zsxzy:

这个世界唯一不变的就是变化本身

人心亦是如此

鉴于各种不确定性, 目前有什么好方案建立家庭共管账户, 核心目标就是公开、透明

doushini:

p2p 1.044 VS 0.85 ,相差 20%

jiayouzl: 我的网络，访问 https://chatgpt.com 问答，非常流畅。

由于业务需要再 https://platform.openai.com 中充值了，使用 chatgpt 官方 api 接口，用的官方 https://api.openai.com/v1 这个接口。

但速度非常非常慢，哪怕用这个接口做几十字的翻译，返回结果起步要等 20 秒左右。请问这是怎么回事？各个节点都试了，还是这么慢。但 chatgpt 官网就非常流畅，谢谢。

HuPu:

tutulyy: 之前突然心血来潮开始练起琴来了。但发现过了劲后，有点练不动了。

然后看到身边有朋友在用那种打卡 APP ，每天坚持记录喝了多少水、跑了多少步、看了几页书。手机上这类应用用的人看着挺多的。

所以就很好奇，想问问大家：

这玩意儿真那么管用吗？我总感觉是智商税。。。。

qibing2000:

各大网购 APP 都采用了极强势的推荐算法：搜索结果总是被“猜你喜欢”所限制，类别,品牌,价格都完全被框住，想找点不一样的特别费劲。

假如你先看了 200 元以下的耳机,那么 256 以上的产品就极难出现,一旦搜索一个昂贵的耳机,那么相对便宜的也很难出现.价格还相对好解决,不断调整区间可破.但是品牌就不行了,如果你事先从未了解某个品牌,且该品牌未投放广告,那就很难出现在搜索结果中,只能去这个品列的社区里去找都有那些做的比较好的品牌,然后在去搜索相关品牌才可以找到相应产品.

请问有没有什么更高效的方法，可以跳出这些推荐圈子，快速找到真正想要的东西？欢迎大家分享经验！

ZeawinL:

27 岁，不久前生了大病，现在失业在家人附近租房住。

家人都是出来城市打工的农村人，特别迷信，我平常也不争论，理会，但这一次是影响到我。

先是我哥跟我说生病回去做场法事就好了。

隔了几天跟我说是因为很小的时候（没意识），因为家庭变故，外婆帮忙给我和我哥做了场法事，现在要回去跟菩萨还愿。

我不想回去，也以有事为由拒绝回去，但家人都想让我回。

回去一趟非常费时费力，完全不想浪费时间。不知道 v 友怎么看。

MrMario: https://imgloc.com/image/7wXjdF

enrolls:

为什么还要做一个 MCP Filesystem 的 Python 实现？

目前 MCP 生态里，很多能力是 Node.js 实现的，Python 这边要么只是封装一层，要么偏同步阻塞。对那种“我就想写个 async 小工具”的场景，其实不太友好：

• 整条链路最好都是 async I/O，跟主流生态对齐
• 不想为了这点能力额外引一堆依赖
• 返回结构要规整，人能看懂还不够，AI 也得读得舒服

所以在自己的 MCP 工具里，基于官方协议搞了一个「精简版」实现，主要特点：

• 异步 I/O 实现：接口全部是 async，方便直接接到现有的 async Web 框架 / 任务系统
• 无第三方依赖（基础操作）：只用标准库，适合受限环境或者简单脚本项目
• 结构体友好：返回体设计得比较规整，方便后面再封装成 dataclass / Pydantic 等
• 代码简单有注释：逻辑刻意写得直白，没有做重度优化，更适合 fork 下来按自己需求魔改

可以自行 TODO / 二次开发的方向包括：

• 更严格的读写保证与错误处理（重试、限流、幂等等）
• 目录边界策略调整：
  • 目前通过 DATA_DIR 做目录沙箱，防止越界访问，避免一上来就摸整个磁盘
  • 也可以根据业务需要去掉或替换为自定义根目录、甚至开放整盘访问

Github 项目地址：

mcp-filesystem-python

技术含量不多，纯粹有相同需求的人可以不用再思考太多，直接用，也可以当作组件拼接到其他地方。

KleinBrey:

爸爸要去海里打鱼，推荐什么户外移动电源，可以给手电手机充电的。 时间比较长，去一趟得半个月才能回家。

shyrock: 是电池坏了吗？
能修吗？

wujinyiwjy:

正如标题，欢迎各位 v 友咨询。v 友们有需要的话可以申请优惠的折扣。

我们是全球云服务一级代理商，是一家从业 5 年＋的公司。客户海内外都有，可提供企业认证账号。

欢迎各位 v 友咨询相关的云服务问题

主营业务：

亚马逊云,谷歌云,微软云,阿里云,腾讯云,华为云,Cloudflare 以及全球 CDN 加速

直播 RTC.IM 即时通讯（语音转文本/文本转语音/翻译/open AI ）

全球网络加速解决方案：Cloudflare 合作伙伴、全节点 CDN 加速、多云互联专线

行业聚焦：

▸ 游戏出海云原生架构 ▸ 短剧全球分发加速 ▸ AI 落地方案资源提供 ▸ 视频/直播超低延迟解决方案 ▸ 云迁移等解决方案

如有不便或者我没有及时回也可以 tg 联系我，还请各位 v 友备注是从咱这来的哈 base64：QGxoYzIwNTEz

alading11:

豆包的网页版是没有做登录限制的，直接打开就能对话。但它有一个十句话限制，在对话到达数量后就会要求登录，这没啥。但是，在无奈掏出手机登录后，之前的对话全部消失，再也找不到了。。。回退显示链接已失效，我交流了十句解决了一半的问题，需要全部重来，关键在于我还没法恢复原来的各种输入，因为已经随着之前十句话进行了相应的操作，处于问题解决的中间态，回不到初始态，也进不了解决状态。。。

totty: Chrome 插件地址：

萌翻 - AI 翻译 / AI 词典，免费网页翻译

https://chromewebstore.google.com/detail/aoemdekocgojljpblmiapjkahmbahpji


感谢 V2EX 小伙伴兼职帮忙，最终完成第一版，后续的网页翻译继续开发中。


福利：

1.萌翻 AI 翻译引擎永久免费，底座是 LLM ，翻译质量远超机器翻译，速度快。

2.如果需要较高质量，目前 Deepseek 、GLM 、通义千问几个高级引擎的免费次数足够每日使用。

3.翻译过程 AI 提取生词，可以收藏到生词本，App/网站/插件均可。




希望大家多多提建议。

官网地址： https://www.cuteslator.com/

idouble:

避坑，垃圾交互，双击无论是中压还是轻压都连不上 iPhone 和 MacBookpro ，不知道第一次是怎么莫名其妙连上的，风噪明显，某宝百亿补贴的货不知道是不是次品，准备退了

Zhuzhuchenyan:

今天+2 突然和我聊公司提供一个平调回上海分公司的 offer ，职级不变，团队不变，汇报线不变，工资水平按当地调薪，但是肯定比法国当前薪水直接换算回去低

好处

• 说中文
• 在上海可以住自己家节省房租，目前房租占月工资 1/3
• 离父母更近
• 上海整体税负更低，叠加上消费水平更低，手头会更宽裕
• 和玩得好的朋友离得更近

坏处

• 在外企撤离的大背景下面临裁撤上海分公司的风险
• 面临更大的失业风险，这里使用的技术栈和国内常用的基本不一致，失业的话面临转型
• 在法国交了几年的社保全部贡献给法国

纠结的点

• 这基本是一条单行道，回去以后未来若是反悔了想出去是一条披荆斩棘的道路
• 尽管现在是单身汉，也不得不考虑未来孩子的教育是应该放在法国还是上海

不知道各位有没有什么看法，什么观点有的没的都可以，发帖的目的不是寻找答案而是帖子本身。

感谢

Lexin914:

我在 Figma 上做了一个 Make 项目，想用 AI 编辑器照着实现一套。

已经在 Trae 编辑器 里装了 Figma-Context-MCP 插件，导入了 Make 项目的链接，但调用 get_figma_data 接口一直报 400 错误。

