如题 首页： https://www.ccopyright.com.cn/ 登录页面： https://register.ccopyright.com.cn/login.html 为什么我登录不了呢？网页进去是空白的。 F12看了一下显示，这两个资源502 https://static.ccopyright.com.cn/js/common.js https://static.ccopyright.com.cn/js/browser.js 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
报错登录失败：Login server error: Token exchange failed: token endpoint returned status 403 Forbidden: Country, region, or territory not supported 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Login server error: Token exchange failed: error sending request for url ( https://auth.openai.com/oauth/token )没招了，全局也开了，tun也开了，就是登陆不了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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
有人在用Hugging Face 的数据做代码安全审计方向的SFT 和强化学习吗 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
REQUEST_BLOCKED Category: REVERSE_ENGINEERING Reason: Restricted technical activity detected. 这个报错大家有遇到的吗？很奇怪最近两天才遇到，之前是没有的？是模型优化的问题？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
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分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
分享个自己做的东西。 问题 用 AI 写代码越来越爽，但也越来越烦。主要几个痛点： 1. 你变成了人肉 QA Claude 说"搞定了"，你一跑全是 bug 。然后进入死循环：测→报→修→测→报→修…… 明明是让它帮你省时间的，结果你的时间全花在当测试员上了。 2. 完全黑盒 让它搞个复杂点的东西，跑了 20 分钟，你完全不知道它到哪了、在干什么、卡住了没有。 3. 失忆 换个 session 、compact 一下、context 太长被截断——它就忘了项目是什么、之前做了什么决定、代码为什么这么写。下次对话从零开始解释。 4. 偷工减料 你让它写个完整功能，它可能跳过测试、不做错误处理、架构随便搞。你不盯着它就不老实。 我的方案 拿 Claude Code 的 dynamic workflow 做了个强制流水线。你给一句话需求，它必须走完 9 个阶段才交付： /lightsout 用 Express + SQLite + React 做个看板应用，支持拖拽、标签、到期提醒 然后它自动跑： 需求编写 → 独立 agent 审查（不过就打回重写） 交互设计 → 独立 agent 审查 技术架构 → 独立 agent 审查 一致性检查 → 三份文档互相对不上的地方找出来修掉 测试用例设计 → 写代码之前先把测试想清楚 写代码 → 自主决定要不要拆分并行（全栈项目自动拆前后端） QA → 跑测试，没过就自己修，最多 5 轮 E2E 验证 → 真的把应用跑起来试 最终检查 → 需求文档 vs 实际代码逐条对比，有遗漏就补 全程你不需要介入。跑完之后你拿到的是： src/ # 能跑的代码 tests/ # 测试全过 docs/ spec.md # 产品需求（每个功能的场景、错误处理都写了） design.md # 交互设计 architecture.md # 技术架构（ ADR 、模块划分、技术选型理由） test-cases.md # 测试设计 这些文档是项目的"记忆"——下次开新 session ，agent 读一遍 docs/ 就知道项目全貌，不用你重新解释。 核心设计 写的人和审的人必须是不同 agent 。 自己审自己肯定放水。拆开之后质量真的不一样——reviewer 会挑出 writer 自己看不到的问题。 文档先行，代码最后。 不是先写代码再补文档，而是需求、设计、架构全部写完审完了再动手。这样写出来的代码有据可依，测试有的放矢。 代码阶段自己决定策略。 简单项目（比如命令行工具）一个 agent 自己 TDD 搞定。复杂项目（全栈应用）它会自动拆分模块，先搞 shared types ，然后前后端并行开发，最后自己跑集成测试。 每个环节自带修复循环。 审查没过？打回重写。测试挂了？自己修。最多 5 轮。不需要你介入指挥。 