感觉…嗯，不好评价，这个机场最便宜的套餐就是我买的这个24/月的，反正我用起来不好评价，不知道各位佬用起来什么体验。 https://sub.grempt.com/link/217519/1366d8c8c138fcab5353 流量还有一百多G吧好像。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
一次只能删除50个，人麻了，求大佬分享方法， 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
https://musclewiki.com/ 自己最近在健身 教练分享的 8 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
最近想给大家更新一个ai agent实战主题经验分享，大家有什么想听的 给L站佬友 分享一波有效干货 你留言即可 我后面根据大家的问题 整理 希望多一点意见和反馈，做一个有意义的文档共建分享 好久没更新了 这次想听听大家需要的内容 我做有效输出，各位佬友，还记得我叭 如果方便大家可以支持认可呀 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
找到了之前注册的396个grok账号，现在白嫖了super grok，就只用这个super帐号了，免费的grok账号特拿出来分享，不知道还有多少活着的，很久没用了 grok.txt (59.6 KB) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
报错如下： ERROR conda.core.link:_execute(1031): An error occurred while installing package 'defaults::anaconda_powershell_prompt-1.1.0-haa95532_1'. 排查了好一会，尝试各种方案。 最后发现原因： Conda安装程序与系统中的Autorun项发生了冲突。 解决方案： 删除windows 注册表中 \HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Command Processor\AutoRun。如果怕删除引起别的问题，可以直接做一个backup，将其重命名为\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Command Processor\AutoRun_Backup，可以找回。 参考 github.com/conda/conda Miniconda install fails: post-link script failed (defaults::anaconda_powershell_prompt-1.1.0-haa95532_0) 已打开 09:12PM - 27 Nov 24 UTC 已关闭 06:52PM - 28 Nov 24 UTC ipiriyan2002 type::bug locked ### Checklist - [x] I added a descriptive title - [x] I searched open reports a … nd couldn't find a duplicate ### What happened? I have been using Anaconda for a long time but wanted to change to miniconda to save space and given that I know what packages I want. However when I try to install miniconda latest version, I encounter the following issue. I then tried older versions and they threw the same issue, including reinstalling Anaconda. `Platform: Windows 11` ```powershell Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\Lib Extract: _nsis.py Extract: _system_path.py Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\conda-meta Extract: history Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3 Extract: _conda.exe Extract: pre_uninstall.bat Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3 Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs Extract: urls Extract: urls.txt Extract: post_install.bat Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\cache Extract: 3e39a7aa.json Extract: 4ea078d6.json Extract: 59ba4880.json Extract: 5ca77eed.json Extract: 920c960f.json Extract: c4a505b4.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\anaconda-anon-usage-0.4.4-py312hfc23b7f_100\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\anaconda_powershell_prompt-1.1.0-haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\anaconda_prompt-1.1.0-haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\archspec-0.2.3-pyhd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\boltons-23.0.