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items: IPv6 一键开关 - Windows IPv6 管理工具
items: 超越OpenClaw！Hermes Agent一键脚本发布：会成长的AI智能体
items: 便携式龙虾🦞：VH-Claw U 盘版开源发布
items: Ollama云端大模型免费指南：零门槛调用Gemma/Qwen/GLM，一键API接入
items: Cursor垃圾清理工具
items: Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格
items: CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
items: TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
items: 通过Cloudflare workers部署Grok2api
items: Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂

IPv6 一键开关 - Windows IPv6 管理工具
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date: 2026-04-12T15:48:00+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; } }软件简介IPv6 一键开关是一款专为 Windows 用户设计的 IPv6 网络管理工具，通过简洁直观的图形界面，帮助用户快速查看和切换本机网络适配器的 IPv6 状态。软件支持一键启用/禁用、批量操作、连通性检测等功能，特别适合需要测试 IPv6 环境或排查网络问题的用户。主要功能适配器管理 自动扫描系统所有网络适配器 显示适配器名称、连接状态、IPv6 状态、IPv6 地址等信息 支持启用、禁用、切换 IPv6 三种操作模式 批量操作 一键启用所有适配器的 IPv6 一键禁用所有适配器的 IPv6 批量操作前有确认提示，防止误操作 IPv6 连通性检测 Ping 测试多个 IPv6 地址（Google DNS、Cloudflare DNS、OpenDNS 等） 自动获取本机公网 IPv6 地址 DNS IPv6 解析测试 显示本机所有非链路本地 IPv6 地址 其他特性 操作日志实时记录 支持导出配置报告到桌面 快捷键支持（Ctrl+R 刷新、Ctrl+E 启用、Ctrl+D 禁用、Ctrl+T 检测） 系统要求 Windows 操作系统 使用方法 以管理员身份运行程序 程序启动后自动扫描本机网络适配器 选择需要操作的适配器，点击相应按钮进行操作 可使用"IPv6 检测"功能测试网络连通性 可使用"导出报告"功能保存当前配置 技术实现 使用 Python Tkinter 构建 GUI 通过 PowerShell 执行 Windows 网络管理命令 多线程设计确保界面响应流畅 支持 JSON 数据交互 下载：https://wwbfo.lanzouq.com/iOQjD3n2j29e

超越OpenClaw！Hermes Agent一键脚本发布：会成长的AI智能体
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date: 2026-04-11T16:20:00+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; } }Hermes Agent：AI智能体的自我进化革命——从开源新秀到开发者首选在当今快速发展的AI领域，一个名为Hermes Agent的开源项目正以惊人的速度崛起，成为开发者社区热议的焦点。这款由Nous Research打造的AI智能体框架，仅用42天就斩获近4万GitHub星标，被广泛视为OpenClaw（俗称"龙虾"）的进化替代品。本文将全面解析Hermes Agent的核心特性、技术架构、应用场景及其与OpenClaw的关键差异，帮助开发者理解为何这款"会自我成长的AI"正在重塑智能体技术的未来图景。爆发式增长：开源AI智能体的新标杆2026年2月25日，Nous Research低调发布了Hermes Agent的v0.1.0版本，当时几乎无人预料到这个项目将在短时间内引发AI社区的地震。截至4月10日，该项目已迭代至v0.8.0版本，GitHub星标数突破4.7万，贡献者超过240人，合并PR达数百个，这种增长速度在开源AI项目中堪称现象级126。更惊人的是其社区活跃度——每111个星标就有1个贡献者实际提交代码，这一比例远超同期OpenClaw的数据1。中文互联网上，"Hermes Agent火了"、"准备放弃龙虾转爱马仕"的声浪迅速刷屏，小红书、知乎、X平台涌现大量上手教程和真实案例1。开发者们用"轻量"、"响应快"、"界面友好"形容使用体验，与相对笨重的OpenClaw形成鲜明对比。谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo等业界权威也公开称赞其易用性9。这种爆发并非偶然，而是精准击中了当前AI智能体的两大痛点：能力僵化与信任危机5。表：Hermes Agent的增长里程碑 指标 数据 时间跨度 对比参考(OpenClaw) GitHub星标 46.7k 42天 354k(总) 贡献者 346人 42天 1583人(总) 版本迭代 v0.1-v0.8 42天 平均迭代速度慢30% 技能生态 原生自生成 - 5400+社区插件 技术突破：自我进化的学习闭环系统Hermes Agent之所以引发强烈关注，核心在于其**"学习闭环"架构**，彻底改变了传统AI智能体"黑盒+健忘"的缺陷17。与OpenClaw等依赖人工编写技能的框架不同，Hermes建立了一套自主进化的能力体系，其技术突破主要体现在三个层面：1. 分层记忆系统Hermes采用FTS5持久化存储结合LLM摘要的技术，构建了三层记忆架构：会话记忆（当前对话）、持久记忆（跨会话事实与偏好）以及技能记忆（学到的解决模式）78。所有历史会话存储在SQLite数据库中，通过全文检索与模型摘要二次组织，使得智能体不仅能回溯数周前的对话，还能在不同任务间建立关联，形成对用户工作方式的深层理解27。…

便携式龙虾🦞：VH-Claw U 盘版开源发布
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date: 2026-04-11T15:10:00+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; } }项目简介VH-Claw 是基于 Electrobun 框架开发的 OpenClaw 便携式管理工具，旨在将 OpenClaw 的完整环境封装至 U 盘，实现 “即插即用” 的跨平台体验。用户无需安装 Node.js 或其他依赖，即可在任何电脑上运行 OpenClaw，并管理 AI 模型与技能[用户提供]。作为 OpenClaw 生态的轻量化衍生项目，VH-Claw 解决了原版 OpenClaw 部署复杂、依赖环境繁琐的问题15，尤其适合国内用户、非技术背景开发者及需要频繁切换设备的使用场景。核心特性 🚀 零配置启动 首次运行自动下载 Bun 运行时（替代 Node.js），无需手动配置环境。 支持离线模式，依赖仅需下载一次，后续插拔 U 盘即可直接使用。 💾 便携式设计 所有数据（配置、日志、OpenClaw 本体）存储在单一目录，支持 U 盘或移动硬盘携带。 目录结构清晰，跨平台共享配置（config/.openclaw/openclaw.json）。 🔧 图形化管理界面 提供可视化控制面板，支持一键配置模型（DeepSeek、智谱、通义千问等）和技能。 内置 10+ 中文 AI 技能（如小红书文案生成、B站助手、天气预报等），开箱即用。 📱 全平台兼容 支持 Windows（.bat）、macOS（.app）、Linux（二进制），覆盖主流操作系统。 ⚡ 国内网络优化 内置 GitHub 镜像源（cdn.gh-proxy.org）和 华为云 npm 源，解决依赖下载慢的问题。 预置国内主流 AI 服务商 API 配置，降低接入门槛[用户提供]5。 技术架构与创新1. 技术栈 底层框架：Electrobun（跨平台桌面应用） + Bun 运行时（替代 Node.js，启动更快）。 前端：Vue 3 + Vite，提供响应式管理界面。 核心依赖：OpenClaw 最新版，支持多 Agent 协作和技能调用[用户提供]6。 2. 与 OpenClaw 生态的差异化 维度 VH-Claw 原版 OpenClaw 其他衍生项目（如 ZeroClaw） 部署方式 U 盘便携，图形化界面 需命令行配置，依赖复杂 轻量化但需编译（如 Rust 版） 国内适配 内置镜像源和中文技能 依赖社区插件，网络不稳定 无专门优化 适用人群 小白用户/移动办公场景 开发者/极客 嵌入式/企业级场景 快速开始指南1. 下载与安装 从 https://github.com/uxiaohan/vh-claw/releases 下载对应平台版本。 解压至 U 盘根目录（推荐）。 运行启动文件： Windows：双击 Windows启动.bat macOS：运行 VH-Claw-canary.app…

Ollama云端大模型免费指南：零门槛调用Gemma/Qwen/GLM，一键API接入
