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 赛博风格的个人影像站，几乎零成本部署使用，页面效果如图： 首页 公开图片展示 图片详情 相册足迹 边界地球 管理员上传页 管理员控制台 仓库地址 ： GitHub - Space3044/Pixel-Space · GitHub 技术栈如图： 功能概览如图： 部署方式 1.在 cloudflare 中创建 D1 数据库，命名为 pixel-space，将 Pixel-Space/db/schema.sql at main · Space3044/Pixel-Space · GitHub 填入 D1 控制台并运行。 2.在 cloudflare 中创建 R2 桶，命名为 pixel-space。 3.fork 本仓库，将 Pixel-Space/wrangler.toml at main · Space3044/Pixel-Space · GitHub 文件中的 database_id 填写自己真实创建的 D1 数据库的 id。 4.在 cloudflare pages 创建项目，连接 github 仓库。 pnpm build 构建命令 dist 输出目录 生产环境变量如下： # Telegram 原始图片存档 # 创建 tg 机器人，创建 tg 频道，将机器人添加为频道管理员 TG_BOT_TOKEN= TG_CHAT_ID= # 兼容 OpenAI 的 AI 代理认证密钥 # 推荐自部署 CPA，这样就可以长久只使用一个 Key PROXY_KEY= # 高德地图前端 JS API 配置（国内地图） # 高德开发者平台新建项目，添加 Key，选择 Web 端，设置域名白名单 AMAP_JS_KEY= AMAP_SECURITY_JS_CODE= # 高德地图 Web 服务密钥（服务端国内静态地图） # 高德开发者平台添加 Key，选择 Web 服务 AMAP_WEB_KEY= # Mapbox 公共令牌（全球地图及静态地图生成） # Mapbox 注册我使用的是 Proton Mail，虚拟 0 刀卡，设置域名白名单 MAPBOX_PUBLIC_TOKEN= # MapTiler 密钥（全球地理编码） # 直接邮箱注册 MAPTILER_KEY= # Cloudflare Turnstile 访客验证，使用验证码获取原图时使用 # cloudflare 创建 turnstile 组件 TURNSTILE_SECRET_KEY= VITE_TURNSTILE_SITE_KEY= # Cloudflare Access 生产环境管理员认证 # cloudflare zero trust 下访问控制新建一个应用程序，保护 /upload*,/library*,/api/admin/* 三个路径，策略选电子邮件，填入管理员邮箱 CF_ACCESS_AUD= CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN= 变量具体说明： 仓库内提示词可以借鉴优化： Pixel-Space/db/ai-prompt.example.md at main · Space3044/Pixel-Space · GitHub 本项目通过 https://linux.do/t/topic/1179841 获得灵感，更偏向于个人使用。 本项目的边界地球交互参考并改写自 @lsy 佬的 https://github.com/lsy2246/newechoes/blob/master/src/components/WorldHeatmap.tsx tips： 如果图片的exif自带经纬度信息可以自动逆位置名称，不带经纬度信息只能手动锚点或搜索定位。 尼康相机如果机身没带 GPS 模块，可通过 SnapBridge 连接相机，拍摄时通过手机获取位置信息传到相机写入 exif（我最近才知道，我目前上传图片都是手动凭记忆定位 ） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
如果别人在我的帖子上加了boost，后面我帖子进行修改，那么加上boost的佬友会收到通知吗？ 我似乎从来没收到过这种通知？ 我感觉是否有这种通知会好一点？这样也可以看boost提出的问题，也可以修改帖子的内容来回复一下？ 这个通知功能会在始皇曾经说不修改boost特性的范围之外吗 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
我都没有Prompt，AI自己生成的技术方案，要实现一个游戏技能，结果就违反政策了，要求改Prompt，这咋办？ A/这操作让我没法继续啊 11 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
分享一次自己的踩坑经历，给大家提个醒。 我明天的 Business 套餐就要进行第二次续费了，目前用的是泰区优惠订阅。因为明天就是下个月套餐的更新时间，我想着提前看一下是不是需要手动充值，于是打开了结算界面。 结果看到里面有一个“额度余额”之类的入口，我当时误以为这是后续自动续费用的钱包或者账本，于是就往里面充了 1300 THB（折合快300 RMB）。充完之后越想越不对劲，去网上一查才发现，这个余额并不是会员套餐续费用的，而是当前套餐调用超额之后，类似 Codex 等额外用量产生费用时才会扣的额度。 当场泪目 。 更难受的是，这个余额好像还有 12 个月有效期，过期就没了。也就是说，如果后面不用到这些额外额度，这笔钱基本就亏麻了，呜呜。 所以提醒大家，以后一定要注意：Business 套餐续费只要绑定的信用卡里有足够支付下个月扣款的金额就行，不要看到“额度余额”就以为是续费账户，更不要随便往里面充值。 看到这里的陌生人，可以留下一个赞 安慰一下我吗？帮我飞升一下 3 级，感激不尽 。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
