认证了个小程序两三年了，发布过星宿和发卡之类的，但是总是折腾不起什么水花。毛没赚到，服务器和认证费倒赔进去不少。 看看佬友们的小程序 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
从 我自己搭建的网站sub2api的，为啥总是容易提示首次访问延迟过大 继续讨论：佬们捧个场 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
4.8 也是抢在了 5.5 前面。。。现在 5.6 GPT6 都没个动静。 9 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
申请的套餐今天就要到期了，打算整波大的。 用cc-switch做了转发给Codex使用，普通对话还挺正常。 开始干活就断线，输出两句话就停止了，就需要手动发继续，他才继续干， 然后没两句话又停止了， 是cc设置问题，还是mimo的问题啊 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
从 我自己搭建的网站sub2api的，为啥总是容易提示首次访问延迟过大 继续讨论： 已调优，还得是佬们，现在稳定运行了！ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
使用火山的都报语音开发了一个ai面试的项目，在对话和打断逻辑上总是不尽如人意，有没有这方面的大佬给小弟一些建议 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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这两天在学习 reactjs ，读到讲 ref 的章节，读到这样一句话： React 会把对该节点的引用放入 myRef.current 。然后，你可以从 事件处理器 访问此 DOM 节点 我就会卡住，总觉得这句话有问题，为什么是 从 事件处理器，而不是 在 事件处理器中。 然后，我会查看英文原文档，发现中文文档直译的 You can then access this DOM node from your event handlers 的 from 介词。 然后我又去问 AI ，AI 这样回复： 问题出在中文直译 中文的"从"主要表达起点、来源（从北京出发、从书里学到），很少表达"在某个位置发起动作"。所以"从事件处理器中访问 DOM"读起来就别扭，好像 DOM 是从事件处理器里取出来的——但实际上 DOM 是从 ref 里取的。 更符合中文习惯的翻译应该是：然后你就可以在事件处理函数中访问这个 DOM 节点，并使用浏览器内置的 API 。 用"在……中"而不是"从……"，歧义就消失了。 之后我就发现我浪费了好多时间在一个很小的翻译细节。
用windows,每隔一段时间就要重装系统,安装各种开发环境,总是把系统搞乱,有强迫症的人受不了 8 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
当了奶爸带娃后记性差到离谱，总是忘记宝宝上一次喂奶时间，然后用了美柚的宝宝记录，感觉功能太多，太花里胡哨了，于是索性就自己做一个宝宝喂养记录的小程序。 全程使用 Claude code + DeepSeek 和满血 codex Claude code + DeepSeek 主要做一些粗活 codex 主要做一些 Claude code + DeepSeek 一直解决不了的问题 于是就有了 欢迎各位体验使用和提出修改建议！ 代码也放 GitHub 了： https://github.com/yczZz ，感兴趣的可以去看看点个 star 。
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
应该怎么调才行，是云服务器的问题还是别的啥问题，求佬们帮助 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
有佬友遇到过这个问题吗？我用土区的礼品卡冲了8000之后总是出现下面的问题 之前冲的是plus 这次想试试pro但是一直失败是什么原因？ 现在这个号是plus 7.1号才到期 我已经在设置里面取消订阅了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
如题，为什么Antigravity 反重力 使用Claude模型，总是retry 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
先说结论 搞了两年 agent memory ，最痛的体会是：现在的记忆系统从根上就是歪的。不是缺功能，是方向错了。 痛点一：记忆脆弱 —— 存了一堆，但啥都不懂 把几十万封邮件扔进向量数据库，得到的是一个很大但完全没用的上下文堆。存和理解是两码事。 痛点二：时间推理残缺 问一句"我上周在搞啥"，大多数系统直接宕机。数据有，但时间感没有。 痛点三：遗忘困境 这条反直觉——记住一切反而更糟。上下文会腐烂。但要写一个好的遗忘算法，比堆存储难多了。 痛点四：评估缺失 你的记忆系统到底有没有在干活？大多数团队根本没法量化。benchmark 散乱且没有标准。 我们的解法：抄作业——Coding Agents 早就搞定了 看 GitHub 的工作流： Issue → PR → Code Review → Git History → Test → Status Update 每一步都被追踪、版本化、可查询。上下文不消失，它是演进的。 我们把这个模式搬到了个人 AI： 原始消息（邮件/Slack/Notion ） → 结构化记忆洞察 Agent 执行前读记忆，执行后更新记忆 两个维度：空间维度（关联记忆）+ 时间维度（时间旅行查询） 空间维度：一起放电的神经元就连线 当你访问洞察 A ，与它关联的洞察自动加强。长期不访问的连接会衰减。 问"为什么这个客户卡住了？"，系统不只找到当前项目——还会联想到 3 个月前的类似情况。 时间维度：给你的记忆装一台时光机 时间旅行 API 支持查询任意时间点的记忆状态： "Q3 2024 我的优先级是啥？" "1 月到 3 月我们做了哪些决定？" "展示 2 月底那个项目的样子" 不是摘要，是那个时刻的真实快照。 遗忘引擎：学会放手 三级系统（短 → 中 → 长记忆），评分公式综合考虑： 最近访问时间 访问频率 重要性 是否被收藏 6 个月前的普通客户问候？可能就丢了。3 个月前的关键决策？保留并强化。 目标不是存更久，是存得更聪明。 跑分结果 ┌──────────────────┬───────┐ │ Benchmark │ 成绩 │ ├──────────────────┼───────┤ │ LoCoMo │ 96.3% │ ├──────────────────┼───────┤ │ LongMemEval-S500 │ 97.6% │ └──────────────────┴───────┘ 基本达到 SOTA 。但真正的数字是 35%——CL-bench （ Context Learning Benchmark ）。 上下文学习能力（把存储的上下文应用到新情况）才是真正难的问题。 开源 GitHub: https://github.com/melandlabs/openloomi 欢迎来踩，——我们认为这是整个系统里最有趣、也最没被解决好的问题。 有问题尽管问。
第三方站使用linuxdo登录的时候，总是会这样报错，请问是什么原因，只成功进去过一次 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
上个月gpt总是稳稳的接住我,今天claude就开始带我起飞升空. Fable 5 感觉很喜欢用 起飞,升空,飞升 等字样. 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题