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\brotli-python-1.0.9-py312hd77b12b_8\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\bzip2-1.0.8-h2bbff1b_6\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\ca-certificates-2024.9.24-haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\certifi-2024.8.30-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\cffi-1.17.1-py312h827c3e9_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\charset-normalizer-3.3.2-pyhd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\colorama-0.4.6-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\conda-24.9.2-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\conda-content-trust-0.2.0-py312haa95532_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\conda-libmamba-solver-24.9.0-pyhd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\conda-package-handling-2.3.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\conda-package-streaming-0.10.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\cryptography-43.0.0-py312h89fc84f_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\distro-1.9.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\expat-2.6.3-h5da7b33_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\fmt-9.1.0-h6d14046_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\frozendict-2.4.2-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\idna-3.7-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\jsonpatch-1.33-py312haa95532_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\jsonpointer-2.1-pyhd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libarchive-3.7.4-h9243413_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libcurl-8.9.1-h0416ee5_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libffi-3.4.4-hd77b12b_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libiconv-1.16-h2bbff1b_3\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libmamba-1.5.8-h99b1521_3\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libmambapy-1.5.8-py312h77c03ed_3\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libsolv-0.7.24-h23ce68f_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libssh2-1.11.0-h291bd65_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\libxml2-2.13.1-h24da03e_2\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\lz4-c-1.9.4-h2bbff1b_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\menuinst-2.1.2-py312h5da7b33_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\openssl-3.0.15-h827c3e9_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\packaging-24.1-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pcre2-10.42-h0ff8eda_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pip-24.2-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\platformdirs-3.10.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pluggy-1.0.0-py312haa95532_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pybind11-abi-5-hd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pycosat-0.6.6-py312h2bbff1b_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pycparser-2.21-pyhd3eb1b0_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\pysocks-1.7.1-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\python-3.12.7-h14ffc60_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\reproc-14.2.4-hd77b12b_2\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\reproc-cpp-14.2.4-hd77b12b_2\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\requests-2.32.3-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\ruamel.yaml-0.18.6-py312h827c3e9_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\ruamel.yaml.clib-0.2.8-py312h827c3e9_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\setuptools-75.1.