L 站/机圈黑话/专有名词常见黑话扫盲

2024 年跟大家分享过,可点击跳转查看-> 小白必知的服务器行业黑话大全,现在 AI 盛行又出现了很多流行的吃灰,继续更新一版。黑话描述说明佬友L站站友的爱称cc / CCClaude Code,终端 vibe coding 工具C一种薅羊毛的神奇手段cc-switch / ccsClaude/Codex 等 API 的管理和切换工具,支持 skill 等功能ccm / ccmaxClau

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卡商使用的低成本白嫖 GPT Plus 教程

注意,本文转载自 openai 开发者社区论坛,有人已经提交到官方论坛了,估计很快就修复,感叹一下那些所谓闲鱼低成本开 plus 的几乎无一例外都是使用的这个漏洞实现的吧,不然亏死了,主打一个信息差。看各大论坛都再进行转发,说 openai 不应该出现这么低级的漏洞,Apple Pay 收据验证不绑定购买者的 Apple ID——可能被绕过订阅。简而言之就是用土耳其开一个 plus 然后拦截构造请

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解决 Claude Code 报错 Error: InputValidationError: Write failed due to the following issues:

今天在使用 claude code 头脑风暴编辑设计文档时,全部询问清楚后准备写入.md 文件,然后一直使用写入工具失败,发现是 claude code 的 bug,官方 issue 从 2025 年就挂上了,最后在评论区找到了解决方案,因为前期询问确认使用了大量的 token,所以还是要把这个问题解决,简单记录一下。

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三分钟部署自己的 OpenClaw 皮皮虾

最近啊这个养龙虾真的太火了,甚至还有上门部署龙虾单次上百,本来不想出这个部署教程的,因为官方基本上都是无脑安装,这也是这个项目能够快速火的原因,但是争议就是存在安全性问题,因为权限实在太大,作为特别注重隐私的人来说,这个东西只能当个玩具玩,既然玩的人多就出个docker 部署教程,直接快速拉起来玩玩。整个项目能够火的最大原因可能还是能够快速的接入主流办公平台以及娱乐平台,国内用得多的钉钉、飞书、企

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开源 LLM 大模型知识库问答系统 FastGPT 部署教程

很久没有看 fastgpt 最新版是怎么样的了,周末抽空在本地部署一下做个备忘,最终使用了下发现和早期还是有很大变化,特别已经将早期的 one-api 替换成了现在的 ai-proxy(估计也是直接基于 one-api 封装的吧),然后添加模型以及工具也改成了以插件的方式安装了,这点和 dify 有点像了,这些产品大多数都是这样为了方便扩展都采用插件方便二开扩展了,不废话直接进行进入正文。

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测试向:利用 libfaketime 便捷修改系统时间

你是否遇到过类似于的场景问题:开发的功能需要跨时间进行开发自测,比如考勤系统自动发假期按日汇总日报,按月汇总月报、融资利息动态调整,贷款业务跨年利息计算等等,这些业务都会存在测试时间耗时长,并且测试用例会因为日期跨越变得很不可控。现司一直都有这类业务的场景,传统做法是程序部署在 windows server 机器上,然后测试人员直接修改 windows 操作系统的时间然后重启程序,把服务器调整到指

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CodeBuddy 焕新年,免费白嫖 3 月轻量服务器

手机上忽然收到一条腾讯科技的推广 CodeBuddy 的短信,点开一看是可以白嫖 1 台3 月轻量云服务器,简单几步直接拿下分享给大家,可以拿来部署点小玩具。可以看出腾讯也开始发力了,强推自己家的 CodeBuddy,IDE 插件里面以前下载过效果不咋的,但是这次明目张胆的推广自家工具了,还可以领个红包封面哈哈哈哈,于是花了几分钟做了下任务。直接 点此链接 跳转,微信扫码登录账号,点击下载一下 I

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使用Ubuntu 22.04 Docker 安装 Xinference 教程

公司最近采购了 2 台服务器,其中一台配备了 2 张 4090 型号 GPU(显存48 * 2),准备拿来搞搞 AI,上周五运维把虚拟机创建好了发给我了,于是周末花了点时间把基础环境给搭建了一下,本文主要记录下在最新 ubuntu22.04 部署 Xinference 教程过程中的笔记手稿整理。

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docker 部署 n8n 及汉化教程

n8n 是一款开源、灵活且高度可定制的工作流自动化平台,其核心理念是通过可视化拖拽界面将不同的应用、服务、API或数据源连接起来,实现复杂的自动化任务,而无需编写大量代码。n8n 的核心功能完全开源免费:n8n 采用 MIT 开源许可,源代码托管于 GitHub,用户可自由查看、修改与部署。可视化工作流编排:通过直观的拖拽式界面构建多步骤自动化流程,降低技术门槛。丰富的集成生态:官方支持 1700

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Dify 安全优雅升级到新版本指南

因为前段时间的 react 的漏洞,导致前面部署的 dify 版本都没有逃过,官方最新版本才解决,要解决的话可以选择自己修改自己部署的版本依赖然后重新打包镜像,或者是升级升级到官方修复 bug 的最新版本,众所周知 dify 的更新频率是非常快的,你几周不更新就发现跨越了多个大版本,好歹官方提供了完整的 docker 方案,并且能够轻松的一键保留数据并升级到最新版本,官方虽然有写如何升级,但是只是

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