agent 是智能体的意思，什么是智能体呢，为啥不叫AI了啊，也不叫大模型了，其实这并不是孤立的概念，AI中文就是人工智能，英文全称：Artificial Intelligence，其实就是计算机科学的一个分支，用来研究开发模拟，延伸人的理论方法技术和应用研究。大模型是ai具象化的技术产品，大模型还分了LLM语言大模型、VLM视觉大模型、MLLM多模态、技术上又出现了很多细节，比如混合专家模型-MOE。 MCP 是定的ai识别的上下文协议，用来，调用外部的服务器，返回固定内容信息的一个规则，大家都用这个规则，不就方便了ai调用外部工具获取信息了。方便打通不同企业数据库和ai的交互。 tools 就是工具的意思，这里和mcp紧密相连，tools泛指一类工具，遵循的上下文协议也未必是mcp。方便ai通过这个工具进行获取信息。 plugin是插件的意思，就是个扩展包，这不是ai独有的概念，浏览器有插件，任何应用都可能有插件，一个插件里面东西就多了，可以包含skill，agents，hooks，mcp severs等内容。 prompt是提示词的意思，大模型学的东西多了，大模型要在知识汪洋中预测你想要的下一个词，简直不要太难，那么就帮她缩小范围降低幻觉，那就是定人物，定任务范围，定目标，这样将结合以上的信息，进行数据处理，就大大降低了，大模型胡说八道的可能性。大模型本身就是个统计学问题，根本不具备任何智慧，和反思能力，并非动态进化的，而是提前通过人类社会无数的现有文档，向量化，然后通过多维向量的训练出来的，一个具备无数维度的数学矩阵，通过通过上下文的切割成token又称词元，一个词元就是一个数字，多个词元就组成了一个数学矩阵，将这个数学矩阵扔到transform架构的数学矩阵中。我也不知道是不是百亿参数是不是也决定了词元的数量呢，会影响回应呢？ workflow就是工作流，针对一项工作设计的工作流程，使其完成特定的任务，取代繁重的工作。 hook钩子的意思，什么是钩子啊就是，当执行到特定情况或者涉及特殊判断的时候就会触发的程序，相当于一个钩子，勾住了你的工作流，在特定情况下触发，进而保证进程的稳定和顺利。 skill技能的意思，技能可以是一个md说明的工作文档，也可以是md说明文档加一些小程序、或者一些模板的综合体，目标就是让大模型能按你的md说明文档进行工作。 harness就是一个工作台，工作台上啥也有，自由搭配，想用啥就用啥，比如有plugin、tools、prompt、workflow、hook、skill、和设定好的agent。 AI / 人工智能 └── 大模型 / LLM / VLM / MLLM └── Agentic System / 智能体系统 ├── Prompt：给模型的指令 ├── Context：当前任务上下文 ├── Memory：可长期保存或检索的历史信息 ├── Tools：模型可调用的外部能力 │ └── MCP：连接 tools / resources / prompts 的标准协议之一 ├── Workflow：预设流程 ├── Hook：生命周期触发器 ├── Skill：可复用能力包 ├── Plugin：可安装扩展包 └── Harness：运行框架 / 执行外壳 agent 是配置了 instructions、tools，以及可选运行行为的 LLM MCP Server 可以向 AI 应用暴露 resources、prompts 和 tools。这样不同 AI 应用和不同外部系统之间就不用每次都重新写一套私有接口。 Tool：一个具体能力 MCP Tool：通过 MCP 协议暴露出来的 tool MCP Server：把一组 tools / resources / prompts 提供给 AI 应用 Agent：根据任务需要决定是否调用这些工具 plugin 可能包含 tools、skills、agents、hooks、MCP servers 等内容。简单说，plugin 是“打包和分发能力”的方式。 prompt 帮模型缩小范围，降低幻觉。这个是对的。OpenAI 文档也把 prompt engineering 描述为编写有效指令，让模型更稳定地产生符合要求的内容。 大模型本质上是通过大量数据训练出来的神经网络，它没有人类意义上的主观意识，也不会在普通对话中自动修改自己的模型参数。它的回答来自当前输入、上下文、训练得到的参数，以及推理时的生成过程。我们看到的“推理”“反思”“自我检查”，更多是模型在特定提示、上下文或工具流程下表现出来的能力，而不是人类式的自我意识。 Token：文本被切分后的处理单位。 Token ID：token 被映射成的数字编号。 Embedding：token ID 进入模型后对应的向量表示。 Parameter：模型训练出来的权重和偏置。 Context window：一次输入/输出能处理的 token 上限。 Training tokens：训练时看过的数据 token 数量。 Vocabulary size：分词器支持的 token 种类数量。 