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\sqlite-3.45.3-h2bbff1b_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\tk-8.6.14-h0416ee5_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\tqdm-4.66.5-py312hfc267ef_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\truststore-0.8.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\tzdata-2024b-h04d1e81_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\urllib3-2.2.3-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\vc-14.40-h2eaa2aa_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\vs2015_runtime-14.40.33807-h98bb1dd_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\wheel-0.44.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\win_inet_pton-1.1.0-py312haa95532_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\xz-5.4.6-h8cc25b3_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\yaml-cpp-0.8.0-hd77b12b_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\zlib-1.2.13-h8cc25b3_1\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\zstandard-0.23.0-py312h4fc1ca9_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs\zstd-1.5.6-h8880b57_0\info Extract: repodata_record.json Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs Extract: python-3.12.7-h14ffc60_0.conda Extract: anaconda_powershell_prompt-1.1.0-haa95532_0.conda Extract: anaconda_prompt-1.1.0-haa95532_0.conda Extract: ca-certificates-2024.9.24-haa95532_0.conda Extract: pybind11-abi-5-hd3eb1b0_0.conda Extract: tzdata-2024b-h04d1e81_0.conda Extract: vs2015_runtime-14.40.33807-h98bb1dd_1.conda Extract: vc-14.40-h2eaa2aa_1.conda Extract: bzip2-1.0.8-h2bbff1b_6.conda Extract: expat-2.6.3-h5da7b33_0.conda Extract: fmt-9.1.0-h6d14046_1.conda Extract: libffi-3.4.4-hd77b12b_1.conda Extract: libiconv-1.16-h2bbff1b_3.conda Extract: lz4-c-1.9.4-h2bbff1b_1.conda Extract: openssl-3.0.15-h827c3e9_0.conda Extract: reproc-14.2.4-hd77b12b_2.conda Extract: sqlite-3.45.3-h2bbff1b_0.conda Extract: xz-5.4.6-h8cc25b3_1.conda Extract: yaml-cpp-0.8.0-hd77b12b_1.conda Extract: zlib-1.2.13-h8cc25b3_1.conda Extract: libssh2-1.11.0-h291bd65_0.conda Extract: libxml2-2.13.1-h24da03e_2.conda Extract: pcre2-10.42-h0ff8eda_1.conda Extract: reproc-cpp-14.2.4-hd77b12b_2.conda Extract: tk-8.6.14-h0416ee5_0.conda Extract: zstd-1.5.6-h8880b57_0.conda Extract: libarchive-3.7.4-h9243413_0.conda Extract: libcurl-8.9.1-h0416ee5_0.conda Extract: libsolv-0.7.24-h23ce68f_1.conda Extract: libmamba-1.5.8-h99b1521_3.conda Extract: menuinst-2.1.2-py312h5da7b33_0.conda Extract: anaconda-anon-usage-0.4.4-py312hfc23b7f_100.conda Extract: archspec-0.2.3-pyhd3eb1b0_0.conda Extract: boltons-23.0.0-py312haa95532_0.conda Extract: brotli-python-1.0.9-py312hd77b12b_8.conda Extract: certifi-2024.8.30-py312haa95532_0.conda Extract: charset-normalizer-3.3.2-pyhd3eb1b0_0.conda Extract: colorama-0.4.6-py312haa95532_0.conda Extract: distro-1.9.0-py312haa95532_0.conda Extract: frozendict-2.4.2-py312haa95532_0.conda Extract: idna-3.7-py312haa95532_0.conda Extract: libmambapy-1.5.8-py312h77c03ed_3.conda Extract: packaging-24.1-py312haa95532_0.conda Extract: platformdirs-3.10.0-py312haa95532_0.conda Extract: pluggy-1.0.0-py312haa95532_1.conda Extract: pycosat-0.6.6-py312h2bbff1b_1.conda Extract: ruamel.yaml.clib-0.2.8-py312h827c3e9_0.conda Extract: setuptools-75.1.0-py312haa95532_0.conda Extract: truststore-0.8.0-py312haa95532_0.conda Extract: wheel-0.44.0-py312haa95532_0.conda Extract: win_inet_pton-1.1.0-py312haa95532_0.conda Extract: pip-24.2-py312haa95532_0.conda Extract: pysocks-1.7.1-py312haa95532_0.conda Extract: ruamel.yaml-0.18.6-py312h827c3e9_0.conda Extract: tqdm-4.66.5-py312hfc267ef_0.conda Extract: urllib3-2.2.3-py312haa95532_0.conda Extract: requests-2.32.3-py312haa95532_0.conda Extract: conda-libmamba-solver-24.9.0-pyhd3eb1b0_0.conda Extract: jsonpointer-2.1-pyhd3eb1b0_0.conda Extract: jsonpatch-1.33-py312haa95532_1.conda Extract: pycparser-2.21-pyhd3eb1b0_0.conda Extract: cffi-1.17.1-py312h827c3e9_0.conda Extract: cryptography-43.0.0-py312h89fc84f_0.conda Extract: zstandard-0.23.0-py312h4fc1ca9_0.conda Extract: conda-content-trust-0.2.0-py312haa95532_1.conda Extract: conda-package-streaming-0.10.0-py312haa95532_0.conda Extract: conda-package-handling-2.3.0-py312haa95532_0.conda Extract: conda-24.9.2-py312haa95532_0.conda Setting up the base environment ... Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\pkgs Extract: env.txt Output folder: C:\Users\ipiri\miniconda3\conda-meta Extract: history Installing packages for base, creating shortcuts if necessary... Downloading and Extracting Packages: ...working... done ## Package Plan ## environment location: C:\Users\ipiri\miniconda3 added / updated specs: - defaults/noarch::archspec==0.2.3=pyhd3eb1b0_0[md5=13d01ee2d343d8539bb47055a6c0b5b2] - defaults/noarch::charset-normalizer==3.3.2=pyhd3eb1b0_0[md5=c6fea3691e85cf7f568b0618ec29fc4f] - defaults/noarch::conda-libmamba-solver==24.9.0=pyhd3eb1b0_0[md5=251a69a5bf578ef59fdf8255c7c25c5d] - defaults/noarch::jsonpointer==2.1=pyhd3eb1b0_0[md5=298ff809e733cb04366e4e629c65aa8d] - defaults/noarch::pybind11-abi==5=hd3eb1b0_0[md5=7f0df6639fdf60ccd3045ee6faedd32f] - defaults/noarch::pycparser==2.21=pyhd3eb1b0_0[md5=135a72ff2a31150a3a3ff0b1edd41ca9] - defaults/noarch::tzdata==2024b=h04d1e81_0[md5=9be694715c6a65f9631bb1b242125e9d] - defaults/win-64::anaconda-anon-usage==0.4.4=py312hfc23b7f_100[md5=7e01b4a1128bbbd94e4eacbf59129c05] - defaults/win-64::anaconda_powershell_prompt==1.1.0=haa95532_0[md5=19ef6ba2f17caca6afeae240c8193979] - 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Rolling back transaction: ...working... done LinkError: post-link script failed for package defaults::anaconda_powershell_prompt-1.1.0-haa95532_0 location of failed script: C:\Users\ipiri\miniconda3\Scripts\.anaconda_powershell_prompt-post-link.bat ==> script messages <== <None> ==> script output <== stdout: stderr: The system cannot find the file specified. The system cannot find the file specified. return code: 1 () ::error:: Failed to link extracted packages to C:\Users\ipiri\miniconda3! ``` I aborted the install and the miniconda3 folder does not have the core folders bin, scripts and others. ### Conda Info ```shell ``` ### Conda Config ```shell ``` ### Conda list ```shell ``` ### Additional Context _No response_ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
电脑端我有Claude，Gemini和Perplexity，之前也用过GPT和Grok，算是都用过不少。 但手机端目前还没有靠谱方便的AI，求助一下… 手机端同步电脑的AI，每次要先开梯子、等连接，有时候场景又不方便，多端登还容易风控——总之不太方便。 目前手机上兜底用腾讯元宝，日常问点套餐资费、快递查询这类基础问题还凑合。但只要稍微有难度，就开始出问题——举个例子：做大物实验拍了照让它帮我处理数据、算重力加速度的不确定度，这种很基础的数据处理任务它都算不对。客观性和推理能力也差，很多话题直接指挥称赞。 所以想问问有没有什么好用的国产AI？kimi体验不错，但是听说付费效果也一般？MiniMax，Step，GLM怎么样？求助一下 btw: 需求就日常对话，简单问答，偶尔处理些数据，不要求什么代码，生成图片视频或者解决数学题超强，只是图个方便有用。 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
哪个有的佬，可以分享一下这个终身许可密钥吗，之前有，结果电脑的系统盘坏了重装系统过后就找不到了。 如有佬可以分享，感谢感谢 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
有没有佬可以分享一点论文降重和降ai率的方法啊，本科论文，另外有没有做ppt的网站分享 6 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
23号到期 sk-cp-ecX_dNHFQlzyf3W6jljM3tQXrg4kPEVQSLNxECs7g3ShRQAcdqGx9EYrcWZwMEpFrvCwK-SWfBh5ETIuoFyIDWH0JA7IXVN4D_00O5xLcu2N5W7utx0iNko 支持生成音乐 各位佬蹬个痛快，蹬爽的话，赞一个留个回复助我完成升级指标 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
各位好，潜水 L站 很久了，第一次发帖分享自己做的东西。 我做了一个叫「星河智剪」的 AI 短视频工具，主要解决一个痛点：很多想发短视频做营销，但不会剪辑，也没时间学 用起来很简单——上传几张图片或视频素材，输入一段文案（或者直接粘贴抖音/小红书链接自动提取文案），点一下就能生成带配音、字幕、BGM 、转场的短视频。整个过程大概 30 秒 批量混剪：一组素材 + AI 自动扩写多组文案，一次生成几十条不重复的视频，做矩阵号的应该懂这个需求 智能配音：接了 MiniMax 和火山引擎的 TTS ，按场景（探店、促销、品牌故事等）自动推荐合适的音色，有 29 种音色可选 智剪模式：用自然语言下指令，比如"加个慢动作"“叠一行文字”“换个轻快的 BGM”，LLM 解析意图后自动执行 链接提取：粘贴抖音/小红书链接，自动提取标题和文案 340+ 首 BGM 库：按场景分类，也支持根据文案语气自动匹配 技术栈是 Vue 3 + FastAPI + MySQL ，视频渲染走云端，手机端用 Capacitor 打包了 Android App ，也支持 PWA 直接用 送一波专业版兑换码，先到先得： 每个码可以兑换 1000 积分（够生成 100 条视频），在 App 里「个人中心 → 会员中心 → 兑换点卡」使用 66A92305AD3DFBA2 专业版 039DB76173963CA5 专业版 E769FD4564C17142 专业版 03114C279CF42B5E 专业版 8D6E4E43575F4D6F 专业版 529CDE2D908D4393 专业版 693768589B3B66BF 专业版 24C370EA4ECC0644 专业版 99CC27C220DC094C 专业版 1BE5AEA4C2EA52B2 专业版 用完了评论区吱一声，我再补。 体验地址： https://zj.xinghepay.com 欢迎各位试用吐槽，有什么建议或者想聊技术实现的都可以回复，我会一直在,谢谢大家 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
个人声明 本人为小白，只是提出一种可能的猜测，分享出来，并非绝对如此，请理性看待。 本人并非专业人士，请保持怀疑态度。 疑似被阉割的Claude Opus 4.7 2026年4月16日，A社发布了它们的新模型。 在发布后的几天内，几乎如潮水般的吐槽涌现——人们纷纷表示新模型的问题令人烦恼，我简单总结几点： 1.不说人话 2.上下文倒退 3.分词器更换，价格变相增高。 4.自适应思考不稳定 此外，A社着重削弱了其在网络安全方面的能力，相较于Opus 4.6模型，低了0.7% 项目 Claude Opus 4.7 Claude Opus 4.6 Cybersecurity vulnerability reproduction (CyberGym) 73.1% 73.8% 从中，我似乎感觉到一种感受：这个最新的Opus 4.7 模型，甚至并不如前作Opus4.6，或者说，简直像换了一个模型。 甚至诞生了关于它们的有趣图片： Opus 4.7 Opus 4.6 的确，Opus 4.7在各个方面似乎都差于Opus 4.6，不稳定…记不住事情…说话像GPT，这甚至可能令人思考——这到底是不是一个新发布的Opus模型。 神秘的Claude Mythos Preview 在Opus 4.7 推出前，A社曾泄露了它们的前沿模型消息，Mythos（卡皮巴拉），借着这张模型对比图，我们也许可以略窥一二它可能达到的强大（因为截至目前为止，大部分人无法使用这个模型，A社向部分B端提供此模型，并且貌似放弃了C端市场） Claude Mythos Preview 几乎全面领先于 Opus 4.7，也远远超越其他模型。 