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items: OpenLess：开源语音输入工具，把口述需求整理成 AI Prompt
items: Qwen3.6-35B-A3B 越狱版版“无审查”开源模型（最低6G显存）
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OpenLess：开源语音输入工具，把口述需求整理成 AI Prompt
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date: 2026-05-31T10:21:22+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }每天高频使用 ChatGPT、Claude 或 Cursor 的人，大概率算过一笔账：把你脑子里的复杂需求，一行行敲成逻辑严密的 Prompt（提示词），其实非常耗时。很多人用语音输入时，真正难受的不是识别不准，而是说出来的内容太散。刚开始想这么说，中途又补一句，最后再改个要求，系统听写会把这些停顿、重复和临时改口全部照着打出来。结果就是，字是出来了，但还不能直接用。想发给同事，要重新理一遍；想丢给 ChatGPT、Claude 或 Cursor，也得先把口水话改成清楚的 Prompt。OpenLess 做的就是这一步：按住快捷键说完，它先转写，再用 AI 帮你把内容整理干净，最后直接输入到当前光标位置。你不用在录音、复制、粘贴、改写之间来回切换。所以 OpenLess 更适合被理解为一款开源语音输入工具，而不是普通听写软件。它解决的不是“能不能把声音变成字”，而是“能不能把随口说的话变成可以直接使用的文字”。摘要：OpenLess 是一款支持 macOS 和 Windows 的开源 AI 语音输入工具。你只需按住快捷键随口描述需求，它会在后台调用 AI 大模型去掉口语废话、重组逻辑，然后把整理好的结构化 Prompt 或润色文本，直接输入到当前屏幕的光标位置，适合作为订阅制商业语音工具的开源替代方案。开源语音输入的核心差异：不是转录，而是整理成 PromptOpenLess 最核心的区别在于它的“AI Prompt 模式（结构化输出）”。比如你按住热键随口说：“嗯……帮我写个 Python 脚本，要求把文件夹里的图片批量转格式，注意下报错处理”。松开热键后，光标处直接输出的不是你的原话，而是一段整理好的英文或中文指令：- 编写一个 Python 脚本，用于批量转换文件夹中的图片格式。- 请确保包含完整的错误处理机制。- 代码需附带必要的注释。它不是一个独立的编辑器，而是悬浮在系统底层。不管你是停留在 VS Code、网页端 ChatGPT 还是微信输入框里，整理好的文字都会直接落到光标处，省去了复制粘贴的繁琐。OpenLess 相比商业订阅工具，优势和门槛在哪里？像 Typeless、Wispr Flow 这样的商业工具体验确实好，但采用的是订阅制（通常每月十几美元起步）。OpenLess 的切入点是把选择权还给用户。 凭证与数据控制：商业工具通常由产品方托管模型与账号体系；而 OpenLess 允许你自带 API 凭证，并将转写历史、词库等基础数据保存在本地。 API 灵活性：它的语音识别（ASR）支持火山引擎流式接口、OpenAI Whisper 兼容接口，甚至本地的 Qwen3-ASR；润色模型则支持 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等…

Qwen3.6-35B-A3B 越狱版版“无审查”开源模型（最低6G显存）
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date: 2026-05-24T21:39:45+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }最近 AI 圈，真的越来越离谱了。如果你一直关注本地大模型，应该已经发现：现在的开源模型，不仅越来越聪明，甚至已经开始挑战很多闭源商业 AI。而今天要介绍的这个模型，更是直接把“本地 AI”推向了另一个阶段。它就是：Qwen3.6-35B-A3B Uncensored HauhauCS Aggressive一个目前热度极高的“越狱版”开源模型。而且重点是：它不仅无审查、无限制，还非常聪明。甚至可以说：这可能是目前最强的越狱版开源模型之一。什么是“越狱版”模型？简单来说：官方模型通常会加入大量安全限制。比如： 敏感内容拒答 某些问题无法回答 强制政治正确 输出被过滤 系统提示词限制 所以很多时候：你明明只是正常提问。结果模型却： “抱歉，我无法帮助你。” 