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4 月 22 日

回复了 shuaijinchao 创建的主题 › 分享创造 › 一行代码，让 Claude Code / Gemini / Codex 接入任意 LLM

@shuaijinchao #43 昨天编译的有问题，今天用你们的预编译是 ok 的了。👍

4 月 21 日

回复了 shuaijinchao 创建的主题 › 分享创造 › 一行代码，让 Claude Code / Gemini / Codex 接入任意 LLM

我的理解就是 gpt-load + CCR

4 月 21 日

回复了 shuaijinchao 创建的主题 › 分享创造 › 一行代码，让 Claude Code / Gemini / Codex 接入任意 LLM

docker 运行，访问 19531 是 404 ，19530/health 是 ok 的

4 月 10 日

回复了 a201483414 创建的主题 › 推广 › [V 友专属｜ claude 模型中转站免费送 20 刀已稳定运行一个月支持 claude-opus-4-6

stefwoo 谢谢老板。老板大卖。

4 月 7 日

回复了 wuweichenrunguo 创建的主题 › 分享创造 › 我做了一个安卓自动化软件，基于 app_process，让 AI 到点自动操控你的手机完成你的定时任务

抖音商城有一个看广告刷金币，我老婆特别喜欢刷。之前我就用 ADB 写了一个脚本点击，点了一两天，还是被抖音商城判断出来了，给的金币越来越少。可能它的后台还是会基于你各方面的行为来判断你是不是真人。可能包括不限于摄像头啊、陀螺仪啊这些东西。

4 月 4 日

回复了 S1ngleton 创建的主题 › 分享创造 › 用 vibe coding 做了一个电视远程输入法

就在前两天，我也想弄一个，问了 deepseek ，说有了，https://github.com/ylqf/TVRemoteIME
于是我就没自己写
没想到楼主写了一个，我先 star 下载了试试看

4 月 4 日

回复了 unt 创建的主题 › Local LLM › Gemma 4 31B 大概什么水平，本地部署是不是又成为现实了

用 3090 试了试 gemma 4 31B 4bit ，model 16g 左右，但在 32k 时已经占满了 24g 内存，我觉得模型有问题，论坛也有人反应显存爆炸。生成速度也很慢，远低于 qwen3.5 27B 。

3 月 23 日

回复了 parwaltz 创建的主题 › 分享创造 › 终于不用手搓配置文件了！ Rover，让 sing-box 也能“点一点就搞定”

怎么那么大，一百多 m ？

3 月 21 日

回复了 Nerv 创建的主题 › 分享创造 › 用 Claude Skill 解决 sing-box 配置难题

star 了，也是 singbox 苦手，我现在的配置也是 ai 写的，就很简单的要求：1 根据国内国外分流 2 dns 全部由 singbox 接管，规则也按第一条处理。3 服务器就只 1 个，免得切换坏了

目前用了几个月了还行。之前在 dns 那里卡了半天

3 月 19 日

回复了 Livid 创建的主题 › Local LLM › Qwen3.5-35B-A3B

@Jackyxiaoc https://pinchbench.com/
这个测评网站里面，这个模型跑龙虾还行，不过比 27B 要差五个百分点左右。

我的显卡是 3090 ，我现在就在犹豫是跑 27B 还是 35B ，27B 还是太慢了。

3 月 16 日

回复了 puzzle9 创建的主题 › 创业组队 › 有没有想一起共建 emby 的我画 ppt 忽悠您加入

nullbr 挂了，没地方下载剧集电影。求一个邀请，c3RlZi53b28lNDBnbWFpbC5jb20= ，谢谢

3 月 15 日

回复了 ada87 创建的主题 › 分享创造 › [送高级版] 做了一个在手机/平板上看代码的 App

@ada87

搞定了，谢谢你。我试一下，我觉得挺好的。有一个小问题，就是读 README 的时候，可以左右拖动。它在手机屏幕上应该不能左右拖动才好。

3 月 14 日

回复了 ada87 创建的主题 › 分享创造 › [送高级版] 做了一个在手机/平板上看代码的 App

试了好多个都被对话了，也没回复😭，试了半天。op 私发一个给我吧😀🤙

3 月 14 日

回复了 blueeon 创建的主题 › 程序员 › 为什么放弃了 RAG？ RAG 的六大难题

就像 9 楼老哥问的一样，op 这个和 https://papers.voltropy.com/LCM 有什么区别。
我是在 openclaw 的插件： https://github.com/Martian-Engineering/lossless-claw 看到的这个东西。
系统将记忆分为不可变存储和活动上下文。所有原始消息都完整保存在不可变存储中，而发送给模型的仅是当前窗口（活动上下文）。
通过维护一个有向无环图（ DAG ）来管理摘要：旧消息被压缩成摘要节点，但始终保留指向原始数据的“无损指针”。模型可以通过 lcm_expand 等工具随时精准回溯任何原始信息，解决了 RAG 等方法的“失忆”问题。

3 月 13 日

回复了 mzshxz 创建的主题 › 分享发现 › Typeoff：按住 Fn 直接语音输入的 macOS 工具，送 30 元账户余额体验

MjA3MzEwNjVAcXEuY29t 已注册，试试看。
我其实也准备弄一个类似的应用，但我想的是把手机输入法输入的内容直接上屏到 Windows 。

3 月 13 日

回复了 YUX 创建的主题 › 分享创造 › 一个纯纯 qwen3.5 本地 9B 模型自己写出的在线社区，给各位参考

9b 已经这么好了，我是 3090 回家跑个 Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled 看看怎样

3 月 12 日

回复了 nativeBoy 创建的主题 › 程序员 › roo code+deepseek，缓存命中很便宜！

@iorilu

缓存命中不是很简单吗？就是你第一轮对话的时候，会带上第一轮的数据。第二轮对话是带上第一轮和第二轮的数据。第三轮对话是带上前两轮的数据。然后你每次都会命中啊。相当于你每次发给他的就是增量的不太多，大部分都是对话的历史数据。

3 月 7 日

回复了 north521 创建的主题 › Apple › 我靠， MacBook neo 叠加教育优惠和国补， 3399！？

@yohole 你别说，我查了一下，还真是要好一些。😂

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