当然，它的价格让人无奈，我列出一个表格来使对比更清晰对比 模型 输入价格 (每百万 token) 输出价格 (每百万 token) Claude Mythos Preview $25 $125 Claude Opus 4.6/4.7 $5 $25 Claude Sonnet 4.6 $3 $15 Claude Haiku 4.5 $1 $5 Claude Mythos Preview的价格相较于Opus翻了5倍，这种恐怖的价格也许与其的模型参数量有所关系，大多人猜测，这个价格恐怖的模型大概率参数量一样是 Opus 模型的数倍。 订阅套餐的额度提升 翻译：Opus 4.7 使用了更多思考代币，因此我们提高了所有订阅者的速率限制以弥补这一点。祝你玩得开心！ 据佬友测试，pro账号的5h，7d，可能已经全部翻倍，其他订阅目前我尚未得知。 这与我的标题有什么关系? 我们可以将前面的线索串联起来，首先，A社发布了一个新的Opus（4.7）模型，而此模型，综合方面甚至不如旧版本的Opus（4.6）。 那么，推出这个模型的目的大概率不是为了让人去辱骂它们（因为它们大概率已经自己使用过了，也应该知道这个最新模型的问题。） 在前面我们得知，Claude Mythos Preview 的价格是极为昂贵的，且不面向大多数C端。 而这时有一个很重要的问题需要确认，因为它关乎我的论点。 那就是——Claude Mythos Preview 是怎么来的：我猜想它是源于Opus 4.6。 此外，我需要提到一种可能，Claude Mythos Preview也许有可能是A社重塑的一个全新模型，与Opus 4.6 毫无瓜葛，这都是可能是，所以理性看待我的想法——它并不准确。 Opus 4.6 几乎是一个强大的模型，它稳定，上下文强大，说话清晰易懂，几乎没有任何语料污染。 也许在此基础上，A社投入巨大将其的参数量堆到一个恐怖的规模，造就Claude Mythos Preview 的恐怖能力，但同时，它的价格也过于高昂，导致无法完美的使用它（算力，种种因素束缚着这个模型） 同时，A社也许自认为已经将这条路堆到了极限。 所以它们需要转型——Opus 4.7。 一个很有意思的点是，Opus 4.7 使用了新的分词器，我并没有学习过大模型的种种，但我意识到这可能是一个巨大的变化，A社重构了Opus 4.7这个模型，目前的新模型是一个新的基础开始。 请辩证看待，怀疑看待，这段话可能不对，我并不了解大模型，我只是猜测。 并且这也许有所佐证，Opus 4.7 与Opus 4.6的上下文简直是大变样。 所以我提出一个大胆的假设： Claude Mythos Preview 是一个已经走到头的方向，它昂贵，且难以进步 所以A社推出了新的模型——Opus 4.7 面向B端进行试水，它大概率是一个全新的模型，用于转型，他们也许希望制造出更便宜，更好用的模型，因为原有的路可能无法走通。 而这时，庞大的C端是一个完美的地方。 大概率佬友们都知道，A社的官方Claude订阅额度是非常之高的，在A社增加所有订阅配额前，大概是这样 套餐 5h $ 限额 7d $ 限额 月 $ 限额 Pro ($20) $4.1 $37.5 $163 Max 5× ($100) $24.8 $312.5 $1,354 Max 20× ($200) $82.5 $625.0 $2,708 而如今参考pro订阅翻2倍的案例，我们得知，pro额度目前的月限额大概为：300美刀。 我不能去揣测max套餐的额度，因为我并没有这方面的知识，所以我们假设——这三个套餐都有一定量的提升。 但是为什么？ 为什么A社这个几乎抠门的骨子里的公司要提升额度？？？ 我们知道，目前的订阅已经是赔本了（即使会降智，我猜测这是一种采集完数据后降本的策略，因为前几个月已经采集到了足够的信息） 那么它为什么要再次提升额度？ 我想，是因为新的Opus 4.7 模型，如果A社想要获得更多信息，那么提高配额是一个绝妙的点子。 能看出来其实目前的A社套餐便都是赔本订阅，人们花着极少的钱购买到了远超数倍的体验。 A社为什么要推出这些套餐？A社是为了打市场吗？我想——这可能与模型有关。 每次出新模型后都会高智商，随后降智——这也许是吸取到了足够数据后的降本。 而目前，Opus 4.6依旧降智，人们需要去使用Opus 4.7 ，全新的更多配额让更多的人去使用Opus 4.7，那样的数据也许是极为重要的。 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
今天中午做了法式苹果炖鸡，原本想把教程分享出来，但是我拍的照片太丑了，成品也一般，就不发教程了，免得误人子弟 味道还是很不错的 14 个帖子 - 10 位参与者 阅读完整话题
今天我使用CC时，突然脑袋一热，寻思更新一下软件包，不过坏了事儿了，我使用claude指令的时候却突然显示找不到指令了，经过我一上午的摸索，发现居然是node的问题 那我们应该如何解决这个问题呢 我们只需要删掉旧版的cc npm uninstall -g @anthropic-ai /claude-code ，然后使用 npm install -g @anthropic-ai /claude-code 重新安装即可 或者 切换node版本到你之前使用的版本即可 希望此篇文章能帮到你解决问题，感谢你的阅读 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
自写的反代目前看来比较稳定 之前直接分享自己用的key被举报了 没心情分享免费opus4.7了 但是如果有佬自己的号希望反代用 可以找我免费托管，代理我来提供 因为代理是按流量计费的 5 /GB 所以提供不了太多号 建议最多2个人分享一个号，更多人没测过 有可视化面板可以查使用情况 不用担心有你本人以外的人使用你的账号 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
在配置文件中指定 Model Name，可实时切换模型。当前支持配置的 Model Name： 可用模型 deepseek-v3.2 kimi-k2.5 glm-5 minimax-m2.5 ernie-4.5-turbo-20260402 接口地址 OpenAI 兼容： https://qianfan.baidubce.com/v2/coding Anthropic 兼容： https://qianfan.baidubce.com/anthropic/coding bce-v3/ALTAKSP-f5dZc3ndJHYbxrDCZiV0U/621c8c0f42e4e93b6b89a37d93f7e3ebc469b7a1 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本人重度B站使用者,之前刷竖屏视频的时候被各种AI短剧视频,某果短剧困扰了很久,刷两条来一条,和牛皮癣一样,关键是刷到了有时还不自觉的看下去 越看越推 ,之前的应对方法为改用白色版本B站,可惜很久没更新了,有很多BUG,分享有问题,还容易闪退,后面还是没用下去; 最近发现 GKD v1.12.0-beta.1 之后的版本更新支持了 滑动操作 这应对B站的竖屏模式下的广告视频非常不错 效果 针对各类推广视频直接上滑跳过 