实测数据 跑了 4 个全新项目： 项目 类型 测试数 结果 批量文件重命名工具 Python CLI 67 个测试 一次通过 实时 Markdown 编辑器 Express + React + WebSocket 66 个测试 1 轮修复后通过 个人记账 API + Dashboard FastAPI + React 50 个测试 一次通过 看板应用 Express + React + 拖拽 — 一次通过 每个项目都手动验证过——真的能跑，功能正常。 代价 本质上这东西是拿 token 换你的时间和精力。每次跑 30-50 个 agent call ，45 分钟到 2 小时不等。如果这个 token 开销让你肉疼，那可能不适合你。但如果你有公司报销，或者你觉得自己的注意力比 token 值钱——与其花一小时盯着它干活、测 bug 、来回沟通，不如让它自己跑完所有环节，你回来看成品——那这个 trade-off 就很值。 Repo GitHub: https://github.com/DreamChaserEric/claude-lights-out 一行安装： curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/DreamChaserEric/claude-lights-out/main/install.sh | bash 需要 Claude Code 且支持 workflow 功能。 欢迎反馈。
一天一个概念，学不完根本学不完 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
Brave 是一款基于 Chromium 内核的开源浏览器，以强大的隐私保护和广告拦截功能著称。它默认启用 Shields 功能，可有效阻挡广告、跟踪器和指纹识别，同时提供更快的浏览速度和更低的资源占用。 Brave 还长期支持 MC2（Manifest V2）扩展 ，为用户提供了更灵活的扩展兼容性。 2026 年 6 月初，Brave 正式发布了 Brave Origin 版本,（59.9$买断制）。该版本保留了 Brave 的 核心优势 的基础上， 移除或禁用的功能 （这些功能在普通版中默认可用）包括： Leo AI 助手 Brave News（新闻） Playlist（播放列表） Rewards 系统（同时禁用浏览器内 Brave 广告） Speedreader（速度阅读器） VPN Wallet（加密货币钱包，同时禁用 Web3 域名） Talk（通话功能） Tor 私有窗口 Wayback Machine 集成 Web Discovery Project 部分统计数据和遥测（如日常使用 ping、崩溃日志、P3A 隐私保护分析）等 Origin 因移除多余组件，启动更快、资源占用更低、界面更简洁，提供更纯粹的浏览器体验。 但是目前可以通过 macOS 系统级配置文件 （.mobileconfig）和 Windows JSON 策略 的方式达到近似的效果。 效果图如下： macOS 使用方法 将下方 XML 内容复制并保存为 Brave-Policies.mobileconfig 文件。 双击文件安装配置描述文件。 安装完成后重启 Brave 浏览器。 打开 brave://policy/ 确认策略生效。 XML <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd"> <plist version="1.0"> <dict> <key>PayloadVersion</key> <integer>1</integer> <key>PayloadScope</key> <string>System</string> <key>PayloadType</key> <string>Configuration</string> <key>PayloadRemovalDisallowed</key> <false/> <key>PayloadUUID</key> <string>e143b891-3398-48f9-bee1-54d3b6db44b3</string> <key>PayloadDisplayName</key> <string>Brave Policies</string> <key>PayloadDescription</key> <string>Brave Browser system-level policies</string> <key>PayloadIdentifier</key> <string>com.brave.Browser</string> <key>PayloadContent</key> <array> <dict> <key>PayloadIdentifier</key> <string>com.brave.Browser</string> <key>PayloadType</key> <string>com.brave.Browser</string> <key>PayloadUUID</key> <string>88032831-5301-41ad-8231-10efa9d67ab3</string> <key>PayloadVersion</key> <integer>1</integer> <key>PayloadEnabled</key> <true/> <key>TabSearchActivated</key> <false/> <key>GlobalMediaControlsEnabled</key> <false/> <key>TorDisabled</key> <true/> <key>BraveRewardsDisabled</key> <true/> <key>BraveWalletDisabled</key> <true/> <key>BraveVPNDisabled</key> <true/> <key>BraveAIChatEnabled</key> <false/> <key>BraveSidebarAvailable</key> <false/> <key>BraveShoppingEnabled</key> <false/> <key>BraveSponsorshipsEnabled</key> <false/> <key>BraveTalkDisabled</key> <true/> <key>IPFSEnabled</key> <false/> <key>DefaultLocalFontsSetting</key> <integer>3</integer> <key>DefaultSensorsSetting</key> <integer>3</integer> <key>DefaultSerialGuardSetting</key> <integer>2</integer> <key>CloudReportingEnabled</key> <false/> <key>DriveDisabled</key> <true/> <key>PasswordSharingEnabled</key> <false/> <key>QuickAnswersEnabled</key> <false/> <key>SafeBrowsingExtendedReportingEnabled</key> <false/> <key>SafeBrowsingSurveysEnabled</key> <false/> <key>SafeBrowsingDeepScanningEnabled</key> <false/> <key>DeviceActivityHeartbeatEnabled</key> <false/> <key>DeviceMetricsReportingEnabled</key> <false/> <key>HeartbeatEnabled</key> <false/> <key>LogUploadEnabled</key> <false/> <key>ReportDeviceActivityTimes</key> <false/> <key>ReportDeviceAppInfo</key> <false/> <key>ReportDeviceSystemInfo</key> <false/> <key>ReportDeviceUsers</key> <false/> <key>AlternateErrorPagesEnabled</key> <false/> <key>AutofillCreditCardEnabled</key> <false/> <key>BackgroundModeEnabled</key> <false/> <key>BrowserGuestModeEnabled</key> <true/> <key>BrowserSignin</key> <integer>0</integer> <key>BuiltInDnsClientEnabled</key> <false/> <key>DefaultBrowserSettingEnabled</key> <false/> <key>DefaultBrowserSettingNotificationAllowed</key> <false/> <key>MetricsReportingEnabled</key> <false/> <key>ParcelTrackingEnabled</key> <false/> <key>RelatedWebsiteSetsEnabled</key> <false/> <key>ShoppingListEnabled</key> <false/> </dict> </array> </dict> </plist> Windows 使用方法（JSON 策略，与 macOS 配置一致） 创建文件夹路径（推荐使用以下路径之一）： C:\ProgramData\BraveSoftware\Brave-Browser\Policies\Managed\ 或 C:\Program Files\BraveSoftware\Brave-Browser\Application\Policies\Managed\ 在 Managed 目录下新建文件 brave_policy.json，复制下方完整 JSON 内容并保存。 重启 Brave 浏览器。 打开 brave://policy/ 页面确认所有策略已生效。 