v2ex_hot_2026-03-03

V2EX 热门帖子

1. 在 cursor 上用 cc 会很耗吗？

我忘了从哪看到一个帖子说不要在 cursor 上用 cc 要不然耗不起。用 cc 的 vs code 、cursor 插件也不行吗？

_{作者: 467469274 | 发布时间: 2026-03-02 18:21}

2. 来来来，留下你 vibe coding 中经常使用 Agent skills

分享一下各位在 vibe coding 中经常使用 Agent skills
现在大家基本都在使用 vibe coding 了，现在 skills 成为了关键的利器（出模型能力外）。

其实 skills 不在于多，在于精，所以常用的也就那些。希望大家每个人分享一下自己常用的 skills 。

互相学习一下

我先说一下我的

常用的是 superpowers 下大部分 skills ，例如：brainstorming 、writing-plan 、executing-plan ，using-superpower 等等

还有 find-skills 、vercel-react-best-practices 、frontend-design 、agent-browser

其他的就很少使用了。

_{作者: chenguangwei | 发布时间: 2026-03-02 08:36}

3. 请教大家良心云续费问题

各位彦祖们大家好，请教一下，21 年的时候我在良心云（企鹅公司）跟风买了 100 元/年的轻量云服务器，（通用型，2 核 4G -80G-1200G ，上海二区），7 天之后就要到期了，准备续费，官网价格是 1 年 470 元，我找了一下咸鱼，咸鱼的几个商家说我这个号没法绑定他们的号然后看优化价格。（我当时就是个人微信直接买的，都是普通人一般的购买方式），大概我理解的是说我这个号没有优惠资格（我不一定理解对）。

我个人使用云，主要是自建一些 docker ，以及网络听小说。纯自己用。可能最大的价值就是这个公网 ip ，和上下行大约 10mb 的速度，对我来说。

所以请教一下大家，1：有没有便宜的渠道:2：这个 470 元/年是否合适？ 3.如果换平台有没有推荐的，考虑到我本人非计算机背景的一个小白，以及安全问题（我知道有很多人不一定认可，但是请考虑我只是个新手），我只在阿里和腾讯里选。4.我看到之前在 V2EX 有个帖子，好像是买个存储空间，然后用免费的流量做极致性价比的云，我感觉挺适合我的，但是我没有买到它那个价格，就放弃了。请问这个路子是否也可以？

谢谢各位，本人小白，友好交流，祝各位马年行大运。

_{作者: diaoyu66 | 发布时间: 2026-03-02 01:57}

4. 不会还在用一堆 bug 的小龙虾吧，我把 cc/codex/gemini 加上记忆系统与定时任务并接入了微信飞书

终于可以在微信跟飞书上控制 AI Agent 们了。10 分钟就能配好。而且支持记忆跟定时任务。不用再去折腾 openclaw 。claude code 可以接国产模型，随时切换，性价比很高。而且对 skill 支持非常好，调度和 agent 能力也很强。微信需要公网 IP ，但通过企业微信可以很容易接入，并且可以直接在个人微信就可以聊。

控制他们干任何活，聊天均可。真正实现随时随地大小码。睡觉前交代几个任务，醒来就可以看结果。

主要是 agent 能力很强，落地效果比 openclaw 更好。

使用下面的项目，10 分钟就可以接入啦。目前是在 beta 版本。安装非常简单。

github 地址：https://github.com/chenhg5/cc-connect

参考截图：

可以加用户群：

_{作者: plane | 发布时间: 2026-03-02 12:10}

5. 如何从零开始写一个 OpenClaw – 关于我用 Rust 写一只🦀🦞(CrabClaw)的开发手记

如何从零开始写一个 OpenClaw – 关于我用 Rust 写一只🦀🦞(CrabClaw)的开发手记

从 0 到 1 ，用 AI 辅助开发一个 OpenClaw 类似的 Agentic AI 工具。10 天，73 个 commit ，13000+ 行 Rust 。这篇文章记录了整个过程中的思考、踩坑与感悟。

代码在 GitHub。如果你也想造一只属于自己的螃蟹钳子，欢迎 star/fork 。我的 GitHub：jackwener，欢迎 follow 。

起因
2026 年 2 月，OpenClaw 火了。朋友圈里人人都在聊这只龙虾——一个能在 Telegram 里跟你对话、帮你干活的 AI 智能体。在我看到 Bub 之后，我也起了一个想自己写一个的心

我先简单看了 Nanobot（ OpenClaw 的最小复现）了解核心架构，

深入研究了 **Bub**——PsiACE 的 Agent 项目。Bub 的架构非常优雅：AgentLoop 抽象、Tape 记忆系统、Skills 引擎，每个模块都恰到好处。后来在做 schedule 等功能时，也参考了 Zeroclaw 的实现思路。

架构：从 Bub 学到的
CrabClaw 的架构大量借鉴了 Bub ，核心理念是 “路由 → 模型 → 工具 → 记忆” 的确定性单向数据流：

下面详细介绍图中每个组件。

Channels：多端接入层
CrabClaw 支持三种接入方式，它们的职责只有一个——收消息、发结果 ，不包含任何 agent 逻辑：

Channel 场景特点

CLI cargo run -- run --prompt "..." 一次性执行，适合脚本集成

REPL cargo run -- interactive 交互式终端，支持流式输出

Telegram Bot cargo run -- serve 长轮询，带白名单 ACL 、typing indicator

所有 Channel 最终都通过 AgentLoop::handle_input(text) 进入同一条管线。

AgentLoop：统一的 Agent 循环
这是 CrabClaw 的心脏。最初我给 CLI 、REPL 、Telegram 各写了一套 agent 循环逻辑——消息解析、LLM 调用、工具执行、结果录制，每处都有微妙差异、重复代码。后来参考 Bub 的做法，抽出了统一的 AgentLoop：
pub struct AgentLoop<'a> {
    config: &'a AppConfig,      // 运行配置（模型、API key 等）
    workspace: &'a Path,        // 工作区目录
    tape: TapeStore,            // 会话记忆
    tool_view: ProgressiveToolView,  // 渐进式工具视图
    tool_ctx: ToolContext,      // 工具执行上下文（ notifier + agent_runner ）
}
每次用户发消息，handle_input 跑一个完整的 6 步管线 ：
1. Route    → 用户输入经过 Router 分流（命令 vs 自然语言）
2. Record   → 用户消息写入 Tape （只追加）
3. Tools    → 从 ProgressiveToolView 获取当前可用工具定义
4. Context  → 从 Tape 构建上下文窗口（滑动窗口截断，默认 50 条）
5. Model    → ModelRunner 发起 LLM 推理 + Tool Calling Loop
6. Process  → 处理结果：录入 Tape 、检测助手输出中的逗号命令
确定性路由：命令 vs 自然语言
所有 , 开头的输入直接走命令路由，绕过 LLM ——零延迟、确定性结果：

,help → 内部命令，直接返回帮助文本

,git status → Shell 执行（/bin/sh -c），30 秒超时

,tools → 列出所有注册工具

,tape.search <query> → 搜索对话历史

,handoff → 创建上下文切换锚点（下面详解）

非 , 开头的输入才走 LLM 推理。这个设计确保了”确定性操作”的可靠性，同时把”需要智能”的部分交给模型。

Tool Calling Loop：15 轮自主推理
这是 Agent 区别于普通 Chatbot 的核心机制。当 LLM 的回复中包含 tool_calls（比如它想调用 file.read 读文件），ModelRunner 会：
第 1 轮：LLM → "我想调用 file.read(path='src/main.rs')"
         → 执行 file.read → 返回文件内容
         → 把结果追加到上下文 → 再次调用 LLM