文本会先被 tokenizer 切成 token，再映射成 token ID。模型会把 token ID 转成向量表示，也就是 embedding，然后送入 Transformer 网络中计算。Transformer 通过注意力机制和多层神经网络，结合上下文预测后续 token。参数量指的是模型内部训练出来的权重数量，和输入 token 数不是同一个概念。 Workflow 是预先设计好的流程。它强调“步骤固定、路径清楚、可控性强”。比如先读订单，再判断退款规则，再调用退款接口，再发送通知。workflow 里可以用大模型，也可以不用大模型。它和 agent 的区别是：workflow 的路径主要由人或程序提前写好；agent 的路径更多由模型根据目标和中间结果动态决定。 Anthropic 对这个区别说得很清楚：workflows 是 LLM 和工具通过预定义代码路径编排；agents 则是 LLM 动态决定自己的流程和工具使用。 这个方向对。Anthropic 的 Agent Skills 文档也把 skill 描述为模块化能力包，包含 instructions、metadata 和可选资源，比如 scripts、templates，Claude 会在相关任务中自动使用。 另一个官方指南也说 Skills 可以是由 instructions、scripts、resources 组成的文件夹 Context：这次对话/这次任务临时放进来的信息。 Memory：跨会话保存、以后还能拿出来用的信息。 Context 是模型当前这次任务能看到的信息，比如用户问题、系统指令、聊天历史、检索到的文档、工具返回结果等。Memory 是被长期保存、之后还能被取出来的信息，比如用户偏好、项目背景、历史决策、常用规则等。Memory 不是模型参数本身发生了变化，而是系统把相关历史信息保存下来，在需要时重新塞回 context。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
目前我在一家电商公司，手里有一个 AI 生图 Web 项目。现阶段项目主要是基于一些 workflow 调用 API 进行生图，还没有发展到 Agent 形态。 最近我发现，很多中转站宣称“全量支持 OpenAI compatible 接口和参数”，但实际使用下来，这类说法的价值很有限，甚至会误导开发者。 以最常见的结构化输出为例，也就是 JSON 格式化输出。大部分低价中转站底层并不是调用真正的 OpenAI 标准 API，而是使用 GPT 订阅账号、ChatGPT/Codex 后端，甚至有些还会混用能力更弱的模型。这样一来，即使请求里传了 OpenAI compatible 的 response_format 、 json_schema 、 strict 等参数，也不代表这些参数真的会在 API 层被严格执行。 实际结果是，请求可能只是被中转站转写成 prompt，再交给 GPT/Codex 类渠道处理。模型输出本身具有随机性，一旦没有真正的 schema 约束，就会出现偶发问题：比如额外增加字段、缺失字段、字段类型错误，甚至返回的内容根本不是合法 JSON。 如果项目里再叠加重试、修复、二次解析等机制，虽然可以提高成功率，但也会带来明显副作用：响应时间变长、成本上升、链路复杂度增加，用户体验下降。对于追求代码质量和系统稳定性的开发者来说，这类补丁式处理也会显得很别扭。 以上，如果因为预算或者其他某些因素不得不基于中转进行开发的情况下，最好还是注意一下 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
大佬们，Codex 逆向绕过或者破解 App ，是不是只能进行官方的 Cyber 认证才能做？有没有其他绕过的方式？ 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
在找工作过程中突然有来了个短信找我要邮件地址进行沟通 后面在邮件中进行沟通给出了一个朝九晚五，福利待遇十分好的岗位，以为天上掉馅饼了。 但是我发现他面试需要单独下载一个什么 Make 软件还要单独给出手机型号，请大伙凑个热闹看看软件是不是骗子软件。 警惕天上馅饼。感觉不可能是真的。[捂脸] 请不要随意下载，或在虚拟环境中试用。
在找工作过程中突然有来了个短信找我要邮件地址进行沟通 后面在邮件中进行沟通给出了一个朝九晚五，福利待遇十分好的岗位，以为天上掉馅饼了。 但是我发现他面试需要单独下载一个什么 Make 软件还要单独给出手机型号，请大伙凑个热闹看看软件是不是骗子软件。 警惕天上馅饼。感觉不可能是真的。[捂脸] 请不要随意下载，或在虚拟环境中试用。
在找工作过程中突然有来了个短信找我要邮件地址进行沟通 后面在邮件中进行沟通给出了一个朝九晚五，福利待遇十分好的岗位，以为天上掉馅饼了。 但是我发现他面试需要单独下载一个什么 Make 软件还要单独给出手机型号，请大伙凑个热闹看看软件是不是骗子软件。 警惕天上馅饼。感觉不可能是真的。[捂脸] 请不要随意下载，或在虚拟环境中试用。
求助： 就是在开发h5的时候 跳转一个空白页面会进行微信oauth2授权，完成之后跳到B页面，但是这个时候在B页面侧拉返回的时候，会出现： 会出现空白页（android 和 ios 都会出现），而不是重新授权，企业微信应用中打开就会重新授权（ios 会出现） B页面侧拉返回，需要俩次才能推出应用 使用 window.location.replace 方法。 想要的一个效果： 客户打开 链接 跳转空白页授权，授权完成之后跳转B页面，B页面侧拉返回推出，而不是再回到授权的页面。这个有解决方案吗？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
