外面人多，大佬受小弟一拜，求求求qaq 29 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
在对一些软件的漏洞挖掘过程中分析数据包是不可或缺的部分,我是采用了reqable(开系统代理)->proxypin->clash verge,然后让ai通过proxypin mcp分析抓到的数据包,存在的问题是网页和应用大多可以正常用,但是codex会报sse超时,听codex分析我设置reqable关闭ssl只负责转发,但一旦开始抓包codex还是没网,这导致我抓包和用codex总是要错开就很麻烦,想问一下佬们有没有解决方法或者其他更简单的方案? 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
API Key：c2stc3AtNHo1RkxWNk1qaUY0cVREZ3doQXoxY3BCVEYyb0FUdlI= base64编码 兼容 OpenAI 协议： https://aigw-gzgy2.cucloud.cn:8443/v1 兼容 Anthropic 协议： https://aigw-gzgy2.cucloud.cn:8443 模型 模型能力 模型介绍 [image]aisp-auto-route 深度思考、文本生成 系统通过算法自动匹配最优模型。 [image]DeepSeek-V4-Flash 仅体验 深度思考、文本生成 [image]glm-5.1 深度思考、文本生成 GLM-5.1 是智谱新一代旗舰基座，长程任务显著提升，可自主工作长达8小时，闭环交付工程级成果，整体表现对齐Claude Opus 4.6。 [image]Qwen3.6-27B 深度思考、文本生成 Qwen3.6系列27B原生视觉语言Dense模型，模型效果相较3.5-27B重点提升了Agentic coding能力、模型STEM与推理能力进一步增强 [image]kimi-k2.6 深度思考、文本生成 Kimi K2.6 是 Kimi 最新最智能的模型，Kimi K2.6 的通用 Agent、代码、视觉理解等综合能力得到全面提升 [image]MiniMax-M2.5 深度思考、文本生成 MiniMax-M2.5 是 MiniMax 推出的新一代旗舰编程模型，致力于提升真实世界复杂任务中的表现。在编程、工具调用和搜索、办公等生产力场景都达到或刷新了行业的 SOTA。 [image]glm-5 深度思考、文本生成 GLM-5 是智谱新一代的旗舰基座模型，面向 Agentic Engineering 打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力。 [image]Qwen3.5-397B-A17B 深度思考、文本生成 Qwen3.5 系列 397B-A17B 是原生视觉语言模型，基于混合架构设计，融合了线性注意力机制与稀疏混合专家模型，实现了更高的推理效率。 [image]Qwen3-235B-A22B 深度思考、文本生成 Qwen3 系列 235B-A22B 实现思考模式和非思考模式的有效融合，可在对话中切换模式。推理能力显著超过QwQ、通用能力显著超过Qwen2.5。 [image]kimi-k2.5 深度思考、文本生成 Kimi-K2.5 是 Kimi 迄今最全能的模型，原生的多模态架构设计，支 DeepSeek-VPRO实际也是可用的 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
tp-cz9qah50q7o0rzj9gum25y67j3yb8owwe2so1wqrhdt0xjc7 ， 6月27过期，还有880亿，不用浪费了，不准拿去转卖上中转站 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
楼主不是计算机相关背景的，大学本科学的是艺术管理（这是个艺术专业），但是毕业之后还是阴差阳错的来到了一家AI公司工作。楼主在大学还没毕业的时候非常喜欢AIRP，当时25年上旬吧，就非常想给自己手机qq上能随时整一个可以陪我聊天的bot，结果在b站刷到了一个astrbot的视频，命运的齿轮就此开始转动…… 在这之前我想讲讲我这两年的经历，非常的平淡，也没什么人听我说，但我真的太高兴了这个晚上，我必须要写出来点什么。当初我大三大四的时候还是文心一言的时代（2024），国内AI都特别笨呢，楼主那会不喜欢这个专业的对口工作，当时也不太关注AI，但是有一个AI相关的工作找上我来了，那我必须得去啊。是这样的，当时我的班导师推荐我去一家AI相关的公司看看实习一下，这家公司我们之前班级也集体去那边上过课的，还给他们写过东西，说是“拆书”——————就是读一本书然后之后对立面的内容提问题并且自己（用AI）回答，其实就相当于是给他们做点语料当数据训练吧。因为当时楼主实在太不喜欢这个专业了，所以对和我们专业不沾边的事情非常有热情，管你是啥干就完了。