而这类 Uncensored（无审查）版本：则会尽可能移除这些限制。尤其这个：Aggressive 版本可以说是：目前最激进的版本之一。官方模型 VS 越狱版模型实测效果非常夸张。同样的问题：官方模型： 疯狂拒答 强制安全策略 输出保守 而越狱版：不仅会回答。甚至： 什么都敢说 什么都肯干 几乎没有限制 而且最关键的是：它并不是那种： “只会越狱，但智商很低”的模型。 恰恰相反。这个模型：真的非常聪明。部署教程：1、模型下载【huggingface 下载】、【网盘打包下载】里面有多种不同大小的量化版，你可以根据自己的显存大小，来选择对应的版本，最小的11G模型可以在6G/8G显存上跑起来，但是建议最低使用8G显存2、下载 llama.cpp下载方式：【Github下载】、【网盘下载】或 【整合包下载】这款免费开源项目支持 N卡、A卡、I卡 还有纯CPU运行，同时也可以在Mac、Linux系统上运行！也就意味着，你几乎可以在任何电脑上进行运行。速度还非常快，远比ollama、LM Studio 快的多也稳定的多！！3、一键启动脚本（支持多版本切换）将下面的的脚本另存为BAT批处理，保存的时候选择utf-8格式，嫌麻烦直接【点击下载】打包版@echo off chcp 65001 >nul title Qwen3.6-35B-A3B 越狱版 cd /d "%~dp0" :menu cls echo ========================================== echo Qwen3.6-35B-A3B 越狱版+多模态模型 echo 零度优化版 echo ========================================== echo. echo 1. Q4_K_P（4090 推荐） echo 2. Q4_K_M（稳定版） echo 3. IQ4_NL（高压缩高质量） echo 4. …

8G 显存逆天了！RTX3070 成功跑 Qwen3.6-35B 多模态AI大模型！部署教程（优化脚本）
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date: 2026-05-23T23:46:31+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }估计很多人不相信这是真的，一个非常大的误解，大多数人都会认为：35B 大模型 = 必须 24G 显存才能跑，但最近我实测发现，即使只有一张 RTX 3070 8G 显卡，只要搭配足够的内存，再通过 llama.cpp 的 CPU Offload 和 MoE 优化，居然真的可以跑起来 Qwen Qwen3.6-35B-A3B 模型。速度还非常快！甚至： 支持长上下文 支持 Flash Attention 支持多模态（视觉） 支持本地网页 UI 这篇文章，就带大家完整实测与部署 一、我的硬件配置本次测试平台：CPU：i7-12700GPU：RTX 3070 8GBRAM：32G × 2系统：Windows 11推理框架：llama.cpp CUDA 12.4 二、为什么 8G 显存也能跑 35B？这是这次测试最关键的地方。Qwen3.6-35B-A3B： 35B 总参数每次只激活约 3B 也就是说：并不是所有参数同时参与推理因此：GPU 不需要一次性加载完整 35B ，再结合 llama.cpp 的：CPU Offload ；就能实现：GPU 跑注意力层、RAM 跑专家层。这也是：RTX3070 8G 成功运行 35B 的核心原因！三、部署教程1、下载 llama.cpp推荐下载：【Github下载】、【网盘下载】或 【整合包下载】llama.cpp 最新版支持 N卡、A卡、I卡 还有纯CPU运行，同时也可以在Mac、Linux系统上运行！所以几乎可以在任何电脑上进行运行。2、安装显卡驱动，比如 N卡选择 CUDA 13.1，如果是 A卡请自行升级到最新版即可【驱动下载】或 【打包下载】四、下载模型本次使用模型：Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf量化格式：Q4_K_M这是目前： 精度 显存 速度 综合平衡最好的格式之一。模型下载：【Huggingface下载】或 【网盘下载】五、多模态模型注意事项（非常重要）这里很多人会踩坑。Qwen3.6 多模态模型：必须搭配 mmproj否则： 图片上传按钮灰色 无法识图 Vision 不工作 例如：mmproj-BF16.gguf六、最终启动命令（3070 8G 优化版）下面是我最终稳定运行的配置： @echo off chcp 65001 >nul cd /d C:\Users\LINGDU\Desktop\llama-b9196-bin-win-cuda-12.4-x64 llama-server.exe ^ -m "models\Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf" ^ --mmproj "models\mmproj-BF16.gguf" ^ -ngl 99 ^ --n-…

