在抖音上点赞了别人的视频，经常收到别人的感谢信息。
up 主应该都能看到是谁点赞了视频吧，点赞后，立即取消点赞。up 主还会知道谁赞了这个视频吗？
[开源] git-merge-flow (git 中间分支管理工具)
在降本增效的趋势下，企业或团队往往面临：
如果您也遇到了这个痛点问题，那么可以看看 git-merge-flow 。
git-merge-flow 解决了手动合并多个分支到中间分支的繁琐操作，提升团队效率。
https://github.com/feeltens/git-merge-flow
如果这个项目对您有帮助，请给个 Star ⭐ 支持一下！
前端 React Native 开发，现在买 MacBook pro 是选 M4pro 还是选 M5 ，万能的 V 友们给个建议。
平时需要软件多开。
如果我的女友不让我写代码了，我会立即与她分手
老哥接力
V2EX 的 Planet 聚合器及相关的生态，是一件 2010 年左右（现在的这版 V2EX 上线第一年）没法做的事情。
那个时候静态网站生成器（比如 Jekyll ）刚有，Solana 和 IPFS 还根本没有诞生。
Planet 是一个用 SwiftUI 做的 macOS 原生应用，核心是一个支持多模版和 Markdown 的静态网站生成器。然后用 Planet 生成的静态网站，会发布为 IPFS 网络上的 CID 及 IPNS 名称。CID 和 IPNS 名都可以通过各种 IPFS 网关直接访问，或者也可以绑定到区块链域名上，比如 .eth 或者 .sol 。
https://github.com/Planetable/Planet
到这一步，Planet 实现的是完全由用户自己控制的信息发布端点。用户可以自由发布任何内容，不需要征求任何人的同意，也没有任何人可以修改或删除用户通过 Planet 发布在 IPFS 上的内容。但是用户需要自己去为内容导入流量。
而 V2EX 上的 Planet 聚合器，让用户可以把用 Planet 创建的网站提交，然后聚合生成一个类似 Twitter 时间轴的格式，并且可以获得 V2EX 首页的一部分流量（ Planet 聚合器的入口是首页上的一个图标，也可以由用户直接设置为自己每次进入 V2EX 时的默认首页）。
https://www.v2ex.com/planet/about
而 V2EX 作为一个社区网站，在 2024 年中的时候，出于控制 spam 的原因，转向了邀请制注册。然后又在 2025 年 7 月，引入了对 Solana 登录和注册的支持，持有 10000 或更多 $V2EX SPL Token 可以注册（不需要使用邀请码激活），及开通图库、置顶、.v2ex.pro 二级域名等功能。
我觉得整件事情最妙的是，在 build 这些 IPFS 和 Solana 相关的功能时，我不需要去找大公司申请什么，也不需要等谁来审核。
得益于 Solana 生态的越来越成熟，SPL Token 相关的各种交易和流动性，也是读完文档之后就可以自己在各种协议（比如 PumpSwap / Meteora ）上直接操作，也不需要去和任何大公司反复。
而这些事情，在 2010 年，现在的这一版 V2EX 刚上线的第一年，都是完全做不了的。
10 月 28 日，国科大杭高院“85 后”教授张夏衡团队在《 Nature 》发表的“Direct deaminative functionalization with N-nitroamines （ N-硝基胺介导直接脱氨官能团化）研究，为 1884 年沿用至今的芳香胺合成工艺带来颠覆性突破。
这项被辉瑞高管称为“true tour de force”的技术，通过廉价试剂将稳定的芳香胺 C-N 键直接转化为药物所需的 C-X 或 C-C 键，彻底规避了传统工艺的爆炸风险与重金属污染，已完成公斤级验证并启动抗癌药合作。
传统方法处理芳香胺（药物、农药的基础“积木”）时，需通过易爆的重氮盐中间体，且产生大量铜废料。而张夏衡团队偶然发现的 N-硝基胺路径，1893 年虽已被报道却遭忽视，如今能在温和条件下原位断裂 C-N 键，减少 90%以上重金属废料。
企业初步测算显示，新工艺可显著降低抗癌药中间体成本，同时具备材料制造等多领域拓展潜力
Direct deaminative functionalization with N-nitroamines
国科大张夏衡团队最新 Nature 成果，实现突破教科书的芳香胺直接取代反应，对工业领域有哪些意义？
看起来像是 100 多年前就应该发现的合成路径, 愣是绕了个大圈子 异星歧途诚不我欺, 到底还有多少弯路能直走
利好什么, 下周加仓
如图所示，不知道有没有人试试，我自己尝试好像不太行，一直卡回答。
目前用的是 proxyman 发现无法抓到直接用 localhost 的请求，官网说只能用 localhost.proxyman.io 这种域名去访问才能出现在抓包的列表里面
但是这种的话我用手机访问电脑的 ip 服务也是不经过 proxyman 的
电脑用 ip 和 localhost 也是不会经过 proxyman 显示出来，其他的域名都可以，手机也用了代理到电脑的 proxyman 端口，网站都可以，电脑起的 localhost 服务就是不行
现在的需求是能在手机上访问电脑起的服务可以被抓包到
还有 proxyman 的脚本可以用 js 写拦截，目前项目的接口响应和参数都是加密的，所以用 js 来拦截请求做解密格式化之后显示在 proxyman,看了其他的抓包工具很多都不能用 js 来写拦截
有什么可以在手机访问本地服务能被抓到，并且可以 js 写拦截，解密的方法有 4000 多行 js 用其他抓包的脚本拦截语言用不了 js 很麻烦
电脑是 mac 系统
支持 Chat Completions 、Responses 、Gemini 、Anthropic 四种 API 请求方式，且都支持缓存(如果 API 支持缓存的话)、Token 消耗量少得多，启动 token 只有 7k ，然而 Claude Code 一般是 15k
从 CC 切换到 SNOW 几乎没有任何学习成本，你熟悉的指令、快捷键、子代理、MCP 、检查点回滚、用量统计、IDE 连接等等都支持
不但 CLI 应用本地全部开源，VSCode 扩展、JetBrans 插件也全部开源，支持获取编译器的诊断、选中、工作区信息
有更多人性化功能，例如：自定义请求头、设置系统代理、支持使用系统自带浏览器进行网络搜索、ROLE 、自定义系统提示词...