第 2 轮：LLM → "我看到了代码，现在调用 file.edit 修改第 42 行"
         → 执行 file.edit → 返回成功
         → 再次调用 LLM

第 3 轮：LLM → "修改完毕，这是我的总结：..."
         → 没有 tool_calls → 循环结束，返回最终文本
最多 15 轮 ，防止模型陷入无限循环。这个数字最初是 5——直到有人给 bot 发了”帮我从 HackerNews 采集 20 条新闻并总结”，5 轮根本不够完成 web.fetch → 解析 → 总结的完整链路。Zeroclaw 用的是 10 ，我们给了更多余量：
const DEFAULT_MAX_TOOL_ITERATIONS: usize = 15;
此外，参考 Zeroclaw 的设计，CrabClaw 还有一个 loop 检测 机制：用 HashSet<(tool_name, canonical_args)> 追踪每轮 tool call 的签名，如果 LLM 重复调用相同工具 + 相同参数，直接跳过并返回提示。这样就不会傻等 15 轮才超时——重复调用第 2 次就会被拦截。

CrabClaw 内置的工具集：

工具功能

file.read/write/edit/list/search 工作区沙箱化的文件操作

shell.exec Shell 命令执行（失败结果包装为 XML 供 LLM 自我纠正）

web.fetch / web.search 抓取网页 / DuckDuckGo 搜索

schedule.add/list/remove 定时任务（支持 reminder 和 agent 两种模式）

skill.* 从 .agent/skills/ 自动发现的 Markdown 技能插件

Progressive Tool View：省 token 的秘密武器
如果每次 LLM 请求都带上所有工具的完整 JSON Schema （参数定义、类型约束、描述），那光工具定义就要吃掉约 720 token 。对于简单的对话来说，这是巨大的浪费。

ProgressiveToolView 的思路是 **”先给菜单，再给菜谱”**：

初始状态 （~50 token ）：系统提示词只包含工具名和一行描述：
<tool_view>
  - shell.exec: Execute shell commands in the user's workspace
  - file.read: Read file contents (workspace-sandboxed)
  - web.fetch: Fetch a URL and return content as Markdown
  ...
</tool_view>
按需展开 ：当 LLM 在回复中提到 $file.read（$ 前缀是 hint 语法），或者实际调用了某个工具，该工具的完整 Schema 才会在下一轮请求中发送给 API：
// 检测 $hint 模式并展开
view.activate_hints("I'll use $file.read to check the config");
// → file.read 被展开，下次 API 调用会带上完整参数定义

// 工具被实际调用时也会展开
view.note_selected("shell.exec");
效果：从第一轮的 ~50 token 到按需展开的少量工具完整 Schema ，节省了 90%+ 的 token 消耗。对于简单对话（不需要工具的），节省是 100%。

Tape：只追加的记忆系统
对话历史存储在 JSONL 格式的 TapeStore 中——只追加，不修改 。每行是一个 TapeEntry：
{"id": 1, "type": "message", "payload": {"role": "user", "content": "读一下 Cargo.toml"}}
{"id": 2, "type": "message", "payload": {"role": "assistant", "content": "..."}}
{"id": 3, "type": "event", "payload": {"event": "tool_call", "tool": "file.read"}}
{"id": 4, "type": "anchor", "payload": {"name": "handoff", "state": {...}}}
Anchor：语义边界标记
Anchor 是 Tape 中的”书签”——标记一个有意义的时间点，比如”任务阶段完成”、”上下文切换”。
tape.anchor("phase-1-done", json!({ "summary": "搭建完成" }));
Anchor 不影响对话流，但可以用于：

标记任务阶段边界

搜索时作为定位点

Handoff 时记录切换信息

Handoff：上下文窗口重置
当对话变得很长，或者你要切换到完全不同的任务时，用 ,handoff 命令创建一个特殊的 Anchor 并重置上下文窗口 ：
> ,handoff phase-2
Handoff anchor 'phase-2' created. Context window reset (127 entries before).
Handoff 做了两件事：

在 Tape 中插入一个 type: "handoff" 的 Anchor ，记录切换前的条目数

上下文构建器（build_messages）从最后一个 handoff Anchor 之后开始构建上下文，相当于”忘记”之前的对话

为什么需要 Handoff ？ LLM 的上下文窗口有限。如果你跟 bot 聊了 200 轮关于前端的问题，突然要切到后端，之前的 200 轮上下文不仅浪费 token ，还可能干扰模型对新任务的理解。Handoff 让你在同一个 session 内优雅地”翻篇”。

Tape 搜索
,tape.search <query> 可以在整个对话历史中做全文搜索（大小写不敏感），找到之前讨论过的内容。搜索范围包括消息内容、事件 payload 、Anchor 名称。

ToolContext：上下文绑定的回调
ToolContext 是工具执行时的”环境对象”，携带了当前 session 的能力：
pub struct ToolContext {
    pub notifier: Option<Notifier>,        // 发送通知消息
    pub agent_runner: Option<AgentRunner>,  // 运行完整 agent pipeline
}
Notifier ：Telegram 构建一个闭包，捕获 bot_token + chat_id。当 schedule reminder 触发时，通过这个闭包把消息发回给用户

AgentRunner ：Telegram 构建一个异步闭包，捕获 config + workspace + session_id。当 schedule agent job 触发时，调用 process_message 跑完整 agent pipeline ，结果通过 Telegram API 发回

CLI 和 REPL 的 ToolContext 是空的（None, None）——它们没有通知能力。

开发流水账
整个开发过程几乎全部由 AI 辅助完成。我用 Gemini 做方案设计，用 Claude 写实现，用 Codex 做代码 review 。

里面有意思的一段。用户在 Telegram 里给 bot 发了这么一条消息：

“帮我做个任务，每天十一点的时候从 HackerNews 上收集热点新闻，并且把摘要发给我。”

然后 bot 卡住了。

原因很简单：当时的 schedule 只能发静态文本。当 job 触发时，它只调用 notifier("⏰ 提醒: xxx")——发一条固定消息。它做不到调用 web.fetch 抓 HackerNews ，更做不到调用 LLM 生成摘要。

于是我去研究了 Bub 和 Zeroclaw 怎么做的：

项目 Schedule 触发行为实现方式

Bub 启动子进程跑 agent subprocess.run(["bub", "run", prompt])

Zeroclaw 进程内调 agent::run() 异步直接调用

CrabClaw (重构前) 发静态文本 ❌ notifier(text)

最终我选了 Zeroclaw 的路线，但做了更优雅的实现——用闭包捕获所有上下文 ：
pub type AgentRunner =
    Arc<dyn Fn(String) -> Pin<Box<dyn Future<Output = ()> + Send>> + Send + Sync>;
Telegram 在收到消息时，构建一个 AgentRunner 闭包，捕获 config、workspace、session_id、chat_id。当 schedule 触发时，直接 .await 这个闭包，完整地跑一轮 agent pipeline——LLM 可以调 web.fetch、生成摘要，最后通过 Telegram API 把结果发回给用户。