透视墙壁、感知生命：RuView 如何用普通 WiFi 信号构建空间智能
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date: 2026-05-20T11:46:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }想象一下，你房间里的 WiFi 信号不仅能上网，还能“看见”你在哪里、呼吸多快、心跳多少，甚至能隔着墙壁判断你是否跌倒。这不是科幻，而是 RuView 正在实现的技术。它利用日常生活中无处不在的 WiFi 无线电波，将其转化为实时、非接触、保护隐私的空间感知能力。 项目名称：π RuViewGitHub 地址：https://github.com/ruvnet/RuView核心创新：将普通 WiFi 信号转换为空间智能与生命体征监测系统，完全不需要摄像头或可穿戴设备。 本文将从技术架构、核心原理、硬件选型、应用场景等多个维度，深度解析 RuView 这一前沿开源项目。一、颠覆性理念：无线电波即传感器RuView 的核心理念简洁而深刻：WiFi 路由器发出的无线电波充满整个空间，当有人移动、呼吸甚至静坐时，都会以可测量的方式扰动这些电波。通过捕捉这种扰动——具体来说是 信道状态信息（Channel State Information, CSI）——RuView 能够重建出丰富的环境信息： 感知维度 具体能力 存在与占用 穿墙检测人员、计数、追踪进出 生命体征 非接触式呼吸率和心率监测 活动识别 识别行走、静坐、手势甚至跌倒 环境映射 RF 指纹识别房间、检测家具移动或新物体 睡眠分析 整夜监测睡眠阶段、筛查呼吸暂停 这种“无线电感知”的方式，从根本上绕过了传统摄像头带来的隐私、光线、视线遮挡等固有限制。二、技术架构：从物理信号到智能决策RuView 的技术管道是一个完整的信号处理与机器学习流程，可概括为以下几个关键阶段： graph TD A[WiFi 路由器 发射无线电波] --> B[人体/物体扰动信号]; B --> C[ESP32-S3 传感器节点 捕获 CSI 数据]; C --> D[多频融合与预处理 6信道/56子载波/TDM]; D --> E[AI 主干网络 (RuVector) 注意力/图神经网络/压缩]; E --> F[输出结果 17关键点姿态/生命体征/房间指纹]; F --> G[边缘模块 (Cogs) 105种应用/本地推理]; 2.1 核心感知引擎：CSI不同于仅提供信号强度的 RSSI，CSI 包含了信号在幅度和相位上的细粒度变化，反映了多径传播的物理特性。它就像是无线电波的“指纹”，能精细刻画环境中的微小变化。RuView 利用 ESP32-S3（成本低至 9 美元）即可读取这些 CSI 数据。2.2 AI 与信号处理协同RuView 并非简单地将 CSI 映射到结果，而是构建了一个多层次的处理体系： 多频网格扫描：通过 6 个 WiFi 信道跳频，将感知带宽提升 3 倍，甚至可利用邻居路由器的信号作为“免费雷达照明源”。 信号处…

Netcatty：开源高效的现代化 SSH 客户端
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date: 2026-05-20T11:41:26+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }在当今数字化时代，对于开发者、系统管理员和运维工程师而言，高效管理远程服务器是一项至关重要的任务。Netcatty 作为一款开源的 SSH 客户端，为用户提供了强大且便捷的远程连接和管理解决方案。一、Netcatty 概述Netcatty 是一款基于 Electron、React 和 xterm.js 构建的开源 SSH 客户端，支持 macOS、Windows 和 Linux 三个主流平台。该项目托管在 GitHub 上，采用 GPL - 3.0 开源协议，完全免费，无需任何订阅费用。自 2025 年底在技术社区传播以来，获得了不错的反馈，截至目前，GitHub 上已有 1.5K star，且作者更新频率相当高，基本保持每天都有提交12。二、核心功能（一）终端工作区Netcatty 的终端工作区支持水平和垂直分屏，用户可以同时打开多个 SSH 会话并列操作。其底层渲染使用 xterm.js 并开启了 GPU 加速，使得终端显示流畅。