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7983 public stories

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[分享创造] 做了一个少切 App 的两步验证器 Cue, iOS 开放 TestFlight,求导入和填码体验反馈

我是 Cue 的开发者,iPhone 版刚开放 TestFlight ,想请经常使用 2FA 的朋友试一下。 Cue 关注的是“最后一步怎么填”:验证码生成之后,怎样少做一次切 App 、找账号、复制、切回来。iOS 版做了系统验证码自动填充,也做了一个 Cue 键盘,可以在允许第三方键盘的输入框里点选账号填码。 两种入口各有边界:自动填充需要条目的网站信息和输入框配合; iOS 第三方键盘不能识别当前宿主 App ,部分 App 也会禁用第三方键盘。因此 Cue 键盘是手动选条目,不宣称能在所有 App 里自动匹配。 其他已有功能: 从 Google 身份验证器迁移二维码、Aegis 、2FAS 、Bitwarden 等备份导入。 分组、搜索、Face ID 、备份和导出;设置密码后数据库用 AES-256-GCM 加密。 可选 iCloud 同步,加密数据库保存在用户自己的 iCloud 私有数据库。 不需要注册 Cue 账号。Android 版基于 Aegis 开源; iOS 是独立的 Swift 实现,未开源,两端读写兼容的数据库格式。 公测链接: https://testfl

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[程序员] 万一 token 全部涨价,我们怎么办?

现在写代码、排查问题全部使用 AI 了,如果下个月 token 全部涨价,公司不提供了。 你该如何办? 自费购买还是回归手写? 另外调查下,现在有多少自费购买 coding plan 用于工作的? (中午午休突然想到这个问题,反正我现在很难回到手工时代了。)

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[分享创造] 给 DSH 做了个 PPT 编辑的插件

我是个产品,平常除了 PRD 之外也会要做一些产品价值传递的事情; 毕竟一些企业内的 Agent 落地场景,纯靠强制使用是很难产生价值的,还要做一些 workshop 、企宣的工作; 这个过程中会经常需要做一些 ppt ,之前用 kimi 、codex 结合一些知名网红的 skill ,做 ppt 还可以; 最近在研究 dsh ,发现 dsh 的 ppt 插件还相对的原始,有些必要的能力没有,所以按照做 ppt 的习惯,结合 dsh 自己开发了一个插件,希望对大家有帮助; https://github.com/HiddenPuppy/dsh-pptx-annotate 链接发给 DSH ,他就可以自己安装。 一、它解决什么 内置 Office 预览走的是 pptx → PDF → 渲染:看得见,动不了。所以改 PPT 的真实动作是——看一眼、记住「第 2 页那个大标题」、切到对话、用文字描述位置、Agent 猜你指哪个、改错、再来一轮。 这个插件把「用文字描述位置」删掉了: 位置不靠说,靠点。 二、对比 dsh 原生的 PPT 浏览有什么差异 能力 原生 Office 预览 dsh-p

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[问与答] 抖音怎么变现?求个好赛道

最近尝试了一下自媒体,目前只有抖音有流量,但是一直刷到最近抖音创作者激励给的越来越低,甚至很多十几万粉都被清退了,想看看大家是怎么变现的,我目前半个月了收入依旧是 0 没有一个软广啥的找我,是赛道不好?不知道还要不要做下去,因为时间成本也挺多的

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[推广] 跟风做个最近挺火的 tiny desk outstanding 的视频小站

跟风做了一个 AI 小工具哈哈:Outstanding Tiny Desk AI 🌐 https://tinydeskoutstanding.app 最近 TikTok 上很火的 Tiny Desk 风格 AI 视频:一张小桌子,几位乐手围在一起演出,氛围感十足。 烧了点 token 搓了一个 Web~ 上传一张自己的正面照片。 选择 Solo 模式,可选 Sax / Keyboard 人物替换。 点击生成,等待视频完成。 产品说明 $9.99 / 视频,一次性付费,无订阅 无需注册,直接使用 720p ,9:16 竖屏 Stripe 支付 技术栈:TanStack Start + Cloudflare Workers

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[问与答] 朋友一家定期献血,我看着矿泉水瓶陷入了沉思

有个朋友在血站工作,听他说,他们家里人都会定期献血。 这让我有点好奇:以前听人说,定期献血能促进造血,让血液“更新”,对身体有好处;也有人觉得,献血会让身体变虚,需要很久才能恢复。 这两种说法到底哪个更靠谱? 我自己一想到一次献血 400 毫升,就有点发怵——差不多是一瓶 500 毫升矿泉水的八成。想象一下从身体里抽出这么多血,总觉得自己可能会头晕 😂 你献过血吗?一次献了多少?

