edsource.org California State University renews controversial systemwide contract with... The move has sparked debate about the cost of the agreement and the quality of ChatGPT Edu, a version of ChatGPT designed for higher education. 母校签了3年，校友快来，可惜不能用codex 登录网址 https://www.csun.edu/it/software-services/chatgpt 开始登录不了，后面发现是密码过期了，重置一下密码就行了。 12 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题
我们是在硅谷的公司，最近业务扩展，希望找到稳定的东八区工程师。需要你擅长与人沟通，能够快速学习，构建系统降低自己负担等，同时理解擅长企业级的高可用系统构建，维护。 需要你同时回复大客户消息和日常开发。 必须擅长使用 codex 或者 claudecode 等，快速定位，重构等解决问题。 我们提供有力的底薪+客户维护奖金。维护的客户越多奖金越多。可以看作 opc 。 有兴趣发简历到 [email protected]
如题，学校这个专业不强，目前大二，暑假后大三，rank是在1/140，有一篇AWPL的独立一作，未来可能也继续走通信/计算电磁方向。 目前的想法是去港大直博，但是港大的bar很高，同时香港我觉得太拥挤了~但是美国难申也不稳定。国内的话清北的组应该是可以去的，想问问各位佬，未来我可能学术界/业界是8:2的愿景，有没有佬在香港读书或者在国内高校的，可以给迷茫的小登一点建议 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
申请到了mimo-v2.5-pro-ultraspeed的内测，冲了50试试水 接入claude code，排查一个bug，就一句话！我就说了一句话： 但是这速度也真的是逆天，不到4分钟： 并且大部分时间其实是耗在首响上了，真正输出耗时极短 还好修复了，不然我心疼死 换deepseek 都够我登两天了 5 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
PDF格式，简历内容控制在两页了，基本都是AI出来的。 RAG和Agent都是从GitHub上找的开源的，让大模型分析技术栈写的。 提到的技术栈能说出来个7788。就是不知道还不会不会问Java八股文 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
我们是在硅谷的公司，最近业务扩展，希望找到稳定的东八区工程师。需要你擅长与人沟通，能够快速学习，构建系统降低自己负担等，同时理解擅长企业级的高可用系统构建，维护。 需要你同时回复大客户消息和日常开发。 必须擅长使用 codex 或者 claudecode 等，快速定位，重构等解决问题。 我们提供有力的底薪+客户维护奖金。维护的客户越多奖金越多。可以看作 opc 。 有兴趣发简历到 [email protected]
头一次遇到这种事，虽然本来就不会把什么重要的数据存在 VPS 上
从 Instant、Thinking、Pro变成了 Instant、Medium、High、Extra High 和 Pro 其中 Extra high 应该对应之前的 Thinking heavy，juice 有768。 5 个帖子 - 4 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 前言 本教程的环境基于 jdk8 + langchain4j 0.35 教程源码放在这里了： github.com GitHub - worenbudaoni/rag-study-helper: 一个学习检索增强生成的全流程助手 一个学习检索增强生成的全流程助手 文章内容 因为内容比较多，我会从下面三个文章进行讲解，后续发布后会贴出来，这节讲： 接入飞书WIKI文档 RAG实现全流程 ： 【开源、教程】RAG全流程实现（java+完整代码）：第一弹 接入飞书WIKI文档 ： 【开源、教程】RAG全流程实现（java+完整代码）：第二弹 接口限流：令牌桶 + AOP 强烈建议先看完第一弹，不然后面代码有可能看不懂 实现逻辑 后面会有图文讲解的，这里就相当于大概介绍一下，看个大概就好，有不了解的不要先去搜，我后文都会讲，如果讲漏了麻烦评论一下，我改正 飞书开发者平台 ： 1、去飞书开发者平台创建一个应用 2、给应用赋予权限（权限管理 菜单） 3、给应用赋予机器人能力（添加应用能力 菜单） 4、发布（版本管理与发布 菜单） 5、获取应用的app-id、app-secret（凭证和基础信息 菜单） 飞书app ： 1、创建一个群聊 2、把机器人给拉进去 3、点击左边菜单的更多找到知识库，新建知识库（下面统一称为 WIKI） 4、添加群聊（机器人）为管理员：点 WIKI 进去会打开一个网站，左下角有个设置点进去，在成员设置->角色与权限->管理员，添加管理员，搜索我们刚才创建的有机器人的群聊并添加 5、在页面的连接处找到space-id，如： https://kcnvw23rzo5r.feishu.cn/wiki/settings/666666（666666就是我们要的space-id） 项目 ： 1、创建一个job，用来定时获取文档（下面为job启动后的流程） 2、通过app-id、app-secret获取tenant_access_token和expire 3、通过tenant_access_token和space-id获取文档信息（名字、更新时间、documentToken 等等） 4、通过documentToken去获取文档的内容（字符串） 5、走 【开源、教程】RAG全流程实现（java+完整代码）：第一弹 的入库流程 一、飞书开发者平台 app-id、app-secret 是啥 app-id ：应用的唯一标识 app-secret ：应用的密钥，在创建应用时由平台生成，可用于获取app_access_token 1、飞书开放平台创建企业应用 开发者后台 - 飞书开放平台 这里注意的是创建好应用后需要审核、启用，所以企业级的应用权限在领导手上，我们可以创建一个个人版的飞书账号来做实验 2、给应用赋予权限 (权限管理菜单) 直接复制我的也行 { "scopes": { "tenant": [ "bitable:app:readonly", "docx:document:readonly", "drive:drive:readonly", "drive:file:readonly", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [] } } 3、给应用赋予机器人能力 (添加应用能力菜单) 4、发布 (版本管理与发布菜单) 创建好后发布就行 5、获取应用的app-id、app-secret(凭证和基础信息菜单) 二、飞书app space-id是啥 就是飞书知识库（WIKI）所对应的空间ID，我们找到这个空间就可以找到下面的文档 打个比方就是图书馆的书架，书架有个唯一标识（小说），我们根据这个书架ID（小说）去找下面所有的书 1、创建一个群聊 2、把机器人给拉进去 3、点击左边菜单的更多找到知识库，新建知识库（下面统一称为 WIKI) 4、添加群聊（机器人）为管理员 点 WIKI 进去会打开一个网站，左下角有个设置点进去，在成员设置->角色与权限->管理员，添加管理员，搜索我们刚才创建的有机器人的群聊并添加 5、在页面的连接处找到space-id 如： https://kcnvw23rzo5r.feishu.cn/wiki/settings/666666（666666就是我们要的space-id） 三、项目 这里就不按照上面实现逻辑写的走了，我就按照代码里的讲解 1、job总览（步骤拆解在后面） FeishuSyncService.java // 没想加重框架，如果用xxl-job什么的，自己搬一下就行了 @Scheduled(cron = "${app.feishu.cron}") public void syncWiki() { log.info("Starting Feishu wiki sync for space: {}", spaceId); try { // 获取全部文档信息（通过app-id、app-secret、space-id） // 这里逻辑后面会讲 List<WikiNode> nodes = feishuClient.getWikiNodeTree(spaceId); log.info("Found {} nodes in wiki", nodes.size()); // 成功数量，跳过数量（如果数据存在了关系型数据库且没有更新就跳过），失败数量 int synced = 0, skipped = 0, failed = 0; for (WikiNode node : nodes) { // 后缀 String objType = node.getObjType(); // 文档令牌 用来获取 文档内容 String nodeToken = node.getNodeToken(); // 更新时间判断是否需要跳过 long updateTime = node.getUpdateTime(); // 是否入库 Documents doc = documentsMapper.selectOne( Wrappers.<Documents>lambdaQuery() .eq(Documents::getFeishuNodeToken, nodeToken) ); // 文档是否更新是否需要跳过，这个更新时间不在where条件里面是因为后续要继续用到这个数据 if (doc != null && doc.getFeishuUpdateTime() != null && doc.getFeishuUpdateTime() == updateTime) { skipped++; continue; } try { // 文档内容 String content; // 获取文件名 String fileName; switch (objType) { case "doc": case "docx": // 获取文档内容 // 这里逻辑就不讲了，我后面扔给飞书的文档，照着对接或者看我源码就好 content = feishuClient.getDocumentContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_文档"; break; case "sheet": content = feishuClient.getSheetContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_表格"; break; case "bitable": content = feishuClient.getBitableContent(node.getObjToken()); fileName = node.getNodeTitle() + "_多维表格"; break; default: skipped++; continue; } // 如果是更新，先删旧向量和映射记录 if (doc != null) { // 查询旧文档相关的向量映射 List<DocumentChunks> oldChunks = documentChunksMapper.selectList( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, doc.getId()) ); // 有两张表 // 第一张为文档库：记录文档标题、更新时间、创建人等信息 // 第二张为分片库：记录向量数据库插入后的向量ID // 向量ID List<String> vectorIds = oldChunks.stream() .map(DocumentChunks::getVectorId) .collect(Collectors.toList()); // 删除向量 embeddingStore.removeAll(vectorIds); // 删除映射记录 documentChunksMapper.delete( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, doc.getId()) ); // 删除文档 documentsMapper.deleteById(doc.getId()); } // RAG 入库流程 （第一篇文章中亦有记载（跟第一章代码有些许出入，看完第一章后，直接看源码更佳）） ingestionService.ingestFeishuDocument(fileName, content, nodeToken, updateTime, objType); synced++; log.info(" Synced: {} ({})", node.getNodeTitle(), nodeToken); } catch (Exception e) { log.error(" Failed to sync node: {} ({})", node.getNodeTitle(), nodeToken, e); failed++; } } // 清理远程已删除的文档 // 这里的逻辑是 // 第一次job执行：查询飞书wiki给了 A、B、C 三个文档入库 // 后面有人在wiki中删了 C 文档 // 第二次job执行：只有查询出 A、B 两个文档 // 这时就要去数据库中和向量库中删除多余的 C 文档 List<String> remoteTokens = nodes.stream() .map(WikiNode::getNodeToken) .collect(Collectors.toList()); if (!remoteTokens.isEmpty()) { // MySQL 查出本地多出的记录，只遍历需要删除的 List<Documents> toRemove = documentsMapper.selectList( Wrappers.<Documents>lambdaQuery() .isNotNull(Documents::getFeishuNodeToken) .notIn(Documents::getFeishuNodeToken, remoteTokens) ); for (Documents removed : toRemove) { log.info("Document removed remotely, cleaning up: {} ({})", removed.getDocumentName(), removed.getFeishuNodeToken()); List<DocumentChunks> chunks = documentChunksMapper.selectList( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, removed.getId()) ); List<String> vectorIds = chunks.stream() .map(DocumentChunks::getVectorId) .collect(Collectors.toList()); // 向量数据库 删 embeddingStore.removeAll(vectorIds); // 关系型数据库 分片库 删 documentChunksMapper.delete( Wrappers.<DocumentChunks>lambdaQuery() .eq(DocumentChunks::getDocumentId, removed.getId()) ); // 关系型数据库 文档库 删 documentsMapper.deleteById(removed.getId()); } } log.info("Feishu wiki sync complete: synced={}, skipped={}, failed={}", synced, skipped, failed); } catch (Exception e) { log.error("Feishu wiki sync failed", e); } } 2、递归获取知识库所有文档节点 FeishuClient.java 这里其实没什么特别好讲的点，就是参考飞书文档，然后请求并解析 我在源码里也标记了文档的地址，所以这里放一个总体的查询地址 开发文档 - 飞书开放平台 /** * 获取 tenant_access_token（内部自动缓存和刷新） */ public synchronized String getAccessToken() throws IOException { if (cachedToken != null && System.currentTimeMillis() < tokenExpireAt) { return cachedToken; } String json = "{\"app_id\":\"" + appId + "\",\"app_secret\":\"" + appSecret + "\"}"; // https://open.feishu.cn/document/server-docs/authentication-management/access-token/tenant_access_token_internal Request request = new Request.Builder() .url(baseUrl + "/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal") .post(RequestBody.create(JSON, json)) .build(); try (Response resp = httpClient.newCall(request).execute()) { JsonNode body = objectMapper.readTree(resp.body().string()); if (body.get("code").asInt() != 0) { throw new IOException("Failed to get access token: " + body); } cachedToken = body.get("tenant_access_token").asText(); // tenant_access_token 的最大有效期是 2 小时 // 7200 是秒 int expire = body.get("expire").asInt(7200); // 防御性编程 免得刚好过期 由于网络延时 造成接口调用失败 tokenExpireAt = System.currentTimeMillis() + (expire - 60) * 1000L; return cachedToken; } } /** * 递归获取知识库所有文档节点。 */ public List<WikiNode> getWikiNodeTree(String spaceId) throws IOException { List<WikiNode> allNodes = new ArrayList<>(); collectNodes(spaceId, null, allNodes); return allNodes; } private void collectNodes(String spaceId, String parentNodeToken, List<WikiNode> result) throws IOException { List<WikiNode> currentLevelNodes = new ArrayList<>(); String pageToken = null; do { // https://open.feishu.cn/document/server-docs/docs/wiki-v2/space-node/create StringBuilder url = new StringBuilder(baseUrl + "/open-apis/wiki/v2/spaces/" + spaceId + "/nodes"); if (parentNodeToken != null) { url.append("/").append(parentNodeToken).append("/children"); } url.append("?page_size=50"); if (pageToken != null) { url.append("&page_token=").append(pageToken); } Request request = new Request.Builder() .url(url.toString()) .header("Authorization", "Bearer " + getAccessToken()) .get() .build(); try (Response resp = httpClient.newCall(request).execute()) { JsonNode body = objectMapper.readTree(resp.body().string()); if (body.get("code").asInt() != 0) { log.error("Wiki API error for URL [{}]: {}", url, body); break; } JsonNode items = body.path("data").path("items"); for (JsonNode item : items) { WikiNode node = new WikiNode(); // 节点token node.setNodeToken(item.path("node_token").asText()); // 对应文档类型的token，可根据 obj_type 判断属于哪种文档类型。 node.setObjToken(item.path("obj_token").asText()); // 文档类型，对于快捷方式，该字段是对应的实体的obj_type。 // 可选值有： // doc：旧版文档 sheet：表格 mindnote：思维导图 bitable：多维表格 file：文件 docx：新版文档 slides：幻灯片 node.setObjType(item.path("obj_type").asText()); // 文档标题 node.setNodeTitle(item.path("title").asText()); node.setParentNodeToken(parentNodeToken); // 是否有子节点 node.setHasChild(item.path("has_child").asBoolean(false)); // 文档最近编辑时间 String editTime = item.path("obj_edit_time").asText(); node.setUpdateTime(Long.parseLong(editTime.isEmpty() ? "0" : editTime)); currentLevelNodes.add(node); } pageToken = body.path("data").path("page_token").asText(null); } } while (pageToken != null && !pageToken.isEmpty()); // Add all nodes from this level, then recurse into children result.addAll(currentLevelNodes); for (WikiNode node : currentLevelNodes) { if (node.isHasChild()) { collectNodes(spaceId, node.getNodeToken(), result); } } } 四、测试 1、导入文档 还是拿这个 补鸡稻 作为测试案例 2、配置 app-id、app-secret、space-id和sync-enable 我这里通过 jvm 运行参数注入，免得又把 apikey 给上传到 github 了 sync-enable 记得为 true，不然不注册 spring bean 3、运行时发现文档可以查询到，并且入库了 4、提问 5、测试结束，完结撒花 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
头一次遇到这种事，虽然本来就不会把什么重要的数据存在 VPS 上
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一个月可以邀请10个人，每个邀请的人首月不管是pro pro+还是ultra都是半价，然后邀请者还能拿到20刀的额度。这样一算，自己创建个小号，拉小号之后小号10刀获得20刀api额度+auto额度，大号也获得20刀额度，这样子相当于10刀买了40刀额度。 有人需要的话我可以拉，我也能拿点额度 留个邮箱就可以了 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