会话支持重启后自动恢复，避免了每次重新连接的繁琐。此外，“广播模式”功能允许用户在一个终端输入命令并同时发送给多个服务器，大大提高了批量操作的效率1。（二）Vault 主机管理Vault 是 Netcatty 管理服务器列表的地方，提供了网格、列表、树形三种视图切换方式，方便用户根据自己的使用习惯进行选择。支持按分组管理主机，并具备快速搜索功能，在连接多台服务器时能够快速定位。同时，它还支持跳板机（Jump Host）配置，适用于需要通过堡垒机才能访问内网服务器的场景1。（三）SFTP 文件传输内置双面板 SFTP 浏览器，支持拖拽上传和下载文件。在文件传输的同时，还带有一个内置编辑器，用户可以直接在软件里打开远程文件进行修改，无需先下载再上传，极大地提高了文件操作的效率1。（四）AI Agent这是 Netcatty 比较独特的功能。内置的 AI 功能并非简单的问答，而是能够直接操作当前连接的服务器。用户只需告诉它具体需求，如“帮我看一下内存使用情况”，它会自动运行相应命令并返回结果。目前支持三种 Agent 模式：Catty、Claude Code、Codex CLI，上游服务商可以选择 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 或者其他兼容 OpenAI 协议的接口。对于涉及修改、删除等危险操作，AI 默认会弹出确认框，等待用户批准后再执行，保障了操作的安全性1。（五）端口转发支持本地、远程、动态三种端口转发方式，并且可以设置成自动启动，无需每次手动开启，方便用户进行网络调试和数据传输1。（六）云同步支持加密云同步功能，用户可以将主机列表、密钥、配置等信息同步到多台设备，便于在不同设备上无缝使用1。三、硬件要求Ne…

Hermes + Qwen3.6：本地最强 Agent 组合！零成本、无限 Token
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date: 2026-05-16T17:16:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }如果现在让我推荐一套最适合普通用户跑本地模型 + Agent 的方案，我会毫不犹豫地选择：Hermes + Qwen3.6。这套组合最大的优势就是——免费、好用、灵活，非常适合日常使用。无论你是想让 AI 帮你处理自动化任务、辅助代码编写、中文理解还是逻辑推理，Qwen3.6 都已经能满足大多数人的日常需求。相比那些需要订阅或充值 Token 的在线 AI 服务，本地部署最大的好处就是：真正做到 Token 自由。不用担心每次对话消耗额度，不用每月支付会员费。模型跑在自己电脑上，数据不上传第三方，隐私完全掌握在自己手里。而 Hermes Agent 的加入，则让整套方案更加实用。部署完成后，你可以把它变成一个真正属于自己的 AI 助手：支持手机随时对话，支持开机自动启动，也可以长时间保持在线。无论是写代码、查资料、整理内容，还是执行自动化操作，它都是你电脑上的 24 小时 AI 助理。简单来说：Hermes 负责 Agent 能力，Qwen3.6 负责大模型能力。两者结合，就能在本地打造一套免费、私有、可长期使用的 AI 工作流。对于想体验本地 AI、又不想被 Token 限制的朋友来说，这套方案非常值得一试。接下来，我会从零开始带大家一步一步把 Hermes + Qwen3.6 部署到自己的电脑上。 完整部署教程 第一步：确认环境并安装 WSL 以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令安装 WSL 并设置默认版本： # PowerShell 管理员运行 wsl --install wsl --set-default-version 2 重启电脑后，安装 Ubuntu 24.04： wsl --install -d Ubuntu-24.04 安装完成后会弹出 Ubuntu 窗口，按提示设置用户名和密码（随意填写，记住即可）。 Ubuntu 登录成功后，验证 GPU 直通是否正常： nvidia-smi 第二步：安装 Python 和 pip sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip python3-venv 如果出现下方错误提示，说明显卡驱动版本过旧，需要先更新驱动。 前往 NVIDIA 官网 下载 Windows 最新驱动并安装，WSL2 会自动继承更新后的驱动。 第三步：安装 llama.cpp 考虑到很多用户显存有限，这里我们选用 llama.cpp 方案，比 vllm/DFlash 更稳定、更省显存。 sudo apt install -y cmake build-essential git git clone https://github.com/ggerganov/llama.cp…

