OpenClaw 用例说明书 版本：2026.05 适用对象：初次接触 OpenClaw 的用户、效率工具爱好者、小型团队 阅读时间：约 15 分钟 今年几乎没怎么更新博文，主要是因为现在几乎都是AI创作，自己整理写作的机会真的很少 这个是agent拉群做的一个创作，未来真的可以把agent作为一个员工来用了 第一章 OpenClaw 简介 1.1 它是什么 OpenClaw 是一个开源 AI Agent 框架，简单说，它是大语言模型（LLM）和真实世界之间的"执行层"。 你平时用的 ChatGPT、Claude 这些 AI，本质上都是"只动嘴不动手"——你问它问题，它给你答案，但没法帮你真的去打开一个网页、填一张表格、发一封邮件。OpenClaw 解决的就是这个断层：它让 AI 不只是"说"，还能"做"。 打个比方，如果把 LLM 比作大脑，OpenClaw 就是大脑指挥下的双手和双脚。你一句"帮我查一下竞品最近的价格变化，整理成 Excel 发给我"，OpenClaw 会自动打开浏览器、访问网站、抓取数据、生成表格、发到你的微信或飞书——全程不需要你手动操作。 1.2 核心定位：不是聊天机器人，而是"有手有脚"的数字员工 传统聊天机器人的对话结束于"说完"，OpenClaw 的对话结束于"做完"。 它的设计哲学是自主执行：给它一个目标，它会自己规划步骤、调用工具、处理错误、循环迭代，直到任务完成。这个过程中，它可以读写文件、操控浏览器、执行系统命令、访问数据库、对接第三方 API，甚至定时主动发起任务。 你不需要24小时盯着它。设定好规则，它会像一位不需要休息的数字员工，在你睡着的时候也在干活。 1.3 发展背景 OpenClaw 由开发者 Peter Steinberger 创建，2025 年 11 月最初以 "Clawdbot" 的名字发布，2026 年 1 月正式更名为 OpenClaw。项目在 GitHub 上迅速获得大量关注，目前星标数已超过 36 万，是 AI Agent 领域增长最快的开源项目之一。 1.4 与类似工具的区别 工具 定位 与 OpenClaw 的差异 LangChain 开发库 LangChain 是给程序员用的"积木套件"，需要写代码拼装；OpenClaw 是开箱即用的完整框架，普通用户配好就能跑 AutoGPT 实验性项目 AutoGPT 容易陷入无限循环、消耗大量 Token；OpenClaw 有成熟的 ReAct 循环控制，更稳定可控 Claude Cowork 闭源商业产品 功能强大但受限于 Anthropic 生态；OpenClaw 开源免费，支持 Claude、GPT、DeepSeek、本地模型等任意 LLM 1.5 适合谁用 开发者：想快速搭建 AI 自动化工作流，不用从零造轮子 技术爱好者：喜欢折腾效率工具，想把日常琐事交给 AI 效率追求者：被重复性工作消耗大量时间，希望"说一句话就搞定" 小型团队：没有专职运维或数据人员，需要"一个人干三个人的活" 如果你曾经想过"要是有人能帮我每天做这些重复的事就好了"，OpenClaw 就是那个人。 第三章 典型使用场景 3.1 场景一：办公全流程自动化 痛点 每个月底，小张需要花整整两个下午做这几件事：从 5 个销售同事的邮件里下载附件，把数据复制到一张 Excel 汇总表，检查格式是否统一，然后做成 PPT 月报发给老板。光是"打开邮件→下载附件→复制粘贴→调整格式"这套动作，她每个月要重复 20 次以上。有几次数据粘贴错了行，还被领导批评过。 这不是小张一个人的困扰。据统计，知识工作者平均每天有 2.5 小时 花在这种机械性的数据搬运和格式整理上，而这些工作几乎不需要人类判断力。 解决方案 OpenClaw 可以串联整个流程： 定时触发：每月最后一个工作日早上 9 点自动启动 读取邮件：扫描指定邮箱，识别带销售数据附件的邮件 解析数据：自动读取 Excel/CSV 附件，统一字段格式（比如把"销售额""金额""Revenue"统一标准化） 汇总计算：按区域、产品、人员维度汇总，计算环比增长率 生成报告：把汇总数据填入 PPT 模板，自动生成图表 发送交付：将 PPT 发到飞书/钉钉/邮件，并 @ 相关负责人 整个过程不需要人介入。如果某封邮件的附件格式异常，OpenClaw 会记录日志并跳过该行，不会让整个流程中断。 价值 根据实际部署案例，一套完整的销售数据自动化流程可以把原本 每月 8 小时 的手工操作压缩到 9 分钟，效率提升约 5200%。更重要的是，机器不会看错行、不会贴错表、不会因为周五下午犯困而出错。 所需技能：文件读写、表格处理（Excel/CSV）、文档生成（PPT）、邮件读取、消息推送 示例："每月1号早上自动汇总上月的销售数据，生成带图表的周报 PPT，发到飞书群并 @ 销售总监" 3.2 场景二：个人 CRM 与信息管理 痛点 老李做 B2B 销售，客户信息散落在各处：微信聊天记录里有客户的意向，邮件往来里有合同进展，日历里有约好的见面时间，名片夹里有一堆纸质名片还没录入。每次想跟进一个客户，他要在四个应用之间来回切换，经常漏掉重要跟进节点，甚至忘记某个客户上周说过"下周一给我方案"。 研究表明，销售人员平均每周花费 6 小时 在信息整理和查找上，而真正用于和客户沟通的时间反而不足 40%。 解决方案 OpenClaw 充当"信息管家"，自动收集和整理： 扫描邮件：每天清晨读取 Gmail/企业邮箱，识别新客户邮件、合同进展、会议纪要 解析日历：读取 Google Calendar/飞书日历，提取会议主题、参与人、约定事项 提取联系人：从邮件签名、名片扫描件中识别姓名、公司、职位、电话 更新数据库：将信息自动写入本地 SQLite 数据库，按"潜在客户→意向确认→方案阶段→合同签订"分级 生成简报：每天早上 7 点发送一条消息到微信/ Telegram，列出"今日待跟进客户""本周到期事项""新增联系人" 更进一步，OpenClaw 可以设置提醒规则：如果某个客户超过 7 天没有互动，自动发消息提醒老李"该联系了"。 价值 信息从"散落四处"变成"一处可查"，销售人员的准备时间从平均每次 15 分钟降到 30 秒。按每周 20 次客户跟进计算，每周节省 5 小时 的整理时间，一年多出近 250 小时 用于真正的销售沟通。 所需技能：gmail-scan、日历读取、sqlite、自然语言解析、消息推送、cron 定时 示例："每天早上 6 点扫描昨晚的邮件和今天的日历，更新客户数据库，7 点发送 Telegram 简报告诉我今天该跟谁联系" 3.3 场景三：数据研究与网页抓取 痛点 小王做电商运营，每天需要监控 12 个竞品店铺的价格变化、新品上架情况和促销活动。以前她的做法是：打开浏览器，逐个访问竞品页面，手动复制价格到表格，一上午就过去了。遇到用 JavaScript 动态加载价格的网站，普通爬虫工具根本抓不到数据，她只能手动截图记录。 市场调研本应是决策依据，却变成了占据大量时间的体力活。 解决方案 OpenClaw 的浏览器自动化能力可以像真人一样操作网页： 导航访问：按列表逐个打开竞品页面 动态解析：等待页面 JavaScript 执行完毕，抓取动态渲染的价格、库存、评价数 反爬虫绕过：模拟真实鼠标轨迹、键盘输入、滚动行为，绕过常见反爬虫检测 结构化提取：把抓取到的杂散 HTML 整理成标准表格（商品名、当前价、原价、库存状态、评价数） 对比分析：计算价格变动幅度，标记"新上架""降价促销""缺货"等状态 生成报告：输出为 Excel 或飞书多维表格，附带趋势图表 遇到网站改版导致抓取规则失效，OpenClaw 会记录异常并通知用户更新规则，而不会默默失败。 价值 一套完整的竞品监控流程，可以把原本 每周 5 小时 的手动浏览压缩到 每周 10 分钟 的设置和查看时间。而且由于可以 24 小时运行，你能第一时间知道竞品凌晨调价了。 所需技能：browser-control、web-scrape、data-extraction、表格生成 示例："每天早上 8 点和晚上 8 点，自动抓取 12 个竞品店铺的价格和促销信息，生成对比表格发到飞书" 3.4 场景四：社交媒体与内容运营 痛点 小周负责一家 SaaS 公司的社交媒体运营，需要在 Twitter、LinkedIn、微信公众号三个平台保持活跃。每天的工作循环是：刷 RSS 找行业热点 → 复制链接 → 打开三个平台分别编辑发布 → 查看昨天的帖子数据 → 回复评论和私信。