JSON { "policies": { "TabSearchActivated": false, "GlobalMediaControlsEnabled": false, "TorDisabled": true, "BraveRewardsDisabled": true, "BraveWalletDisabled": true, "BraveVPNDisabled": true, "BraveAIChatEnabled": false, "BraveSidebarAvailable": false, "BraveShoppingEnabled": false, "BraveSponsorshipsEnabled": false, "BraveTalkDisabled": true, "IPFSEnabled": false, "DefaultLocalFontsSetting": 3, "DefaultSensorsSetting": 3, "DefaultSerialGuardSetting": 2, "CloudReportingEnabled": false, "DriveDisabled": true, "PasswordSharingEnabled": false, "QuickAnswersEnabled": false, "SafeBrowsingExtendedReportingEnabled": false, "SafeBrowsingSurveysEnabled": false, "SafeBrowsingDeepScanningEnabled": false, "DeviceActivityHeartbeatEnabled": false, "DeviceMetricsReportingEnabled": false, "HeartbeatEnabled": false, "LogUploadEnabled": false, "ReportDeviceActivityTimes": false, "ReportDeviceAppInfo": false, "ReportDeviceSystemInfo": false, "ReportDeviceUsers": false, "AlternateErrorPagesEnabled": false, "AutofillCreditCardEnabled": false, "BackgroundModeEnabled": false, "BrowserGuestModeEnabled": true, "BrowserSignin": 0, "BuiltInDnsClientEnabled": false, "DefaultBrowserSettingEnabled": false, "DefaultBrowserSettingNotificationAllowed": false, "MetricsReportingEnabled": false, "ParcelTrackingEnabled": false, "RelatedWebsiteSetsEnabled": false, "ShoppingListEnabled": false } } 注意 ： 配置后若需移除，删除对应配置文件并重启浏览器即可。 Windows 用户也可使用 Group Policy 编辑器 + 官方 ADMX 模板进行管理。 Linux 用户可 免费 使用 Brave Origin 。 始终从官网下载最新版 Brave 浏览器。 欢迎大家测试并反馈效果。如果有其他平台需求或需要调整策略，欢迎留言。支持正版的朋友也可直接购买 Brave Origin（支持多设备激活），也可组团拼车。 AI 编写提示 ：本帖内容由 AI 辅助生成和优化，旨在提供准确、清晰的配置指导。所有配置文件均基于公开的 Brave 企业策略文档整理，使用前请自行验证，并在必要时备份重要数据。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
手上的几十个team号全都不让用 都让重新 login again 天塌了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
不知怎么回事，今天开始发现我的space只能开启成功3个，第4个就会提示403，原来都可以开启8个的，不知大家的如何了？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
核心要求（精通） Golang Gin 或 Go-Zero 框架 PostgreSQL Redis （缓存、限流、状态管理） WebSocket （实时通信、低延迟，实时最高 500 同时在线） REST API 设计 JWT/Token 认证机制 安全设计（权限控制、防越权、防刷接口、接口安全、数据保护等） 具备独立系统设计能力（模块拆分、服务解耦、状态流设计） 网页防爬虫 熟练使用 AI ，减少开发周期 前端要求（熟悉） Vue3 TypeScript Vite WebSocket 前端通信 Pinia/状态管理 Element Plus 或类似后台框架 部署要求（熟悉） Docker Linux 服务器部署 Nginx CI/CD 基础流程 最好有过的其中的经验 SaaS 系统开发经验 私有化部署系统经验 IM/在线客服/实时监控系统经验 SDK 或平台型产品开发经验 低代码平台开发经验 可扩展系统架构设计经验 可视化编辑器开发经验 拖拽搭建系统开发经验 Tauri 桌面应用开发经验 对<实践论><矛盾论>有较深理解 希望你： 人品好，有原则，有责任心，合作精神 可远程合作,但要求全职 能力过硬，能独立负责开发，维护，效率高 沟通及时，沟通理解能力强 身体健康，少/不喝酒 请你提供： 个人情况 个人项目案例 项目和股权简介 项目正在运营，现产品技术弱水平不够，急需一款高性能的产品垄断市场。 