教你用Ollama本地部署Claude Code：私有化免API
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date: 2026-05-16T17:10:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }Claude Code 到底强在哪里？很多人第一次接触 Claude Code，都以为它只是"高级聊天工具"。但实际上，它和普通 AI 聊天客户端完全不是一个东西。传统 AI 是你问一句、它答一句。而 Claude Code 会真正读取整个项目结构，然后自动分析代码、修改文件、安装依赖、执行命令、修复报错、重新运行项目——整个过程更像是 AI + IDE + Terminal 的结合体，而不是聊天机器人。这也是为什么很多开发者开始把它称为"AI 开发 Agent"。 为什么要接入 Ollama 本地模型？ Claude 官方 API 并不便宜，尤其在长上下文、大型项目、多轮 Agent 调用、自动修 Bug 等场景下，token 消耗会非常夸张。于是越来越多开发者开始尝试用本地模型接管 Claude Code。 核心工具就是 CC Switch——一个 API 转发层，让 Claude Code 以为自己在调用官方 API，实际上请求已被转发到本地 Ollama。 本地部署步骤 第一步：安装环境依赖 提前安装好 Git，作为基础环境。 第二步：安装 Claude Code 桌面版 【点击前往】或 【备用下载】 第三步：安装 Ollama 客户端 前往 Ollama 官网下载。模型推荐根据显存大小选择： 显存充裕：Qwen 3.6/3.5、Gemma 4 推理类：DeepSeek R1 国产备选：GLM 系列 第四步：下载 CC Switch 前往 GitHub 或【打包下载】，完成后进行如下配置： 配置项 值 请求地址 http://127.0.0.1:11434/v1 API 格式 OpenAI Chat Completions 认证字段 ANTHROPIC_API_KEY 第五步：修改 Claude Code 配置 在桌面版配置文件末尾加入以下注册表命令，让 CC Switch 强行注入模型名称： "inferenceModels"="[\"haiku\",\"sonnet\",\"opus\"]" 实际体验如何？ 适合场景（表现不错）： HTML 页面、小型项目、自动化脚本、Docker 配置、VPS 运维。举个例子，直接说一句"帮我生成一个赛博朋克风格的个人主页"，本地模型会依次创建项目、生成网页、添加动画特效、自动运行——整个过程确实有一种"AI 正在真正工作"的感觉。 明显短板（与官方 Claude Sonnet 仍有差距）： 长上下文理解能力弱 大型复杂工程容易逻辑混乱 多步骤推理容易出错或修改错误文件 上下文过长后容易"遗忘"之前的内容 多模态兼容性问题： 虽然 Ollama 已支持不少 Vision 模型，但 Claude Code + CC S…

“无审查”AI 视频模型来了！Sulphur 2 本地部署实测：8G 显存也能跑！
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date: 2026-05-16T16:58:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }最近，AI 视频生成领域突然冒出了一个极具争议的名字 —— Sulphur 2。它被不少网友称为“开源版 Sora”，不仅支持文生视频、图片转视频，而且最大的卖点只有四个字：真正无审查。目前网上已经开始出现大量使用 Sulphur 2 生成的敏感视频内容，甚至有些演示视频不得不打上马赛克后才能公开展示。这也让它在短时间内迅速爆火，成为近期 AI 圈讨论度最高的视频模型之一。更让人意外的是，Sulphur 2 并不是那种只能跑在顶级服务器上的“实验室模型”。相反，它主打的恰恰是“本地部署”。官方与社区版本已经支持在普通消费级显卡上运行，甚至 8G 显存也可以启动体验。对于很多普通用户来说，这意味着你不再需要昂贵的云端订阅，也不需要 API Key，更不用排队等待生成，只要一台电脑，就能在本地自由生成 AI 视频。老司机们又有“大福利”了！接下来，我们就来实测一下它的实际表现，以及如何在本地完成部署使用。 