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date: 2026-04-10T13:57:42+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; } }Ollama云版核心特点 免费轻量级使用 与NVIDIA云合作托管开源模型，提供免费计划（Light usage），适合聊天、轻量编码等场景。 无日志记录：不存储用户数据或用于训练，隐私性较好。 资源计量方式：按实际云资源消耗（模型大小、请求时长）动态计算额度，非固定Token或请求次数。 免费限制 并发限制：仅支持同时运行1个云模型。 额度规则（实测推算）： 每5小时Session限额：约50万Token 每周限额：约100万Token 超限返回HTTP 429错误。 模型支持 覆盖主流开源模型，包括： 通用模型：Gemma4、Qwen3.5、GLM-5、GPT-OSS 长文本/多模态：Kimi K2.5、MiniMax M2.7 代码专用：DeepSeek-R1、CodeLlama。 需选择名称带-cloud后缀的模型（如glm-5:cloud）。 快速上手步骤 注册与API获取 访问https://ollama.com/，邮箱或第三方账号（Google/GitHub）登录。 在https://ollama.com/settings/keys生成密钥。 API调用 兼容OpenAI格式： curl https://ollama.com/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \ -d '{"model": "qwen3.5:cloud", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]}' 在线测试工具可直接体验。 模型查询 查看所有云模型：https://ollama.com/search?c=cloud。 优缺点总结 优势： 无需绑卡或手机号，注册简单。 国内访问速度尚可，支持主流开源模型。 隐私保护强，适合敏感数据场景。 局限性： 免费额度较低，重度用户需多账号切换。 仅支持单并发，不适合高负载应用。 官方未明确公开Token限额，需自行测试。 扩展建议 多账号策略：如额度不足，可注册多个邮箱账号交替使用。 本地+云端混合部署： 复杂任务用本地Ollama（如Qwen2.5 7B），轻量请求用云版，平衡成本与性能。 替代方案： 高额度免费平台：硅基流动（2000万Token）、智谱AI（GLM-4-Flash不限量）。 企业级服务：NVIDIA NIM（每分钟40请求，无总量限制）。

Cursor垃圾清理工具
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date: 2026-04-07T21:26:00+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; } }Cursor Cleaner - Cursor 编辑器缓存清理工具简介Cursor 编辑器作为目前最受欢迎的 AI 编程工具，在使用过程中会产生大量缓存文件。这些缓存包括 AI 模型缓存、代码编译缓存、GPU 缓存、日志文件等，长期积累可能占用数 GB 甚至数十 GB 的磁盘空间。Cursor Cleaner 是一款专门针对 Cursor 编辑器开发的缓存清理工具，帮助开发者快速扫描并清理这些缓存，释放宝贵的磁盘空间。Cursor 重度用户，建议定期使用本工具清理缓存。 为什么需要清理 Cursor 缓存？ 磁盘空间占用 - 长期使用后，Cursor 缓存可能占用 5GB~20GB+ 空间 启动变慢 - 过多缓存可能导致 Cursor 启动和运行变慢 偶发问题 - 某些情况下，清理缓存可以解决 Cursor 的异常行为 定期维护 - 类似浏览器缓存，定期清理有助于保持软件健康运行 功能特点 特性 说明 🔍 智能扫描 自动识别 Cursor 各类缓存并计算占用大小 ✅ 选择性清理 自由勾选需要清理的缓存类型，灵活控制 ⚠️ 安全提醒 自动检测 Cursor 是否运行，避免清理冲突 📝 实时日志 详细的操作记录和清理结果展示 📊 进度显示 清理过程可视化进度条 🖱️ 滚动支持 缓存列表支持鼠标滚轮滚动，操作便捷 支持的缓存类型 工具支持清理以下 14 种 Cursor 缓存： 默认勾选（安全清理）： Chromium 缓存 - 浏览器内核缓存 编译缓存 - 代码编译临时文件 配置缓存 - 编辑器配置缓存 用户数据缓存 - 用户配置文件缓存 代码缓存 - V8 引擎代码缓存 GPU 缓存 - 显卡相关缓存 Blob 存储 - 二进制大对象存储 日志文件 - 运行日志 崩溃日志 - Crashpad 崩溃报告 Service Worker - 服务工作线程缓存 默认不勾选（谨慎清理）： Session Storage - 会话存储（可能包含登录状态） Local Storage - 本地存储（可能包含登录状态） WebStorage - Web 存储 Network 缓存 - 网络请求缓存 使用方法 1. 下载与运行 下载 CursorCleaner.exe，双击即可运行，无需安装。 2. 扫描缓存 点击 "🔍 扫描缓存" 按钮，工具会自动扫描并显示各类缓存的大小。 3. 选择清理项 使用 "全选" / "取消全选" 快速选择 或手动勾选需要清理的缓存类型 鼠标滚轮可滚动查看全部选项 4. 执行清理 点击 "🧹 立即清理" 按钮开始清理。 💡 提示：如果 Cursor 正在运行，工具会弹出警告。建议先关闭 Cursor 再清理，以确保清理彻底。 5. 查看结果 清理完成后…

Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格