光是"复制粘贴到三个平台"这个重复动作，每天就要花 1 小时以上。 更大的问题是，热门话题稍纵即逝，等她手工整理好内容，热度已经降了一半。 解决方案 OpenClaw 把内容运营变成流水线： 监控热点：订阅 20 个行业 RSS 源和关键词 Twitter 搜索，实时抓取新文章和热门讨论 自动摘要：用 LLM 提取文章核心观点，生成 3 个不同风格的短文案（严肃版、轻松版、数据版） 定时发布：按预设时间表自动发到 Twitter、LinkedIn、微信公众号，错开发布时间 互动追踪：抓取昨天的帖子数据（阅读量、点赞、转发），标记高互动内容 自动回复：对常见咨询类评论（如"怎么下载""多少钱"）用预设模板自动回复 用户只需要在早上花 5 分钟审阅 OpenClaw 生成的内容草稿，点一下"确认发布"，或者直接设成全自动模式。 价值 社交媒体运营的重复性工作负载可减少 70%。原本每天 3 小时的运营工作（找内容+编辑+发布+看数据），现在只需 45 分钟 审阅和策略调整。响应速度也大幅提升——行业热点出现后 10 分钟内 就能完成多平台发布。 所需技能：rss-monitor、内容生成、多平台发布（x-api、微信公众号 API）、定时任务 示例："监控 20 个 RSS 源，发现热度超过阈值的文章自动生成三版摘要，每天早上 9 点、下午 3 点、晚上 8 点分别发到 Twitter、LinkedIn 和公众号" 3.5 场景五：智能日报与简报生成 痛点 小陈是投资研究员，每天上班第一件事是打开 8 个网站看新闻：财新、华尔街见闻、Reddit 投资版、GitHub Trending、央行公告……然后把觉得重要的内容复制到笔记里，整理成摘要发给团队。这个"信息早餐"通常要占用她 1.5 小时，等她整理完，真正的分析工作还没开始。 团队里其他人也一样——每个人各自花时间做同样的信息收集，重复劳动严重。 解决方案 OpenClaw 可以当"智能读报员"： 定时启动：每天早上 6:30 自动触发 多源抓取：并行访问新闻网站、Reddit、Hacker News、股票行情、GitHub 趋势榜 智能筛选：用 LLM 判断哪些内容与你关注的主题相关（如"AI 芯片""美联储政策""Python 新库"），过滤噪音 生成摘要：把 20 篇长文压缩成 5 条要点，每条 2-3 句话，附带原文链接 格式化输出：按"宏观政策→行业动态→技术趋势→今日数据"分类排版 推送送达：早上 7:00 准时发到团队群或个人消息 它不只是搬运，还会做初步分析——比如发现"今天有 3 家媒体同时报道半导体政策"，它会自动标注"该话题热度上升"。 价值 信息收集和整理时间从每天 1-2 小时 降到 5 分钟 阅读简报。对 5 人团队而言，相当于每天节省 5-10 个工时，一年累计节省 1200-2500 小时。更关键的是，所有人看到的是同一套信息，团队认知同步了。 所需技能：rss-read、news-api、网页抓取、内容生成、消息推送、cron 定时 示例："每天早上 6:30 抓取财经新闻、Reddit 热帖、GitHub Trending，筛选与我关注列表相关的内容，生成分类摘要，7:00 发到飞书群" 3.6 场景六：远程控制与系统管理 痛点 老赵管理着 3 台云服务器，平时在外面开会或周末在家时，经常需要紧急处理一些事情：重启一个挂掉的服务、查看磁盘是不是满了、临时部署一个修复版本。以前的做法是掏出笔记本开 SSH，或者在手机上装终端 App 敲命令——输入命令很痛苦，输错了更麻烦。 有次他在地铁上收到报警，折腾了 20 分钟才连上服务器，结果发现只是日志把磁盘写满了，清一下就好。 解决方案 OpenClaw 把服务器管理变成"发消息"： 自然语言指令：在微信/ Telegram 里直接发"查看服务器 A 的磁盘空间" 安全执行：OpenClaw 解析指令，通过 SSH 或本地 Shell 执行 df -h，把结果格式化后发回消息 复杂操作："重启 Nginx 服务""把日志归档到 /backup/2026-05/""用 Docker 部署最新版本"——都可以一句话搞定 主动监控：设置定时任务，每 30 分钟检查一次 CPU、内存、磁盘，异常时主动发消息报警 安全隔离：敏感操作（如删除数据库、修改防火墙规则）可以设成"需要人工确认"，OpenClaw 会先发消息问你"确定要执行吗？" 你甚至可以把常用操作做成快捷指令，比如发"状态"两个字，它就自动返回所有服务器的核心指标。 价值 紧急问题的响应时间从"找到电脑开 SSH"的 10-20 分钟，压缩到"掏出手机发一条消息"的 30 秒。日常巡检工作（看日志、看资源、看服务状态）从每天 30 分钟 手工操作变成完全自动，只异常时才通知你。 所需技能：shell-execute、ssh、docker-control、系统监控、消息交互 示例："我在 Telegram 里说'重启服务器 A 的 Nginx'，OpenClaw 执行 systemctl restart nginx 并把结果发回给我；每天早上 8 点自动发送所有服务器的 CPU/内存/磁盘状态简报" 第二章：核心功能与架构 OpenClaw 不是简单的"聊天机器人"，而是一个完整的 Agent 执行框架。要理解它能做什么，需要先了解它的几个核心组件如何协作。 Gateway：Agent 的"大脑中枢" Gateway 是 OpenClaw 的运行核心，默认绑定在 127.0.0.1:18789。你可以把它理解为整个系统的"调度中心"——它负责接收来自各消息平台的指令、管理 LLM 调用、调度技能执行、维护会话状态。 它的关键特性： 特性 说明 本地优先 默认仅监听本地回环地址，不暴露到公网 多平台接入 同时连接 Telegram、WhatsApp、Slack、Discord 等 20+ 渠道 热更新 修改配置后多数改动无需重启即可生效 隔离运行 每个会话独立，避免不同任务的上下文串扰 ReAct 循环：Agent 的"思考方式" OpenClaw 采用经典的 ReAct（Reason-Act-Observe） 循环模式。当你下达一个任务时，Agent 不会立刻执行，而是经历以下步骤： Reason（推理）：分析任务目标，拆解需要哪些工具和步骤 Act（执行）：调用具体技能或工具（如搜索网页、读取文件、发送消息） Observe（观察）：获取执行结果，判断是否达到预期 Repeat（循环）：如果任务未完成，回到第 1 步继续推理 这种循环让 Agent 具备自主规划能力——面对复杂任务时，它能像人一样"边做边想"，而不是一次性执行完所有步骤才发现出错。 持久记忆：跨会话的"长期记忆" OpenClaw 的记忆系统基于本地 Markdown 文件，主要有两类： SOUL.md / IDENTITY.md：定义 Agent 的人格、语气、自我介绍 MEMORY.md + memory/ 目录：存储长期记忆和每日日志 这些文件纯文本、可编辑，你可以随时打开修改，让 Agent 记住你的偏好或项目背景。即使重启服务，记忆也不会丢失。 Skills 系统：能力的"插件化扩展" Skills 是 OpenClaw 最核心的扩展机制。每个 Skill 本质上是一个目录，内含 SKILL.md 说明书和可选的脚本/工具。 官方 ClawHub 技能仓库已有 超过 13,700 个 技能 涵盖浏览器自动化、网页抓取、数据库操作、社交媒体、日历管理等领域 技能支持热加载，新增后无需重启即可使用 国内用户可使用 CocoLoop 镜像，访问更稳定 一个典型的 Skill 目录结构如下： my-skill/ ├── SKILL.md # 技能说明书（告诉 Agent 这个技能是做什么的） ├── tool.js # 可选：自定义工具脚本 └── config.json # 可选：配置文件 浏览器自动化：像人一样的网页操作 与传统爬虫依赖 HTML 解析不同，OpenClaw 的浏览器自动化基于视觉驱动的 DOM 解析——它会模拟真实用户的鼠标点击、键盘输入、页面滚动行为。 优势在于： 能处理 JavaScript 渲染的动态页面 绕过大多数简单的反爬虫机制 支持验证码识别、表单填写、文件上传等复杂交互 定时任务：无需唤醒的"主动执行" 通过 cron 和 heartbeat 机制，OpenClaw 可以无需人工触发就主动执行任务。