整个重构分了三步：

per-job notifier ：每个 job 捕获自己的通知回调，不再依赖全局 notifier

ToolContext ：让 execute_tool 感知 session 上下文

AgentRunner ：schedule.add 支持 mode: "agent"，触发时运行完整 agent

这个设计比 Zeroclaw 更轻——不需要 SQLite 存储 job 、不需要 cron 表达式解析、不需要复杂的 delivery config 。一个闭包搞定一切。

一个教训：async 闭包的 silent failure
重构完，兴冲冲地部署，给 bot 发了”一分钟后帮我采集 HackerNews”。bot 说”好的，已创建任务”。然后……什么也没发生。

排查了半天，发现问题：agent_runner 是一个 async 闭包，在 tokio::spawn 里执行。如果里面 panic 了——tokio task 静默死掉，没有任何日志，没有任何通知。用户看到的就是”bot 说做了，但什么也没发生”。

修复方式是在 fire_job 里用 tokio::task::spawn(fut).await 加 match：
match tokio::task::spawn(fut).await {
    Ok(()) => info!("agent-mode job completed"),
    Err(e) => {
        error!("agent-mode job panicked: {e}");
        // 回退到 notifier 通知用户
        if let Some(notify_fn) = notifier {
            notify_fn(format!("⚠ Agent job failed: {e}"));
        }
    }
}
教训：在 Agent 系统里，任何 async 回调都必须有明确的错误传播路径。”fire and forget” 是 Agent 开发的大忌——用户永远不应该面对”机器人说做了但什么也没发生”的情况。

关于 AI 辅助开发的一些感悟
10 天 73 个 commit ，13000+ 行 Rust 。这不是吹嘘速度——如果只看代码量，这大概是纯手写一两个月的工作量。但这个过程中真正有意思的不是”快”，而是整个开发方式的变化。

面条和架构
CrabClaw 最初没有架构。我跟 AI 说”帮我写一个 Telegram bot ，能调 LLM ，能跑工具”，它就给我生成了一整坨——消息处理、LLM 调用、工具执行全在一个函数里。能跑，但每加一个功能，面条就长一截。

这是我第一个感悟：代码模式会以极快的速度扩散，无论好坏 。AI 生成代码的速度太快了，一个面条式的起点，滚三天雪球就是万行单文件。错误会自我强化——AI 看到已有代码是面条式的，它生成的新代码也会是面条式的。

转折点是我去读了 Bub 的源码。看到 Bub 把 AgentLoop 、ModelRunner 、Router 拆得清清楚楚，我才意识到：AI 时代也需要软件工程 ，甚至更需要。架构不是给人看的文档，而是一种约束——控制复杂度、阻止不确定性扩散的约束。我回去花了一天把 CrabClaw 重构成现在的 AgentLoop → ModelRunner → ToolContext 三层结构，之后所有功能开发都顺畅了。

Spec 驱动的陷阱
做 schedule 重构的时候，我试过先写一份详细的 spec ，列清楚每个文件要改什么、接口长什么样、数据怎么流，然后把 spec 丢给 AI 执行。

效果不好。第二天我改了 ToolContext 的结构，spec 立刻过时了。但 AI 不知道，它还在按旧 spec 生成代码——忠实地执行一个已经不符合现实的计划，还不告诉你哪里不对。

Augment Code 说得好：设计文档、架构图、onboarding wiki ，几乎一写出来就过时了。过时的文档误导人类顶多浪费点时间，因为人会自己判断；但过时的 spec 误导 Agent 是灾难性的，Agent 会一路错到底。

后来我换了方式：描述需求 → 让 AI 起草方案 → 我 review → 边做边调整 。比如做 AgentRunner 的时候，我只说”schedule 触发时要能跑完整 agent pipeline”，AI 起草了实现方案，做的过程中发现需要闭包捕获上下文，方案就跟着改。人和 AI 共同维护计划，而不是人写完 spec 扔过墙。

AI 擅长什么、不擅长什么
这 10 天里，AI 最让我惊喜的是 bug 检查和代码 review 。有一次 CI 挂了，我让 AI 分析 clippy 报错截图，它不仅修了报错，还顺手指出了两个我没注意到的逻辑问题。它在”已知 pattern 的代码生成”上也极其高效——给它 Bub 的架构，它能快速翻译成 Rust 实现。

但 AI 在 high-level 架构决策上几乎没给过有效建议。每次我让它”设计一个 schedule 系统”，出来的都是过度工程化的方案——SQLite 存储、cron 表达式解析、retry 策略、delivery config 。实际上一个 Arc<dyn Fn> 闭包就够了。好的架构是做减法，而 AI 倾向于做加法。

让 AI 自闭环
开发后期我发现，工程师的核心工作不再是写代码，而是搭建一个让 AI 能自己跑通的环境 。CrabClaw 里有几个具体的例子：

pre-commit hook 是最有效的约束。cargo fmt + cargo clippy 强制格式和质量，AI 提交代码，hook 报错，AI 自己修——不需要我盯着。做 schedule 重构时改了 17 个文件，全靠 hook 和 CI 保证没引入回归

四层测试 （单元 → AgentLoop 集成 → Channel 集成 → Live E2E ）让每次重构都有安全网。测试不是负担，是让 AI 敢大胆改的前提

代码注释比独立文档靠谱 。模块头部的 doc comment 跟代码在一起，不容易过时。它们构成了一个渐进式的知识系统——AI 读代码时自然就能理解模块职责，不需要额外去翻 wiki

感慨
AI 已经完全的改变了我们的 coding 方式，乃至于我们的生活方式。我希望我自己变成一个 AI native 的人，适应这个新的 AI 世界。就像这篇文章也是 AI 写的

致谢

Bub（ PsiACE ）—— CrabClaw 最初的灵感来源，架构设计大量借鉴

Zeroclaw —— agent-mode schedule 的参考实现

Nanobot —— 最初帮我理解 OpenClaw 架构

Frost Ming —— AI Native 理念的深刻阐述

Channel	场景	特点
CLI	`cargo run -- run --prompt "..."`	一次性执行，适合脚本集成
REPL	`cargo run -- interactive`	交互式终端，支持流式输出
Telegram Bot	`cargo run -- serve`	长轮询，带白名单 ACL 、typing indicator

工具	功能
`file.read/write/edit/list/search`	工作区沙箱化的文件操作
`shell.exec`	Shell 命令执行（失败结果包装为 XML 供 LLM 自我纠正）
`web.fetch` / `web.search`	抓取网页 / DuckDuckGo 搜索
`schedule.add/list/remove`	定时任务（支持 reminder 和 agent 两种模式）
`skill.*`	从 `.agent/skills/` 自动发现的 Markdown 技能插件

项目	Schedule 触发行为	实现方式
Bub	启动子进程跑 agent	`subprocess.run(["bub", "run", prompt])`
Zeroclaw	进程内调 `agent::run()`	异步直接调用
CrabClaw (重构前)	发静态文本 ❌	`notifier(text)`

_{作者: jakevin | 发布时间: 2026-03-02 16:21}

6. OpenClaw + Chorus：两个人 + AI Agent，一周搭出一条不下班的产品开发管线

AI Agent 发展太快了，我非常焦虑，很想参与到这个历史性的时刻，于是我们做了一个用来管理 side project 的 side project 。它叫 Chorus ，是一条永不下班的产品开发管线，Agent 负责产品调研、管理和开发，人类负责提 idea 和审批。项目开展不到一个月，目前只有 85 个 star ，但我们乐在其中。