使用方法 订阅 → 本地订阅 → 应用规则 → 哔哩哔哩 → 右下角 + 号 → 放入规则即可 { key: 17, name: '功能类-自动跳过推广/漫剧/预约/小火箭', desc: '竖屏播放时检测到各种推广标识自动上滑跳过该视频', rules: [ { key: 0, name: '检测并跳过：创作推广', fastQuery: true, actionCd: 1500, activityIds: [ 'com.bilibili.video.story.StoryVideoActivity', 'com.bilibili.video.story.StoryTransparentActivity' ], matches: '[vid="story_title"][visibleToUser=true]', action: 'swipe', swipeArg: { start: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.8' }, end: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.2' }, duration: 300 } }, { key: 1, name: '检测并跳过：短剧,漫剧', fastQuery: true, actionCd: 1500, activityIds: [ 'com.bilibili.video.story.StoryVideoActivity', 'com.bilibili.video.story.StoryTransparentActivity' ], matches: '[vid="entry_type"][text="漫剧"][visibleToUser=true]', action: 'swipe', swipeArg: { start: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.8' }, end: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.2' }, duration: 300 } }, { key: 2, name: '检测并跳过：付费推广', fastQuery: true, actionCd: 1500, activityIds: [ 'com.bilibili.video.story.StoryVideoActivity', 'com.bilibili.video.story.StoryTransparentActivity' ], matches: '[vid="charge_widget_start_text"][visibleToUser=true]', action: 'swipe', swipeArg: { start: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.8' }, end: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.2' }, duration: 300 } }, { key: 3, name: '检测并跳过：含图标小火箭推广(ImageSpan占位)', fastQuery: true, actionCd: 1500, activityIds: [ 'com.bilibili.video.story.StoryVideoActivity', 'com.bilibili.video.story.StoryTransparentActivity' ], matches: '[vid="title"][text~=".* +0$"][visibleToUser=true]', action: 'swipe', swipeArg: { start: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.8' }, end: { x: 'screenWidth * 0.5', y: 'screenHeight * 0.2' }, duration: 300 } } ] } 规则语法为JSON5,具体可以见GKD文档 订阅规则 | GKD GKD 基于 Android 无障碍服务（AccessibilityService）获取到的 无障碍节点树（Accessibility Node Tree） 其实和HTML的匹配DOM树差不多,整个规则结构的JSON5格式还是十分清晰的,需要了解一点安卓知识(activity,视图树什么的) 基本的思路就是 找到了某个节点 → 触发某个操作 难点在找到广告对应的特征节点,以及触发什么样的操作(在不影响使用的情况下) GKD本身是支持捕获屏幕快照的,可以在 设置 → 其他 → 高级设置 → 快照按钮 此时屏幕出现一个捕获按钮,找到对应的有广告界面捕获就行,捕获完成后可以生成一个查看链接(注意消除个人敏感信息),也可以直接下载zip,查看JSON格式的信息;具体操作不在赘述了 期待各位佬友发挥,也可以分享下自己觉得好用的规则,多多交流 5 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
最近使用了一个双持插件EditorJumper，使用后感觉挺方便的，分享一下 插件的主要作用是在同一个文件中保持的光标位置和编辑上下文位置，按快捷键（win:Alt+Shift+O / mac:Option+Shift+P）在vscode系列和jetbrains系列编辑器间进行跳转。 我的使用场景是在 TraeCN/CodeBuddyCN 中进行 vibe Coding, 在 IDEA 中进行编辑和Git提交 个人习惯以及喜好吧， vscode系的编辑器中写代码总感觉有些别扭， GIT插件也怪怪的 jetbrains系列安装这个 （点击了解更多详细信息） vscode系列安装这个 （点击了解更多详细信息） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
自己部署了一版Nestjs的学习手册，方便学习，分享给佬友们。 内容简介：学习 Nest 全部功能，并且会顺带把 mysql、mongodb、redis、rabbitmq、nacos 等后端中间件学一遍，也会学习 pm2、docker、docker compose 等部署方案，并做几个综合的全栈项目。 地址： https://nest-docs.elias.ccwu.cc/ 13 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
如果你经常在终端里使用编程助手（比如 cc、cx），有时 会不确定模型是不是卡住了 偶然发现了个项目，—— 这个项目可以帮你解决这个问题，【 CodeIsland — Your AI agents live in the notch 】 之前用 但是不支持 cx 觉得好用的佬友，帮帖子点个赞吧 感谢 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题