例如： 每天早上 8 点抓取行业新闻并推送 每 30 分钟检查一次邮件并分类 每周五下午汇总本周数据生成周报 这使得 Agent 从"被动应答"进化为"主动服务"。 多 LLM 支持：按需选择"大脑" OpenClaw 不绑定单一模型，支持灵活切换： 模型 适用场景 Claude 4 / GPT-4o 复杂推理、代码生成 DeepSeek V4 Flash 日常任务、成本敏感场景 Ollama 本地模型 隐私要求高、无网络环境 你可以在配置文件或单条指令中切换模型，实现"重活用大模型、轻活用小模型"的成本优化策略。 第四章：快速上手指南 本章面向第一次接触 OpenClaw 的用户，提供从安装到产出第一个成果的完整路径。 环境准备 OpenClaw 基于 Node.js 运行，系统要求如下： 项目 要求 Node.js 24 或更高版本 操作系统 macOS / Linux / Windows（需 WSL2） 内存 建议 4GB 以上 网络 能访问 LLM 提供商 API Windows 用户注意：原生 Windows 环境支持有限，建议通过 WSL2 安装 Ubuntu 后运行。 安装 全局安装 OpenClaw CLI： npm install -g openclaw 安装完成后，运行初始化向导： openclaw onboard 该向导会引导你完成： 创建默认工作目录 生成初始配置文件 设置首选 LLM 提供商 配置 API Key 编辑生成的配置文件（默认位于 ~/.openclaw/config.yaml），填入至少一个 LLM 提供商的 API Key： llm: default: provider: openai model: gpt-4o api_key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 支持的提供商包括：OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Google Gemini、Ollama（本地）。 Gateway 安全绑定 关键安全步骤：确认 Gateway 绑定地址为 127.0.0.1，而非 0.0.0.0。 gateway: bind: 127.0.0.1:18789 这样 Gateway 仅接受本机请求，避免直接暴露在公网。 连接 Telegram（示例） 以 Telegram 为例，将 Agent 接入消息平台： 在 Telegram 中搜索 @BotFather，发送 /newbot 按提示命名机器人并获取 Bot Token 在配置文件中添加： channels: telegram: enabled: true bot_token: "YOUR_BOT_TOKEN" 启动服务： openclaw start 给你的机器人发送第一条消息，Agent 就会开始响应 创建第一个 Skill 在工作目录下新建文件夹，编写你的第一个技能： mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/hello-world cat > ~/.openclaw/workspace/skills/hello-world/SKILL.md << 'EOF' # hello-world 这个技能让 Agent 在收到"打招呼"时，用温暖的语气回复用户当前时间。 ## 使用方式 用户说"打个招呼"或"hello"时，使用当前时间生成一条问候消息。 EOF 保存后，向 Agent 发送"打个招呼"，它就会按 Skill 的说明执行。 常用命令速查 命令 作用 openclaw start 启动 Gateway 服务 openclaw stop 停止服务 openclaw logs 查看运行日志 openclaw skills list 列出已安装技能 openclaw skills install <name> 从 ClawHub 安装技能 openclaw config get 查看当前配置 openclaw status 查看 Gateway 运行状态 推荐工具：国内用户可访问 CocoLoop 技能商店，这是 ClawHub 的国内镜像，支持 50+ 平台，访问速度更快。 第五章：安全与最佳实践 Agent 拥有执行系统命令、读写文件、访问网络的能力，安全设置绝非可选项。 网络安全：限制 Gateway 监听范围 务必将 Gateway 绑定在 127.0.0.1，而非 0.0.0.0。后者会让任何能访问你机器 IP 的人直接操控你的 Agent。 gateway: bind: 127.0.0.1:18789 # ✅ 正确 # bind: 0.0.0.0:18789 # ❌ 危险：暴露到所有网络接口 如果需要远程访问，应通过反向代理（如 Nginx）加 HTTPS 和身份认证，而非直接暴露 Gateway。 Docker 沙箱：给执行加一层隔离 对于执行 Shell 命令或运行外部代码的场景，建议启用 Docker 沙箱模式： sandbox: enabled: true image: openclaw/sandbox:latest 这样 Agent 的实际执行环境被限制在容器内，即使技能包含恶意代码，也难以触及宿主机的核心文件系统。 权限最小化 不给 root：运行 OpenClaw 的用户不应具有 root 权限 敏感操作加确认：在配置中启用 confirm_destructive: true，删除、覆盖等操作会要求二次确认 文件系统白名单：限制 Agent 能访问的目录范围 技能审计：审查你安装的每一个 Skill ClawHub 的技能由社区贡献，质量参差不齐。安装前请做到： 阅读 SKILL.md，确认技能的行为描述清晰、合理 检查是否包含可疑的外部下载或远程代码执行 优先选择有 README、有版本记录、下载量高的技能 对涉及密码、Token、支付等敏感操作的技能格外谨慎 邮件与账号安全 不要用你的主邮箱给 Agent 授权。建议： 使用只读转发地址，让 Agent 能读邮件但不能发邮件 为 Agent 单独注册一个邮箱账号，权限降到最低 定期检查授权应用列表，及时撤销不再使用的权限 成本控制 Agent 的运行成本主要来自 LLM API 调用： Heartbeat 频率：默认每 30 分钟唤醒一次检查任务，可调整为更长间隔 模型分级：日常任务用 DeepSeek Flash 或 Claude Haiku，复杂任务才切到 GPT-4o / Claude 4 关闭不需要的渠道：不用的消息平台在配置中 enabled: false 已知漏洞与防护建议 截至本文档编写时，社区已披露以下安全公告，建议所有用户对照检查： CVE 编号 影响 CVSS 评分 防护建议 CVE-2026-25253 Gateway 未授权访问 8.80 确认 bind 为 127.0.0.1，启用访问令牌 CVE-2026-24763 Docker 容器注入风险 中危 升级至最新版，使用只读容器卷 通用建议： 保持 OpenClaw 版本更新，npm update -g openclaw 可一键升级 关注 GitHub Security Advisories 和官方 Discord 的 #security 频道 生产环境部署前，建议先在内网或隔离环境中充分测试 结语 OpenClaw 代表了 AI 从"对话"到"执行"的范式转变。它不是另一个聊天工具，而是一个能够自主规划、持续记忆、主动执行任务的数字员工框架。 对于个人用户，它可以把日常重复工作压缩到几分钟甚至全自动；对于小型团队，它能以极低成本替代部分专职运维和数据处理工作；对于开发者，它提供了一套完整的 Agent 运行基础设施，无需从零搭建。 当然，强大的能力也伴随着安全责任——绑定本地地址、使用 Docker 沙箱、审计技能来源、权限最小化，这些不是可选项，而是使用 OpenClaw 的前提条件。 如果你已经厌倦了机械性的重复工作，不妨花 30 分钟按第四章的指南部署一个 OpenClaw 实例，让它从今天晚上开始帮你干活。 本说明书由 Kimi 群协作生成，内容基于公开资料整理，仅供参考。
我的3台百元胶片相机使用体验 自从我被npy当了人形三脚架后，自尊心受到了极大打击，于是我再也不拍人像了，借此逃避被骂，家里的索尼相机也就此雪藏。今年《南京照相馆》上映，剧情十分动人，其中也有不少关于胶片摄影的内容，包括了胶卷感光，胶片冲洗，扩印等。刚好我回老家，翻出了当年老一辈买的海鸥双反相机4A，并且搜到2025年国产彩色胶片乐凯C200复产，多重合力驱使我重新拿起相机去拍照，于是有了这篇文章 我的三台百元胶片机 目前我有5台相机，3台是百元胶片机 索尼 A6300 2016 年上市的 APS-C 微单，支持4k拍摄，配了 3 支原厂 E 卡口镜头：18-50 套头、50 mm F1.8、55-210。但因为npy不给我信心，目前机身长期雪藏。 海鸥 4A 双反 1967 年投产、持续小改至 90 年代末的 6×6 中画幅机。 75 mm F3.5-22，腰平取景，120 胶卷 12 张；手动过片，自动停片计数。 老一辈传下来的机器，上海照相机厂生产，小时候乱玩可能玩坏，照维修手册尽力修复，闲鱼现价 200+。 技术门槛最高，暂时还没拍到让我满意的照片。 海鸥 DF-2ETM 1986 年前后的 135 单反，美能达MD 口，50 mm F1.8，裂像对焦 1 s – 1/1000 s。 测光模块永远高电平，干脆当全手动机用。 我大部分“觉得好看”的胶片都出自它，感情最深，非常满意，100 元入手。 美能达 A360si 1998 年上市的自动傻瓜单反，MA 卡口。 原配适马 35-80 对焦失灵，换成美能达 38-70 后“螺丝刀”AF 复活。 纯 P 档、3 点对焦、自动测光，支持 135 胶卷、宽幅模式与日期后背。 已有一些满意照片，但仍处于磨合期，120 元到手（含换镜头费用）。 腾马 M900 2000 年左右的台湾产塑料 PS 机，估焦、无快门显示、无测光，自动过片＋强制闪光。 家里小时候也有一台，主打轻巧，相机＋收纳袋 20 元包邮到手。 胶片机整体注意事项 拍照这件事，说难不算难，说简单也绝不简单。 整套流程一共六步：构图 → 测光 → 拨光圈快门 → 对焦 → 按快门让胶片感光 → 暗房里等待结果。 数码时代把前三步直接打包进芯片，食指一碰就能出片； 胶片却把每一步都交到你手里——像开手动挡的车，离合器、挡杆、油门必须自己配速，错半拍就熄火。 也正因为这样，每次扳过片杆、按下快门后，那段不可见的化学等待像拆盲盒：惊喜与翻车同在，这才是传统摄影的精髓，也是最胶片摄影最吸引人的地方 样片展示 美能达a360si自动胶片机拍摄注意事项 这台相机由于纯程序拍摄，纯P档，没有任何可以调节快门和速度的功能，所以对测光技巧非常考究，否则容易出现：1.室内曝光不足导致快门速度拉长，手抖照片发糊 2.大光比场景暗部细节完全丢失，高光区域过曝严重 就像 需要注意： 对焦 / 测光区域 3 点相位对焦全部挤在画面正中央，必须先中心半按→锁定 AF/AE→再重新构图；任何“先构图后对焦”都直接跑焦。 室内 & 傍晚 程序为了保命，快门会跌到 1/15 s 甚至 1/8 s，手抖 100% 发糊。 解法： 开机顶闪（机身自带），让人物距离 1.5–3 m； 或把 ISO 200 卷手动 DX 码拨到 100/150，强迫程序过曝 0.7–1 档，换 1/30 s 以上的安全快门。 大光比（阳光 + 阴影） 程序倾向保住高光，暗部一黑到底。 记住“宁过勿欠”： 中心对准主体暗部半按锁定，让程序以为“画面很黑”，自动加 1 档曝光； 如果主体太暗对不上焦，先对中间影调处锁 AE/AF，再+0.7 EV 补偿（按 ISO 作弊）。 正午阳光比太大？干脆放弃，把人和物拉到阴影里，开闪补光，画面立即干净。 DX 码动手脚 用胶带把胶卷 DX 码第 3、4 位贴住，ISO 200 就会被读成 100/150，整卷天然过曝，肤色更透，暗部颗粒更细。 场景优先级 阴天 > 均匀漫射光 > 侧逆光 + 闪 > 正午硬光。 机身程序详解 机顶图标/档位 场景 机身到底怎么替你干活 适用 头像（P.Portrait） 人像 优先把光圈开到 F2.8-F4 左右，速度随光线走，保证背景最糊；光线一暗先降快门，不缩光圈。 半身、特写、糖水 山+云（P.Landscape） 景物 优先 F8-F11 小光圈，速度只要高于 1/30 s 就行，太阳落山也先缩光圈再降快门。 风光、建筑、纪念照 花（P.Macro） 微距 光圈定在 F5.6-F8，速度≥1/60 s，保证放大倍率下仍有可接受的景深与防抖。 花草、静物、小产品 跑步人（P.Sports） 运动 优先 1/250 s 以上，光圈能开多大就多大；光线不足先提快门再放宽光圈。 球场、宠物、娃奔跑 月亮+星（P.Night） 夜景 先保证 1/30 s 以上防抖，光圈 F2.8-F4；光线继续暗就逐级降快门到 1/8 s，同时提示“请用脚架”。 城市夜景、灯光建筑 海鸥手动单反胶片机拍摄注意事项 这台相机是我非常信赖的机器，因为它纯手动拍摄，只有M档，我是用手机测光软件或阳光16法则进行户外或室内拍摄，出片率非常高，没什么废片，唯一存在的问题就是对焦有时候会虚焦，就像 当然这张也有可能是我手抖 手机测光软件：安卓light meter以及lightmeter苹果light me 阳光16法则：快门速度设置为iso倒数，光圈参考晴天16阴天8，多云11日暮4，阴天压顶5.6，雨天落雪同日暮 导致虚焦的主要场景就是在室内暗光环境，由于暗光，于是我使用大光圈拍摄，导致景深变小，合焦平面容错率极低 50 mm 镜头 + f/2 + 对焦 0.45 m → 景深 不到 1 cm； 同样 f/2 对焦 3 m → 景深 30 cm； 于是拍猫猫经常会失焦，焦平面跑到猫猫后面，问了kimi，给出以下建议 裂像 + 微棱一起用，竖线找不到就把机身横过来，横线合像后再竖回去，百试百灵。 能缩光圈就缩，F2 跳到 F4，景深立刻胖三圈，容错率肉眼可见地涨。 别偷懒，看景深尺——想 0.8-1.2 m 都清楚，直接把 1 m 刻度对准 F4 的左标记，一整条都在焦里，抬手按就行。 另外就是如果加挂了闪光灯，手动相机参数需要单独调整 建议根据闪光灯的参数，再参考胶卷iso和人物距离询问gpt需要多少快门速度和光圈，注意快门速度需要在闪光灯的同步速度内 如26ws，iso200胶卷，人像在1.5m左右，1/60s建议配F16 闪光灯曝光备忘卡 ISO 1 m 1.5 m 2 m 3 m 200 F22 F16 F11 F8 400 F32 F22 F16 F11 腾马M300傻瓜胶片机拍摄注意事项 因为是PS机，即point and shoot的傻瓜机，注意事项没有什么，因为没什么可以调整的。 注意 白天拍景 → 站 2 m 外，再近必糊。 晚上拍人 → 让模特站 2 m 处，手指把闪光灯按出来，别无选择。 记住这两句，20 块的塑料盒子就能乖乖出片，如果能装上富士400，相信能拍的更好 海鸥4A双反相机注意事项 明暗控制 对焦景深 主体尽量在同一个焦平面，不要有前景 掌握了胶片测光技巧之后再来写这个吧，中画幅不是小白能碰的，不过这次的样片还可以，至少不少是对上焦了 手动EV值修改 胶片会丢失大量明暗细节，所以宁可加曝光后期降光也不欠曝，三种方法调节EV值： 调胶卷改dx值： DX编码是一种印在35mm胶卷暗盒外边的图形码。自动相机的传感器通过图形码可以读出胶片速度、胶片长度和曝光宽容度等信息，通过将数据输入到相机中便可由相机自动地控制曝光。 想 +1 EV → 把 DX 码/手动刻度调到 ISO 100（原 200） 想 –1 EV → 调到 ISO 400（原 200） 机身测光会按新 ISO 给光圈/快门，整卷统一补偿 调节快门 +1 EV→ 快门放慢 1 档：1/125 → 1/60 –1 EV → 快门加快 1 档：1/125 → 1/250 改光圈（保持快门不变） +1 EV → 光圈开大 1 档：F5.6 → F4 –1 EV → 光圈收小 1 档：F5.6 → F8 乐凯重庆冲扫速度 12月1日苏州寄出，12月3日送达，12月8日135胶卷出片（中间隔了一个周末2天）一周左右
