佬们，想问问在分发站的这个社区分数是啥啊，我看有的是对这个社区分数有要求的，这个社区分数要如何提升啊 11 个帖子 - 7 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
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 一个 Windows 小工具，可以读取本机 Claude Code 用量，并推送到 EDIFIER 花再 Halo PixelBar 点阵屏显示，支持手动推送、定时刷新、设备选择和界面化配置。 它可以在 Windows 上自动读取当前电脑的 Claude Code 登录凭证，查询 Claude 用量信息，然后渲染成 256x32 点阵画面，通过 HID 推送到 EDIFIER 花再 Halo PixelBar 显示。 界面: 效果图: 主要功能： 自动获取 Claude Code usage 信息 支持 5 小时、7 天、Sonnet 用量展示 支持 EDIFIER 花再 Halo PixelBar 点阵屏推送 支持手动推送一次 支持定时刷新，比如 5 / 10 / 30 分钟 支持选择设备 支持自定义显示文字、单位、布局、字体参数 支持推送前自动切换 WORK 场景 提供 GUI 可视化配置界面 附带源码和可直接运行的 exe 隐私说明： 工具只读取本机 Claude Code 的 OAuth 凭证，用于查询 usage API；不会上传 token，不会把 token 写入配置文件，也不会打包进 exe。项目是非官方工具，不属于 EDIFIER / Anthropic / Claude 官方项目。 项目地址： https://github.com/3441293738/claude-edifier-pixelbar-usage 1 个帖子 - 1 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 最近做了一个自己在用的 YouTube 下载插件，开源出来。 项目地址： github.com GitHub - fengjunda888/youtube-download-extension: YouTube 视频下载 Chrome 扩展，基于… YouTube 视频下载 Chrome 扩展，基于 yt-dlp，支持合集、多任务、画质选择和下载进度 这个插件的特点： 基于 yt-dlp Chrome 插件形式 支持 Windows 和 macOS 支持先解析链接，再选择下载 支持单个视频、合集、多选、全选 支持画质选择 支持查看下载进度和任务状态 目前的使用方式是： 在 Chrome 加载 extension 目录 本地安装 Native Host 配好 yt-dlp 在插件里粘贴 YouTube 链接，先解析，再选择下载 Windows 安装比较直接： Install-NativeHost.bat macOS 也支持： Install-NativeHost.sh 说明一下： 这个工具不会绕过 YouTube 权限限制，会员、私有、区域限制之类的视频还是取决于 yt-dlp 和账号/网络环境。 欢迎试用，也欢迎提 issue / PR。 希望能给个star! 谢谢！ LINUX DO 版主 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
天天都有佬友在社区炫耀自己升了三级了，我就觉得很纳闷了。我这一级也是天天能够水社区啊 没看到三级有什么特别的优势啊 以前三级还有可以发邀请码的福利，现在呢？ 14 个帖子 - 13 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 上周累死累活的毕业论文论文终于是搞完了，于是就回顾了一下最头疼的地方。 我觉得最头疼的地方不是论文内容有多难改吧，毕竟现在大大家都用ai来写了基本上内容不用操什么心，反而是看来比较简单的改格式是真的烦人，特别是论文经过多次来回，容易出现一些特别细微的地方出现问题，然后被打回来，然后改完等导师看，又是一天过去了，但是捏，codex和claude貌似原始形态来做格式对照效果并不好，可能是我的使用方法有问题，总之就是还会让我发现一些地方，或者干脆就特别明显，演都不演了那种。唯一比较好用的就是team的pro，倒是真的还不错，但是实际上也会有一点小问题，而且修改时间动则1h以上。 所以基于以上问题我在L站搜索了一下，发现貌似没有特别好的解决方案，于是就比较针对性的vibe了一个skills来解决这个问题，发现效果意外的还不错，但是难免会有一些粗糙的地方，所以分享在这里，抛砖引玉，看看能不能集众人之力来完善这个方案qwq github: GitHub - ooyyh/templates-papers-matching · GitHub 如果帮到你了~请给我一个star~ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
有点好奇，L3的用户量这么大，以及，作为一个社区论坛，出现一些违规不良言论是很正常的事，这么大的人为审核。总需要一些审核成本以及服务器运维成本吧，想知道是怎么解决的。目前没有看到l站有广告以及付费相关。 21 个帖子 - 20 位参与者 阅读完整话题
各位佬友们好，新人慕名而来，水贴有什么要注意的吗 18 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