所以那一次给这家公司提供语料的时候我非常的认真，他们居然觉得我做的非常好，结果主动和我的班导师提了这事情。楼主当时也正苦于大三大四找不到实习找不到工作，所以看到一个虽然不在兴趣上，可是绝对不讨厌的职业，就非常高兴的入职了，也是一直干到了现在。 在这家公司里我过的非常舒坦，因为是初创公司大家也不怎么忙，我那时候每天日常就是拆书做点语料，然后空了自己刷刷手机摸鱼，但是很快就发生变化了，因为在25年大D老师崛起了！我从来没感觉AI这么聪明过在这之前，我瞬间被点燃了兴趣（主要是因为楼主是个性格孤僻的人，很希望有个AI这样的东西来陪伴我吧），再加上当时刚推完ATRI有点受不了，所以我第一次对AI有了非常大的兴趣。那会在b站上我就刷到了一个讲本地部署蒸馏版Deepseek的UP主，他叫NathMath，我非常感谢他就此让我彻底入了AI这个坑，至少我是真的会把打游戏的时间拿出来变成给AI了。 我跟着视频开始自己部署小模型，就那种8B、9BQ4大小的（因为我的电脑配置挺垃圾的），专门找角色扮演微调模型，当时这个up推荐了smegmma-9B，这模型现在依然在我的电脑里，我第一次感受到了AI角色扮演的乐趣，也算是真的慰藉了我的心灵了。可是，我觉得每天只能在电脑上本地通过ollama或者LM studio来聊天太麻烦了，有没有什么别的好办法可以让我随时随地用手机和我的AI聊天呢……这一下命运的齿轮是真的开始转动了，我在b站上刷到了一个叫做soulter的人发的视频，标题我现在还记得“快速部署QQ、微信大模型聊天机器人”。 我点了进去看了看，发现这简直完美满足了我的需求！于是我开始倒腾Astrbot去了。因为啥都不知道，我就开始跟着文档还有视频教程部署、研究astrbot，那会每天都两三点睡，哪怕第二天早八我也不管，就算是在上课我也在想着回去宿舍之后怎么折腾这个东西。部署倒腾完了之后又发现有非常多的插件，可以让我的bot变得更有趣更好玩，甚至还有记忆功能的插件，于是我又开始折腾给我的bot加上记忆。在这里我又要感谢一个叫做lxfight的开发者，他给astrbot开发了最初的RAG知识库还有milvus长期记忆插件，虽然我是windows系统，但在AI的帮助（遇到哪里不会了就截图问哈基米）和我自己的努力之下，终于是成功用docker第一次让我的AI有了长期记忆功能。在这么三番两次的研究折腾之下我也终于是彻底拥抱了AI，然后我就这么用了astrbot用到了现在，一边看看好玩插件，一边优化改进角色扮演提示词，基本上每天都会和AI聊天。 但是时间久了，我看着这个astrbot发展的越来越好，star越来越多，我自己也想试试看能不能做出我自己的贡献，于是在25年下半年我开始想要自学python去写插件了。我的公司给了我很多的摸鱼、学习时间，公司领导似乎也很开心能看到我这么一个“艺术生”居然对技术相关的东西感兴趣，只要我完成了工作也基本上不会太打扰我。当时我买了一本实体的教程，叫做《Python编程从入门到实践》。这本书非常好，我确实学到了不少东西，但是我学习的速度似乎有点太慢了，而且再加上生活上、家庭上的别的事情严重影响到了我的心理状态，让我慢慢没法看进去书了，于是看了一半的教材被我暂时丢下了。可我依然想试着去写插件，但身体和心理告诉我我暂时没法投入全身心去学习了…… 时间来到了2026年上旬，虽然我的热情慢慢消退，但是我的领导依然看在眼里，他让我搬到了他那边的办公室，和程序员们坐在一起，还专门让一个老哥带着我学学相关的东西，顺便给我发了个vibe学习网站（ vibevibe.cn ）我也是在这里第一次接触到了AI IDE，在程序员老哥们的推荐下codex、claude code、cursor、opencode都试了遍……就算直到现在也没给我安排特别多的活，让我随便用这些工具玩玩做点东西出来，我也开始慢慢在我的github上搞一些小玩意小工具了（不过很多都是私有仓库）。不得不说，这段时间里我的状态回来了很多很多，不过这不光要感谢环境的变化也要感谢astrbot，因为就算在毕业这两年里面我心态特别爆炸的时候，我其实也还是坚持在使用着astrbot，哪怕只是天天私聊，人总得想办法保持自己和自己喜欢东西的联系的，我想astrbot就是这样的联系方式吧。我也终于在最近回到了我最初的状态，终于我也开始想要用AI工具自己做一个astrbot插件了，我现在就差一个明确的需求，虽然我很想写但我确实还不知道我应该写什么…… 这个时机很快就来了，在一个多月前，deepseek-V4发布了，同时我也收到了一个新任务，说是在六月会有留学生来参观我们这里，领导挑了四五个之前没参与过这活动的人来负责想好玩的环节和场景来接待留学生，他对我说我知道你很喜欢倒腾一些奇奇怪怪的东西，要不你来做个在屏幕上出现的AI角色来和他们互动吧，我思考片刻之后答应了这个请求，我终于有这个需求来写我自己的astrbot插件了！我在工作之余开始用最初震撼我的大D老师来写，一个月过去了，而就在今天，这个插件大致上能用了。