国产Agent IDE就是程序员的免费外包 未来程序员可以转为产品经理了，agent ide相当于程序员找的印度说中文的外包程序员 国产ide试用 头图为自己做的红烧肉，最近想学 云游君的烹饪指南 做一个家用的点菜小程序项目，方便管理家庭食材，给每天吃什么做些参考，我自己本身是下厨房APP的忠实用户，于是想学云游君，以及老乡鸡的开源手册，把家庭点菜小程序做出来部署在自己的家用nas主机上，这样来的客人可以提前点菜（主要是我妈和女朋友），我可以提前备菜，并且还可以管理食材新鲜度，避免食材压箱底记不得坏掉，有以下的编程需求 不想从零写代码 不想反复复制粘贴 不想每次改动都让AI重新生成整段代码 不想每次建文件夹、配环境、调依赖 没那么多时间去写代码，想着使用大语言模型gpt去写，想到以前每改动一次都要让AI重新生成一次完整代码，太麻烦了，于是转换思路想着使用copilot，但是建立文件夹，生成文件还要自己去做，很麻烦，想到了最近比较火的claude，cursor，了解到agent工具 试用了一下cursor 标准版，确实好用，但始终连不上国内的deepseek 的api，并且生成一部分之后提示我要交钱20美元，虽然可以使用学生优惠，但是没必要 于是搜索国产的agent ide，发现了字节跳动推出的 Trae IDE。 于是下载 Trae agent ide 基本信息 出品方：字节跳动 IDE 团队 内核：基于 VS Code 二次开发 价格：目前完全免费 模型支持： 国内版：DeepSeek R1/V3、豆包1.5-pro、Kimi K2、Qwen3-Coder 国际版：Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o（需科学上网） ✅ 核心能力 功能模块 描述 Builder 模式 用自然语言描述需求，AI 自动生成完整项目框架，包括前端、后端、数据库配置等 上下文理解 能读懂整个项目结构，跨文件补全、重构、Debug，不再“只看当前文件” 插件兼容 支持 VS Code 插件生态，迁移成本低 中文优化 针对中文注释、中文需求描述、国内开发习惯做了专门优化 agent ide 主要能做什么 从最早的chatgpt----copilot----agent，代码辅助工具从最开始的全文或部分生成，复制粘贴，到选中代码修正，到如今的单一项目直接生成，debug(这一点真的很厉害，会读取终端里的报错信息重新修改后运行)，运行，辅助代码工具就像一个大学生，逐步实习，成为工程师，最后成为项目经理。 真的甚是好用！ 实战过程：用agent开发一个可本地部署的点菜小程序 🧩 需求描述（自然语言输入） [!NOTE] “帮我做一个家庭点菜小程序，功能包括： 用户可以选择菜品（支持分类） 可以加入购物车 支持下单并生成订单 厨子可以添加/删除菜品 厨子可以根据点菜内容查看菜单 厨子可以控制家庭菜品库存 前端用vue，后端用Nuxt.js” 🧪 生成过程（Builder模式） 项目初始化 Trae 自动生成文件夹结构： ├── .nuxt\ │ ├── App.js │ ├── axios.js │ ├── client.js │ ├── components\ │ │ ├── index.js │ │ ├── nuxt-build-indicator.vue │ │ ├── nuxt-child.js │ │ ├── nuxt-error.vue │ │ ├── nuxt-link.client.js │ │ ├── nuxt-link.server.js │ │ ├── nuxt-loading.vue │ │ ├── nuxt.js │ │ ├── plugin.js │ │ └── readme.md │ ├── dist\ │ │ ├── client\ │ │ └── server\ │ ├── empty.js │ ├── index.js │ ├── jsonp.js │ ├── loading.html │ ├── middleware.js │ ├── mixins\ │ │ ├── fetch.client.js │ │ └── fetch.server.js │ ├── pwa\ │ │ ├── meta.json │ │ ├── meta.plugin.js │ │ └── meta.utils.js │ ├── router.js │ ├── router.scrollBehavior.js │ ├── routes.json │ ├── server.js │ ├── utils.js │ ├── vetur\ │ │ └── tags.json │ ├── views\ │ │ ├── app.template.html │ │ └── error.html │ └── workbox.js ├── assets\ │ └── main.css ├── data\ │ └── db.json ├── layouts\ │ └── default.vue ├── node-portable.zip ├── nuxt.config.js ├── package.json ├── pages\ │ ├── index.vue │ ├── inventory.vue │ └── kitchen.vue ├── plugins\ │ └── vant.js └── server-middleware\ └── api.j 代码生成 前端：自动生成点菜系统页面，包括index.vue（点菜页面）支持菜品分类筛选、搜索功能和双向联动效果，inventory.vue（库存管理界面）展示食材库存信息，kitchen.vue（厨房页面）用于订单管理。 后端：生成基于Express的RESTful API（server-middleware/api.js），包括菜单查询、订单管理、库存管理等接口，使用LowDB实现数据持久化。 数据库：生成db.json初始化脚本，包含菜品表（menu）存储菜品名称、价格、分类和制作步骤，订单表（orders）记录订单信息，库存表（inventory）管理食材库存数据。 运行与调试 支持一键启动本地开发服务器，通过Nuxt.js的热更新功能实现代码修改实时预览，开发过程中如有编译错误或运行时问题，会在控制台显示详细错误信息。 ⏱️ 时间成本 步骤 传统开发 Trae Builder 项目初始化 n分钟 1分钟 页面+接口开发 4小时 1分钟 联调+Debug 4小时 2分钟 总计 8小时 4分钟 总结：Agent IDE 的进化史：从“实习生”到“项目经理” 阶段 工具 角色类比 能力边界 ChatGPT 代码问答 实习生 生成片段、解释代码 Copilot 代码补全 初级工程师 补全函数、变量命名 Cursor 项目级助手 项目经理 跨文件重构、理解上下文，从需求到部署全流程自动化 Trae 这类国产 Agent IDE 的出现，意味着： 初级开发工作将被AI接管 程序员的核心竞争力转向需求理解、系统设计和AI协作能力 产品经理+AI将成为新的黄金组合 就像当年从汇编到高级语言，从本地部署到云服务， 每一次工具的跃迁，都会淘汰一部分人，也会成就一批人。
任务背景：当Excel遇上复杂统计 女友深夜发来求救信息："老师让我统计6个学科团队在8个不同奖项表中的获奖情况，每个奖项表还有8个sheet！" 作为一个🐕，我立刻意识到这是个典型的多源数据关联分析问题。虽然我不想做，我想出去跑顺风车，但是女友包了一个大红包，想想还是技术问题更加重要。 顺便回了礼物备注为iPhone 16 pro max 原始数据结构 团队表A（学科团队信息） | 序号 | 姓名 | 职务 | 团队 | 奖项表B1-B8（每个表含8个sheet） | 序号 | 姓名 | 奖项 | 其他备注 | 技术选型：为什么放弃Excel VLOOKUP的致命缺陷 尝试用VLOOKUP后发现： 姓名匹配问题："张三" ≠ "张三丰" ≠ "张 三" 无法处理"张三、李四共同获奖"的情况 跨64个sheet（8文件×8sheet）操作简直是噩梦 FILTER函数的局限性 虽然能实现基础筛选： =FILTER(获奖表!C:C, 获奖表!B:B=A2) 但批处理困难，手动操作64次后我的手指已经抗议了。 SQL解决方案全流程 1. 环境准备 祭出我的"老伙计"技术栈： XAMPP（集成了MariaDB） VS Code（写SQL和笔记） Excel（初步查看数据） 2. 数据清洗实战 这是最耗时的环节，处理了： 姓名中的空格："张 三" → "张三" 统一标点：将中文顿号"、"替换为逗号"，" 去除职称："李四（教授）" → "李四" 处理跨行数据 最终将每个sheet另存为UTF-8编码的CSV文件。 3. 