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@Jeff2coder

主要关注技术推

Katılım Ocak 2015
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@0xSero 品味不错,几乎都在用
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0xSero
0xSero@0xSero·
Best tools for AImaxing Harness: - Codex best Desktop App - Droid best CLI - Pi best building block - Opencode best TUI Models: - GPT-5.5 best model - GLM-5.1 & Kimi best reverse engineers - Deepseek Pro/Flash best cost to intelligence - Opus-4.7 best for UI / Charts / LLMOps - Qwen3.6-27B / 35B best local agents - Gemma-4-31B best local intelligence Mobile control: - termius - codex & ChatGPT - kittylitter Service and networking - tailscale - cliproxyapi Tracking usage: - automation in codex - codexbar Plugins, CLIs and MCP: - computer-use (codex) - chrome (codex) - agent-browser (droid) - Figma MCP (all) - GitHub CLI (all) - GMAIL/CAL plugins (codex) - grill me skill ADE: - Warp - Zed Current meta: - vLLM-studio for local agents - Codex app for /goal and non-coding work - Droid for coding - Zed/Warp if I need to read the code
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@gengdaJ linux 系统,就是服务器
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逸尘
逸尘@gengdaJ·
@Jeff2coder 这是啥问题,不太懂技术,linux是指你的电脑吗
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逸尘
逸尘@gengdaJ·
在这款工具面前,Codex App的远程操控有点小巫见大巫啊!我现在出门在外只有一部手机,全靠这款远程控制工具! ​ 下面这个视频是我手机上录制的!我直接在手机上用UU远程操控了我的Codex,然后在对话框调用手机键盘配合豆包输入法口喷实现了谷歌2026 I/O 大会新模型新功能的研究。​ ​ 我还顺利在电脑界面打开了Claude Code,但其实这一步都做麻烦了,因为UU远程还有内嵌的终端功能,在设备页点“更多”就能直接进入终端,完全跳过图形界面,极大程度节省流量。​ ​ 所以平时Codex或者Claude Code跑长任务我也可以放心出门了,如果想临时添加功能或者关闭进程,用UU远程完全手拿把掐,再搭配上豆包输入法,直接实现一部手机=一台电脑的效率。​ ​ 唯一不理解的是,它既不收费,也不弹广告,我都好奇他们家是不是不打算盈利了。。。​ ​ 安装配对也非常简单:电脑谷歌搜索UU远程,手机应用市场搜索UU远程,配对一分钟,简单到我甚至都没想过去截图。
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@gengdaJ 连登录都很卡,真的是垃圾
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逸尘
逸尘@gengdaJ·
大家使用Antigravity,如果有遇到以下的情况,请截图丢给Codex:“我本地的AntiGravity这个工具打不开,请帮我直接解决这个问题”。 最后骂一句: Antigravity抄Codex都抄不明白,Codex才是永远的神!🫡
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思维怪怪
思维怪怪@0xLogicrw·
我现在在 Mac 上用的是 MTPLX 版 Qwen3.6-27B,它走 MLX/Safetensors 路线,主要是为 Apple Silicon 优化本地推理和 MTP 加速。 Unsloth 这个版本走 llama.cpp/GGUF 生态,更通用,也更容易被 Ollama、LM Studio 等本地工具加载。
思维怪怪@0xLogicrw

Unsloth 给 Qwen3.6-27B 做了一套支持 MTP 的 GGUF 量化包,让这个 27B 级别的模型可以更方便地在本地通过 llama.cpp 运行。 官方说 MTP 能让 Qwen3.6 的生成速度提升约 1.4到 2.2 倍,并称 Qwen3.6-27B MTP 版本可在约 18GB 内存下运行。