社区萌新，最近在社区逛了一圈，发现有多个帖子，在用 Claude Code 的时候，还得自己折腾远程接入的方案，甚至还有专门开源的桥接插件。 但我自己的场景中，Qoder CLI 自带的远程场景就很稳定，不知道是不是很多人没注意到？ 我现在的用法很简单：开发机上开个 tmux session，Qoder CLI 跑在里面，进程是持久化的。然后不管是用 Web 端还是手机，连上去就是同一个会话，上下文完全不断。 体验上就是——你在工位上开着跑，路上用手机继续看、继续操作，到家里打开浏览器还是那个现场，上班的电脑都可以放在公司了。说实话这个能力挺顺手的，尤其是跑长任务的时候，不用担心断连丢上下文。但感觉官方也没怎么宣传，社区讨论也不多 有同样场景的其他方案的可以聊聊，看看大家还有什么黑科技。 2 个帖子 - 2 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 GitHub - Hittopu/okfa-one-keyboard-for-all: okfa - one keyboard for all · GitHub 可以实现mac/windows的键盘一键切换成另外一台windows的键盘，可以实现在工位偶尔在另一台电脑上输入nvidia-smi的方便操作，也间接的实现了(mac键盘打瓦) 1 个帖子 - 1 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 我做了一个开源小工具：M2M 它可以把网易云、QQ 音乐、酷狗、酷我的公开歌单迁移到 Apple Music。 在线体验： https://m2m.xinyu017722.workers.dev/ GitHub： GitHub - cunyu-wxy/M2M · GitHub 目前支持： 粘贴歌单链接自动识别平台 解析歌名、歌手、专辑和顺序 浏览器内连接 Apple Music 自动创建 Apple Music 歌单并导入歌曲 显示导入成功、失败和失败原因 不需要注册账号 后端不保存 Apple ID 或个人资料库数据 支持 Cloudflare Workers 自部署 这个项目的定位比较明确：中文音乐平台 → Apple Music。 目前还有一些限制，比如 Apple Music 匹配可能不准，酷狗部分分享页只能拿到预览曲目。如果你有解析失败的歌单链接，欢迎提 issue 或 PR，如果大家感兴趣欢迎多多fork哦。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
感觉我就像个烟民，烟瘾重，但穷困，整天蹲马路牙子捡别的哥们儿的烟屁股吃 一开始以为只试一次不会怎样… 天晓得opus和gpt都太好用了 没有佬们的公益站日子根本过不下去 向所有大佬，Salute~ 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
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这次是机房搞砸了一切 运营反馈 机房，你搞砸了一切 ！ [image] 从这里继续，发现很多佬友不知道社区还有群 导致今天上午失联的时候惊慌失措 这里时不时能逮到各种野生的佬 哈雷说服务器恢复之后要女装的 @Haleclipse 第一步 第二步 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
佬们，今天进社区居然要排队，这是第一次还是之前就有这种情况？ 另外，这个锅是 @BOHE 佬来背吗 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
有没有有资源的互相分享一下呀，社区的存在就是为了让大家更好地接触到AI。 现在自己手上买了2个中转站都已经没法用了，不知道大家手里还有没有能用的网站，可以互相分享一下呀。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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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 不知道各位佬有没有听过这样一个概念 上班“ 摸鱼时间 ”换来的钱 才是“ 赚 ”的 剩余的全是等价交换。 于是我就想，怎么才能记录记录我“ 赚 ”的钱呢？ Codex启动~ 经过多轮友好协商讨论，于是乎： GitHub - ChengX3/MoYuMei: MoYuMei 一款macOS上的摸鱼统计工具 每秒计算薪资 按照摸鱼/搬砖状态计算到底今天“赚”多少钱 · GitHub 展示区域： 看完图图后简单说一些有哪些设计在里面吧 1.想测试？但懒得设置摸鱼/搬砖软件？ 简单！内置了一些常见的软件名单 可以在设置页面一键复用(会根据你本地电脑是否安装 才会真正导入) 2.主界面的FUCK是什么意思？你骂我？ 真不是啊！这个FUCK按钮是加班模式的开启，毕竟谁加班不想说上一句FUCK！呢？ 我甚至还贴心的加入了 无偿 模式 3.原理是什么？老东西都交出来！ 交！原理就是监控台前应用是什么，然后记录时间。剩下的就是算账啦 ------------人格分割线----------------- 好了不皮了，做这个其实很简单都是codex在做，我只需要说出我的想法以及协助他测试。相信大家也可以在AI的浪潮下多多验证自己的想法，比较现在做一款软件/网页/app门槛很低，说不定你随手Vibe的项目就是某些人需要的呢？ PS:本项目仅限macOS用户测试使用，并非多端项目，请见谅 ** 学AI，上L站！** 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
不知哪位大佬,拥有board4all.biz社区的账号,因社区改变规则,启用非活检测系统.会存在减少积分的风险,是否愿意互助一下? 1 个帖子 - 1 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 我用 flutter 做了一个开源的语音生成 app，主要还是利用了目前小米免费的 mimo 语音生成模型并利用 ai 对需要生成的语音文字进行打标签和润色。当然需要填你自己的 MIMO 的 API，和用于润色这个文字的 AI 模型的 API。 开源官网： https://shenghui.cloudlark.net/ 开源仓库： https://github.com/FuKun0113/shenghui-ai-voice-studio 软件截图： 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题