刷抖音看到了这么一个产品： YoooClaw 宣传的是一个手机硬件录音卡，但是优点是可以读取wx，飞书，钉钉这类IM的数据，然后接入openclaw。能够自动了解信息并且作为备忘录感觉很有意义啊。 搜了一下好像没看到替代品，比较好奇技术上是怎么实现抓取IOS的im软件消息的，有什么开源替代吗？ 截图来自知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2025377102233356166 抖音讲解视频 https://v.douyin.com/FRAVFRxfYmI/ 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 8 日消息，X 平台用户 PoTAToOOOO (@1234566nya) 今日发布了一款处理器的背面照片，宣称这就是采用 FCLGA1954 插槽的英特尔 "Nova Lake S"（酷睿 Ultra 400S）处理器，并表示其正面看起来几乎与第 12 代酷睿 i 系列 "Alder Lake" 一模一样。 ▲ 图源：PoTAToOOOO (@1234566nya) 从图片上来看，上面这款疑似 "Nova Lake S" 的处理器采用长方形插槽设计，“ 防呆”缺口设置在一侧靠中间位置对应处 ，中心电容排布与酷睿 Ultra 9 285K、酷睿 i9-13900K 均有很大不同。 上图背面存在两种焊盘。根据以往情况，中心部分的圆角多边形负责实际功能，周围圆点则用于调试。 ▲ 左侧酷睿 Ultra 9 285K，右侧酷睿 i9-13900K
之前博主 @MaxSoloware 做的傻逼模拟器( https://sb.000ooo.ooo/)下线了,我 fork 了他的代码并做了二次开发，重新上线了。欢迎大家试玩： https://showdown-iciness-twisting.ngrok-free.dev 原博主 @ MaxSoloware 用纯前端写的，包括调用大模型也是使用前端 JS 调用的，大模型的 API Key 也是写死在前端的。我把大模型的调用改成了后端调用，增加了保存聊天记录的功能，长期记忆、对话强关联、防出戏（坚决不能承认自己是 AI ）、防提示词欺骗，上下文压缩（防止上下文爆炸）。感谢 @ MaxSoloware 。
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freeproxy0.0ooo0.cc.cd ProxyPool 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
联通云贵州区，最后两天，一共才用了3%，老友们速蹬！ sk-sp-ry12qF1f8j6eg0jomWq1bXEVk5FoOoWS 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
如题 接口 https://newapi0.0ooo0.cc.cd/ 密钥 sk-TEPVOIeM80PYoTayLp07DgtVdPtpSctdcSUN10f6ZWwe6hm9 支持全部grok语言模型，具体请v1/model回获取模型 300刀不够我再放 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
写了一个古典钢琴曲的小网页 https://pianooo.cn/ 虽然不会弹钢琴，但是一直以来都对古典音乐很感兴趣。 特别是古典音乐的命名方式，比如： Piano Sonata No. 16 in C major, K. 545 C 大调第 16 号钢琴奏鸣曲，作品 545 Piano Sonata：钢琴奏鸣曲 No. 16：第 16 号作品 C major：C 大调 K. 545：莫扎特的作品编号，作品 545 国内用 QQ 音乐、甚至国外 Spotify ，都存在着命名不系统，导致一首曲子可能标题都不一样 可能只有 Apple 的 Classic Music App 做的很好。 所以我这个 pianooo.cn 的出发点，其实是想做一个系统化的收录古典音乐钢琴曲的网页 刚起步吧。 各位试试，看看有什么建议？
最近有点喜欢上mac的风格了，看了一下macboook neo，现在我有一个ipad air5,京东依旧换新大概能抵扣1700，买一个8+512的大概2689，平时ipad基本放在寝室不咋用，最多刷刷视频，老友们有什么建议？是留平板买电脑，还是依旧换新，换个neo，或者前几年的air？（本人计算机研一，实验基本在服务器跑，有一个g15游戏本） 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
https://chatform.000ooo.ooo/ 1 分钟创建 1 个 AI 对话式问卷 ① 在 Google Forms 建好表 ② 把链接粘进 ChatForm ③ 把生成的链接发出去 对方打开是 AI 一题一题地问，答完数据原样回到你的 Google 表单。 免注册，永久免费。 https://chatform.000ooo.ooo/
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TL;DR专用 （点击了解更多详细信息） 前言 专注 IDEA 系列的插件 Sweep AI 倒了, 虽然推荐了替代 FireBender , 但为了补全给9$一个月还是感觉贵, 于是就有了这个记录. 官方在 Github 和 huggingface 上放出了对应的插件仓库和模型, 想着跑一下, 要是效果可以就能放到token上了 买号 . 