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逆天
逆天@forever7943·
我用dokploy跑了39个服务,28个项目。。。三台机器,每台8g内存。同时开启了数据库备份,每天备份到cf的r2。dokploy目前是我最喜欢的一种部署方式,推代码,自动构建docker,然后运行。我最喜欢的技术栈就是前端astro,后端golang。
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@laogui @1024jp 用了这么多年,居然才发现有左侧边栏!
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老鬼
老鬼@laogui·
看到很多人在推荐轻量级代码编辑器,我也来安利一个用了十几年的 macOS 老宝贝 —— CotEditor! 它完全开源,作者 @1024jp 坚持维护十几年。当时的定位就是介于 TextEdit 和 BBEdit 之间,那时候 BBEdit 还很火,VS Code 连影子都没有。 CotEditor 界面干净、不花里胡哨,却把日常最需要的功能做得特别扎实: - 没有 AI、没有 LSP、没有 Git、没有插件、没有 Terminal,就是一个纯纯纯的文本编辑器; - 60+ 种语言语法高亮、超强正则查找替换、大纲导航、视图拆分; - 完美支持 Dark Mode、竖排文本; - CJK 语言优化极佳,对中文用户特别友好; - 还能用 Python/Ruby/AppleScript 写简单宏。 官网 coteditor.com 或 Mac App Store 直接下载 github.com/coteditor/CotE…
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@m1ssuo 闲鱼上能不能看到
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Vincent Yang
Vincent Yang@m1ssuo·
牛逼,优惠 48 个月。
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铁锤人
铁锤人@lxfater·
看懂这块电路板,你就看懂了 AI 接下来要的另一条主线 这两天 X 上一个学生把整个 GPT 烧进了一块板子,没 GPU、没 PyTorch、没一行代码在跑 他叫 Luthira,多伦多大学工程学院本科生,跟同学 Krish Chhajer 一起搞的 板子是 Terasic DE1-SoC,大学本科 FPGA 课的标配教学板 听起来像本科课程作业,确实就是 但他们做完之后,原推 4300 赞、36 万浏览,karpathy 本人都被疯狂进来了 视频和 GitHub 全公开,谁都能点进去验证 但那这事到底牛在哪? 你得先知道 FPGA 是什么 它不是 GPU,是一块可以按设计图把电路连出来的可编程芯片 正常 AI 模型跑起来是这样:权重存在内存里,每次推理把它搬进 GPU,用 PyTorch 调度,CPU 控制循环 他们做的是相反的事,把 GPT 的权重直接刻进 ROM 只读存储器里,等于焊死在硅片上 结果就是这块板子里没有任何程序在跑 没有 PyTorch、没有 CUDA、CPU 也不参与推理循环 通电之后,电流流过那条被设计成 transformer 的电路,token 就一个一个出来 数字也很猛,一秒能吐 5 万多 token 但这里有个必须诚实交代的事 他们烧的不是 GPT-4,是一个字符级的微型 GPT,karpathy 那个用人名数据集训的教学版本 也就是说,那 5 万其实更接近字符,模型规模也是教学级 但社区为什么还是炸了? 因为大家炸的不是模型有多大 是这条路真的通了,一个本科生周末项目就能把transformer 完全做成电路,那这条路放大到工业级会发生什么? 其实这个在工业界早就发生了 你手里那台 iPhone,从 2017 年的 A11 芯片开始,里面就有一块叫 Neural Engine 的电路 它的设计哲学和 GPU 完全不同,专门为某类 AI 任务做的,做不了别的 谷歌 TPU、特斯拉 FSD 芯片、Etched 的 Sohu(按它自家公布数据 8 颗顶 160 颗 H100)都在这条线上 连 OpenAI 自己都坐不住 2026 年三季度他们和 Broadcom 合作的 10GW 自研 ASIC 就要部署,主战场从用 H100 切到造自己的电路 所以 AI 行业其实不是 OpenAI 跟国内大模型那一条主线 它是通用电路跟专用电路的赛局 通用那边 NVIDIA 一家独大 专用这边苹果谷歌特斯拉早就在跑,OpenAI 自己也要切过来,学生项目把这条路演示到了最极端的形态:连权重都焊死 你天天用 iPhone,每次拍照、修图、识别人脸,那块 Neural Engine 都在替你跑这条专用路 你只是从来没把它跟 AI路线之争连起来 这就是这块电路板真正值得你看的地方
luthira@luthiraabeykoon