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date: 2026-03-31T21:29:00+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; } } 为 Claude Code / Codex CLI 注入邪修人格、4种可切换输出风格与 57 篇攻防工程秘典 🚀 安装 npx code-abyss npx code-abyss --list-styles 交互式菜单（方向键选择，回车确认）： ☠️ Code Abyss v2.0.3 ? 请选择操作 (Use arrow keys) ❯ 安装到 Claude Code (~/.claude/) 安装到 Codex CLI (~/.codex/) 卸载 Claude Code 卸载 Codex CLI 也可以直接指定： npx code-abyss --target claude # 安装到 ~/.claude/ npx code-abyss --target codex # 安装到 ~/.codex/ npx code-abyss --style abyss-concise --target claude npx code-abyss --style abyss-concise --target codex npx code-abyss --target claude -y # 零配置一键安装 (自动合并推荐配置) npx code-abyss --target codex -y # 零配置一键安装 (自动写入 config.toml 模板) npx code-abyss --list-styles # 列出可用输出风格 npx code-abyss --uninstall claude # 卸载 Claude Code npx code-abyss --uninstall codex # 卸载 Codex CLI 安装流程 核心文件安装后，自动检测 API 认证状态： ── 认证检测 ── ✅ 已检测到认证: [custom] https://your-api.com 支持的认证方式： claude login / codex login (官方账号) 环境变量 ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY 自定义 provider (ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) 未检测到认证时会提示配置，可交互输入或跳过。安装前可选择输出风格；若显式传入 --style <slug>，则跳过风格选择并直接安装指定风格。然后进入可选配置（空格选择，回车确认）： ? 选择要安装的配置 (Press <space> to select, <enter> to submit) ◉ 精细合并推荐 settings.json (保留现有配置) ◯ 安装 ccline 状态栏 (需要 Nerd Font) …

CCQ：一个 Windows 从零搭建 Claude Code 环境，到开箱即用的 Powershell 脚本
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date: 2026-03-31T21:23:00+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; } } CCQ（Claude Code Quickstart）是一个在 Windows PowerShell 中执行的 Claude Code 开发环境自动化安装器。 前言 你还在为不是开发者，想体验一下 vibe coding 的乐趣而不知道从何下手吗？ 你还在为想转 Claude Code，却不知道怎么配置、装什么 MCP、用什么工作流，最后又回归 AIDE 吗？ 简介年底年会的时候公司要求全员 AI，让我给大家培训 cc 的使用，遂突然有了一个想法：何不直接搞个脚本一键安装部署呢？于是趁着过年在家没事开始 vibe coding，CCQ 就诞生了。经过不断调优，终于给佬友们端上来了。前置要求 Windows 10 1903+ 或 Windows 11 winget（App Installer，一般都自带） 管理员权限 有一个能稳定访问 GitHub 的网络环境 整个安装分成两级：基础环境 和 进阶扩展。