准备施法材料 你需要的材料有: IntelliJ IDEA : 用的 2025.3.4 一个能装载模型的环境: 云端或自己电脑跑 环境配置如下 插件仓库: sweepai/jetbrains_plugin 模型: huggingface (用的是 sweep-next-edit-1.5B.q8_0 ,用 sweep-next-edit-v2-7B 撑不住这么多并发) 编译 IDEA 插件 确认编译环境是否符合要求 把仓库拉下来, 使用 IDEA 打开 调整 gradle 依赖 build.gradle.kts ... // 插件id, 改id要动逻辑, 懒得动 val pluginId = "dev.sweep.assistant" // 插件名称 val pluginName = "Sweep AI customization by yooooex" // 版本号 version = "1.29.3-yooooex" ... intellijPlatform { ... pluginVerification { // https://plugins.jetbrains.com/docs/intellij/tools-intellij-platform-gradle-plugin-dependencies-extension.html#target-platforms // https://plugins.jetbrains.com/docs/intellij/tools-intellij-platform-gradle-plugin-types.html#IntelliJPlatformType ides { select { types.set(listOf(IntelliJPlatformType.WebStorm)) channels.set(listOf(ProductRelease.Channel.RELEASE)) // 最低/最高版本支持 sinceBuild.set("242") untilBuild.set("243.*") } ... select { types.set( listOf( IntelliJPlatformType.IntellijIdeaUltimate, IntelliJPlatformType.IntellijIdeaCommunity, IntelliJPlatformType.GoLand, IntelliJPlatformType.PyCharmCommunity, IntelliJPlatformType.PyCharmProfessional, IntelliJPlatformType.CLion, IntelliJPlatformType.Rider, IntelliJPlatformType.AndroidStudio, IntelliJPlatformType.RustRover, IntelliJPlatformType.RubyMine, IntelliJPlatformType.PhpStorm, ), ) channels.set(listOf(ProductRelease.Channel.RELEASE)) // 最低/最高版本支持 sinceBuild.set("241") untilBuild.set("253.*") } } } } ... dependencies { ... intellijPlatform { // https://plugins.jetbrains.com/docs/intellij/tools-intellij-platform-gradle-plugin-dependencies-extension.html#target-platforms // https://plugins.jetbrains.com/docs/intellij/tools-intellij-platform-gradle-plugin-types.html#IntelliJPlatformType // 使用你的idea版本 intellijIdeaUltimate("2025.3.4") } ... } 编译 调整完配置, 运行 gradle :buildPlugin 编译插件, 产出物位于 build/distributions 下. 部署服务 模型 使用你喜欢的软件跑模型, 这里使用的是 LM Studio . 并发要弄高点, 因为 Next Edit 预测的原因, 编辑文件后的光标移动也会触发请求. 转发服务 在对应的地方部署服务 # uvx sweep-autocomplete --help # usage: sweep-autocomplete [-h] [--host HOST] [--port PORT] # Sweep Autocomplete Server # options: # -h, --help show this help message and exit # --host HOST Bind host (default: 0.0.0.0) # --port PORT Bind port (default: 8081) uvx sweep-autocomplete --port 8081 sweep-autocomplete 提供以下环境变量配置: NEXT_EDIT_AUTOCOMPLETE_ENDPOINT : 远端地址( /v1/completions ), 填写地址即可, 无需补充路径 MODEL_REPO : 远端模型repo(huggingface), 默认为 sweepai/sweep-next-edit-0.5B MODEL_FILENAME : 远端模型文件名称, 默认为 sweep-next-edit-0.5b.q8_0.gguf 若在本地部署, 根据环境选择合适的模型即可( MODEL_REPO / MODEL_FILENAME ). 转发到其他服务时设置 NEXT_EDIT_AUTOCOMPLETE_ENDPOINT . 在设置了 NEXT_EDIT_AUTOCOMPLETE_ENDPOINT 后, 将忽略本地LLM逻辑( MODEL_REPO / MODEL_FILENAME 无效) 插件配置 安装 打开要安装插件的 IDE , 在设置中找到插件页, 点击齿轮图标选择 Install Plugin from Disk 安装. 设置 打开插件设置, 插件设置 Account 页 根据 转发服务 部署的方式, 选择要填写的数据 远端部署: Sweep API URL 填写 URL 本地模式: 勾选 Enable Local Autocomplete Server 完结 没了, 就是这样, 开始用吧. 有用请给我赞求求了 CC BY-NC-SA 4.0 license 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
其实之前内测的时候有好心佬友分享了key 觉得回复速度飞快 不过没有机会深度体验。 看了一下总体似乎还不错 参考文献 SWE-bench/SWE-bench_Verified · Datasets at Hugging Face 参考文献 ScaleAI/SWE-bench_Pro · Datasets at Hugging Face $5 应该买不了吃亏买不了上当吧 (毕竟主要还是用gpt5.4干活，可以结合一下glm和kimi) 看起来还算慷慨？ 镇楼图 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题