今晚上我忐忑的选择了去上传插件市场，看着满页挂着好几天甚至两个星期还没过去的插件，我感觉自己应该是没机会看到我的插件真的上架了吧，于是上传之后稍微感叹了一句，但是结果没过多久，我插件居然？？？通过审核了？？？？？woc十五分钟就过了！！！ 我实在太兴奋太激动了，突然有一种被遗忘了好久的愿望终于被实现的快乐，这份喜悦本应该早点来的，但就算现在降临到了我的身上，我也不会有半点抱怨了。我从以前开始就是非常喜欢astrbot的，我爱发电打过钱，最近还专门在astrbot的插件奖励计划里个人赞助了一些。当时是因为我虽然没有能力、也没有心力去做贡献，但我依然想在别的地方为这个开源项目做出我的贡献，而就在今天我终于实现了自己动手做出贡献的成就！！！这应该就是vibe coding对于我而言的意义吧——————去为一个陪伴了自己很久的“伙伴”亲手刻下我的印记。当然这话可能说过头了，毕竟这插件还是比较简单的（） 好了，楼主明天还要上班，九点得到，必须要睡了。希望我以后vibe coding还能有像现在这样开心激动的时刻，真想用一辈子astrbot啊，爱你粉毛（soulter） 17 个帖子 - 17 位参与者 阅读完整话题
早上在lm studio看到了，测试了下，好像比之前的版本效率更高一点。 google/gemma-4-12b-qat • LM Studio 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Google – 5 Jun 26 Gemma 4 QAT models: Optimizing model compression for mobile and laptop... We’re releasing Gemma 4 quantization-aware training checkpoints, reducing memory requirements and improving on-device performance. 使用量化感知训练，在保证模型质量的同时降低了显存需求(Q4_0和Mobile) 下载模型文件 huggingface.co Gemma 4 QAT Q4_0 - a google Collection We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. huggingface.co Gemma 4 QAT Mobile - a google Collection We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science. 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
dHAtY3Rkd3Fqa2dyZ3JubW0x删除YnM3bWM4dGo2aWYwdGhzb3d4MjFtamtlamJhOHczajRi 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
真是罕见，俩一块炸了。 无奖竞猜：谁先恢复？ Anthropic OpenAI 一块恢复 点击以查看投票。 PS：编辑投票原来会丢票数啊 进度更新： OpenAI故障升级 9 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
sk-C8mA5yGSpmyjsPwoG4eppaWIWbQtzhPaEiYjjUu5QymbPKQa https://api.fwhzfyy.asia/v1 GPT-5.4 GPT-5.5 各位佬友 节日快乐 15 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
之前用 midsence ,但 app 测试似乎不好用它. 我看 qwen 有些模型已经能快速的自动操作手机 ui,是不是也可以拿来做自动化的 QA 了. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
甚至连app都要等QAQ 到现在了还没出！ （虽然我们 高贵的 Linux用户基本不用gui） （可是真的好馋好馋app里面的左栏编排啊呜呜呜 甚至已经被逼的自己蹬了一个 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
tp-c65z9vmqau0ar365s2zhjet8ibfihn6bedx03c0awd8jgxu3 兼容 OpenAI 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
