从MacOS14 的台前调度开始，到现在的液态玻璃。我真不知道你们在瞎更新些啥？ 浮夸的大圆角按钮，眼花缭乱的折光 苹果这帮人自己天天看着这 B 玻璃真的不晕吗？ 有没有人来治治啊 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
sub2api无法调度free账号，大家有遇到过吗，怎么解决？ 9 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
看wwdc介绍重构了cpu调度器 有没有人使用啊，现在真实情况如何啊。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
如题，最近有了一个HPC集群的使用权限，这个集群使用slurm调度任务，请问各位有hpc集群使用经验的佬友，使用hpc的时候能否在hpc上使用codex等agent。了解到大多数hpc集群的登陆节点有网络连接但是计算节点没有网络连接，并且使用规则里一般都规定登陆节点不能运行计算任务，不太确定在登陆节点用codex debug算不算是这里定义的计算任务。如果不能的话是怎样开发这种大计算量的任务的，先本地debug然后再放到hpc上跑吗？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
类似于CPA的fill-first or round-robin 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 6 月 3 日消息，科技媒体 Windows Latest 昨日（6 月 2 日）发布博文，报道称微软为英伟达的 RTX Spark 芯片， 正在重塑 Windows 11 底层能力，改写调度、内存、Prism 模拟和功耗管理等。 IT之家此前报道，在 2026 台北国际电脑展上，英伟达携手微软公司推出 RTX Spark ，该处理器定位为 Windows on Arm 平台的新型 AI 超级芯片。 NVIDIA RTX Spark 芯片展示 该媒体指出，微软为了适配这颗芯片，改造 Windows 11 的底层，包括改写工作负载调度、内存管理、Prism 模拟和功耗控制等。 RTX Spark 处理器采用双 Die 设计，整合 Grace 20 核 Arm CPU、Blackwell RTX GPU、最多 6144 个 CUDA 核心、AI 加速和统一内存。 NVIDIA RTX Spark 双 Die 设计 Surface Laptop Ultra 剪辑视频 微软为了让不同任务分配到合适核心，Windows 11 引入工作负载配置调度（ Workload Profile Scheduling）。微软称，无论用户查邮件，还是在本地运行智能体调试代码，系统都会根据任务类型，合理动态调度 20 个 CPU 核心算力，从而平衡性能和功耗。 在内存优化方面，英伟达称 RTX Spark 系统可在本地运行 120B 参数大语言模型，上下文可达 100 万 Token。 Surface Laptop Ultra 运行 AI 模型 微软 Windows 11 为了应对这种共享内存压力，调整大内存页处理，并改善 GPU 可访问系统内存时的页面管理。 兼容性方面，微软称 Prism 已针对 RTX Spark 微架构调优，可让 x86 应用在模拟层下获得更好表现。 Arm64 PC 支持 AVX 模拟 NVIDIA CEO 黄仁勋也表示，RTX Spark 系统可通过原生 Arm 或 Prism 运行现有 Windows 11 应用。 RTX Spark 应用兼容说明 安全层面，NVIDIA 将 OpenShell 运行时带到 Windows 桌面，并结合 Windows 11 的身份和隔离机制限制本地 AI 智能体。用户可定义软件访问边界，让智能体在本地跨应用执行任务，同时减少个人文件暴露
因为 Claude 模型太贵了，所以一直用 GPT-5.5 来开发下面的这个项目，在异步任务调度的架构设计上，GPT 给我拉了一坨大的，导致几轮迭代之后，就出现了种种 Bug，让我折腾了好长时间。 今天实在受不了 GPT 的弱智了，只好请出 Claude 来收拾烂摊子。从上午九点跑到下午两点，大规模重构了整条链路，Cursor 订阅额度干掉一半，总算是修好了 Bug，并且重新设计了更优雅的异步调度机制。Claude 是真好用，也是真贵 【开源推广】Z3r0：全流程自动化渗透/挖洞智能体协作平台 开发调优 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 项目简介 最… 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我现在设想是codegraph配合todo tree可视化调度。同样热门上那个类comfyui的工作流节点有点用不明白。 但是现在卡在怎么让ai强制使用codegraph的mcp，已经在codex的全局agent和项目agent都声明，任何增删改查的行为都必须通过codegraph的mcp，还试了钩子发挥tool如果没codegraph进行retry(虽然不知道用着对不对)。但是有时候ai大人真的鸟都不鸟我。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
最近把自己平时用的一些本地脚本调度需求整理成了一个小工具：CronBox 。 它是一个 macOS 菜单栏应用，主要解决这种场景：有些脚本只适合在自己电脑上跑，比如清理、同步、备份、日报生成、数据抓取，放服务器太重，手写 cron / launchd 又不太方便看状态和日志。 目前做了这些功能： - 扫描目录里的可执行脚本，统一管理 - 支持 cron 表达式、一次性任务、时区、JSON 参数和环境变量 - 支持 Bash 、Python 、Bun 、PostgreSQL ，以及 Codex / Claude Code 这类 agent task - 菜单栏后台运行，主窗口关掉后也能继续调度 - 有运行历史、实时 stdout/stderr 日志 - 带一个 CLI ，可以用 `cronbox add`、`cronbox schedules add`、`cronbox run` 管理任务 技术栈是 Tauri 2 + Vue 3 + TypeScript + Rust ，MIT 开源。现在还比较早期，主要支持 macOS 。 官网： https://cronbox.dev GitHub： https://github.com/xiaoxiunique/cronbox 想请教大家两个问题： 1. 这种本地脚本调度工具，你们会更倾向 GUI 菜单栏工具，还是直接 cron / launchd / systemd ？ 2. 把 coding agent 任务也当成本地脚本一样调度，这个方向是否有实际需求？