最近在使用paseo 进行远程开发，但发现在电脑端cc使用 /resume 恢复的会话中 不包含我在移动端对话的内容。 请问各位大佬，这个会话内容是通的么，是否可以恢复？ 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
先看结果. 方法:在系统提示词加上 你需要在<think></think>中深思熟虑后再进行回复 note:注意标签为<think>而非<thinking> thinking level:max 即可.最早是因为我的客户端和中转站八字不合死活不思考发现的. 9 个帖子 - 6 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 ：这是一个让 Codex 能通过本地网关使用 DeepSeek Web 的桥接项目，适合个人学习、研究和非商业使用。 关于封号 ： 最重要的点就是有佬回应我说关于 封号问题 我从测试以来接入过openclaw 现在接入我自己的软件上的翻译跟AI自动回复，目前是0封号，这个需要佬们自行测试！ 开源地址 GitHub - db9cd2fgbj-hash/codex-deepseek-bridge · GitHub 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
求一些额度比较多的公益站，用于codexcli 进行开发。 拜托了，球球了 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
今天发现我用l站注册的公益站莫名其妙多了一个令牌，并且还自己去福利站进行签到。签到完之后又去消耗我的token。这个公益站只绑定了我的l站账号，有没有佬友遇见过相同情况的？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
有些接口只支持 V1completions，如何去适配message和response，我尝试用 CodeX 帮我进行适配，但是总会出现莫名其妙的问题，想知道有没有一种 skill 或者是一种可以参考的，或者是现成的方案 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
目前想基于一个github项目进行二开，有以下几点需求： 1、首先对项目进行全面的审计，起码要搞清楚每个文件是干嘛的，细致到系统函数最好，重点是新会话不需要重新读源码就能知道每个文件是干嘛的，因为需要改动的部分比较多，一个会话肯定搞不完。 2、能否有一个需求任务进度追踪skills，就是基于我的需求进行更细致的拆分，然后记录了这个会话完成了哪些需求，修改了哪些文件，便于新会话接着这个进度继续。 3、现在佬们都用什么记忆系统，用了一些要么觉得太重，要么占用会话上下文太多，要么触发时机，记录内容不太符合自身需求。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
血的教训，帐号之前要求进行身份认证，使用persona认证，查了下闲鱼上可以帮过，说包过，确实认证是过了，走完了认证流程，结果帐号立马被封，连带的IP上其他正常帐号也被封。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
突然想到：用户进行一次输入后，如果 Claude Code 调用了 5 次工具，是不是就相当于向 API 发送了五遍带上工具输出的完整上下文？我之前就知道 cache 的 计价会便宜，但是没把 toolcall 和这个联系起来。 也就是说算上 prompt cache，N 轮工具调用的 agent 的 input 费用应该是： input 费用 ≈ 全价 × 总新增部分（工具返回等增量） + 10% × Σ(N 轮请求时的 context 前缀长度) 假设用户在 context 已用 100k token 时发了一句话，Claude Code 进行了 N 次工具调用，那这 100k token 就要按缓存价收 N 次钱。如果是 DeepSeek，上面的 10% 变成 0.8%（梁圣的恩情还不完）。 我的疑惑是：这个按 N 轮重复计费合理吗？tool call 的返回不像用户输入那样可能隔很久才来，基本就几秒到几十秒。而现在的计费模式下，cache 从 disk 搬回 GPU 的每次 move 都要收全价 input 的 10%。 当然我也知道 decode 对长前缀的 attention 开销是每轮真实发生的，所以最朴素的设计应该是：超过某个 context 长度后，decode 价格阶梯上涨。（比如 minimax 搞得那个，当然我不支持他） 或许可以把现在这个"10% × N 次"的 cache 计费理解成"前缀越长 decode 越贵"的一种等效——总价差不多，只是记在了输入侧。但 10% 这个系数显然偏高（DeepSeek 做到了 0.8%），是不是可以把 10%理解成 Anthropic 这类头部闭源模型的品牌溢价 + 长前缀 decode 成本的打包等效？ 恳请佬友们解个惑 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题