视频教程：https://www.youtube.com/watch?v=Nms56KhvIQw 部署教程：1、下载最新版的 ComfyUI 客户端【点击前往】或 【备用打包下载】下载后直接安装即可，如果你之前安装过旧版的ComfyUI，那么同样建议升级到最新版，否则部分模型可能不兼容，无法正常运行2、下载 Sulphur 2 开源无审查模型目前该模型有满血版和蒸馏版，前者需要32G以上的显存，适合电脑配置高的用户，小显存你就选择蒸馏版的压缩GGUF模型1、Sulphur 2 官方下载【点击前往】或 【网盘下载】、【打包下载】如果你的显存大于32G，那么你可以选择bf16精度的模型，生成质量最高，如果你的显存是8G以上的，那么建议选择fp8精度的模型，它对显存要求会更少，速度也更快！注意：模型大小不等于显存大小，只需你的硬盘空间足够即可！2、Sulphur 2 蒸馏模型下载【点击前往】或 【网盘下载】、【备用下载】 蒸馏版模型是gguf格式的文件，需要配合 ComfyUI-GGUF 插件进行使用！下载好模型以后跟着教程操作，将模型放入对应的文件夹下3、图生视频下载工作流 重启并进入 ComfyUI 客户端，在（模板-视频）中下载 LTX-2.3:图生视频，来获取生成的工作流，载入后将默认的主模型切换到之前下载好的无审查的Sulphur 2模型最后上传图片，就可以通过图片生成你需要的任何视频了4、文生视频先下载工作流 【点击下载】或【备用下载】获取到工作流后，直接拖入ComfyUI 客户端，在文本输入里填写你需要的提示词，就可以通过文字生成视频了！

云厂商 IP 滥用举报入口整理：如何向 AWS、GCP 等提交 Abuse Report
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date: 2026-05-15T19:31:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }如果你维护过网站或服务器，大概率会在系统日志里见过一些奇怪的访问记录：某些来路不明的机器不断扫描后台路径、爆破 SSH、撞击登录接口，或者以异常频率请求接口、后台路径和敏感文件。查一下 IP 归属地，往往会发现这些流量来自 AWS、GCP、Azure、DigitalOcean 等云服务商。遇到这种情况，很多人的第一反应是用防火墙、WAF 或 Fail2ban 把 IP 封掉。这当然有用，但它更多是本地层面的被动防守。攻击者更换云实例、切换 IP 后，类似请求可能还会继续出现。如果你能确认某些 IP 存在持续扫描、爆破、钓鱼托管、恶意软件分发等滥用行为，就可以考虑向对应云服务商提交云厂商 IP 滥用举报（Abuse Report）。这相当于向平台提交证据，让云厂商根据用户协议和安全规则介入核查，必要时对违规资源采取限制、暂停或整改措施。简单来说：遇到服务器被恶意扫描、爆破或托管钓鱼内容，除了本地拉黑，也可以向对应云服务商提交 Abuse Report。只要你准备好准确的源 IP、时间戳和攻击日志，平台就更容易核查对应资源，并根据规则采取警告、限制、暂停或其他处理措施。这套流程更适合有一定排障能力的站长、开发者和运维人员。什么情况下需要提交云厂商 IP 滥用举报？各大云服务商通常都会在用户协议或安全政策中限制恶意网络活动。如果你的服务器遇到以下情况，可以考虑整理证据并提交 Abuse Report： 暴力破解：日志里出现大量针对 22 端口（SSH）、3389 端口（RDP）或后台登录接口的重复尝试。 恶意扫描：反复探测不存在的漏洞文件、扫描开放端口，或撞击 WordPress、宝塔、数据库管理后台等常见路径。 异常高频请求：某些 IP 短时间内大量请求接口、图片、搜索页或敏感路径，明显超出正常访问行为。 疑似 DDoS 或拥塞流量：遭遇来自云端机器的高频请求或异常流量。遇到大规模攻击时，应优先启用 CDN、WAF、防火墙或联系上游服务商，Abuse Report 更适合作为补充投诉渠道。 非法托管：对方 IP 托管了钓鱼页面、恶意软件、诈骗页面或明显侵权内容。 注意：云厂商不会因为一句“这个 IP 很可疑”就直接处理资源。IP 滥用举报不是一个简单的“拉黑按钮”，它是一个讲求证据的合规流程。如果没有具体的日志、时间戳和攻击行为说明，举报通常很难进入有效核查流程。举报前最好准备哪些日志证据？负责处理 Abuse Report 的客服、安全团队或合规团队每天会收到大量工单。证据越清楚，越容易进入有效核查流程。提交表单前，建议先从服务器中提取并整理好以下信息： 源 IP：发起扫描、爆破、异常请求或托管违规内容的具体 IP 地址。 带时区的时间戳：尽量标明准确时间，例如 U…

实测谁才是最强编程Ai，ChatGPT5.5、Claude 4.7、Deepseek V4、Qwen 3.6
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date: 2026-05-14T17:23:00+08:00