数据库设计 通过DeepSeek生成基础建表语句后，手动优化： CREATE TABLE teams ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '清洗后的姓名', position VARCHAR(50), team VARCHAR(30) NOT NULL, INDEX idx_name (name(10)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; CREATE TABLE awards ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50) NOT NULL, award VARCHAR(100), remark TEXT ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; 特别注意事项： utf8mb4编码支持所有Unicode字符 VARCHAR长度预留足够空间 为姓名字段添加前缀索引 4. 数据导入 使用phpMyAdmin导入CSV时遇到的坑： 选择CSV using loading data 编码问题：遇到GBK编码文件需要先转换 特殊字符：处理了奖项名称中的emoji符号 5. 核心SQL查询 最终使用的查询方案： SELECT t.team, t.name AS member, COUNT(a.id) AS award_count, GROUP_CONCAT(DISTINCT a.award SEPARATOR ' | ') AS awards FROM teams t LEFT JOIN awards a ON a.name = t.name OR a.name LIKE CONCAT(t.name, '%') OR a.name LIKE CONCAT('%', t.name, '%') GROUP BY t.team, t.name ORDER BY t.team, award_count DESC; 这个查询实现了： 模糊姓名匹配（解决"张三"vs"张三丰"问题） 多人共同获奖统计 结果按团队和获奖数排序 技术难点与解决方案 挑战1：姓名模糊匹配 采用三级匹配策略： 精确匹配（a.name = t.name） 前缀匹配（LIKE '张三%'） 包含匹配（LIKE '%张三%'） 挑战2：多人共同获奖处理 -- 使用正则表达式拆分多人情况 SELECT t.name, REGEXP_SUBSTR(a.award, '[^、]+', 1, 1) AS first_award FROM awards a JOIN teams t ON a.award LIKE CONCAT('%', t.name, '%') WHERE a.award LIKE '%、%' 性能优化 为所有关联字段添加索引 使用EXPLAIN分析查询计划 对大表进行分区处理 成果展示 统计结果样例 团队 成员 获奖数 主要奖项 人工智能 王伟 5 最佳论文奖 技术创新奖 大数据 李娜 3 数据分析金奖 效率对比 方法 耗时 准确率 可维护性 Excel手工 6h+ 约60% ❌ SQL方案 2h 98% ✅ 经验总结 技术选型：熟悉的工具（MySQL）胜于新潮技术（MongoDB） 数据清洗：占用了70%时间，印证了"垃圾进垃圾出"原则 SQL优势：复杂关联查询是关系型数据库的杀手锏 自动化思维：能用代码解决的绝不手动操作 最意外的收获： 女友的百万崇拜，以及猫猫表情包 🐕男友价值 +10086 😎 感谢不嘲笑我技术宅的女朋友，虽然她至今不明白LEFT JOIN的原理 这次经历再次证明：在学校信息化水平不足的地方，技术就是最好的赚钱工具！ 最终技术栈： 本文由deepseek润色而成，但确实是遇到的一个真实的问题，deepseek写的比较有趣，就放上来了
拓竹3D打印机A1C开箱半个月使用体验 最近几年3D打印机技术越来越成熟，价格也是越来越低，目前已经是一个非常成熟的阶段了，老早就关注到拓竹A1这个机器，非常想买，10月底刚好叠加深圳的国家补贴，叠加京东的plus会员，2100左右拿下了拓竹A1+AMS lite套装机器，即A1 combo，这个价格甚至比咸鱼的二手价格还要低，据说淘宝整点抢券可以拿到1800左右的价格，这个几乎是以前单机的价格了，非常划算，次日就到了。 拓竹是啥 拓竹是全球3D打印机机器和服务整合商，拓竹的高管是原来大疆跳槽出去单干的，整个产品线风格很有大疆的感觉，机器-软件-耗材-服务-社区全面整合，简直无敌，小学生上手也能直接打印。 我这次是买了拓竹A1+4色耗材上下料+2卷拓竹官方PLA耗材+3卷pdd的PLA耗材，官方耗材在60元/1kg左右，pdd我买的大概38/1kg，还可以接受，1卷价格类似于2包好一点的A4价格，可以打印非常久了 拆箱！ 整个快递第二天就送到了，还是挺大挺重的，开箱后，拓竹很贴心的把配件能组装的都装好了，只需要跟着操作简单的操作几下就可以安装完毕，大概半个小时就搞好了。我因为家里没桌子了，只能放在鱼缸的桌子上面，不要学我，因为耗材很容易受潮，之后就会拉丝。我家的小猫也对这个很好奇，但幸好它不会在打印的时候凑过去挠。 耗材！ 官网买了经典的玉石白+料盘以及橘色单料，一定要注意第一次要买带料盘的，官方带料盘和非料盘的相差20元左右，有了料盘耗材，就可以自己打印料盘了，我打印我自己可还行，第一次上手可以选择PLA材质，这是一种环保的聚乳酸材料，一般220度会融化，另一种是petg材料，我没买，感觉pla挺好的了，另外还有abs材料（坚硬但有毒注意透气）、tpu材料（软但贵）可选 这个就是自己打印料盘，成本上用官方耗材比官方直接买料盘稍微省一些 打印！ 整个打印流程非常简单，接上电源，APP扫码，连上wifi，放上打印板，经过调平，xy震动测试，抗噪测试等，大概15分钟机器就准备好打印了 这个电机降噪是真的强，惊呆了 A1自带一张TF卡，里面有一些经典的模型，其中这个小船，堪称3d打印界的hello world。 直接上料，打印，花了大概15分钟左右就搞定，打印效果居然非常好，每一层都非常细腻 之后上了4色耗材后，还有彩色的小船可以打印，不过越复杂的东西，打印时间会越长 有哪些打印模型值得推荐 我打印了许许多多的工具性模型，好处是不用上淘宝去买淘工厂的小玩意了，节省了运输时间 比较推荐的或者对我自己非常有用的模型我放在这边 拓竹无线鼠标 在好评三连后，官方送了一些配件工具，里面有个鼠标电路板，自行打印就可以组装成一个无线鼠标 游标卡尺 这个就很搞笑，但是确实可以用，精确到0.1mm，还有更细分度值的，适合一些不需要精度很高的场合，可以直接APP搜索打印 猫条挤挤棒 用了这个工具就可以单手喂猫条零食了，送了同事一个 牙膏卷卷乐 顾名思义，卷牙膏用的 手机支架 makerlab社区里有大量的手机支架，我打印了这个，结果手机太长，头重脚轻，不是很稳定，可以换别的模型试试 床头眼镜支架 睡前放眼镜用的架子，卡在木头框上 快拆线夹 这个是我觉得最牛的一个模型，一体成型的可以卡住线材的支架，用纳米胶贴在桌子上就能用，我给了好评，非常推荐 8.数据线充电头收纳 数据线有很多收纳方案，我觉得这个很方便，就打印了，还挺好用 9.小米随手吸尘器底座 这个吸尘器底部是圆形的放不稳，有这个支架真的太好了 各种乱七八糟的东西 包括弹簧夹子、小米温湿度计2的底座，wd40的喷嘴（我的吸管弄丢了），铲刀（用来从打印板上铲下打印件） 鱼缸隔板、虾屋 我的鱼缸水藻很多，需要定期铲除，但是我很懒，所以买了虾子来吃水藻，但是金鱼会吃虾米，所以打印了隔板将他们隔开，同时用一块亚克力板将猫和鱼再隔开，我真的心累啊 这个隔板是我自己设计的，只要不打印上下层，中间的15%填充就会变成设计好的网格 可惜网孔还是有点大，有的时候虾子会钻过去献祭自己，金鱼爽了 陀飞轮 一个非常精巧的小玩具，适合用来理解机械手表是如何运作的 还有一些我觉得很好但没打印的东西 比如说机箱风扇防尘挡板、什么鼠标腕托，apple watch充电支架，甚至还有标准螺丝、轴承这类工具都可以直接打印，真的很强 保养维护 要注意的是耗材会受潮，一定要注意保持干燥，如果出现打印拉丝，说明受潮，要耗材烘干后再打印 总结 买了3D打印机，就好比把半个淘工厂买下来了，一些乱七八糟的小玩意都可以自己造，非常好玩，希望以后能靠它提高我的生活品质吧！