最近把自己平时用的一些本地脚本调度需求整理成了一个小工具：CronBox 。 它是一个 macOS 菜单栏应用，主要解决这种场景：有些脚本只适合在自己电脑上跑，比如清理、同步、备份、日报生成、数据抓取，放服务器太重，手写 cron / launchd 又不太方便看状态和日志。 目前做了这些功能： - 扫描目录里的可执行脚本，统一管理 - 支持 cron 表达式、一次性任务、时区、JSON 参数和环境变量 - 支持 Bash 、Python 、Bun 、PostgreSQL ，以及 Codex / Claude Code 这类 agent task - 菜单栏后台运行，主窗口关掉后也能继续调度 - 有运行历史、实时 stdout/stderr 日志 - 带一个 CLI ，可以用 `cronbox add`、`cronbox schedules add`、`cronbox run` 管理任务 技术栈是 Tauri 2 + Vue 3 + TypeScript + Rust ，MIT 开源。现在还比较早期，主要支持 macOS 。 官网： https://cronbox.dev GitHub： https://github.com/xiaoxiunique/cronbox 想请教大家两个问题： 1. 这种本地脚本调度工具，你们会更倾向 GUI 菜单栏工具，还是直接 cron / launchd / systemd ？ 2. 把 coding agent 任务也当成本地脚本一样调度，这个方向是否有实际需求？
最近把自己平时用的一些本地脚本调度需求整理成了一个小工具：CronBox 。 它是一个 macOS 菜单栏应用，主要解决这种场景：有些脚本只适合在自己电脑上跑，比如清理、同步、备份、日报生成、数据抓取，放服务器太重，手写 cron / launchd 又不太方便看状态和日志。 目前做了这些功能： - 扫描目录里的可执行脚本，统一管理 - 支持 cron 表达式、一次性任务、时区、JSON 参数和环境变量 - 支持 Bash 、Python 、Bun 、PostgreSQL ，以及 Codex / Claude Code 这类 agent task - 菜单栏后台运行，主窗口关掉后也能继续调度 - 有运行历史、实时 stdout/stderr 日志 - 带一个 CLI ，可以用 `cronbox add`、`cronbox schedules add`、`cronbox run` 管理任务 技术栈是 Tauri 2 + Vue 3 + TypeScript + Rust ，MIT 开源。现在还比较早期，主要支持 macOS 。 官网： https://cronbox.dev GitHub： https://github.com/xiaoxiunique/cronbox 想请教大家两个问题： 1. 这种本地脚本调度工具，你们会更倾向 GUI 菜单栏工具，还是直接 cron / launchd / systemd ？ 2. 把 coding agent 任务也当成本地脚本一样调度，这个方向是否有实际需求？
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
jiascheduler 是一个用 Rust 编写的高性能、可扩展的开源任务调度系统。它的核心优势在于能通过一个中央控制台，将脚本或命令同时推送到成千上万个节点上执行，并实时收集结果 絮叨一下 这个项目去年就说要发布 v2.0.0 支持 workflow ，一下子拖了半年，个人开发不易，希望大家多多支持，我会继续坚持下去，不断完善，后面打算重构一下权限部分，并加入 windows ，mac ，linux 远程连接等功能。 v2.0.0 支持 workflow ，并允许 workflow 定时执行，现在可以用图形化的界面编辑多任务节点作业 支持作业参数，用户可以在启动时传入不同的参数 支持修改作业调度，允许基于作业调度管理运行的作业 核心特性 海量节点管理：基于 Master-Worker 架构，支持同时管理数万台服务器，并内置内网穿透功能，无需公网 IP 或 VPN 即可统一管理分布在不同网络环境（如多云、混合云、家庭网络）的节点。 多样化的任务类型： 定时任务：支持类似 crontab 的定时调度。 守护任务：支持脚本常驻后台运行。 批量任务：一次下发作业到多个节点，并自动生成执行汇总报表。 自定义执行器：支持 Shell 、Python 等多种脚本类型。 强大的 Web 终端：提供集成式 Web SSH 控制台，支持多窗口、多会话批量操作及 SFTP 文件管理。 企业级功能：具备用户/权限管理、团队协作、作业标签分类及执行结果回调（ Webhook ）等功能。 部署与生态 安装简便：v1.1.0 后合并了多个服务组件，支持一键部署和 Docker Compose 快速启动。 免费开源：作者明确项目完全免费，并计划长期更新。目前已在 Gitee 等平台获得数百个 Star ，社区较为活跃。 应用场景举例 运维自动化：批量下发脚本到数百台服务器进行状态巡检或配置变更。 混合云管理：通过一个控制台统一调度阿里云、腾讯云、AWS 及本地机房的机器。 分布式任务：驱动大量节点并行处理数据，汇总分析结果。 项目地址： https://github.com/jiawesoft/jiascheduler
今天 Claude Opus 4.8 发布了，又一次升级，说现在已经支持在一次会话里调度几百个子 agent 同时干活了。 虽然听起来又是一个新的 token 绞肉机，但是。。。利好一人公司！哈哈。 但是我在评论区下面刷到了一个瓜，说 4.8 蒸馏了太多 qwen 等开源模型，导致自我认知出了问题，你现在问它是谁，它基本认为自己是千问，哈哈。 https://imgur.com/a/b3gfH8A 不过它吹任它吹，别把 4.6 下了就行，我看他们说非编程感受还不如 4.6 ，不如等之后传说中更聪明的 Mythos 吧。
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