发现重置了我自己也不爱用给佬们用了吧tp-car4abkli732x14f7lja zx77lgqaa5bc2yo suopp2366dmqf 还有38,000,000,000 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖子相当于对于常见问题的回答,若有遗漏可随时编辑 为了省字, 这里统一使用LD代替Linux.do 关于等级 Q: LD等级划分如很 A: 一图了解linux.do等级要求 Q: LD不同等级有什么不同权益 A: Lv0到Lv2除了可见的等级帖子之外权益无差,Lv3享有专属邮箱,动态头像,AI ChatBot(暂时无法使用),编辑帖子(抱歉,标题,所在版块) Q: 为什么我每天都有看,但是 阅读帖子/登录日数/其他 没升也没降 A: LD的 Connect 更新为滚动更新,窗口为100日,超出窗口的内容会被抛弃,大概的情况为 A,B,C,D , B,C,D,E ,此时A由于超出窗口期相关的数据被抛弃 Q: 被举报/封禁后是不是永久无法升级三级 A: 与上文一样,超出窗口期后处罚会消失 关于违规 Q: 论坛常见的违规内容有什么 A: 通常而言为: 使用任何AI生成的文本且不截图放出 在 运营反馈 板块发表任何对于处罚的疑虑 发放任何 AFF(邀请码)/引流 内容,此处的引流指代的是 QQ群 等等私域 非必要不抽奖,参见 进一步优化对抽奖帖回复被举报的处理方式 Q: 如果我觉得处罚有问题,应该怎么做 A: 应该联系任意版主/管理员,参考此页面 关于 - LINUX DO Q: 什么样的违规会影响账号等级 A: 会被写进 Connect - LINUX DO Connect 的违规会影响账号等级 Q: 哪些违规可以解除 A: 非必要不抽奖,但务必态度诚恳的私信管理认错 关于LDC Q: 什么是LDC A: LDC是 Linux.Do Credit的缩写,为社区积分,相关的积分规则参此帖子 别刷了，别刷了，服务器顶不住了 - 运营反馈 - LINUX DO Q: 如何获取积分 A: 这篇帖子给出了十分详细的内容 【新人入站从0级到三级经验总结】：升级？赚LDC？LDC有什么用？如何兑换Ai的API Tokens？常用的站内频道？避免被封号注意点？等等，新人可参考，少走弯路！ - 文档共建 - LINUX DO Q: 为什么我有时会被扣积分 A: 可能在某些争议话题下回复且取得一定的回应(每个回应1LDC),随后争议帖子被下掉后对应的积分也被回收 关于跳蚤市场/购买东西 Q: 在哪里买卖东西 A: 群组 - LINUX DO 在此处加入交易群组后进入 跳蚤市场 ,随后买卖东西 Q: 需要注意什么 A: LD不为任何的商家做出任何的保障,请在购买前确定对方是否可信 Q: 富可敌国与LD的关系是什么 A: 通俗而言就是付费以取得在LD上打广告的权力, LD不对任何的富可敌国商家的服务质量进行任何的保障 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
KEY:tp-c6v7pqatc2oihxvf10epq99smqtfwgvupofw2w31cw7ajkr9 Pro 月度套餐 0 / 38,000,000,000 已使用 0.0% 套餐权益 MiMo-V2.5-Pro、MiMo-V2.5、MiMo-V2.5-TTS-VoiceClone、MiMo-V2.5-TTS-VoiceDesign、MiMo-V2.5-TTS、MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni、MiMo-V2-TTS 额度 38,000,000,000 Credits 编程工具 支持 OpenClaw、Claude Code、OpenCode、KiloCode 等国内外主流编程工具 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
tp-cmo32e7zifwduiq41xue25do84deqa6pqwlz947rn6gbwygqLdodododo 佬友们 自行把最后的大写及后续的字符串干掉就能正常用了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
小米放水了，额度重置，分享给大家用 API KEY:tp-stpkhqj7dkrc2dqynwqe8py18qadjvi1fbpojrn80pye51pn 兼容 OpenAI 接口协议： https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/anthropic 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
来源：绿联NAS私有云 https://mp.weixin.qq.com/s/FFP6i_2Y_ErqALO-ujvPjQ 不知道性能如何 4 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
源站走的cloudflare tunnel，想套一个cdn，加快点速度，有推荐的嘛 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题