本人和小组其他成员一起买了一个pro 20x订阅，搭了一个中转站方便使用，固定了代理ip，网页版gpt也使用了指纹浏览器，过了cyber认证，目前gpt主要用于网安研究使用。一个月不到被发了两封邮件警告cyber abuse啊 ，申诉被维持原判，现在导致不敢用了，害怕再来一次号没了，也不知道哪里出了问题，难道普通的网安研究也不行吗（没有逆向，破解等操作）。非常焦虑，没有AI直接停摆了 有没有佬懂的指点一下 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 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
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
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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 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
能符合邀请条件的,大家互相帮助一下吧,三周的pro也不少呢 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
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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 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 TLDR 上传论文PDF/BibTeX，自动提取并检测引用条目是否正确，是不是大模型生成的幻觉引用。 介绍 大模型在论文写作中的应用越来越广泛，但有很多论文投稿后因为引用条目中存在由大模型生成的幻觉引用而被直接拒稿。我曾经在投稿之前一条一条地手动搜索，检查自己的参考文献部分写得是否真实，这样机械重复的事情应该交给Agent来干。 所以我开发了ValiRef。只需要上传论文的PDF，ValiRef会自动提取里面的参考文献部分，并交给多个并行的Agent进行验证。不仅可以检测引用的论文是否存在，还可以验证论文实际上的内容和文中引用时的描述是否一致。 项目链接 github.com GitHub - Gianthard-cyh/ValiRef: detect hallucinated citations in academic papers. detect hallucinated citations in academic papers. 在线体验 http://valiref.com/ 演示截图 5 个帖子 - 3 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 sms注册/OTP/消息接收/多账号 大致这个效果吧，欢迎PR/issue，如果对你有用的话，帮我点个star吧～ 9 个帖子 - 8 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 项目介绍： 一个部署在Cloudflare Worker的定时邮件提醒应用，支持 Resend API 或 SMTP 邮箱发送邮件。由于最近弄了gg卡需要半年保号但是可能忘记就顺手用codex搓了一个这个。支持单次/每天/每周/每月提醒，并且加入重要提醒（需要确认才会关闭提醒否则一直重发） 项目地址： yuluo688/auto-send-email 图片预览： 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： （点击了解更多详细信息） 继上午话题 【claude Fable5 测试】速搓一个体积云效果，请打分 后，我想再优化一下 添加了丁达尔效应云层动态流动、柔和地面云影等优化 以上均为claude-fable5实现，只是在实际效果上，我自己加了略微的调整把控整体方向 整个项目也已开源，有兴趣佬友可自行拉源码玩 github.com GitHub - 123164867376464646/tyndall-clouds: Rust + wgpu 实时体积云渲染:纯着色器程序化生成,丁达尔光柱、云层动态翻腾、egui... Rust + wgpu 实时体积云渲染:纯着色器程序化生成,丁达尔光柱、云层动态翻腾、egui 实时调参 这次的结果我评价是 顶级 欢迎各位佬给出评价，最好是附有评价的理由 云层效果投票 夯 顶级 人上人 NPC 拉完了 点击以查看投票。 Fable5投票 夯 顶级 人上人 NPC 拉完了 点击以查看投票。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区公益推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的项目是免费使用的，无收费（变相收费、赞助）部分： 是 我的帖子已经打上 公益推广 标签： 是 我的项目属于个人项目，与公司或商业机构无关： 是 我的项目不存在QQ、TG等群组引流： 是 我的项目不存在非运营必要的网站引流： 是 我的项目不存在为他人推广、AFF： 是 我的项目无关联的商业项目： 是 我的站点存在登录，并已接入 LINUX DO Connect： 否 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 抱歉各位佬友，刚来L站不懂规矩，之前用 AI 润色了一下文案，结果一股营销号味，给大家眼睛带来不适了，老实挨打（已被扣LDC），已经深刻研读社区准则。 核心想法就是为了干净和安全。纯本地计算：所有工具（JSON、MD5、加解密、提词器等）全部在浏览器本地运行，不联网上传数据，大家可以随时 F12 抓包检查。 技术栈：部分底层计算用了 WebAssembly 加速，所以响应速度还行。完全免费且无广告。 传送门： https://www.tools.goodssoft.com （注：带 www 和不带 www 都能访问，但因为浏览器同源策略，两边的 LocalStorage 缓存是不互通的，建议大家固定收藏一个域名使用。）刚来社区，多有冒犯，欢迎各位技术大佬多提修改意见，轻喷。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题