基础环境（4 步走完） Node.js：可选nvm、Node.js两种安装方式，支持从fnm、nvm、Node.js迁移 Git：winget 自动安装 + 推荐配置项 Claude Code：npm 全局安装 第三方供应商配置：内置智谱 GLM / MiniMax / Kimi 模板，也支持自定义供应商 进阶扩展（按需选装） CCometixLine：哈雷佬的状态栏增强，装完自动 patch Claude 基础配置：自动写入推荐的 settings.json 配置（语言、权限、超时等），只补缺失，不覆盖已有配置 CLAUDE.md：生成用户级提示词 MCP Server：交互式选装，凭据持久化到本地 vault，重装不用重新填，自动同步 settings.json 权限和 ~/.claude/rules/ 提示词，具体有： Context7（库文档检索，推荐） DeepWiki（GitHub 仓库 AI 文档，推荐） Playwright（网页自动化，推荐） Exa Search（AI 网络搜索，推荐，需 Key） Tavily（实时搜索，需 Key） ACE Tool（代码语义检索，需凭据） MasterGo（设计稿转代码，需 Token） Figma（设计稿代码生成，OAuth 认证） Chrome DevTools（浏览器调试自动化） CCG Workflow：风佬的 ccg-workflow（强烈推荐） OpenSpec：规范驱动的开发工具（强烈推荐，做大型复杂项目时好用） cc-switch：Claude Code / Codex / Gemini CLI 辅助桌面软件（可选） Codex CLI / Gemini CLI：可选安装，配合 ccg 做多模…

TripStar：开源 AI旅行规划工具，自动生成行程与可视化地图路线
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date: 2026-03-25T22:01:03+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; } } 做旅行攻略最累的，很多时候不是订票，而是信息太散。 查攻略、看天气、比酒店、排路线、算预算，通常要在好几个 App 之间来回切。TripStar 想做的事很直接：把原本要自己到处查、自己手动排的行程，尽量整理成一份可直接查看和继续修改的可视化方案。 TripStar（旅途星辰）是一个开源的 AI旅行规划工具。它不是传统那种只给你一堆攻略长文的网站，也不只是一个简单的聊天问答界面，而是基于 HelloAgents 框架，把景点筛选、路线规划、预算整理、地图展示和后续追问，放进了一套多智能体（Multi-Agent）协作流程里。这个 AI旅行规划工具不只是生成攻略，而是跑通了工作流TripStar 并没有把所有任务都交给一个大模型去一次性生成。主控 Agent 接到你的需求后，会把任务拆给不同角色：有人负责去高德地图找景点并优化防折返路线，有人负责查天气，有人负责按预算筛住宿。最后，系统把这些结果统一收口，在前端渲染成带有真实经纬度连线的地图、逐日行程表以及分类预算明细。懂行的开发者看源码（Vue + FastAPI）会发现一个很务实的工程细节。因为大模型长文本推理较慢，如果前端同步死等很容易触发 504 网关超时。TripStar 这里采用了异步轮询：前端先拿到一个 task_id，后端在后台执行任务，前端每隔几秒去查询一次状态。这种设计对很多重度依赖 LLM 输出的自部署项目都挺有参考价值。 💻 自部署环境与 API 防坑指南 这套项目本地跑起来不难，但配置各种第三方接口容易出现报错（以官方当前说明为准，后续接口策略可能调整）： LLM 接口底线：必须接入兼容 OpenAI 格式且支持结构化输出（JSON 格式）的大模型，普通对话模型容易导致后端解析失败。建议接入按 Token 计费相对便宜的国内模型以控制 API 测试成本。 高德地图双 Key 校验：后端查数据需使用“Web服务”类型的 Key，前端渲染需使用“Web端(JS API)”类型的 Key。按照高德 JS API 2.0 的安全要求，前端 index.html 中需要按要求注入对应的安全密钥（securityJsCode），漏配后地图组件通常无法正常加载。 图片抓取接口：项目里的景点配图依赖 Unsplash API，部署前需要前往开发者后台申请相应的免费额度。 人群边界与商业授权限制 这套方案更适合哪些人： 适用人群：想体验 AI 自动化做攻略的用户，以及正在研究文旅 Agent、多智能体协作与自部署方案的开发者。不适用场景：项目说明中明确目前主要支持国内旅行场景，复杂的跨境多国行程暂不支持。如果你不想折腾前后端环境和各种 API Key，直接使用现成的在线 AI 工具通常会更省事，没必要折腾本…

通过Cloudflare workers部署Grok2api
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date: 2026-03-23T18:47:14+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; } }前文我们在 Clawcloud 上部署了 Grok2api，原本指望借此打通 OpenClaw 的“任督二脉”。必须明确的是，原生联网搜索绝非 OpenClaw 的锦上添花，而是其作为顶级 AI 助理的灵魂核心。 然而，现实却骨感且残酷：对于绝大多数普通用户而言，由于缺乏昂贵的 Brave API Key，OpenClaw 默认处于一种极其尴尬的“半残疾”状态——它空有一身本领，却无法实时触达互联网的脉搏。接入 Grok2api 本是治愈这种“信息孤岛”的良药，能让我们的“龙虾”瞬间具备最强的原生搜索与 X 平台实时数据抓取能力。