后来我把 Make 项目转成 Design 设计稿 项目再试，接口倒是通了，但拿到的只有纯 UI 代码，没有交互逻辑(因为 design 项目纯静态)。

有点困惑的是，Figma Make 项目明明支持“代码预览”，按理说应该能拿到交互相关的代码才对？

有没有朋友遇到过类似的问题？或者知道怎么通过 MCP 或其他接口读取 Make 项目的交互逻辑？

Xheldon:

为了简化 AI 处理流程写了个浏览器插件，可自定义快捷键、提示词、自动模式可复制即处理，会解除网页禁止复制的限制。不用复制后点击 Popup 调起三方应用、不用复制后粘贴到 AI 对话框回车，在浏览器中处理一切。 适用于阅读长文总结、面试算法题（ YES!）、中英互译等场景，开源代码仓库见评论。

https://github.com/Xheldon/fuck-interview-algorithm

是的，仓库本来的目的是为了应付面试问我恶心的算法问题（我前端工作十年了甚至连一些初级算法题都很少用到，更何况现在有 AI 的加持，一些傻逼公司上来问我算法，纯找茬）怒而实现的，名字不改了。

一些面试网站可以检测到你是否窗口失焦而判断你是否作弊，开启自动模式，或者按下快捷键，不失焦不离开窗口，复制即可自动交给 AI 处理看到结果！

插件已经提交 Chrome 商店审核了，看截图的话见我推特：

https://x.com/_Xheldon/status/1986381998127259902

有用的话欢迎点 Star 或者去我个人主页（你肯定能找到的）打赏～～～

totty:

Chrome 插件地址：

萌翻 - AI 翻译 / AI 词典，免费网页翻译

https://chromewebstore.google.com/detail/aoemdekocgojljpblmiapjkahmbahpji?utm_source=item-share-cb

感谢 V2EX 小伙伴兼职帮忙，最终完成第一版，后续的网页翻译继续开发中。

福利： 1.萌翻 AI 翻译引擎永久免费，底座是 LLM ，翻译质量远超机器翻译，速度快。

2.如果需要较高质量，目前 Deepseek 、GLM 、通义千问几个高级引擎的免费次数足够每日使用。

3.翻译过程 AI 提取生词，可以收藏到生词本，App/网站/插件均可。

希望大家多多提建议。 官网地址： https://www.cuteslator.com/

calloc:

自从上次 traffic 页面改版，Referring sites 就坏了，不知道啥时候才能修好

mingtdlb:

我发现淘宝有些商品涨价了，之前加购的

上个月加购了好几个净水器的滤芯，涨价了 还给显示券后 xxx

前几个月加购的毛巾，也涨价了 同样显示券后 xxx

牙刷 体脂秤百补了个寂寞，比如补贴 10 块，然后直接涨价 10 块

京东、拼多多暂时没发现

busier:

现在苹果的 recovery 也不是必须插线 PC 机了吧

好像可以通过附近另一个正常的 iPhone 无线 recovery 了吧？

有线接口的存在感在慢慢降低！

那么下一个消失的会是有线接口么？

回头地铁口，查手机时，设备没地方插，岂不是会很窘！

ADavid:

从手写周报到智能生成：PandaCoder 如何让你的工作汇报效率提升 10 倍

"在我们的工作中，最浪费的不是机器的时间，而是人的时间。" —— 弗雷德里克·泰勒

📊 开篇：每周五下午的"噩梦"

每到周五下午，你是否也面临这样的场景：

• 🤔 盯着空白的周报文档发呆，回忆这一周到底做了什么
• ⏰ 花费 1-2 小时翻看 Git 提交记录、项目看板、聊天记录
• 📝 苦思冥想如何把琐碎的工作内容组织成一份体面的周报
• 😓 写完后还担心遗漏重要工作，或者表述不够专业

这就是困扰千万开发者的"周报困境"。

根据调查，一个普通开发者每周平均花费90-120 分钟编写周报，一年下来就是78-104 小时——相当于2-2.6 周的工作时间！

🎯 科学管理大师的启示：消除浪费，提升效率

100 多年前，弗雷德里克·泰勒（ Frederick W. Taylor ）在他的《科学管理原理》中提出：

"工作中最大的浪费，就是重复性的、低价值的劳动。"