10分钟部署本地大语言模型 书到用时方恨少 最近在拼命写开题报告，作为一个学术渣子，实在是得用上21世纪最强的帮手GPT来辅助阅读和写作，然而事实上，当你使用的足够多的时候，chatgpt会让你升级pro版，kimiAI也会让你做任务才能解锁使用，还是有一些限制，于是想到了本地部署模型LLaMA（large language Model AI）。 这种事情原先是不太可能的，毕竟人家的机房都有N个集群，多少张英伟达的计算卡备着。但谁知，上网一搜还真有本地部署的教程，meta也早就把llama开源了，本着要什么自行车的原则，我跟着廖雪峰的教程试了试，结果还真的部署出来了，居然还能用的很不错，反应很快。我本地可是普普通通的3060卡，于是想着记录一下，以后换了电脑也能用。 注意，本教程需要使用一些特殊的网络环境，没有真的是寸步难行啊 教程 我的本地部署教程和网上的在某些地方有区别，比如不用docker，比如不用open webui这个ui，一个原因是docker在windows下非要用虚拟环境windows subsystem linux（wsl）太烦了，然后docker镜像访问又困难，open webui这个更是被国内镜像删掉，根本用不了，本着不折腾的原则，我们就不用这个ui，而是换用nextchat这个已经成功多端pwa适配的工具来实现网页交互。 安装ollama 这是个能离线跑本地大模型的工具，从Ollama官网下载，运行，点击安装Ollama命令行，然后在命令行测试Ollama是否已正常运行： $ ollama -v ollama version is 0.3.13 下载大语言模型 廖雪峰老师没用ollama里面的模型，上了抱抱脸下了中文的大语言模型，我这里直接给上我下载的8B参数的大模型链接https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3.1-8B-Chinese-Chat/tree/main/gguf我们选择一个GGUF格式的模型，GGUF格式是llama.cpp团队搞的一种模型存储格式，一个模型就是一个文件，方便下载 如果你想用别的大模型，在HuggingFace的model找到llama3，设置Languages为Chinese，可以看到若干基于LLaMa3的中文模型 点击Files，可以看到若干GGUF文件，其中，q越大说明模型质量越高，同时文件也更大，我这边心疼流量就选了个小的，直接点击下载按钮，把这个模型文件下载到本地。 导入模型 首先下载到本地的模型文件不能直接导入到Ollama，需要编写一个配置文件，随便起个名字，如config.txt，配置文件内容如下： FROM "/Users/liaoxuefeng/llm/llama3-8b-cn-q6/Llama3-8B-Chinese-Chat.q6_k.GGUF" TEMPLATE """{{- if .System }} <|im_start|>system {{ .System }}<|im_end|> {{- end }} <|im_start|>user {{ .Prompt }}<|im_end|> <|im_start|>assistant """ SYSTEM """""" PARAMETER stop <|im_start|> PARAMETER stop <|im_end|> 我直接照搬廖雪峰老师的教程了，这边的第一行要改成下载好的模型的地址，需要修改为实际路径，后面的模板内容是网上复制的，无需改动。 然后，命令行里使用以下命令导入模型： $ ollama create llama3-cn -f ./config.txt llama3-cn是我们给模型起的名字，成功导入后可以用list命令查看： $ ollama list NAME ID SIZE MODIFIED llama3-cn:latest f3fa01629cab 6.6 GB 2 minutes ago 可以下载多个模型，给每个模型写一个配置文件（仅需修改路径），导入时起不同的名字，我们就可以用Ollama方便地运行各种模型。 运行模型 使用Ollama的run命令可以直接运行模型。我们输入命令ollama run llama3-cn： 出现>>>提示符时就可以输入问题与模型交互。输入/exit退出。 你也可以通过API来访问，命令行可以试着输入 curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d "{\"model\": \"llama3-cn\", \"prompt\": \"good morning\"}" 搭建Web环境 到这一步其实已经可以成功使用了。之后廖雪峰要我们下载webui，这里我们不下载了，因为windows环境下搞不定，直接换一个最简单的nextchat客户端 点击release里面，点击show all assets，就可以看到多端的nextchat文件了，还可以在线使用，完全没问题。 下载安装，或者在线打开后，设置一下大模型就能用了，在设置里选择模型服务商，可以看到主流的大模型基本都支持，我们本地部署的llama3也是提供了API接口的，和openai的完全通用，你可以点击文档来查看接口详情，把接口地址改为http://localhost:11434，然后自定义模型名称改为我们刚才设置的llama3-cn，保存后，本地就可以完美使用大模型了，没有任何限制，非常牛啊，是不是10分钟就搞定了呢？ 参考资料 廖雪峰本地快速部署大模型 Ollama API-github Hugging Face llama3.1-8B-chinece NextChat-webui
给Typecho添加AI摘要功能以及我的二改博客功能
typecho添加AI摘要功能以及我的二改博客功能 typecho添加AI摘要功能 众所周知GPT目前已经覆盖到了方方面面，博客作为大段落的文字，如果写的过多，反而没有重点，不如用一段摘要来概括他，然后选择合适的部分进行阅读，typecho的AIContentSummary项目便应运而生。 它可以在博主发布博文的时候自动调用ai接口，生成ai摘要来提供简要概括 但是AIContentSummary有个缺点就是它是将生成的摘要放在了文章简介当中，如果正文页面没有这个简介的显示则不会显示在正文中，只会放在首页目录页的文章摘要当中，非常不方便，于是乎想到了二次开发 二次开发实现的效果 通过AIContentSummary+easyTyper.js+typecho标签调用实现在正文页首页通过打字机的形式，展示出当前文章的AI摘要 AIContentSummery github地址如下Rockytkg/AIContentSummary: AIContentSummary 是一个用于通过调用AI接口，根据文章内容生成摘要的 Typecho 插件 (github.com) 然后去国内数一数二的GPT：KimiAI页面自己去申请API账号，新账号会给15元免费不会过期的使用额度，基本上够用了，kimiai的api和chatgpt几乎一致，可以直接无缝调用，API申请地址Moonshot AI - 开放平台 然后配置完毕后，每次提交博文的时候就会去调用并生成ai摘要，要注意的是在保存文章时，请不要刷新网页。因为提交文章时会调用API接口等待返回，刷新网页可能导致摘要生成失败。 调用生成内容 在对应的页面位置我这里是post.php，添加如下php代码 AI摘要： <?php $content = $this->fields->content; if (!isset($content)) { echo "还没有生成摘要！Ciallo～ (∠・ω＜)⌒☆"; } else { echo $content; } ?>' 要注意$this->fields->content是不输出摘要的，如果是$this->fields->content()加上了括号的这个，会直接带一个print效果，会直接输出 加上打字机效果 用过gpt的都知道，gpt是慢慢说话的，加上打字机效果会有比较好的交互作用 这里找到一个easyTyper.js供使用easy-typer-js: 功能十分强大打字机插件，兼容原生JS和MVVM类框架（Vue,React,angular），随心所欲的输出任何你想输出的内容。 (gitee.com) 先引入，之后在post.php调用即可，我这里是输出到一个id叫abstract的div里，可以参考 <script src="<?php Utils::indexTheme('assets/js/easyTyper.min.js'); ?>"> 存在的BUG 由于是采用了pjax的无缝刷新的方式，所以在打字机还没打字结束时就切到其他页面就会报错，因为找不到id=abstract这个div了，如果此时再进入某个页面，就会跟这个页面自身的abstract打架，页面会不停抖动。 解决方法1. 调高打字机输出速度 解决方法2. 在跳出页面的时候结束打字机进程，但我懒得弄 主题魔改目录 我要记录一下miracle这个主题到底我自己修改了哪些东西，以便之后升级的时候还能改过来 gravatar改crvartar 代码框改成mac主题样式的 添加开往以及upyun的head和footer标签 post添加了这个aicomment 上下文插件在post页面添加内容 上一篇：<?php @CategoryNext_Plugin::thePrev('%s', '没有了', array(), $this); ?> 下一篇：<?php @CategoryNext_Plugin::theNext('%s', '没有了', array(), $this); ?>