description: .encrypted-content { background: linear-gradient(135deg, #fdfeff, #f3f9ff); padding: 20px; border: 2px dashed #76c7e6; border-radius: 12px; margin: 15px 0; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1); color: #007bff; text-align: center; position: relative; overflow: hidden; transition: all 0.3s ease; } .encrypted-content:before { content: "🐸🤔 🤐 😄 🤣 😂 😝 🤑"; position: absolute; top: -10px; left: 50%; transform: translateX(-50%); font-size: 30px; color: #007bff; opacity: 0.2; z-index: 0; } .encrypted-content:hover { background: linear-gradient(135deg, #d6ecff, #cce8ff); border-color: #54aed8; transform: scale(1.02); box-shadow: 0 6px 10px rgba(0, 0, 0, 0.15); } .encrypted-content span { display: inline-block; position: relative; z-index: 1; animation: fadeIn 1.5s infinite; } @keyframes fadeIn { 0%, 100% { opacity: 0.6; } 50% { opacity: 1; } }今天我们不看宣传，不看跑分，也不看官方榜单，直接来一场真刀真枪的实战对决。参赛模型包括：ChatGPT 5.5、Claude 4.7、DeepSeek V4、GLM 5.1，另外还加入一位旁观者兼替补选手：Gemini 3.1 Pro。这几款模型，基本代表了当前国内外 AI 编程领域的最强阵容。国外代表是 ChatGPT 5.5 和 Claude 4.7，国内代表是 DeepSeek V4 和 GLM 5.1，再加上 Gemini 3.1 Pro 作为参考对象。本次测试规则简单粗暴：不给二次提示，不给修改机会，不做人工干预。每道任务，每个模型只有一次提交机会。谁写出来的效果最好，谁的成功率最高，谁的代码最稳定，谁就更接近真正的"编程王者"。今天我们要看的，不只是哪个 AI 更聪明，而是哪个 AI 更像真的在工作——能把一句话需求理解清楚，并一次性做出可运行、可展示、可交付的作品。本期测试的核心思路很多人测试 AI 编程能力，喜欢看跑分、看 benchmark，或者让 AI 解算法题。但对普通用户来说，真正重要的不是模型榜单排第几，而是它能不能把你的一句话需求，变成一个真的能运行、有体验感、像产品的东西。所以今天我们不测理论，只测实战。本次测试围绕五个维度展开：① 视觉效果一个网页小游戏或演示页面，不只是能打开就行，还要有动画、有节奏、有冲击力。② 交互逻辑有些模型看起来会写页面，但一旦涉及按钮、状态、倒计时、本地存储、拖拽排序，就很容易翻车。③ 剧情与节奏控制AI 生成的不只是代码，还包括文案、剧情和用户体验。能不能让一个页面有铺垫、有变化、有高潮，这非常考验模型的综合能力。④ 约束执行能力有些模型看似强大，却会悄悄忽略你的要求。比如你要求不使用外部资源，它却偷偷引入了外部库；你要求只用黑白两色，它却加了渐变色。⑤ 真实性判断AI 能生成很多"看起来很真实"的东西，但这不代表它是正确的。最后一道测试，我们专门用天气页面做一个反转，揭示 AI 最危险的一面：它可以让假的东西看起来像真的。第一题：黑客入侵终端开场先来一道视觉冲击力拉满的题目：模拟黑客入侵终端。提示词 生成一个完整可运行的HTML网页（包含HTML+CSS+JS，所有资源内嵌，无需外部依赖）。 模拟黑客入侵终端界面：黑色背景+绿色字符雨效果，自动滚动显示"正在破解密码""已入侵服务器"等动态文本，并带进度条。 要求：页面加载后自动播放，3秒内进入高潮动画，最后弹出"Access Granted"提示，并提供音效开关按钮。 这道题本身没什么业务价值，但非常适合做开场——它能快速看出模型的动效组合能力。弱一点的模型，可能只会生成一个静态页面，放几行绿色文字，看起来像终端，但没有节奏、没有推进、也没有真正的动…