泰勒通过时间与动作研究，发现工人们在搬运生铁时存在大量无效动作。通过标准化和工具改进，他将工人的日产量从 12.5 吨提升到 47 吨——效率提升 276%！

那么问题来了：在软件开发领域，我们的"搬生铁"是什么？

答案之一，就是编写周报。

周报编写的时间浪费分析

让我们用泰勒的方法，分解一下传统周报编写的时间消耗：

环节	时间消耗	价值产出
🔍 回忆本周工作	20-30 分钟	❌ 低价值
📜 翻看 Git 日志	15-25 分钟	⚠️ 必要但低效
🗂️ 整理分类	20-30 分钟	✅ 高价值
✍️ 撰写润色	25-35 分钟	✅ 高价值
🔄 反复修改	10-15 分钟	⚠️ 部分价值

关键发现：前两个环节占据了 35-55 分钟，却几乎没有创造价值！

这正是科学管理理论要消除的浪费。

📝 周报大师的智慧：好周报成就好职业

林戊荪（ Lin Wusun ）作为企业管理和周报方法论的倡导者，提出了"周报三要素"：

1. 完整性：全面记录本周工作，不遗漏重点
2. 结构化：按模块分类，逻辑清晰，易于阅读
3. 专业性：语言精炼，突出价值，展现能力

他指出：

"周报不仅是工作总结，更是职业发展的记录仪和能力展示的舞台。"

但现实是，大多数开发者的周报：

• ❌ 不完整：凭记忆写，容易遗漏重要工作
• ❌ 不结构化：流水账式罗列，没有重点
• ❌ 不专业：表述平淡，无法体现工作价值

问题的根源在于：我们把大量时间花在了"收集信息"上，而非"提炼价值"上。

💡 营销学的洞察：用户要的不是功能，而是解决方案

菲利普·科特勒（ Philip Kotler ），现代营销学之父，在《营销管理》中强调：

"客户购买的不是产品，而是解决问题的方案。"

开发者真正需要的不是"周报模板"或"写作技巧"，而是：

🎯 核心需求

• ⏱️ 节省时间：把 90 分钟压缩到 10 分钟以内
• 🎓 提升质量：AI 帮助提炼要点、优化表述
• 🧠 解放大脑：让开发者专注于思考和创造，而非搜集和整理
• 📈 展现价值：用专业的周报突出工作成果

🚀 价值主张

这就是PandaCoder 插件 - AI 智能周报生成功能的诞生背景。

🛠️ 解决方案：PandaCoder 的智能周报生成

✨ 核心功能

1️⃣ 一键提取 Git 日志

• 自动获取本周（或任意周）的所有提交记录
• 支持按作者筛选，生成个人周报或团队周报
• 精美的统计报表，清晰展示时间范围和提交数量

╔════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                        📊 提交统计                              ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════════╝

📅 时间范围：2024-01-15 至 2024-01-21
👤 筛选作者：张三 <zhangsan@example.com>
📝 提交数量：23 次

2024-01-15 10:30:00 | 张三 | feat: 添加用户登录功能
2024-01-15 14:20:00 | 张三 | fix: 修复登录页面样式问题
2024-01-16 09:15:00 | 张三 | refactor: 重构用户服务层代码
...

2️⃣ AI 智能生成周报，天然支持 md 格式，完美融入钉钉周报系统

• 集成魔力方舟（ Gitee AI ）等主流 AI 大模型
• 自动分析提交日志，提炼工作要点
• 支持流式输出，实时查看生成进度
• 按业务模块分类整理，突出核心成果

3️⃣ 个性化定制

• 自定义提示词模板，适配不同汇报场景
• 向上级汇报版：突出成果和业务价值
• 团队分享版：详细说明技术细节和实现方案
• 个人记录版：记录学习成长和技术积累

4️⃣ 多维度筛选

• 🙋 个人周报：选择自己，总结个人工作
• 👥 团队周报：选择全部作者，汇总团队成果
• 🔍 成员周报：选择团队成员，了解工作情况

🎨 技术亮点

🏗️ 工程化设计

📁 架构分层
├── 🎯 服务层 (GitWeeklyReportService)
│   ├── Git 日志自动提取
│   ├── 作者智能筛选
│   └── AI 流式调用
├── 💾 配置层 (WeeklyReportConfigState)
│   ├── 项目级配置持久化
│   └── 支持多项目独立配置
└── 🖥️ 界面层 (GitStatToolWindow)
    ├── 直观的配置面板
    └── 实时的流式展示