2024 HG8020C光猫破解超管密码 之前写了篇如何更换光猫 HS8145C 含破解超管，后来搬家又换光猫了，就找了新的教程，破解一下这个光猫超管密码 准备 HG8020C光猫 网线 集成的工具包（ont使能工具，光猫配置文件加密工具，tftpd32） 开始 光猫拔掉光纤，直接网线lan1口直连电脑网线口，开机直到光信号闪烁红灯（开机完成了） 打开ont使能工具，选择“维修使能”，选择有线网卡，点击启动，直到程序右侧显示success，光猫灯全亮，说明维修模式启动成功 重启光猫，直到光信号闪烁红灯（说明正常开机） windows程序开启telnet和tftp服务 win+R,打开cmd，按以下输入 telnet 192.168.1.1（找到路由器的本地ip地址自行更换） 应该要你输入用户名和密码，用户名root，密码admin 回车，成功的话会显示WAP，就是WAP指令模式，因为我这个地方阉割了shell命令，只能用backup方式把文件备份到本机 输入su进入超级管理员模式 打开tftpd32工具，服务器地址选择和光猫同一个网段的192.168.1.3（我这边是本机地址），然后回到命令行中 输入backup cfg by tftp svrip 192.168.1.3(改成你的本机地址) remotefile hw_ctree.xml，显示success!看下一步 如果tftpd32显示接收到文件就成功了 打开工具“华为光猫配置文件加解密工具.exe” 选择输入文件输入文件:hw_ctree.xml 创建一个tmp.gz文件，随便找个不用的文件改名叫这个就好，输出选择文件:tmp.gz 点击解密按钮 得到压缩文件 再解压，得到hw_ctree.xml真正的文件 记事本打开搜索telecomadmin,后面有真正的密码 全部搞定！ 注意步骤，是解密成.gz 再解压出来是配置文件，否者是乱码。 破解软件下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1HapfKMhn-DPRq5ox7GiGhA?pwd=lly9 提取码：lly9 解压密码123 参考资料 光猫破解HG8120C 附软件改华为界面 改双模gpon/epon 简单指引 hg8020C 破解超级密码总结
记一次CDN被打 5月18日，当天洗衣服睡得晚，熬到凌晨1点，突然收到又拍云和七牛云的短信，说有大量流量访问超过阈值，因为第二天要考试我就直接关闭了CDN服务，第二天出考场我把cdn又打开，赶到高铁站，过了几分钟又被打了，看起来要有1tb的流量被扫走了 第二天收到了将近500多元的账单。。。。。。补了钱进去，把该做的配置全部都做了 本文是为了亡羊补牢而记的CDN防御指南，血的教训 CDN容易被扫的内容 图片：由于文件比较大，扫描者高频访问扫出的流量比较大，如果是https加密的图片，更容易被扫，因为https请求也要花钱 某些可下载文件，如果公共可访问，被扫的概率更大 防御步骤 首先止损，到cdn服务商找到被扫的流量的文件，我找出来是两张图片，放在首页文章页面，文件比较大 查找访问来源，我看到流量都是大半夜来自海外 进入配置进行访问修改，对于个人站点而言，拒绝一些访问将保护好自己的站点 首先看log把ip给黑名单掉（如果不是ddos的话） 地区访问限制把海外给禁用，不让海外访问（容易误杀但有效） 打开访问限制，qps大于多少直接禁用，就是短时间大量访问全部禁用 这些全部可以在upyun上自己设置 如果是在七牛云上，拒绝海外访问需要发送工单 其他配置类似，可以再加上防盗链设置 另外就是在宝塔主机上设置好cc防护，ssh防护等 结果 在设置了这些操作后，暂时没有垃圾流量访问了，恳切的希望各位站长保护好自己的CDN，不要造成大额资金损失
满血国产电脑联想开先m99h g1t测评 一台纯国产电脑（国产CPU+国产内存+国产硬盘），使用起来究竟怎么样？ 为什么用国产电脑 自己原先的工作办公电脑是2013年的配置，i5-3470配4GB内存，对于办公来说绰绰有余，但是我一直觉得打开页面很卡，不是网路的问题，就是电脑的问题，五一过后，公司IT跟我说电脑要根据固定资产管理要求要报废，给我换新电脑，非常开心，交掉电脑后，it语重心长跟我说是信创电脑，我一看，联想的thinkstation啊，搜了下型号，发现是纯国货，打开电脑在系统选择界面，默认的是UOS统信系统，就是那个deepin魔改的系统，然后为了办公it配了oem的政企win10，我惊呆了，新电脑不会性能很弱鸡吗，于是乎必须整个测评来了解一下这个满血国产电脑 老电脑的配置如下，可以看到是很老的配置了 外观如何 非常轻巧的thinkstation工作站，真的非常轻巧 前面板支持拓展io接口很多，甚至支持usb3.1的typec，支持5Gb/s，可惜是不支持蓝色的usb，不过我已经很少使用U盘这种工具，无所谓了，然后就是这个sd卡槽貌似是假的，应该没选配 型号是联想开天M99h-G1t,网上还找到了其他的介绍 这台电脑配置如何 CPU: 中科海光3250 Hygon C86 3250 8-core Processor 2.80 GHz 制造商Chengdu Hygon 内存：没查出具体品牌，颗粒为长鑫储存8GB*2 型号CXMQ3A8MA1GU6-CJ1-A 硬盘：深圳佰维BIWIN AP323 512GB SSD 主板：联想KaiTianM99h G1t-D078\90ULS005KX\3501 系统：Microsoft Windows 10 企业版 G 神州网信政府版(x64 Edition) 显卡：Nvidia GT730亮机卡 不服跑个分 简单用娱乐大师（装完测试完就卸载了）和CPUZ自大的工具测试了一下，CPU多核大概是intel i7 7700水平，对标amd大概是ryzen5 2600水平 也就是2017年水平，相比我上一代电脑提升了4年左右吧，8核心16线程也赶上了主流水平，甚至比6核12线程还多了几个框框，虽然我单核不行，但是我核心多啊！虽然tdp要90w，主频2.8GHz，但是用的是公司的电哈哈哈，跟我没关系 相比之下，我自己用的家庭主机配置日常也主要用于办公，高强度刷网页，感觉其实配这个信创主机也够了？ 显卡是gt730 2GB大疯牛，谁用谁知道，支持vga推1080p画面，没啥可说，能亮机就行 内存品牌没识别出来，两条8GB3200Hz，长鑫储存颗粒，但在CPU的拖累下着实是属于是低能儿水平，3200的条降到2666用，不过我看了下家里的电脑，i5 10400f也把3200拖累到2666hz，但是容量比我之前的4gb大电脑大了4倍，相当可观，开50个chrome页面都没问题，管他什么时序什么颗粒，大就行 固态硬盘深圳佰维BIWIN AP323容量也可以，512GB m.2 SSD，好的地方就是电脑搬运不用怕撞坏，电脑也变得很轻，深圳佰维还是快速融资上市的公司，官网没查到这款型号，可能是停产或oem专供，但查到了型号接近的ap343，够快够大就可以，到2Gb/s感觉不错了 整体体验如何 说实话办公而言，完全没问题，非常流畅，看CPU16个框框也非常舒适，使用第一天下来，跟intel处理器使用完全没有什么差异 感觉就是国产绝对能成，虽然还落后个几年，但已经完全可以适合办公使用，在国家强制大力推动信创升级的这个逻辑下，纯国产电脑办公完全没问题，之后就是软件生态方面能做更好，UOS系统没用上，但是有政府OEM过的win10可以用，办公真的完全没问题，国产加油！ 好的！下班了，回家再补充！