需求是可以随时调用ai维护远程服务器上运行的一些项目以及vibe。 
如果使用cc cli等就得每次都开个终端用ssh，电脑端还好，手机有时候想指挥就感觉很麻烦，后面发现opencode自带一个webui服务，已经解决了大部分的问题了，但是还是感觉有很多瑕疵，很多东西都是毛坯房（包括但不限于添加新模型、管理本地文件），以及oc本身agent能力感觉也挺一般的。 
所以想问佬们现在都是怎么指挥远程服务器上的agent干活的~有没有比较合适的解决方案喵

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关于 OpenAI 神秘的新硬件设备的更多细节仍在陆续披露——此前该设备被描述为一款人工智能驱动的智能音箱，它将成为 ChatGPT 的“物理体现”。 
彭博社报道称，该设备将采用“甜甜圈形状”，这样的设计是为了方便用户在家中携带并将其放置在不同的位置，例如床头柜或厨房台面上。 
据彭博社报道，消息人士称，该产品将采用“优质金属”制造，具有“高级外观”，并且（令人费解的是）将具有独特的“活动部件”。 
根据这份报告，它的价格可能比一般的智能音箱略高，每台售价或许在 300 到 400 美元之间。相比之下，亚马逊的大多数智能音箱价格在 40 美元到 240 美元之间。

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8 月 7 日消息，字节火山引擎今日宣布，正式上线 Seedance 2.5 API 服务。

flash0731发的当天l站炸了，后续是这几天opencode和ds官方也在时不时爆炸，之前一直用讯飞，错误率一直在60%左右，直到今天，他们的coding plan上了0731 🤣 
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纯数字xyz域名 79/10年的是不是已经没了？ 
我记得前两个月能够纯数字能够找到来着。 
哪个佬还知道哪里可买？

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看身边人及站里5号以后都没有人有玻区成功的案例了，请问是彻底关门了吗？有没有成功的，反馈下

对于理想，梦想，都会渐渐失去 
脑子里只有一个想法，就是搞钱 
如果不是生活的压力，谁愿意苟且做牛马

现在能做到全自动化 AI 素材 生成 发布 社媒 自动回复 这些有落地的佬吗 😋

泪目 
经验分享： 
之前一直是qq邮箱注册（gmail之前也试过，不行） 
我一直以为是我卡的问题（中国银行万事达借记卡） 
然后今天刷到这篇帖子：https://linux.do/t/topic/2718343 
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想着试一下，老惯例，关了梯子，移动网络，打开手机safari无痕模式，这次注册还有个不同点，是之前地址里区信息是和街道信息放一起的 
这次注册，就是 
Sicuan 
Chengdu 
地址栏1：Shuangliu District 
地址栏2：我好像没填 
注册区域选的马来西亚2 
希望佬友们也能试试，祝大家能早日摆脱abc

诸位道友 
来与老夫一同夜观天象吧 
Kimi K3 在前端审美方面真的一绝 
尤其星图绘制太惊艳了！ 
就是太特么贵了! 😭 
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[0806-k3-2.op] 
[0806-k3-2.op2] 
提示词 
中:设计 Nocturne 观星 App 的今夜页:今晚天空状况头部(云量/月相/最佳观测时段)、今夜可见天体卡横滑(行星与深空天体,配真实天文摄影)、ISS 过境倒计时条、附近暗夜地点两张、光污染等级指示。审美:天文馆级深空——纯黑背景、星图细线、天体摄影震撼,文字用冷白与星云紫。 
EN: Design the Tonight screen of Nocturne, a stargazing guide: a sky-conditions header (cloud cover / moon phase / b...

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这下开挂是真的可以赚钱了。让我想起网友调侃模拟无人机战场的游戏“炸完就有一笔俄罗斯的汇款打到卡上了”，这下真的是某种意义上的成真了。

rt，刚来一个月，纯小白，有没有其他方法？

马上月底请年假了，准备去香港玩玩，玩三天。佬们有什么推荐的美食或者景点之类的？或者忠告也行

今天又被领导给骂了 
因为来检查 又检查出问题了 
人家带着任务来 那你不就 100% 有问题 
最后，实在不行还能找你卫生有问题，你怎么可能一点问题都没有 
感觉跟这领导跟着就费劲 
成天骂骂有什么用？你能保证没有问题？为什么你不来这个工作岗位 
成天总说打铁自身硬，人家带着任务来，你就是再硬的铁，人家都得给你找出缝隙

现在每天用ai写代码，整个人百无聊赖，很多时候都会幻想如果不做在这里，不写代码我会去做什么，如果我不考虑钱的话真想去四季如春的地方种地啊 🤣

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Codex接入了其它的模型或者反代，怎么能同步过去历史会话记录呢？

8月7日13:40左右GPT-5.6崩了一会儿？有一样的佬友吗？ 
我这边到14:10分左右才恢复。 
是我个人问题嘛？

我一直以来都觉得 LLM 其实就是解释器，它只是带一点概率，这种未知的概率恰恰是我们觉得它智能的体现，但是这也催生了为什么会有所谓的上下文工程。 
博客链接在这 把 LLM 视作解释器——正确管理你的上下文：提示词、记忆、函数调用、skill 和 subagent 
总结一下就是：我觉得 subagent （上下文隔离）加 AI 自己写辅助工具然后自动收集为 skill 或者记忆（随便叫做什么的放提示词的地方）才是 LLM 未来，就好像笔记本一样，而会提前预置各类提示词的 MCP Tool 或者过多的 skill 都是显式的干扰项。 
因为其根本原因是 LLM 没有能马上记住什么东西的真正的记忆，现在的这些“记忆系统”都是仿造的，LLM 做到一边运行一边实时记住东西（也就是改变权重）的成本太高了