各位大佬好 
最近接了个客户的需求，要把国内的工业品（主要是 MRO 这块）信息翻译成日文，上架到日本电商平台。 
我本来想着自己手头跑着大模型的 API，直接搭个 Agent 工作流调模型处理就完事了，结果出来的东西被客户疯狂吐槽，说“机翻味”太重，根本不像他们业内人说的话。 
现在主要卡在这两个坑里，头都大了： 
行业黑话根本对不上： 工业设备、五金零件那些词，正儿八经查字典查出来的意思，和日本当地工厂、工程师嘴里叫的完全是两码事。那边有很多特定的片假名习惯用法，直接让模型翻，专业词汇经常“飘”。 
太“端着”，没现场感： AI 出来的结果基本都是那种死板的敬语和书面语（書き言葉），但客户要求的内容得符合日本本土施工现场、或者真实商务沟通的语境。太正式、太生硬了，人家客户一看就觉得你不懂行，不接地气。 
实在没招了，想向各位实战过的前辈们请教一下： 
用户需要开发一个可以直接通过API...

4C 16G就够了，有没有便宜好用的，佬们推荐下

暂时还能用，但是这两天老是出现API ERROR，于是问了下。它说我在国内 😆要不要暂时停用一段时间，过了这个风口再说呢 😂 
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想买一个t mobile的3刀卡，听说要用esim手机卡才行，佬们有没有推荐的手机呀？

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各位佬我有个问题，我在使用codex重新进入时或者在ccs切换API时候，codex的设置恢复了初始设置，让codex和claude修了好几次都没有要解决，想要问一下佬有没有解决办法

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utility-tools: 提供实用工具功能，包括IP地址查询、文本翻译、二维码生成、哈希计算、网页元数据提取、域名WHOIS查询和密码生成。Use when users need translation, IP lookup, QR codes, hashing, domain info, or password generation. 
一直用的技能包里面有个这个技能，今天注册了一个佬友的公益站，结果一直被拦截，排查请求头最后是这个技能有问题。这段话里面词语组合在一起，就被误杀了，可能被误判成hack行为了？？？最后无奈，请codex安全卫士出手，把全局所有的sessions里面，这个片段全部清楚掉了。问题成功解决。 
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美国加州政府与 Anthropic 达成合作，将可以以 50% 的优惠价使用 Claude AI 服务。 
这项合作适用于加州州政府和地方政府，加州鼓励各级政府采用 Claude AI 来简化行政工作、分析海量信息、起草文档等。

现在公司打算买几个team内部用，有个人支付的方案吗，目前我有招商的visa全币种卡，但是谷歌只能买pro或者plus,pay支付一直提示换一个卡试试，之前看有方案说美区appleid买礼品卡订阅，我用美区id绑不了我这个信用卡，因为是给公司买的，只能走正规支付的方案，有没有佬有可行的方案

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3级还是要追呀,平时一直摸鱼,一直都是2级,今天 为了君 也是上到3级了 嘿嘿…女装..嘿嘿..

今天刷 l 站看到一个佬友的帖子： 关于之前一位佬友要求的复刻  感觉这个前端非常帅气，而且这个佬友的帖子的引用原帖里甚至已经有开源的 github 仓库，我想让 gpt 帮我复现一下 
这个是原本那个佬友的效果： 
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如下是 gpt 给我的做出来的效果。。。 
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都说 gpt 前端差，但没想到开卷考试也这样，释怀了

大佬们，warp容器这么占内存，你们都是怎么解决的啊？我两个容器加起来都占了1G内存了。。。

据Reddit爆料：从 2.1.91 版本开始，Claude Code 会在用户开启代理时检查系统时区是否为 Asia/Shanghai / Asia/Urumqi，并判断代理 URL 是否指向中国域名或中国 AI 实验室。 
更隐蔽的是，这些信息并不是直接上报，而是通过修改系统提示词里的日期格式和撇号字符来“编码”传递：比如把日期从 2026-06-30 变成 2026/06/30，再用不同 Unicode 撇号区分用户环境。 
换句话说，如果爆料属实，Claude Code 不只是检测代理，而是在用户几乎无法察觉的情况下，把“中国时区 / 中国代理 / AI Lab 关联”这类信息塞进系统 prompt。 
这件事真正可怕的地方不在于 Anthropic 想防止中国区倒卖或模型蒸馏，而在于：开发者把 Claude Code 当作拥有文件系统和 Shell 权限的编程助手使用，一旦客户端...

Gemini 目前不支持你所在的地区。敬请期待！ 
上午都能用，下午就用不了了，我3个节点都是az100的，az被封控了？香港，日本，韩国都试了，都这样，不登陆可以用，登陆就用不了，手机上看google账号地区是US。啥原因呢？用了很久的pro了，突然用不了了。

搞智能家居用HA好几年了，当初主要诉求就是把各家的设备透过HA整合起来接入HomeKit，再外加一些相对细致的自动化，不过长年累积下来，最后多少有些冲突的地方，但没有想花什么心思去维护，一直都是将就着用。 
刚好昨天调试本地Agent的时候顺手用GLM 5.2，把Agent接入了HA，必要的信息给了之后，直接吭哧吭哧帮我把冷气伴侣用MQTT的方式配置好了，这感觉实在太好了。 
个人感觉GLM 5.2确实是可以干活的，完全有能力把事办好，但如果没有足够的约束好，还是容易动到一些不该动的东西，不能说完全放心，有好几次我看着苗头不对都得强制打断它，并且token如果不是白嫖的，不能说特别省。 
于是后面一捣鼓，发现原来有一个ha-mcp的项目，可以透过http的方式直接在ChatGPT网页接入HA，虽然只能半自动的用，但有会员不用额外token消耗，把陈年的技术债都给清理掉，太舒服了...

在网上看到一张检测降智情况的图，貌似high完成任务效果比xhigh还好很多，看评论区说是上下文太短导致的。是这样吗？那我以后就用high就行了吗

刚才打开 codex desktop 弹出来说我有一个重置次数，第一次收到重置次数，没有经验，恍惚中把那个按钮看成了查看详情，结果一点就给我用了。我周限还剩 90% 以上啊。难受！！

选择魔都事业编20万/年还是魔都企业40万/年 
育龄女性，985博研 
听听佬们的建议，以及为什么？ 
感恩！祝佬们发大财

现在这个时代似乎大模型什么都能干，每天自媒体都是大模型干翻这个那个，前端又被杀了。 
但是他不会数数！不信您可以试试发一段文本给大模型让他输出一下文本中的所有名词的位置，十有八九是会有错误的位置。 
对于这个问题我不是大模型专家，不知道究竟是为什么，但是事实上就是他数数不太行 
如何解决这个问题？
但是有些场景是依赖大模型输出对应的下标的，这似乎又是必须依赖大模型数数了。 
例如利用大模型标记文档中的所有写错了的文字。 
既然直接数数不行，但是如果你让大模型去复述文本却能得到很高的准确率。 
那么自然而然的就能想到，将文本先按字拆分，然后将下标和文字一起给大模型，例如 ： 1:大 2:模 3:型 4:不 5:会 6:数 7:数​ 这样之后输出的下标准确率就会飙升。 
下面是一个简单的尝试，显而易见的 带坐标输入 的方案准确率更好 
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更好的解决方案
在经过一段时间的尝试和...