从我自用来看，其实效果完全取决于使用的模型，和 CC 真的区别不大，甚至在大文件编辑方面，SNOW 比 CC 更强，因为我内置了两个文件编辑工具（ Claude Code 对于行数多的代码文件是会经常 Update 失败的），感兴趣可以试试看，因为 Vibe Coding 的 Agent 制作并不是什么秘密，模型强，工具做全，放在哪都好用~
几个月前尝试做油管 t/1151278，到现在做了 20 几期，选题不知道做什么了。
所以我想换个方向，做一些人物访谈类节目，有点类似峰哥，徐师傅。不知有人愿意做我的访谈对象么？前期不知道能不能做起来，所以可能只能请你喝个咖啡，吃个便餐。如果有自己产品或博客之类的也可以放到视频中。
关于隐私，脸部遮挡、打码都可以。视频内容的话可以围绕个人经历，职场话题都行。
有没有老哥感兴趣的，可以加 V 聊聊：Zmx5aW5ncXdlcnR5dQ== (base64) 也可以发邮件 aWhhY2tlcmFkYXJAZ21haWwuY29t
远程兼职，项目制
微信联系：d3hfcmFwaGFlbF9o
最近用联想 TU200Pro 的 U 盘做了一个 Ventoy 启动盘（ Ventoy 1.1.07 ，分区 NTFS+GPT ），发现在 win11 环境下巨难用，具体表现为：
其它条件：
请问大伙有没有遇到类似问题的？咋整啊？真让人头小。。。。😫
loon 是目前 iOS 端我最喜欢的魔法 app ，iOS 上难得的兼容主流协议的同时，还有一直在维护的去广告模块（@可莉大佬），并且有其他同类暂时没有的 ipv6 兼容（同一套配置可以同时供有 v6 的数据流量和无 v6 的如酒店 wifi 使用，而不用切换配置）、原生的 ssid-trigger 等（软路由用户可以保持 app 启用，连上家里 wifi 自动切直连且不依赖捷径触发）
话不多说，上操作！
Login
https://ghfast.top/raw.githubusercontent.com/LongLights/sing-box_template_merge_sub-store/refs/heads/main/loon%E9%85%8D%E7%BD%AE/loon.conf
市面上所谓的防 dns 泄露策略我分为 3 种流行方案：
使用本文中的方案，运行逻辑是第三种，可以通过 Loon 的 [ DNS 记录] 验证你是否在本地产生了 gfw 内的域名解析泄露
如果看完了以上还是坚持“无泄漏”，那我建议你去安装一下可莉专为小白设计的 [防 DNS 泄露模块]
注：这个模块纯自欺欺人，无任何实际作用，但是能过检测🤣
看了一下 App Store - Add Payment Method, 确实有八达通 Octopus 了。不知道是不是最近刚支持的？
以下仅代表本人观点：
我使用 ai 分析了几十个高粉丝量的口播型博主，发现他们所讲述的内容重复性相当高（把热点话题重新洗了一遍并变着花样的发很多个类似的视频），于是便想到了利用数字人进行批量短视频进行验证的想法，ai 也给出了建议的执行策略（模仿 → 优化 → 差异化）
1️⃣ 阶段一：模仿起步（第 1–3 周）
选定 1–2 个成功博主。
模仿他们的 5–10 条高赞视频：
拆结构：标题、开头钩子、语气节奏、总结句。
复刻 1:1 版本（但换词汇、调整文案逻辑）。
目标：理解平台节奏与用户反馈。
2️⃣ 阶段二：半原创优化（第 4–8 周）
用相同结构，换你自己的观点或例子。 例如说“努力没用，选对方向”，你可以做“为什么职场努力无效？”——内容方向一致，但结合你经验。
适度改变口播节奏、语气、背景，让系统识别你为独立创作者。
3️⃣ 阶段三：形成差异化（第 9 周后）
逐步固定人设（例如“理性觉醒者”“普通人思维训练官”）。
将反馈好的主题系列化（比如“认知升级 100 讲”“普通人逆袭 30 天”）。
尝试 AI 数字人+真人混合形式：真人做开场，数字人持续讲解，强化信任度。
我认为程序员做这个事情可能会有一定优势，对 ai 技术的敏感度和持续优化生产成本，各位有何高见