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[分享创造] [送码] 月入 $10,000 的网站钱从哪来?我给 1169 个站每个画了一张流量模型

X 上天天有人晒 MRR 截图,但截图只说赚了多少,不说人从哪来、为什么付钱。我想看的是一张前后加得起来的图:多少人点击,几成进站,几成留下,最后多少笔付款。于是给 1,169 个月入 $10,000 以上的网站 每个画了一张流量模型。 👉 https://msfdcszhd.com 🎬 上面这张是 laper.ai ,一个 AI 编剧工具,一年做到月入 4 万多刀。从左到右:目标人群 → 他们怎么知道这个站的 → 从哪个渠道进来 → 进站 → 变成用户 → 付款。⚪ 灰球是路人,🟢 绿球是用户,每个球是一次点击,没转化的球在圆里被吃掉。每个圆点开都能看到数字来源。 📊 网站上有两个榜:一个是从 Stripe 、Gumroad 这些收银台反查出来的 606 个站 ,按上个月付费页访问排;一个是 TrustMRR 上收入可验证的 563 个站 ,按上个月真实收入排。可以按起步方法、现在的流量来源筛,也能直接搜。每个站点进去有档案(做什么、卖给谁、怎么定价、访客来自哪些国家)、上个月的流量模型,以及从上线到起飞那段时间的发家路径。 👉 https://msfdcszhd.com

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[分享创造] [自制] 石器时代 2.5 TUI 版,一行命令安装,让 Agent 替你练级

游戏截图 《石器时代》 2.5 ,做了个纯命令行( TUI )版本:没有图形界面,在终端里就能注册、建角色、遇敌、战斗、做任务、养宠物。 安装: 用 Homebrew 或 Node 的也可以: brew install athlan20/tap/stoneage npx stoneage-cli 输入 stoneage 就能进游戏,默认连线上服务器,不用配置。 让 agent 帮你玩 你平时用的 AI 编程助手可以直接来玩你的角色:练级、打怪、跑地图。做法很简单: 在游戏里输入 / 启动命令输入聚焦,然后输入 agent ,把弹出的那段话粘贴给你的 agent ,剩下的它自己会做。 三步接入 在游戏里输入 agent:进入世界后,按 / 打开命令栏,输入 agent 回车。 消息栏会出现一段以「复制下面整段发给你的 agent 」开头、「结束」结尾的话,里面带着令牌,已经自动复制到剪贴板。 打开你的 agent ,把这段话整段粘贴进去,发送。可以在后面加一句你想让它做什么,比如「先练到 20 级」;不说的话它会自己找路线练级。 回到游戏看它玩。它上线后会私聊跟你打招呼、汇报计划。 其他

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[问与答] 对 hr 这个职业有偏见怎么办

最近接触了两个 hr 一个是我的工作对接的 hr ,一个是我现实中接触到的朋友,带点暧昧关系 怎么说呢,两个人对我我觉得都挺好的,真的挺好的 工作上的 hr 在我和 leader 发生冲突之后会很合理的帮我解决问题,也很乐意通过我来传达一些信息 现实的朋友对我更是没得说,很温柔也很好,非常照顾我 但是我就是想到是 hr 我就有点汗毛倒立,本能的开始觉得好害怕,不知道是不是因为以前辞退都是和 hr 在联系或者说很多不好的事情都是 hr 来做的这个原因 我觉得这样很不好,对新认识的人似乎不合适,这咋整呢

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[开源软件] Excelize 开源基础库发布 2.11.1 版本更新

Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376 ,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Excel 、WPS 、OpenOffice 等办公软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档,并提供流式读写支持,用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。 开源代码 GitHub : github.com/xuri/excelize 中文简体字文档: xuri.me/excelize/zh-hans 2026 年 11 月 2 日,社区正式发布了 2.11.1 版本,该版本包含 30 余项更新,包括新增功能、错误修复、安全加固和兼容性提升优化。来自世界各地的 30 名开发者为此版本贡献了代码。下面是有关该版本更新内容的摘要,此版本中最显著的变化包括: 版本说明 此版本中最显著的变化包括: 兼容性提示 升级 Go 语言版本要求至 1.26.0 或更

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[程序员] 飞书桌面端相当令人不快的设计

核心功能不精: 启动缓慢,相同设备环境启动时间为微信的 2-3 倍 打开文档缓慢,任何文档均需要 3-10 秒加载 文档编辑同样卡顿严重 无法离线编辑文档 大量文档入口无法在客户端中原生打开,会跳出浏览器打开 大量非必要/越权行为: 附带豆包 agent ,非可选功能,亦不可手动关闭 在聊天消息栏植入不定时 agent 功能广告,无永久关闭渠道 探测全部用户窗口,在选中任意文本时跳出其悬浮窗 全局拦截 ctrl+shift+A 作为其截图快捷键(在部分图片编辑软件是取消选中) 在用户主目录创建 Doubao 文件夹 不断读取用户位置信息

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[分享创造] PushMe v6.0 发布,代码开源了

更新日志: 1. 新增系统通知监听功能 1. 新增定时任务功能 1. 新增插件商店功能 1. 新增前台服务功能 1. 新增服务心跳时间自定义调节 1. 优化消息详情页上划下拉逻辑 1. 去除通知通道前的~符号 1. 修复 HTML 消息 JS 支持设置反转 bug 说一下,安卓外行,java 零基础开始写的代码,代码比较烂,最近几个功能是用 AI 写的。

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[问与答] 新车故障如何维权?

背景 9 月份买了辆吉利远程超级 VAN ,准备当宿营车,结果开起来刹车 ehb 模块蜂鸣声,耳朵很难受,维修就只能换件,维修站换件换了两回都出现刹车失灵,想要找 4s 和厂家退车,但是给出的方案只有修车,修好了也不敢再开了,厂家的技术太烂了。 现在已经有的维权 12315: 12315 说商用车没有三包服务,只能尽力施压。 起诉:还在走流程,进度很慢,但是估计最终还是修车。 400 电话:400 只是推时间,啥用也没有 除了这些还能做些什么呢?感觉现在所有涉及到的人都不想管了,也没人说要给修车了。

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[分享创造] 做了个用照片生成说唱视频的小工具 RapVideoGo,想听听大家的意见

大家好,我做了一个叫 RapVideoGo 的 AI 说唱视频生成工具,想在这里分享一下,也听听大家的建议。 地址: https://rapvideogo.com 它的玩法比较直接:上传人物照片,在提示词里写好场景、歌词和动作,让照片里的人出现在一段说唱视频中。可以自己来一段,也可以让两个人轮流接唱。 比如让爷爷和孙子在录音棚里来段问答式说唱,给朋友做一段生日 Rap ,或者把日常聊天里的梗写成歌词,做成一段短视频。 目前支持: 上传最多 9 张参考图片。 编辑场景、歌词、人物动作和镜头描述。 使用现成示例,再修改成自己的内容。 设置视频比例、时长和清晰度。 我想做这个工具,是希望把“有个好玩的点子”到“做出一段视频”之间的步骤缩短一些。对于不熟悉剪辑的人,也能通过照片和文字尝试创作。 现在网站已经可以使用,提供中英文界面。生成视频采用积分制,需要付费购买积分,大家也可以先看看首页的示例效果,再判断是否符合自己的需求。 技术上用的是 TanStack Start 、React ,部署在 Cloudflare Workers ,数据库用 D1 。如果大家对这套组合感兴趣,也可以交流。 目

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Remote Gaze

Your Mac on your iPad and iPhone with no in-between server

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[分享创造] 只有 210 KB!让 Win10 资源管理器拥有多标签页