把抢机脚本从 Cloud Shell （断连就停）改成了跑在自己机器上的 launchd 守护进程，连跑直到抢到。几个关键点踩出来分享下： 用 API 签名密钥别用 session token （会过期）。 错误按消息文本分类：Out of host capacity 其实是 500 InternalError ，不能只看状态码； 429 要退避。 OCI CLI 默认对 5xx 内部重试退避~110s ，把轮换节奏全打乱→launch 加--no-retry 秒返回。 抢到即停且不能抢第二台：launch 不加 --wait-for-state （退 0=已建无歧义）+每次 launch 前查存量+KeepAlive{SuccessfulExit:false}+哨兵守卫扛重启。 Oracle Ubuntu 镜像自带 iptables 挡 80/443 （只放行 22 ）+默认 MTU 9000 ，装 Web 服务记得处理。 抢中率最大杠杆：升级 PAYG （只用免费额度仍 $0 ，但拿容量优先级高得多）。 升级 PAYG 后约 1 小时抢到 4 核/24G 。机器拿来给我的 IP 检测小工具 ipok.io 做双栈 echo 端点了。有需要细节的可以交流。
我看官方文档说支持 OAuth 模式，这是啥原理？有知道的佬么？ help.router-for.me Codex | CLIProxyAPI Wrap Gemini CLI, ChatGPT Codex, and Claude Code as an OpenAI/Gemini/Claude/Codex compatible API service, allowing you to enjoy free Gemini 2.5 Pro, GPT 5, and Claude models through an API 10 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
重启没有任何区别，安装也是读完这个条没有任何反应 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
把抢机脚本从 Cloud Shell （断连就停）改成了跑在自己机器上的 launchd 守护进程，连跑直到抢到。几个关键点踩出来分享下： 用 API 签名密钥别用 session token （会过期）。 错误按消息文本分类：Out of host capacity 其实是 500 InternalError ，不能只看状态码； 429 要退避。 OCI CLI 默认对 5xx 内部重试退避~110s ，把轮换节奏全打乱→launch 加--no-retry 秒返回。 抢到即停且不能抢第二台：launch 不加 --wait-for-state （退 0=已建无歧义）+每次 launch 前查存量+KeepAlive{SuccessfulExit:false}+哨兵守卫扛重启。 Oracle Ubuntu 镜像自带 iptables 挡 80/443 （只放行 22 ）+默认 MTU 9000 ，装 Web 服务记得处理。 抢中率最大杠杆：升级 PAYG （只用免费额度仍 $0 ，但拿容量优先级高得多）。 升级 PAYG 后约 1 小时抢到 4 核/24G 。机器拿来给我的 IP 检测小工具 ipok.io 做双栈 echo 端点了。有需要细节的可以交流。
看了下，貌似可以开启ultracode，有佬试过吗，是纯max好还是ultracode模式好？deepseek v4 pro接入的cc 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
看到 MiMo Ultra 想起了cerebras，用的免费的glm4.7，输出快、看着爽，小工具够用 https://private-us-east-1.manuscdn.com/users/310419663026792016/uploads/VC3s3FiYBUNC3fvR4N5EYS_na1fn_5Yqo55S7MV_lia_mnKw.gif?Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IlJlc291cmNlIjoiaHR0cHM6Ly9wcml2YXRlLXVzLWVhc3QtMS5tYW51c2Nkbi5jb20vdXNlcnMvMzEwNDE5NjYzMDI2NzkyMDE2L3VwbG9hZHMvVkMzczNGaVlCVU5DM2Z2UjRONUVZU19uYTFmbl81WXFvNTVTN01WX2xpYV9tbkt3LmdpZiIsIkNvbmRpdGlvbiI6eyJEYXRlTGVzc1RoYW4iOnsiQVdTOkVwb2NoVGltZSI6MTc5ODc2MTYwMH19fV19&Key-Pair-Id=K2HSFNDJXOU9YS&Signature=hbYY4nTkeXKYhSuLL69Q1nRLBvvo6g4Ea5BydOtuCK2Y6fsUI9K0Lf5iCiOn3sP3kNXO9NtY9BkDaxMkNrdwSHFW2NcYlX0iQUrDf-N01yDqYkdpZ02nrf4JvJT~ZHEzeFBXgB1ZJQrwn0x66jyTFJEO8LXO9tubYBof11Z9ky8RmyMbArdkHs-kYlaXR8-NJVa74i5i8h9n42~BIFc6bQ1fgHjqoMt6WX0OKJFgzx~cEEjEQLKxRIGRcmCg~bngGiTYEU3n-Wr3gz9M0SJaJ0kb2gFPgKX8hLwGnXLpc8Dj0vI2CxzrWirlBEiwFTLBG3ydQm9DAft-nmuVuKG4ag__ （图片大于 4 MB） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
今天很多号挂了，我们一直在找号找渠道，所以白天公益站不可用了一段时间 Codex公益站： https://new.sharedchat.cc/ RawChat付费站： https://rawchat.cn/ 声明：在资源紧张的时候我们还是会优先保障付费站的，希望各位佬友理解 新规则修改：部分仅跨站注册的用户可以到公益站使用了 qq群：758607042（有问题群内反馈回复会快点，群内有技术支持） 13 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
今天试了一圈下来，感觉还是raw佬儿的gpt最快，上午我的节点崩了一直没蹬上；现在好了继续爽蹬 16 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题