⚡ 性能优化

• 后台线程执行耗时操作，不阻塞 IDE
• EDT 线程安全的 UI 更新机制
• 支持大规模提交记录的快速处理

🔒 安全可靠

• 配置本地化存储，数据不上传
• 支持自部署 AI 模型，保护企业隐私
• 完善的错误处理和异常提示

📈 效率对比：数据说话

⏱️ 时间节省

方式	传统手写	PandaCoder 智能生成	效率提升
Git 日志查看	15-25 分钟	⚡ 10 秒（自动）	150 倍
信息整理	20-30 分钟	⚡ 30 秒（ AI ）	60 倍
撰写润色	25-35 分钟	⚡ 2 分钟（ AI+微调）	15 倍
总计	60-90 分钟	5-10 分钟	🚀 10 倍

💰 价值量化

假设一个开发者时薪 200 元：

• 每周节省：80 分钟 × 200 元/60 分钟 = 267 元
• 每月节省：267 元 × 4 周 = 1,068 元
• 每年节省：1,068 元 × 12 月 = 12,816 元

一个团队 10 个人，每年节省成本：128,160 元！

更重要的是，这些时间可以用于：

• 💻 更多的技术创新
• 📚 深度学习和研究
• 🎯 专注于核心业务
• ⚖️ 更好的工作生活平衡

🎯 适用场景

👨‍💻 个人开发者

• ✅ 每周快速生成工作汇报
• ✅ 记录技术成长轨迹
• ✅ 准备绩效考核材料

👥 团队负责人

• ✅ 了解成员工作情况
• ✅ 生成团队整体周报
• ✅ 向上级汇报团队进展

🏢 技术经理

• ✅ 快速掌握项目进度
• ✅ 多项目并行管理
• ✅ 数据驱动的决策支持

🚀 快速开始

1️⃣ 安装插件

在 IntelliJ IDEA 中搜索 PandaCoder 并安装

2️⃣ 打开工具窗口

右侧工具栏 → Git Statistics → 📝 工作周报

3️⃣ 配置 AI （首次）

API 地址： https://ai.gitee.com/v1/chat/completions
API 密钥：在魔力方舟平台获取
模型名称：Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

4️⃣ 生成周报

1. 选择作者（个人/团队）
2. 点击"加载本周提交"
3. 点击"生成周报"
4. 一键复制到剪贴板 ✨

📝 提示词示例

专业汇报版

请根据以下 Git 提交日志，生成一份专业的工作周报。要求：
1. 按业务模块分类整理，突出核心成果
2. 量化工作成果（功能数、bug 修复数等）
3. 使用专业术语，适合向上级汇报
4. 突出技术创新点和业务价值
5. 使用 Markdown 格式，结构清晰

Git 提交日志：
{commits}

技术分享版

请根据以下 Git 提交日志，生成一份技术分享型周报。要求：
1. 详细说明技术实现方案和架构设计
2. 分享遇到的技术难点和解决思路
3. 总结技术学习和经验积累
4. 适合团队内部技术分享
5. 包含代码示例和技术细节