有初代产品（低质量）验证市场和盈利（非正式推广）的 5 个月营收流水 7 位数明细。 有三年行业经验总结和最全面的行业旗舰产品完整设计方案。 现有客户展示，不是构思项目阶段。 合作 50/50 股份，你负责全部技术问题，我负责推广营销变现。 项目年盈利高于 8 位数(保守) 开发周期，预计 2-4 个月（含主要 bug 修复，主性能优化），主要功能完善后即可开始投放。 投放即有老客户付费内测，在主体性能稳定后正式推广，周期大概 1 个月后有稳定收入，且逐月高递增，3-5 月后趋于稳定状态，半年后几乎垄断市场。 项目寿命预计 5 年内稳定 联系方式： 请发邮件到： [email protected] 大概介绍一些您的情况和联系方式。以及对<实践论><矛盾论>的理解。
核心要求（精通） Golang Gin 或 Go-Zero 框架 PostgreSQL Redis （缓存、限流、状态管理） WebSocket （实时通信、低延迟，实时最高 500 同时在线） REST API 设计 JWT/Token 认证机制 安全设计（权限控制、防越权、防刷接口、接口安全、数据保护等） 具备独立系统设计能力（模块拆分、服务解耦、状态流设计） 网页防爬虫 熟练使用 AI ，减少开发周期 前端要求（熟悉） Vue3 TypeScript Vite WebSocket 前端通信 Pinia/状态管理 Element Plus 或类似后台框架 部署要求（熟悉） Docker Linux 服务器部署 Nginx CI/CD 基础流程 最好有过的其中的经验 SaaS 系统开发经验 私有化部署系统经验 IM/在线客服/实时监控系统经验 SDK 或平台型产品开发经验 低代码平台开发经验 可扩展系统架构设计经验 可视化编辑器开发经验 拖拽搭建系统开发经验 Tauri 桌面应用开发经验 对<实践论><矛盾论>有较深理解 希望你： 人品好，有原则，有责任心，合作精神 可远程合作,但要求全职 能力过硬，能独立负责开发，维护，效率高 沟通及时，沟通理解能力强 身体健康，少/不喝酒 请你提供： 个人情况 个人项目案例 项目和股权简介 项目正在运营，现产品技术弱水平不够，急需一款高性能的产品垄断市场。 有初代产品（低质量）验证市场和盈利（非正式推广）的 5 个月营收流水 7 位数明细。 有三年行业经验总结和最全面的行业旗舰产品完整设计方案。 现有客户展示，不是构思项目阶段。 合作 50/50 股份，你负责全部技术问题，我负责推广营销变现。 项目年盈利高于 8 位数(保守) 开发周期，预计 2-4 个月（含主要 bug 修复，主性能优化），主要功能完善后即可开始投放。 投放即有老客户付费内测，在主体性能稳定后正式推广，周期大概 1 个月后有稳定收入，且逐月高递增，3-5 月后趋于稳定状态，半年后几乎垄断市场。 项目寿命预计 5 年内稳定 联系方式： 请发邮件到： [email protected] 大概介绍一些您的情况和联系方式。以及对<实践论><矛盾论>的理解。
核心要求（精通） Golang Gin 或 Go-Zero 框架 PostgreSQL Redis （缓存、限流、状态管理） WebSocket （实时通信、低延迟，实时最高 500 同时在线） REST API 设计 JWT/Token 认证机制 安全设计（权限控制、防越权、防刷接口、接口安全、数据保护等） 具备独立系统设计能力（模块拆分、服务解耦、状态流设计） 网页防爬虫 熟练使用 AI ，减少开发周期 前端要求（熟悉） Vue3 TypeScript Vite WebSocket 前端通信 Pinia/状态管理 Element Plus 或类似后台框架 部署要求（熟悉） Docker Linux 服务器部署 Nginx CI/CD 基础流程 最好有过的其中的经验 SaaS 系统开发经验 私有化部署系统经验 IM/在线客服/实时监控系统经验 SDK 或平台型产品开发经验 低代码平台开发经验 可扩展系统架构设计经验 可视化编辑器开发经验 拖拽搭建系统开发经验 Tauri 桌面应用开发经验 对<实践论><矛盾论>有较深理解 希望你： 人品好，有原则，有责任心，合作精神 可远程合作,但要求全职 能力过硬，能独立负责开发，维护，效率高 沟通及时，沟通理解能力强 身体健康，少/不喝酒 请你提供： 个人情况 个人项目案例 项目和股权简介 项目正在运营，现产品技术弱水平不够，急需一款高性能的产品垄断市场。 有初代产品（低质量）验证市场和盈利（非正式推广）的 5 个月营收流水 7 位数明细。 有三年行业经验总结和最全面的行业旗舰产品完整设计方案。 现有客户展示，不是构思项目阶段。 合作 50/50 股份，你负责全部技术问题，我负责推广营销变现。 项目年盈利高于 8 位数(保守) 开发周期，预计 2-4 个月（含主要 bug 修复，主性能优化），主要功能完善后即可开始投放。 投放即有老客户付费内测，在主体性能稳定后正式推广，周期大概 1 个月后有稳定收入，且逐月高递增，3-5 月后趋于稳定状态，半年后几乎垄断市场。 项目寿命预计 5 年内稳定 联系方式： 请发邮件到： [email protected] 大概介绍一些您的情况和联系方式。以及对<实践论><矛盾论>的理解。