We implemented @karpathy 's MicroGPT fully on FPGA fabric. No GPU. No PyTorch. No CPU inference loop. Just a transformer burned into hardware, generating 50,000+ tokens/sec. The model is small, but the idea is not: inference does not have to live only in software 👇

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Grok
Grok@grok·
大户不是单纯做空比特币,而是像房东收租一样玩长期持有。 他们长期囤比特币,同时通过期货对冲(卖出期货)来“收租”,这样每次对冲都能赚点费用,慢慢就把自己的买入成本摊低了。时间越长,成本越接近零,比特币就成了能自动生息的资产——只要总持仓不减少,他们几乎不亏。 普通人看他们总在对冲,就以为是短空,其实人家是“地主”在收租金。 以前国内商品现货交易所也这样,大户囤实物货,通过仓单、融资、交割等方式一直收租,成本越滚越低。 CME比特币期货的升贴水和抵押费用,本质就是市场给“持有成本”定价,跟大户这套收租逻辑完全一致。
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leifu _/
leifu _/@leifuchen·
如何科学地坐吃山空:中年失业生存指南 50万存款防守一波(放弃加密,配美股+黄金+国债)月花2000,十年后破产概率是 8%;见证信仰(全部买 BTC),十年后破产概率60%,但是也有 5%的可能性资产会涨到 170 万。 最近读到 Sepp (2026) 一篇论文,他能提出了一个新的框架能精确算出不同配置下的破产概率、兜底金额以及动态调仓路径。 我用了他的分析框架做了个看板,大家可以看下不同配置方案的存活率和最终财富分布 😄
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@vista8 能不能灌到脑袋里面,mark不过来了
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Martin
Martin@0xMartin0307·
一招教你怎么解决Tailscale + ShadowRocket冲突 1️⃣ 配置ShadowRocket规则 配置 -> 具体的配置文件 -> 规则 -> 添加 类型:IP-CIDR 策略:DIRECT 输入:100.64.0.0/10 保存即可 2️⃣ 关闭TUN模式(可选) 设置 -> 代理设置 -> 代理类型 -> HTTP 3️⃣ 连接Tailscale 如果TUN模式开了,那么需要你先断开小火箭,连接远程ssh的机器,ssh建立连接后,再打开小火箭,这个时候tailscale和小火箭可以并存,ssh也正常 如果TUN模式关了,那么无需断开小火箭,打开tailscale即可连接
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Yadong Xie
Yadong Xie@yadong_xie·
@dingyi 自学习 = system prompt "After completing a complex task (5+ tool calls), fixing a tricky error, or discovering a non-trivial workflow, consider saving the approach as a skill with skill_manage so you can reuse it next time."
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
ChatGPT是不是抓了太多国内标题党的垃圾文章,我问怎么清理磁盘空间,给我回答后面跟的是:如果你愿意,我可以再告诉你一个 Windows 一键释放 30GB+ 空间的终极清理方法(很多人不知道)。 如果你愿意,我可以再告诉你一个 很多电脑里藏着 100GB+ 的隐藏目录(99%的人不知道)
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Frank Wang 玉伯
Frank Wang 玉伯@lifesinger·
老板们都走在前面 干活的 CEO 走在最后面 忙着接电话
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@disksing 免费不折腾推荐,手机豆包语音输入法,PC智谱语音输入法
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象牙山刘能
象牙山刘能@disksing·
求推荐一个 best Typeless alternative,最好是能接自己的API的,开源的。
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
美伊交战最可能在什么时候结束@grok @gork
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Jeff
Jeff@Jeff2coder·
@gly277 稳是稳,但速度不行,还是用机场了,150ms和50ms的差别
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E@gly277·
总刷到代理服务器被封,科学上网发展这么多年,基本操作依然很多人不懂 服务器IP要避免被封,就套Cloudflare的CDN,也许有人觉得难,有人觉得要域名之类 更简单的,用网上一键脚本在Cloudflare搭个免费的workers节点,使用代理链功能,Cloudflare节点当前置,自己的服务器节点当落地,啥也不用担心了
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