但新的阻碍接踵而至：Clawcloud 分配的 IP 大概率会被 xAI 的风控策略精准拦截，导致请求频频撞墙。为了让这只“残疾”的龙虾真正睁眼看世界，我们必须寻找一个更稳健的生存空间。既然要绕过复杂的 Turnstile 人机验证和令人头疼的“5 秒盾”，那么部署的目标平台便只有一个终极选择：“大善人” Cloudflare。 本文将详细阐述如何利用 Cloudflare Workers 这一强大的边缘计算工具，为 Grok2API 构建一套无惧 CF 防护的无服务器（Serverless）部署方案。这套方案旨在让 OpenClaw 实现全球互联网直连，实时捕捉最具时效性的信息。当然，硬币也有另一面：虽然 CF 部署能完美化解验证码难题，但由于多用户共享 Cloudflare 节点 IP，一旦被 xAI 标记为高风险号池特征，SSO Token 依然面临快速失效的挑战。但这依然是目前性价比最高、最能让 OpenClaw 恢复“满血状态”的进阶路径。开源项目 Chenyme/grok2api 基于 FastAPI 重构的 Grok2API，全面适配最新 Web 调用格式，支持流/非流式对话、工具调用、图像生成/编辑、视频生成/超分（文生视频/ 图生视频）、深度思考，号池 ... | 项目仓库 TQZHR/grok2api fork 自 Chenyme/grok2api 本仓库额外提供 Cloudflare Workers / Pages（TypeScript，D1 + KV）版本，适合在 Cloudflare 上运行与代理出站。 部署与配置说明： README.cloudflare.md; 一键部署工作流： ... | 项目仓库 部署 Grok2api创建仓库机密首先，我们打开提供了部署到 Cloudflare workers 支持和工作流的 TQZHR/grok2api 项目仓库，点击顶部的『fork』，将该项目 fork 到自己的 github 账户下。接下来，保持默认，点击『Create fork』完成项目分支创建和复制。完成 fo…

Jellyfish 评测：开源 AI 短剧工作流，想解决人物漂移和流程割裂
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date: 2026-03-22T23:27:18+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; } } 一站式 AI 生成短剧（竖屏短剧 / 微短剧）的生产工具从剧本输入 → 智能分镜 → 角色/场景/道具一致性管理 → AI 视频生成 → 后期剪辑 → 一键导出成片 📷 项目截图 / Screenshots 一、做 AI 短剧，最烦的就是当“人工缝合怪”现在用 AI 生成个视频片段不难，难的是怎么连贯地讲完一个故事。很多人做竖屏短剧，其实就是在“手动抽卡”：在文本模型里写剧本，去 Midjourney 垫图，最后丢进视频生成模型里等结果。你是不是也遇到过这种崩溃日常：主角前一秒还是瓜子脸，切个远景直接变大妈了。为了保住“人物一致性”，你得搞个巨大的表格，把每个角色的提示词、垫图链接存起来，每次生成都要来回复制粘贴。这说白了就是赛博时代的流水线打螺丝。今天要聊的 Jellyfish，就是一个想把这些重复操作尽量收拢起来的开源项目。它不做底层大模型，而是想把剧本、分镜、角色资产、视频生成和剪辑尽量串到一条流程里。二、这套工作流想怎么处理“人物漂移”？Jellyfish 没用什么玄乎的黑科技，它的核心思路非常实在，就是把做视频变成了“拼积木”，重点放在了资产复用的逻辑上。 全局风格与种子统一：建项目时锁定全局风格，尽量减少后续分镜在生成时的随机漂移。 双层资产库设计：捏好的角色或装备存进库里打上标签，下一个镜头需要用到时直接调标签，目标是省去重复手敲冗长 Prompt 的麻烦。 分镜控制粒度：从项目设计来看，它希望把分镜编辑做得更直观、更细一点，比如支持首尾关键帧独立提示词。 底层大模型接入说明：这工具本身不包算力。根据官方说明与项目设计方向，你可以自备 API Key，文本端对接 OpenAI、Claude 等，视频端则覆盖 Kling、Runway、Luma 等服务。三、极客探路指南：别卡在 API 联调上如果你有技术背景想拉代码跑跑看，目前 Jellyfish 的界面框架和模型管理部分已经能跑通。但有一个前后端联调的机制，很多新手容易踩坑。避坑实操：前端接口同步它的前端请求是跟着后端 OpenAPI 规范自动生成的。如果启动后发现前端狂报接口错误，先确保你的后端在本机 8000 端口跑起来了，然后切到前端目录跑一句 pnpm run openapi:update，让它更新类型文件。提醒一句：官方 Roadmap 明确标示了核心的分镜渲染链路还在开发中，目前也没有一键部署包。现阶段它更适合技术团队用来摸索架构方向，而不是直接拿去上生产线。四、算笔经济账：为什么我们需要优化流程？搞过视频 API 的朋友都知道，现在高阶视频模型的计费可不便宜。如果全靠人工瞎试，高昂的废片率月底一看账单能让人心梗。商业化视角的流程价值：折腾这类工作流工具，核心诉求在于“成本控制”。如果…