Git 提交日志：
{commits}

💡 最佳实践

📅 定期生成

• 推荐时间：每周五下午 4-5 点
• 好处：及时总结，记忆清晰，周末心情好

✍️ 提交规范

遵循 Conventional Commits 规范：

feat: 新增用户认证功能
fix: 修复支付金额计算错误
refactor: 重构订单服务层
docs: 更新 API 文档
perf: 优化数据库查询性能

🎨 周报润色

AI 生成后，可以适当调整：

• 补充业务背景和上下文
• 添加数据支撑（性能提升、bug 减少等）
• 突出个人贡献和思考

📊 数据积累

保存每周周报，形成：

• 季度工作总结
• 年度绩效报告
• 个人成长档案

🎓 三位大师的启示总结

🏭 泰勒的科学管理

PandaCoder 消除了周报编写中的时间浪费，让开发者专注于高价值工作。

📝 林戊荪的周报方法

AI 帮助我们写出更完整、更结构化、更专业的周报，提升职业形象。

📊 科特勒的营销理念

我们不是在卖插件，而是在提供"让开发者周五准点下班"的解决方案。

🌟 用户评价

"以前每周五都要加班写周报，现在 10 分钟搞定，太爽了！" —— 某互联网公司前端开发

"团队 10 个人，每周节省 15 小时，一年节省 780 小时，相当于 1 个人工作 1 个季度！" —— 某创业公司 CTO

"AI 生成的周报比我自己写的还专业，老板都夸我总结能力提升了。" —— 某外包公司后端工程师

🎯 未来规划

• 🔜 支持更多 AI 平台（ OpenAI 、Claude 等）
• 🔜 支持导出为 PDF/Markdown 文件
• 🔜 支持周报历史记录和对比
• 🔜 支持团队周报汇总和可视化
• 🔜 支持多语言周报生成（英文、日文等）

📞 联系我们

如果你对这个功能感兴趣，或者有任何建议和反馈，欢迎：

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🎉 结语

在这个快节奏的时代，时间就是最宝贵的资源。

PandaCoder 的 AI 智能周报功能，正是基于科学管理的理念，运用人工智能技术，帮助开发者：

• ⏰ 节省时间 - 从 90 分钟到 10 分钟
• 📈 提升质量 - AI 加持，专业表达
• 🎯 专注创造 - 把时间花在更有价值的事情上
• 🚀 加速成长 - 完整记录，持续积累

让我们一起，告别手写周报的时代，拥抱智能工作的未来！

立即体验，开启高效工作新模式！ 🎯✨

rebelliouswhiz:

我用 bandwagonhost 的服务器做了几个网站，没有被墙，安安稳稳的，直到我想调试一下 QUIC 。

首先，TCP 访问非常稳定，Nginx 配置也是没有问题。

一开启 QUIC ，网站就会进入薛定谔猫的状态，看 console ，有时 h3 访问没问题，有时 h3 下载 10+k 的东西都要卡个二十几秒，甚至不读取。

关掉 QUIC ，又正常了。

在另一台同区域的 vm 上用 443 端口和高位端口跑 hysteria 2 ，又能正常跑得飞快。

我已经被这个问题折磨了无数个日夜，反复调试 ufw 、Nginx 、IPv4/v6 配置均没有用。

另一台家宽服务器跑非标端口 4400 的 QUIC 没有任何问题。被折磨的灵魂只能做出如下假设：

• 境外网站 443 端口跑 QUIC 就是让你备受折磨；
• hysteria 2 不监听 tcp ，所以没在管你。

有没有其他受折磨的灵魂抱团取暖？我现在已经 ptsd 到所有设备禁用访问 443/udp 了..

ccloving:

听说国资的肯定不行，不知道字节，企鹅和阿里怎么样，还能买吗？还是有强制要求不能买？

seafog:

我进门说买 xxx 。

她一句话不说，掉头就往 xxx 区域走，多余的一句“xxx 在这边”都没有。

我愣了一下，跟着她走。

然后我咨询 xxx 的问题，我看着她的眼睛提问，她全程就低着头...不知道能不能想象出来她的那种状态，就给我一种吊儿郎当，心不在焉的感觉。

最后没货，我说那算了，谢谢啊，就离开。

她一句“慢走”都没有...就径直离开了。

我当时在心里骂自己，我谢这种人干嘛啊我真服了。

RockChang:

lonely701: macOS 上有无推荐的基于本地模型的翻译软件？因为预算有限，所以希望利用本地算力，如果支持长时间的实时翻译就更好了，使用场景是小语种和英语之间的互相翻译。

YanSeven: 刚刚摸鱼看到这个话题： https://news.ycombinator.com/item?id=45830335

[flagged] Why does OpenAI need a federal backstop if it is going to be profitable
既然 OpenAI 声称即将实现惊人盈利，为何还需要联邦政府兜底

所以，目前的 LLM 最终能实现盈利吗。

目前是 LLM 已经具备了稳定盈利的能力，但是厂商处于放弃利润激烈竞争中。

还是说，目前的 LLM 根本不具备真正稳定盈利的能力。