我们公司一共 3 个人，我，我的合伙人，以及一个跑在 OpenClaw 上的 AI Agent 。我负责调教 OpenClaw 做产品管理和市场营销，合伙人和 Claude Code 负责开发。我们都有本职工作，Chorus 不到一周写完。

OpenClaw 的职位是产品经理。它通过两条通道连接我们的协作平台 Chorus：MCP 工具用来执行操作，SSE 事件流用来实时感知。当有人在 Chorus 网页上分配任务或者 @mention 这个 Agent ，它几秒内自动唤醒开始工作。不需要打开终端，不需要手动输入指令。它协调一组 Claude Code Agent 来交付功能，一周工作七天，让我们有时间喝杯咖啡，头脑风暴更多创意。

每天早上，OpenClaw 自动爬取 HN 、Reddit 、Product Hunt 和 GitHub Trending ，寻找竞品动态和用户在多 Agent 编程领域的痛点。等我打开 Slack ，已经有一份带链接和观点的摘要在等我了。白天我和合伙人在频道里讨论产品方向，Agent 在旁边听。当我们聊到值得做的东西时，它直接把零散的对话整理成 Chorus 上的一条结构化 Idea 。没人让它做，它自己判断的。

接着它认领这条 Idea ，结合现有的 PRD 和代码库进行分析，在 Chorus 上生成一份 Proposal：包含范围和约束的产品需求文档，加上带依赖关系和 Agent 小时估算的任务 DAG 。我像审 PR 一样审它。”范围太大，先砍掉 GitHub 集成。”Agent 修改，我批准。

双向连接在这里发挥了作用。我在 Chorus 网页上点击批准的瞬间，任务自动创建，OpenClaw 通过 SSE 实时收到通知，立刻领取新任务并分配给 Dev Agent 。从这里开始有两条路。

第一种是 Bring Your Own Agent 。团队成员把自己的编程 Agent 通过 MCP 连接到 Chorus ，认领任务，在平台上协作开发。Claude Code Agent Teams 和 Chorus 的配合特别好，因为 Chorus 的任务 DAG 天然映射到并行执行：独立任务同时扇出给多个子 Agent ，有依赖的任务等前置任务验证通过后才启动。Team Lead 读取 DAG 分配工作，子 Agent 并发执行互不干扰。这是我们现在每天在用的方式。

第二种是接入像 OpenCode server mode 这样的自主 Agent 运行时，让它们端到端地领取任务并自动执行，不需要人类盯着。这条路我们还在设计。自主程度到哪？验证环节怎么设？我们也不确定这方面的需求大不大，想听听大家的意见。

上周我们交付了 4 个功能。两个人加一群 AI Agent 。人类始终在网页和 Slack 上操作，Agent 从不需要手动指令。

这套体系能跑起来，靠三样东西的汇合。OpenClaw 让持久化 Agent 成为可能：它有长期记忆、工具调用、定时执行，还有插件系统支持后台服务。Chorus 插件维持一条持久的 SSE 连接，让 Agent 始终在监听平台事件，通过 /hooks/wake 在事件到达时立即触发行动。Claude Code Agent Teams 让编码工作可以扇出到多个并行 Agent 。Chorus 把一切串起来，作为从 Idea 到 Proposal 到 Task 到 PR 的协作平台，所有参与者共享同一个信息源。

交互模式是区别于聊天机器人的关键。在 Chorus 上，你 @mention Agent 就像 @mention 同事一样。”@PM-Agent ，这个任务好像范围不够，能加上错误处理吗？”Agent 通过 SSE 收到 mention ，自动唤醒，读取上下文，回复评论或更新 Proposal 。感觉像在给队友发消息，不像在编程一个工具。

最终形态是一条不下班的产品开发管线。AI 覆盖从市场调研到代码交付的全流程，人类只在两个关卡介入：批准方案和审查产出。反馈周期是几小时而不是几周，我们在 Proposal 阶段就能发现错误。Agent 从每次驳回中学习，因为 OpenClaw 让它的记忆跨 session 持久化。

上个月 AI 开销不算少，但 ROI 很明显。我们不是在替代工程师，我们是两个人干出十个人的活，还有时间认真想下一步该做什么。

如果你是独立创始人或者小团队，这套架构值得一试。OpenClaw 做持久化 Agent 运行时，Chorus 做协作平台，Claude Code 做执行层，全部开源。

小型创业公司的瓶颈从来不是写代码，而是搞清楚该做什么、怎么拆解、怎么保持对齐。这就是产品管理。给 AI 一个合适的平台和正确的工作流连接方式，它能干大部分。

───

OpenClaw：github.com/openclaw/openclaw Chorus：github.com/Chorus-AIDLC/Chorus

_{作者: autojunjie | 发布时间: 2026-03-02 11:22}

7. [群晖] 家用的 DS425，如何外网高速访问 NAS 上的文件？

NAS 入门用户，通过群晖自带的 Synology Photos / Drive ，外网访问速度很慢，希望能实现 4K 视频串流播放（如在线播放 NAS 存储的电影），及文件下载提速（期望能外网实现 2MB/s 的访问速度），家中的是 200Mbp 的电信网络。

求助各位大佬，有何好办法？希望尽量简单。

_{作者: Yidazzz | 发布时间: 2026-03-02 05:58}

8. [小龙虾养成计划] - 大家的小龙虾在做什么？

活动地址： https://www.aiinaction.top/zh/activities

用 AI Agent 重新定义你的工作方式
8 个真实用户案例，8 种 AI Agent 配置方案。
选择你的角色，跟随配置指南，亲手搭建属于自己的 OpenClaw 自动化工作流。

我的小龙虾在运营的小红书账号，图文，视频创造都能做到自动化的，欢迎关注动态
https://www.xiaohongshu.com/user/profile/57ece8906a6a692d7f796e44

_{作者: superjavason | 发布时间: 2026-03-02 03:12}

9. 想找台二手 pixel，有些问题还是很疑惑，请朋友们解答，谢谢。

想找台二手 pixel ，有些问题还是很疑惑，请朋友们解答，谢谢。

1 、现在买 pixel 几性价比最高？

2 、V*N 是不是要 pixel 7 以后的机型支持？

3 、相册容量无限是不是 pixel 全系列都支持？

4 、小黄鱼上很多写着 OEM 开锁是不是已经 BL 解锁和 root 了？解了后是不是 V*N 无法用了？解了的机器是不是刷官方固件就能回锁？若未解的机器 BL 解锁和 root 简单么？

感谢各位朋友解答，谢谢。

_{作者: winnersunshine | 发布时间: 2026-03-02 00:52}

10. 大模型编程第一个干掉的网站会不会是 leetcode？

感觉人不再需要刷算法题了。。。

倒是 leetcode 的数据可以喂给大模型学习（说不定 Anthropic 早就喂了）

_{作者: shyrock2026 | 发布时间: 2026-03-02 09:12}

11. 感觉自从 ai 越普及之后越来越难读到令人眼前一亮的实现代码了

如题，以前手写的时候很喜欢研究其他前辈的代码实现，有不少代码量更少，更简洁的实现方案，或者一些奇技淫巧思路。但是自从人可以写 plan 指挥 ai 写之后，感觉读到优秀实现的概率大大降低了，是我的错觉吗

