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@Kvas 在 避雷中转站！模型套壳，gpt重定向claude，价格还贼贵 中发帖
我不知道能不能发链接，网站名叫像素猫
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这个是他的logo
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避雷！！！！！ 避雷！！！！！
@xcf 在 征集：买了邮箱之后该注册哪些服务才能把价值榨干？ 中发帖
买了邮箱，想把一个邮箱的价值用到最大。
我现在自己注册hotmail，买的有gmail，outlook，买的当时用完在想用就都不行了。目前能想到是注册codex，github。目前是主要用codex。
佬们，还有注册哪些服务，能够榨干价值啊
@Tavre 在 wong佬站报错求助 中发帖
佬们 使用wong佬的站点 codex报错
Stream disconnected before completion: stream closed before response.completed
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佬们有什么解决办法
@blacksein 在 codex新版tui的context显示太傻了吧... 中发帖
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？？？？？
随手升了个级
之前好好的百分比 怎么换成了进度条了。。。从一眼看变成要预估了。。。
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原来已经有人反馈了啊 🤣
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好的 说的是根据用户反馈改的。。
然后被15个👎是何意味 🤣
Henry (@supersonicHenry) 在 原来老外也在吐槽智谱的额度 中发帖
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本来还挺期待glm5.1的，结果现在感觉是又贵又不稳定，
难得有一个厉害的国模，结果什么渠道都用不了，可惜了
雪慕斯 (@xuemusi) 在 即梦的订阅，今天入手了，不过真的贵啊。725积分，做3个15秒视频直接没了。 中发帖
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如图，即梦现在都那么扣了么，研究下视频生成，结果一个订阅就生成了3-4个视频。没了。有没有替代方案哦，看了下之前的grok公益也下线啦。
koubibulaien 在 即梦24号到期，积分没用，免费代跑视频 中发帖
开了个即梦高级会员，一直没什么用处，眼看24号要过期了。佬们有什么好的创意或者想看的东西吗，可以扔给我，跑出来来看看效果。我直接用vip通道把积分花完。或者有没有公益站的佬联系我看看有什么用？
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TOM (@Aiorg) 在 macOS 安装哪个软件最安全 中发帖
FlClash
ClashVerge
ClashX Meta
Stash
Singbox
Hiddify
Sparkle
目前我了解的就有这些,但从安全角度的话，大家平时喜欢用哪个呢?
shanyuhai 在 微信的clawbot除了在openclaw还可以在哪用？ 中发帖
在L站听到 openclaw 太多吐槽了，所以不太想选择它。有推荐的更轻量更安全的存在么？当然核心是能够接入微信clawbot。
xiaocaicai 在 我部署了一个CLIProxyAPI，导入论坛里面分享的codex令牌，刷新额度报错 中发帖
具体错误是：额度获取失败：Codex 凭证缺少 ChatGPT 账号 ID
大佬，一般这个错误啥情况呀？ 看到论坛里面之前有个类似帖子说：更新CLIProxyAPI服务 ，不太 明白啥意思， 重启了也没效果。
Gorden Sun 在 关于Claude订阅，信息都在这张图里了 中发帖
实际我觉得风控完全不严，不像大家说的那么玄乎。有用机场各种跳IP的订阅5x Max，也稳稳的。
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@wbh 在 天翼云盘自动转存 中发帖
GitHub - wobuhui666/cloud189-auto-save: 天翼云盘自动转存系统，支持自动监控更新并转存文件。 · GitHub 在GitHub - 1307super/cloud189-auto-save: 天翼云盘自动转存系统，支持自动监控更新并转存文件。 · GitHub 的基础上二开
演示图片
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主要功能：
更详细的请看github
家庭相关的功能有点问题先不要用
1. AI 智能辅助
智能重命名：集成 OpenAI、智谱等 AI 接口，自动识别并标准化混乱的资源文件名。
支持全自动刮削：在生成 STRM 文件的同时，联动 TMDB 抓取海报、背景图及剧情简介，并自动生成标准的 .nfo 元数据文件。
2. STRM 懒转存（类似小雅）
懒转存 ：预先生成不占空间的虚拟 ...
Epresin 在 一个基于fork主agent的subagent创建方式构想 中发帖
在上下文是有限的这个前提下
很多调度“agent/主agent”会把一些消耗上下文的任务交给subagent去做
比如说：计划，修改，审核
但是这就有了一个问题，计划，修改，审核这类操作，都很依赖于agent对项目的理解
而调度agent在向subagent分发任务的时候，不可避免的会损失一部分项目信息，如果传递的比较多，又会导致subagent运行缓慢，成本爆炸
所以说我就有了一个想法，为什么我们不让调度agent自己去干这些活呢？
我们可以在需要做plan的时候，把调度agent fork出去，加一段固定的prompt，告诉它下面应该干哪些活，最后返回任务的结果给原本的调度agent（TodoList,修改结果,审核方案）
而这个过程中，大部分的context都是走缓存的，所以说成本实际上并没有很高（甚至可能比直接让子agent自己去探索更便宜），而因为上下文包含完整的项...