不再抱有幻想了 在chrome的替代 分屏显示可以让同时查看两个网页，且Chrome 本身有分屏功能 Page Sidebar 插件/拓展，是通过侧边栏的方式实现类似的效果。 可以通过右键选中当前页面的任意链接，从菜单中找到「Open link in sidebar」的选项，然后就可以在侧边栏中打开这个链接。 例如在浏览文章列表的同时，可以在侧边栏中打开文章详情。 Page Sidebar 使用 iframe 的方式来打开网页，有些网站可能会有安全策略的限制，导致无法正常打开。 而且不能直接收藏到侧边栏显示，比较鸡肋 希望有能代替核心功能的插件出现，集成一下将应用、网站直接收藏到侧边栏以快速访问。 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
一、GSConv论文理论 论文地址： [Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles] 1.理论思想 本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。 2.创新点 1)引入了一种新方法 GSConv 来代替 SC 操作。该方法使卷积计算的输出尽可能接近 SC，同时降低计算成本； 2)为自动驾驶汽车的检测器架构提供了一种新的设计范式，即带有标准 Backbone 的 Slim-Neck 设计； 操作过程： 1)输入进行一个普通卷积的下采样 2)对上一步的输出使用DWConv深度卷积 3）将两个conv的结果拼接起来 4）进行shuffle操作 二、代码部署 1.代码 ---------------------------- GSConv --------------------------------- class GSConv(nn.Module): def init (self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): super(). init () c_ = c2 // 2 self.cv1 = Conv(c1, c_, k, s, None, g, act) self.cv2 = Conv(c_, c_, 5, 1, None, c_, act) def forward(self, x): x1 = self.cv1(x) x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1) # shuffle # y = x2.reshape(x2.shape[0], 2, x2.shape[1] // 2, x2.shape[2], x2.shape[3]) # y = y.permute(0, 2, 1, 3, 4) # return y.reshape(y.shape[0], -1, y.shape[3], y.shape[4]) b, n, h, w = x2.data.size() b_n = b * n // 2 y = x2.reshape(b_n, 2, h * w) y = y.permute(1, 0, 2) y = y.reshape(2, -1, n // 2, h, w) return torch.cat((y[0], y[1]), 1) class GSConvns(GSConv): def init (self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): super(). init (c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True) c_ = c2 // 2 self.shuf = nn.Conv2d(c_ * 2, c2, 1, 1, 0, bias=False) def forward(self, x): x1 = self.cv1(x) x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1) # normative-shuffle, TRT supported return nn.ReLU(self.shuf(x2)) class GSBottleneck(nn.Module): def init (self, c1, c2, k=3, s=1): super(). init () c_ = c2 // 2 # for lighting self.conv_lighting = nn.Sequential( GSConv(c1, c_, 1, 1), GSConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # for receptive field self.conv = nn.Sequential( GSConv(c1, c_, 3, 1), GSConv(c_, c2, 3, 1, act=False)) self.shortcut = Conv(c1, c2, 3, 1, act=False) def forward(self, x): return self.conv_lighting(x) + self.shortcut(x) class DWConv(Conv): # Depth-wise convolution def init (self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activation super(). init (c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act) class GSBottleneckC(GSBottleneck): def init (self, c1, c2, k=3, s=1): super(). init (c1, c2, k, s) self.shortcut = DWConv(c1, c2, 3, 1, act=False) class VoVGSCSP(nn.Module): # VoVGSCSP module with GSBottleneck def init (self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(). init () c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) # self.gc1 = GSConv(c_, c_, 1, 1) # self.gc2 = GSConv(c_, c_, 1, 1) self.gsb = GSBottleneck(c_, c_, 1, 1) self.res = Conv(c_, c_, 3, 1, act=False) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # def forward(self, x): x1 = self.gsb(self.cv1(x)) y = self.cv2(x) return self.cv3(torch.cat((y, x1), dim=1)) class VoVGSCSPC(nn.Module): # cheap VoVGSCSP module with GSBottleneck def init (self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(). init () c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.gsb = GSBottleneckC(c_, c_, 1, 1) ---------------------------- end --------------------------------- 2.配置教程 （1）在models/cmmon.py中添加上述代码 （2）在models/yolo.py中添加GSConv,VoVGSCSP, VoVGSCSPC，如下图所示 VoVGSCSP, VoVGSCSPC 3.yaml文件 nc: 1 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 YOLOv5 v6.0 backbone backbone: [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9 ] YOLOv5 v6.0 head head: [[-1, 1, GSConv, [512, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, ‘nearest’]], [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 13 [-1, 1, GSConv, [256, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, ‘nearest’]], [[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3 [-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small) [-1, 1, GSConv, [256, 3, 2]], [[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium) [-1, 1, GSConv, [512, 3, 2]], [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large) [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5) ] 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
项目地址 GitHub - zwmmm/CCManager · GitHub 之前在用 CC Switch，功能是很全，但越用越觉得哪里不对劲。 每个供应商都有单独的配置窗口，配置合并逻辑搞得很复杂，经常莫名其妙就把我的配置给覆盖了。而且这软件越更新越重，塞进去一堆我用不上的功能。 后来干脆自己写了一个，就一个目标： ▎ 只改端点 URL、API Key 和自定义模型名称，其他配置一概不碰。支持 Claude Codex Codex OAuth 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区公益推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的项目是免费使用的，无收费（变相收费、赞助）部分： 是 我的帖子已经打上 公益推广 标签： 是 我的项目属于个人项目，与公司或商业机构无关： 是 我的项目不存在QQ、TG等群组引流： 是 我的项目不存在非运营必要的网站引流： 是 我的项目不存在为他人推广、AFF： 是 我的项目无关联的商业项目： 是 我的站点存在登录，并已接入 LINUX DO Connect： 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 从 [已开源]Ai-Novel 强大的ai小说创作网站demo测试 继续,之前的demo版本存在一些问题,比如配置页面太复杂,提示词页面不好用,一些功能冗余且页面繁琐,所以我更新了一个更加轻量化的lite版本,把各种词条归位条目,把增加了大纲的解析功能和细纲,优化了提示词和模型配置页面等,整个项目更加的易于使用 项目使用地址 https://lite.ainovel.de 项目支持使用linuxdo注册,由于改动较大,和前面的版本数据不互通,需要新注册 项目首页右上角已添加linuxdo友链 开源地址不变, [已开源]Ai-Novel 强大的ai小说创作网站demo测试 的lite分支 部分示意图 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： GitHub - Teeeeen/legal_rag: 面向中国法律领域的轻量化本地 RAG 系统，基于 LangChain、Qwen3、BGE-M3 与 ChromaDB，支持可插拔检索、重排与生成策略 · GitHub 目前rag比较火，就动手尝试了一下，用langchain搭整体非常简单，就像搭积木。成熟开源数据集不太好找，这个项目就拿比较广泛的法律垂域作为业务场景。可以移植到其他场景，不过要调整一些地方，如切分和知识图谱 说是轻量化RAG，但目前感觉本地模型的推理速度还是有优化空间 有这方面兴趣的佬友可以看看，点点 star就更好了，也欢迎佬友给出建议。 谢谢各位佬友！！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题