我已经用了好几年 Win10 ,目前也没有升级到 Win11 的打算。但一直有个痛点,就是 Win10 的资源管理器不支持多标签页。打开的文件夹窗口一多,来回切换就得找半天。 于是,我用 AI 开发了一个小工具,给原生资源管理器加上了标签栏,让多个文件夹可以放在同一个窗口里。工作资料、下载目录、项目文件,都能像浏览器标签一样,点一下就能切换。你可以新建标签、关闭标签,也可以拖动标签调整顺序,按照自己的习惯排列常用文件夹。 如果同时打开多个资源管理器窗口,每个窗口也能独立管理自己的标签。而且,它不需要替换原生资源管理器,只是在现有基础上增加标签功能,原有的操作习惯基本不变。 工具使用 Zig 构建,下载包只有约 210 KB 。解压后,确保程序和 DLL 在同一个目录下,运行程序即可。 以后不想用了,退出程序,删除软件所在的文件夹就行。 如果你也想让 Win10 的文件管理更清爽,可以试试 CabFuse 。 使用过程中遇到任何 Bug ,或者有什么功能建议,也欢迎大家提出。

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More Rules, Longer Lists? Benchmarking Self-Evolving Agents on a Hidden-Rule Curriculum

arXiv:2610.40758v1 Announce Type: new Abstract: Self-evolving agents rewrite a persistent state from feedback, but it is largely untested whether this lets them learn a rule nobody told them. An agent can also pass by writing down each correction as an exception, and its list then grows with every new rule. We introduce CLR-Bench, a Curriculum of Latent Rules benchmark. Each chain adds one hidden rule per level on top of the earlier ones. A rule acts on an opaque label that stands for a named gr

arXiv ·

Beyond Plausible Prediction: Safety Sufficiency in Web World Models

arXiv:2610.40798v1 Announce Type: new Abstract: Web world models increasingly predict the consequences of candidate actions before agents act, yet a plausible predicted future does not necessarily support the correct safety decision. In a matched human evaluation of 3,000 predictions from ten frozen open models, 86.1% are judged semantically plausible. However, several models exhibit highly asymmetric authorisation behaviour, combining low false-safe execution with poor recall of clarifiable ASK

arXiv ·

Circumventing the Computational Hardness of Computational Arbitrage

arXiv:2610.40831v1 Announce Type: new Abstract: AI model marketplaces host providers with heterogeneous costs and capabilities. These differences create an opportunity for computational arbitrage (Olmedo et al., 2026), in which an intermediary purchases inference from a portfolio of models and resells it to users at a profit. Beyond creating profit opportunities for the arbitrageur, computational arbitrage offers financial value to both consumers and providers and could therefore significantly i

arXiv ·

Incongruence-Aware Evaluation of Multimodal Speech Emotion Recognition in Audio Large Language Models

arXiv:2610.40883v1 Announce Type: new Abstract: Voice-interactive large language models process both what a speaker says and how they say it, yet the two channels do not always agree. We ask whether that disagreement degrades speech emotion recognition. Mapping text and audio into a shared valence-arousal-dominance space, we convert the distance between them into a continuous, threshold-free incongruence score with a two-component Gaussian mixture, and validate the score against human judgement.

arXiv ·

ChatGPT as a Surveillance Assistant? An Exploratory Case Study of AI-Assisted Surveillance Risks

arXiv:2610.40890v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) can generate detailed guidance, functional code, and persuasive text at scale. As one of the most widely used consumer language model products as of 2026, ChatGPT gives broad public access to these capabilities, motivating concerns about its potential use in surveillance-related tasks. We present an exploratory case study of what potentially harmful surveillance assistance looks like in ChatGPT's public web interface. W

arXiv ·

Does Recursive Knowledge Construction Help Agents Verify Consensus Claims in Science?

arXiv:2610.40906v1 Announce Type: new Abstract: Recent scientific agents build knowledge recursively by retrieving evidence, constructing an intermediate state, and judging whether that state contains sufficient information. These agents are evaluated end-to-end, usually without ground truth, so the effect of each design choice is unknown. Here, we examined two design axes: (1) what the recursion builds (the state of evidence) and (2) what controls it (the judge that decides when to stop). To me