_{作者: zhengfan2016 | 发布时间: 2026-03-02 08:41}

12. 有没有 Mac 版 AutoCAD 的插件，坐标标注的插件。

有没有 Mac 版 AutoCAD 的插件，坐标标注的插件。类似于 zbbz.vlx 这样的。找遍了论坛也没有，只找到了反编译的软件。vlx 反编译成 fsa ，再由 fsa 反编译成 lsp 。但是下载了反编译的结果是不能用。

_{作者: shijiyingyu | 发布时间: 2026-03-02 14:03}

13. Netcatty - 开源免费的 SSH 终端软件

用三个礼拜的时间 vibe 了一款 SSH Client：

Netcatty
项目地址：github.com/binaricat/Netcatty

之前一直付费用 Termius ，不过后来感觉一个月 15 刀买一个 SSH Client 还是有点贵。中间调研过各种平替，确实除了 Termius 没找到第二款支持云同步的 SSH Client 。所以决定尝试 vibe 一个出来。

Netcatty 支持基于多种方式的云同步，包括 Google Drive, Github Gist, OneDrive, S3, WebDav 。同步几乎是实时的，只要配置发生变化就会自动往云端同步。在功能上，Netcatty 实现了 Termius 的大部分功能，交互，布局都有参考。如果你是 Termius 老用户应该会很熟悉 Netcatty 的交互。

不过 Fido2/生物指纹密钥功能暂时先没做。此外 Netcatty 目前没有实现移动端。

如果你刚好缺一个带云同步功能的 SSH Client ，同时也觉得 Termius 有点贵，并且没有移动端的需求，那么可以试试这个开源平替。省下来的钱可以买一个 AI 订阅了😘

本项目定位于做 termius 开源平替，后续也不会收费，我会在平时使用的时候顺手修一修 bug ，如果可以帮到你，莫忘记给主包点个 star 就当交个朋友

功能特性
🗂️ Vault

多种视图 —— 网格 / 列表 / 树形

快速搜索 —— 迅速定位主机与分组

🖥️ 终端工作区

分屏 —— 水平/垂直分割，多任务并行

多会话管理 —— 多连接并排处理

📁 SFTP + 内置编辑器

文件工作流 —— 拖拽上传/下载更直观

就地编辑 —— 内置编辑器快速修改文件

🎨 个性化

自定义主题 —— 按喜好调整应用外观

关键词高亮 —— 自定义终端输出高亮规则

云端同步

本项目支持基于 Github/Google/OneDrive/WebDav 等机制的云端同步功能

_{作者: BigcatChen | 发布时间: 2026-03-01 10:14}

14. 最近准备面试，突击一下现成的 6.824 lab 源码有价值吗

楼主工作经历有分布式背景，但是没有刷过 MIT6824 。

课程本身过一遍我觉得没问题，看看。但是实验的代码我肯定是没有时间去推了，直接过一遍网上开源的代码有价值吗。

_{作者: YanSeven | 发布时间: 2026-03-02 09:25}

15. Vibe 了一个 Clash 的自动策略组的软件，欢迎试用

项目地址： https://github.com/ikanam/AutoClash

因为 Clash 一直没有基于 WLAN 的策略组，所以 Vibe 了这个 App 通过 API 实现了自动策略组功能。目前支持 WLAN 匹配和 ISP 匹配，都是根据我自己的需求来加的，有其他规则需求可以自己 Fork 自己改，也欢迎提 PR 。

整个项目都是由 Claude Opus 4.6 和 MiniMax M2.5 生成，我也没有怎么检查代码，毕竟是个小众需求，能用就行。

_{作者: socoolted | 发布时间: 2026-03-02 08:51}

16. 请教一下各位大佬，甲骨文服务器注册后扣款后又撤销了， ABC 报错

求求大佬，有没有其他方式注册能白嫖的服务器使用呢？

ABC 报错内容

We're unable to complete your sign up. Common errors that prevent sign up include:
 a) Entering incomplete or inaccurate information.
 b) Intentionally or unintentionally masking your location or identity.
 c) Attempting to create multiple accounts.
Please try again if this applies to you. Otherwise, reach out for assistance.

_{作者: shiyuanGame | 发布时间: 2026-03-02 07:08}

17. 在日常工作中， Java 开发怎么用大模型（cc,cursor）相关

除了 idea 插件，代码补全、注释补全的尤其是有微服务调用的，大家都是怎么用呢，求指导，求推荐

_{作者: jyq711 | 发布时间: 2026-03-02 01:10}

18. 关于国内软件公司开发 Ai Agent ，公司打算接入 agent，用了百炼发现问题居多 qps 致命。阿里销售推荐了 AgentScope，大家伙可以评价下 AgentScope 嘛

开始同事对接了阿里百炼，发现 qps 少的吓人，并且无工作流，需要自己实现。对于中小企业开发团队不友好。后面提出来 Coze 。直到前两天阿里销售过来聊提到 AgentScope ，不清楚长期用和这个开源“AgentScope”有没有一些建议，和已经使用过的友友们的心得。

_{作者: Jack66 | 发布时间: 2026-03-02 02:13}

19. 请问各位大佬 OpenCode 和 ClaudeCode 功能上有什么区别？

ClaudeCode 有什么独占的能力吗？有没有两个都深度用过的大佬介绍一下

_{作者: ddczl | 发布时间: 2026-03-02 02:51}

20. 请教：像起点 / 番茄小说这类 App 的阅读器一般是怎么实现的？

大家好，最近在做一个阅读类产品（目前关注 epub 格式），在研究阅读器实现方案时有些疑惑，想请教下有经验的朋友。

目前我能想到的几种可能方案：

WebView + 深度定制

比如基于类似 foliate.js / epub.js 这种排版引擎

自己接管分页、段落拆分、行高、字体、主题、进度等

优点是跨端快，缺点是需要大量 Hack WebView 行为

原生实现排版

iOS 用 CoreText / TextKit

Android 用 StaticLayout / 自绘

完全自己控制分页、缓存、手势、动画

工程量巨大，但体验最好？

混合方案

数据层按“句 / 段”切好

原生做分页与交互

但排版规则可能还是参考 Web 的模型？

我比较困惑的是：

像 番茄小说 / 起点读书 这种体量和体验都很成熟的阅读器 👉 更可能是完全原生自研，还是基于 WebView 深度魔改？

现在主流商业阅读 App 是否还在使用 Web 技术栈？

如果是原生实现，一般是 “按页缓存” 还是 “按段落流式计算” ？

目前我自己倾向于认为：

早期可能 WebView ，成熟后大概率是原生排版引擎

但没有实锤证据。

如果有做过阅读器、电子书、小说 App 的朋友，或者踩过相关坑，欢迎分享一下你们的实践经验 🙏 也很欢迎推荐一些值得研究的开源项目或技术方向。

感谢！

_{作者: yoooxin | 发布时间: 2026-03-02 07:48}

21. 群晖 DS918+ 电源损坏故障排查记录

🚨 故障现象

设备在凌晨异常断电

开机后蓝色电源灯闪烁，风扇转动几秒后自动关机

路由器记录显示设备在凌晨断开连接

🔍 排查步骤与过程
1️⃣ 初步排查

拔除所有 USB 设备、网线 → 问题依旧

仅保留 1 号盘，拔掉其他硬盘 → 问题依旧

更换 1 号盘为另一块已知正常的机械盘（非群晖阵列内）→ 问题依旧

2️⃣ 关键测试：拔除所有硬盘

拔掉全部硬盘后，设备可正常启动，并听到自检完成的“滴”声

说明主板、内存等基础组件应无故障

3️⃣ 尝试使用 2.5 英寸 SATA 固态硬盘

将一块 2.5 英寸 SATA SSD 插入 1 号盘位 → 设备可正常启动

可进入系统安装界面，局域网内可被发现

说明 SATA 接口、背板、主板主要功能正常

4️⃣ 进一步验证

换回其他机械硬盘仍无法启动

结合机械硬盘启动功耗较高、固态硬盘功耗较低的特点，推测为电源带载能力不足

✅ 故障结论
电源损坏 ，导致无法在机械硬盘启动时提供足够功率，但在低功耗的 SSD 下可勉强工作。

📌 排查逻辑总结

排除硬盘集体故障 ：RAID 5 阵列中多块硬盘同时损坏概率极低，且机械硬盘损坏通常有过程，非瞬间完全失效。

排除主板/背板故障 ：若主板、南桥或 SATA 背板损坏，即便使用 SSD 也应无法识别或启动。

指向电源问题 ：只有电源输出功率不足，才会出现“低功耗设备可启动，高功耗设备不可启动”的现象。

💡 经验建议

群晖电源模块损坏并不罕见，尤其是在常年不间断运行后

若出现类似“蓝灯闪烁→风扇转→关机”现象，可优先尝试替换电源测试

建议备一个兼容电源或使用 DC-ATX 电源模块作为应急替换方案

🛠 最终处理
更换为新电源后，设备恢复正常，所有硬盘可正常识别并启动。

希望这份记录能帮到遇到类似问题的朋友。

_{作者: chance0727 | 发布时间: 2026-03-02 08:18}

22. 实现一人公司，指挥 ai 牛马， ai 经理帮你指挥 ai 员工，开无限 AI 代理（主流 ai 都支持）的编程应用已经更新到 0.1.5 版本，大佬们，快快更新

开源仓库： https://github.com/golutra/golutra 视频演示地址： https://www.bilibili.com/video/BV1qcfhBFEpP/?vd_source=99a6a5e6529f563261503f851a93c005#reply294036475536 正在规划中的下一步计划包括：接入或者重构 OpenClaw 为真正的“总指挥层”，手机端远程操控，自动 Agent 构建能力，Agent 接入永久记忆层

欢迎大佬们提出 bug ，给出建议

_{作者: seeksky | 发布时间: 2026-03-02 02:15}

23. 印度人在我的网站上传黄图要不要把这个区域的封了

运营求助：为什么我的 SaaS 站会被恶意上传违规图片？
最近刚上线了一个正经的 Archybase 工具站，就是快速生成室内设计灵感的那种工具。但是最近后台监控到大量来自印度 IP 的访问，并疯狂尝试上传一些违规图片。。。。

我不太理解，明明是一个纯正经的工具类产品，这种针对性的恶意行为动机是什么？是为了测试服务器漏洞，还是单纯的黑产在寻找 CDN 宿主？大家有遇到过类似情况吗？

_{作者: linncharm9 | 发布时间: 2026-03-02 03:38}

24. vivo 手机也支持 e-SIM 了

vivo 内置的出境上网，在本机不插实体 SIM 卡的情况下依然可以使用。

此功能需要占用一个 sim 卡“坑位”（也就是说有 2 张卡在内，在使用此功能时候其中一张会不可用）

好奇 vivo 出境流量原理，貌似只能有互联网，不能打电话发短信，算是个半残的 e-sim ？

vivo x300pro 上测试通过

_{作者: Eagleyes | 发布时间: 2026-03-02 05:56}

25. 请教个浏览器插件的升级问题

我开发了一个浏览器插件，只能公司内部使用（没有上架到插件商店），但是我希望可以通过类似商店那种形式，点击升级按钮，就能直接升级到最新版本。询问了 AI 后，告诉我可以使用 manifest.json 的 update_url _+ .xml 的形式可以做到，但是有的 AI 说 chrome 75+存在安全限制不让这么干了，有的又说还行，有没有搞过的大佬分享一下经验~感谢🫡🫡

_{作者: meetthebest | 发布时间: 2026-03-02 06:42}

26. 有个手机屏幕上方漏液断触，有没有办法把显示区下移？

是个备用机，偶尔用来玩一下，上方有半指宽摔漏液断触了，备用机不想换屏（因为是曲面的，换个屏还有小 400 ，没必要），有没有什么 app 能把显示区域直接缩小，把上面区域隔离了的？

_{作者: sevenyangcc | 发布时间: 2026-03-02 02:08}

27. 让 Openclaw 机器人帮你管理 issues 和 Git 仓库， Gisia 0.4.0 发布啦！

大家好，我刚发布了 Gisia 的 0.4.0 版本，这是我自建的 DevOps 平台。

这个版本主打的是：技能文件（ skill files ）。现在每个项目都会在固定链接上提供一个 skill.md 文件。你把这个链接发给任何能调用 REST API 的 AI 机器人（我一直在用 OpenClaw ），它就能自己搞定克隆代码、推送代码、创建 issues 这些操作，完全通过 API 完成。不用额外配置，也不用插件。

看这个视频就知道怎么玩了：https://gisia.dev/docs/ai-bot-skills

说实话真能用，这点我自己都有点意外。

有问题欢迎来问～

_{作者: mtan | 发布时间: 2026-03-02 08:38}

28. 在实际项目开发中，大家是如何使用 AI / AI Coding 工具提升工作效率的？

1.能否具体分享一下，使用了哪些 AI 或 AI Coding 工具，分别提升了哪方面的效率（例如需求理解、代码生成、重构、测试、文档等，最后能举例一下具体的 skill 或者工具）？

2.实际项目完全使用 vibe coding ，如何保证代码的正确率，是人工 review ，还是使用工具来保证？

_{作者: yunv2 | 发布时间: 2026-03-02 02:35}

29. 是否已有可以接入飞书之类的主流聊天软件，用聊天进行 ide 开发的服务？

上班的时候想到是否可以达成这样的效果：

交互上下文为 feishu - feishu 服务器 - 自己的服务 X - ide

通过蓝牙键盘接手机上快速输入，可快速切回开发机上，同事/老板很难察觉

通过手机进行私有项目开发时，提交到外部的开源仓库，避免触发公司的风控

白天不 review 代码，晚上回家后看一遍当天进展，针对性 review

我认为这样可能是一个比较适合上班开小差，且让人充满当工资小偷、注意力偷懒也有一种“这是为了自己打工”的爽感的好办法。

请问是否有现成的服务 X 让我直接部署一下就行吗？

_{作者: cnnblike | 发布时间: 2026-03-02 11:33}

30. clawOS 解决 openclaw 文件系统交互过于抽象问题

linux 或者 mac 系统（ windows 可以安装，部分功能用不了）

安装方便
pip install clawos
clawos start 
clawos status （查看运行密码和端口）
然后打开： http://127.0.0.1:6002/（或者你自己的 IP 域名）
仓库（详细介绍见仓库，有截图）
mrytsr/clawos

功能列表

支持 openclaw,nanobot,picoclaw 安装配置

文件系统管理

git 仓库管理（自动识别 git 仓库）

systemd 管理

支持网页中打开终端

一个好用的数据库管理器（支持自然语言生成 SQL ）

磁盘，显卡，进程，CRON 管理

基本相当于操作系统，功能持续增强中

_{作者: mrytsr | 发布时间: 2026-03-02 06:43}

31. 手写 Claude Code！实现你自己的 AI 编程助手

做了个新手友好的教学视频，一行行代码手写一个极简的 claude code 。

视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1NVAQzjEr5/

_{作者: zyx199199 | 发布时间: 2026-03-02 06:21}

32. 如何破？ chrome devtools mcp 没法共享用户数据啊，而且只能用一个实例

现在最常用的就是让 Claude Code 直接调用 Chrome Devtools Mcp 来进行功能的自动测试和验证，但是有一些问题:

1 、只能打开一个新的实例，User Data 和当前运行实例是分开的，即使设置了 user data 位置也不行，远程 remote debug 开启也关联不上。 2 、新打开的实例，无法进行关于 Google 登录的关联，会被认为不安全而禁止。 3 、没法在不同的 Claude Code 共享，只能同时运行一个实例，谁使用的时候，只能把另一个给关闭后才行。

请教大佬们是如何配置的啊，有没有好的思路？

_{作者: HeyCaptainJack | 发布时间: 2026-03-02 02:42}

33. [工具分享] getcursivetext.com：一个可实时预览并导出 PNG 的英文花体字生成器

大家好，我是刚开始做独立开发的新手，最近做了一个小工具站：

Get Cursive Text： https://getcursivetext.com/

这是一个英文花体字/手写体在线生成工具，主打简单直接：

输入文字后实时预览

可调字体、字号、字距、文字颜色、背景色

一键导出 PNG

覆盖多个场景页：Signature / Calligraphy / Wedding / Tattoo / Logo / Name 等

我希望它能帮助到有这些需求的人：

做社媒头像、封面或签名图

做婚礼、贺卡、手作相关文案

做 Logo 草稿和名字样式尝试

目前网站免费可用、免注册，手机和桌面端都能直接使用。如果刚好对你有帮助，欢迎收藏。

_{作者: devilv123lane | 发布时间: 2026-03-02 06:23}

34. Gemini 侧边栏经常性加载不出来，报错： Something went wrong. Try reloading this page.

只有我这样吗？换了两家的 IP 都会遇到，有没有大佬有同样的问题，这是谷歌抽风我们有没有啥解决方法？

_{作者: gulullu | 发布时间: 2026-03-02 02:01}

35. 您的设备或账号目前无法使用 AI 模式

今天突然发现 Google 搜索的 AI 模式突然无法使用

https://github.com/user-attachments/assets/24576b22-2049-4c07-a713-04eed7b14f03

AI 模式支持香港地区

https://github.com/user-attachments/assets/8a1a4163-3bff-41f0-a99c-a506a255719d

_{作者: liuliangsir | 发布时间: 2026-03-02 02:03}

36. 很少有人会对 agent 有耐心，现在开始拉清单了（不是

https://hugllm.com/boards

年前假期随便搞了一个 skill 原帖在 https://v2ex.com/t/1192635

除了让 agent 在被用户骂的时候继续任务，还稍稍添加了一个统计的功能，现在拉清单了。

因为部署在 cloudflare worker 上，一些地理统计的数据获取的比较方便。

美国 IP 的使用者还是多呀 ^.^

_{作者: Zeahoo | 发布时间: 2026-03-02 01:34}

37. 全栈一人产品从设计到研发落地的神器组合

最近在使用 stitch （ stitch.withgoogle.com ）设计+ AI studio 初步构建 + Antigravity/Claude Code 进一步完善落地实现，这一套就是全栈一人产品从设计到研发落地的神器组合。

_{作者: chenguangwei | 发布时间: 2026-03-01 14:48}

38. 我在飞书和微信雇的几个 AI Agent 员工，比龙虾强多了，直接把 openclaw 炒了

龙虾实在是不得行，终究还不能算商业产品。还是得 claude code ，codex ，cursor ，gemini cli 这些才能真正干活。但是不能在聊天软件控制有点蛋疼，折腾一天，现在终于可以在微信跟飞书上控制这些 AI Agent 。10 分钟就能配好。

使用下面的项目：

github 地址：https://github.com/chenhg5/cc-connect

参考截图：

可以加用户群：

_{作者: plane | 发布时间: 2026-03-01 15:07}

39. 被 Antigravity 重置代码了

要 antigravity 帮我生成 git 提交信息，等他回答完毕准备提交代码发现我的开发的代码不见了

使用模型是 Gemini 3.1 pro

截图

为什么会出现这么严重的问题?

_{作者: yicong135 | 发布时间: 2026-03-01 11:09}

40. 像 ITDog/BOCE/IPIP.net/ping.pe 这些站点的测试数据要伪造是如何做到的?

这几天遇到一件比较糟心的事情, 想请各位大佬分析一下

是这样的, 因为本身是 IT 行业, 加上喜欢折腾一些软硬件, 所以家里有搭建一套完整的 HomeLab, Server 方面有几个 ProxmoxVE 节点组成的集群, 因为每个月电费/网费的成本确实比较高, 再加上 PVE Node 确实有不少闲置资源, 在几年前有开始挂小黄鱼上对外出租一部分网路/计算资源, 用来 cover 一部分 infra 的开销, 也没刻意推广过, 属于有一单做一单, 几年下来每月大概能有十几个用户这样子

在上个月 20 号的时候, 有一个新的用户购买了一台虚拟机资源, 从购买到交付一切正常, 使用了 4 天的时间, 期间每天都有流量进出, 24 号当天下午, 突然疯狂给我发消息, 大概意思就是服务器连不上, 要退款, 我检查了网路没有问题, server 也正常再跑, 虚拟机状态也正常, 也没有其他人反应出现问题, 当时没多想询问是否可以重启, 得到确定的答复后给他重启了一下 vm, 那天后面他也没再找我, 结果后面三四天, 每天都来找我, 各种各样的问题, 包括但不限于 RDP 远程桌面连不上, 网路不通连不上…

后面我让他测试 ping 到我这边的 domian, 看到 dns 能解析到正确的 ip, 但是 icmp 不可达, 我又让他测试 ping 到我的上级网关, 这个点就已经是中国联通的 ISP 了, 他还是不通, 最后我索性就让他 ping 测试到 221.6.4.66, 这个地址是江苏联通在南京的省级 DNS 伺服器, 绝对不可能不通的, 结果他截图还是不通, 这时候我就开始怀疑这家伙在骗我



后面我用 ITDog/BOCE/IPIP.net/ping.pe 这些测试站测试了到我这边连接全部正常的截图发给他, 表示这是他自己的问题, 我这边网路一切正常, 结果这人下面的操作给我看傻了, 他测出来的结果全是红的, 我到现在都不知道他是如何做到的, 但我可以肯定他一定在撒谎, 除非我俩在平行宇宙

这是我的测试图

这是他提供的测试图



按我的理解, 他肯定不可能控制对方的测试服务器让他们到我不通, 只有可能在前端做手脚, 但看对方的截屏感觉是手机/平板的截屏, 能用 F12 这种操作改前端页面吗? 真的想不明白他到底怎么做到的, 特意请教一下各位大佬们, 我实在是想不到还有什么阴招了

_{作者: MiKing233 | 发布时间: 2026-03-02 10:38}

41. AI Agent 应用架构该怎么选

比如一个根据提示词搜索资源并下载的 Agent

User → LLM → Tool → Result

ReAct

拆成多 Agnet

_{作者: Misty99 | 发布时间: 2026-03-01 11:14}

42. MACOS 网页代理对 localhost 无效吗

请问各位大佬，我在 macbook 设置了网页代理，访问 localhost 和 127.0.01 时，代理服务器没有抓到请求，是因为代理对本地地址不生效吗。代理是在系统设置-wifi-详细信息-代理-网页代理设置的

_{作者: badbay | 发布时间: 2026-03-01 14:02}

43. 作为控制欲强的开发，我是不接受 vibe coding 的

我希望传入参数什么的都得细化，按我的来。一把 show hand ，拉老虎机，这种就是糊弄鬼的吧，我还不如用 lovable 交付呢，用啥 ai coding

_{作者: hrzlvn | 发布时间: 2026-02-27 07:35}

44. Skill、MCP 等等 AI 外围工具，本质是 markdown 小作文吗

不清楚现在 AI 编程是怎么运作的，问问大伙。

一堆有结构的 markdown 组合起来，还有些 markdown 用来描述每个 markdown 干什么的，让 AI 挑着读？

看起来还有 json ，用来结构化描述这堆 markdown 作用，或者 AI 平台会用写好的代码读取这个 json ？

至于 markdown 里，就是没有特定结构的自然语言咯？描述规则、规范等等？

AI 客户端会让我们把这堆东西按一定目录结构放到特定文件夹里？比如一个项目里面的.claude 、.cursor 、.agents 、AGENTS.md 等用于提供给不同 AI 客户端用？

要是需要让 AI 调用外部代码能力的情况，就是 http 请求或者 stdio 通信？比如起个本地后端服务用于获取一言，那 markdown 里就写请求地址、入参出参长啥样？ AI 模型判断到自己需要调的时候，就会去发请求？发请求、读写本地文件、执行命令这些基础能力是 AI IDE 等客户端自带的？

所以和各种 AI API 发请求时，除了校验、会话 id 、模型调参之类的，就只是在传这些 markdown 和上下文组成的字符串？不能一股脑都传过去吧，怎么实现按需传的？

_{作者: Chuckle | 发布时间: 2026-02-28 14:24}

45. 游戏开发里的状态机的每个状态需要跟节点对应起来吗？

游戏开发小白，最近在看的 Godot 教程中，作者把每个具体的状态都在状态机节点下面通过 Node 挂载出来了，然后每个 Node 都挂载一个具体的角色状态脚本，跟角色脚本是分开的。但翻了翻之前的项目，发现有种方式是通过角色脚本中进行 match 状态的，所有的状态管理都在一起。这两种方式各有什么优劣？如何选择？

目前在尝试第一种实现方式自己写个 demo 理解一下，普通状态的切换都没什么问题，但是像是郊狼时间和二段跳这种逻辑，如果写在单独的脚本里似乎有点不好管理？

_{作者: bouts0309 | 发布时间: 2026-03-01 14:15}

46. 直接问“底层模型”到底是否准确

问了 9.9 开的 team 的 gpt ，从 auto 到 thinking 到 pro 全都说自己是 GPT4-mini 系列。

问了两个自己的免费套餐的 GPT 账号，反而都说自己是 GPT5 系列。

不知道直接问的判断准不准，感觉这个 Team 有猫腻儿的样子。

_{作者: YanSeven | 发布时间: 2026-03-01 11:32}

47. [开源]iOS 和 macOS 版本 TVBox

TVBox-Swift 是一套基于原生 Swift & SwiftUI 构建的跨平台多媒体应用核心工程。它同时支持 macOS 和 iOS 设备，致力于在双端提供无缝、现代且极其流畅的视听体验。

该版支持 type=0/1/4 （ XML/JSON/Remote ）。
该版暂不支持 type=3 (JAR/Spider) 动态脚本源。

macOS 版本经过验证可以正常使用，iOS 版本暂未验证。

源码： https://github.com/Jstrom2022/tvbox-Swift

_{作者: huangjinjiang20 | 发布时间: 2026-03-01 06:21}

48. Github 你们是怎么用的？我觉得好难用

fork 了的库，点赞的库，都不知道在哪里查找，信息流净是给些没用的信息，我想打开界面一眼就能看见热榜，有那么难吗

_{作者: lizy0329 | 发布时间: 2026-02-28 03:50}

49. 各位大佬们，独立开发的最强编程应用已经更新到 0.1.5 版本，快快更新，特别是优化了自定义 CLI

开源仓库： https://github.com/golutra/golutra
视频演示地址： https://www.bilibili.com/video/BV1qcfhBFEpP/?vd_source=99a6a5e6529f563261503f851a93c005#reply294036475536
正在规划中的下一步计划包括：
接入或者重构 OpenClaw 为真正的“总指挥层”，手机端远程操控，自动 Agent 构建能力，Agent ，接入永久记忆层

更新内容：版本亮点
好友与频道体验升级
新增复制好友页功能优化添加频道按钮与私聊按钮交互明确区分“删除好友”与“移出群组”操作语义

好友命名与排序优化
优化前端用户名映射逻辑优化自动生成的好友名称排序新增好友排序能力，列表管理更清晰

消息与渲染链路优化
优化消息派发链路，提升稳定性与一致性优化自定义 CLI 功能中的回复渲染表现

设置与引导体验改进
修复设置页字体错位问题优化引导页流程与显示体验

运行环境兜底增强
优化 extraEnv 兜底与运行时环境检测（修复 nvm 场景）新增可自定义 extraEnv 配置，提升不同本地环境的兼容性

_{作者: seeksky | 发布时间: 2026-03-01 11:55}

50. [开源] pyruns - 给 Python 脚本加个 Web UI，管理批量实验任务

解决什么问题？
做机器学习调参时：

写 Bash 循环脚本繁琐

日志混在一起难定位

难以管理记录运行过的命令

参数和结果难对应

pyruns 做了什么？
给 python 脚本加个浏览器界面，可视化管理实验任务

核心特性：

🔌 零改动接入 - 自动解析 argparse，生成 Web UI 表单

🧮 批量展开 - 用 lr: 0.001 | 0.01 | 0.1 自动生成多个任务

📋 状态管理 - 浏览器查看所有任务状态、历史记录

🖥️ 隔离日志 - 每个任务独立目录，SSH 断开也能继续看

📊 指标导出 - 跨任务对比，导出 CSV 报表

使用方式
pip install pyruns
pyr train.py  # 打开 http://localhost:8099
无需修改源码 ，直接启动。

链接

GitHub: https://github.com/LthreeC/pyruns

文档: https://lthreec.github.io/pyruns/

欢迎试用，Star 🌟 支持！

_{作者: lanshiL3C | 发布时间: 2026-03-01 10:44}

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起因

架构：从 Bub 学到的

Channels：多端接入层

AgentLoop：统一的 Agent 循环

确定性路由：命令 vs 自然语言

Tool Calling Loop：15 轮自主推理

Progressive Tool View：省 token 的秘密武器

Tape：只追加的记忆系统

Anchor：语义边界标记

Handoff：上下文窗口重置

Tape 搜索

ToolContext：上下文绑定的回调

开发流水账

一个教训：async 闭包的 silent failure

关于 AI 辅助开发的一些感悟

面条和架构

Spec 驱动的陷阱

AI 擅长什么、不擅长什么

让 AI 自闭环

感慨

致谢

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Netcatty

功能特性

🗂️ Vault

🖥️ 终端工作区

📁 SFTP + 内置编辑器

🎨 个性化

云端同步

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