作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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xhs 刷到的贴。https://github.com/jaskirat1616/mactap-app读取 MacBook 的运动传感器 可以把“敲 MacBook”变成快捷操作。 比如:敲 1 下复制敲 2 下粘贴敲 3 下截图...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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https://faceanalysisai.com/...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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browser-use 、agent-browser 每次任务都要重新看图/DOM ,找元素。yodo 的思路是「 You Only Do Once 」:手动演示一遍,agent 学习接口请求,写成脚本,同类任务直接复用。 端到端实测:一个跨站任务,browser-use 耗时近 10 分钟,agent-browser 7 分钟,yodo 复用脚本仅需 56 秒,同时 Token 消耗少 70%。 免登录:直接连日常已登录的 Chrome 。 快速直接:把几十次探索交互变成单次脚本执行。 🔗 开源地址: https://github.com/yanggggjie/yodo...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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上次有个老哥做了团记账,现在已经有仿品来了,我这里放个链接大家看下 基本上一样...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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海量 Token 限时放送!新用户注册即享 15 天 Step Plan 免费体验 https://platform.stepfun.com/?invite_code_v2=DUHXBTVZ...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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刚出来的决策模型,在 x 上很火。我在 codex 里试了下,发现没有很快啊,我问 codex 适合操作哪种游戏,他说适合 2048 ,不适合毫秒级实时操作的游戏。然后我给他一个 2048 网站,让他玩通第一关,后面太慢了,我就停止了。然后我发他:感觉超级慢的啊,是不是 jev 的决策很快,耗时操作都在你这边截图,然后还要读图片.他的回答: 对,主要慢在我这边的操作链路,但 Jev 调用本身也不是零延迟。 这次测试大致是: Jev 每次决策:约 5 ~ 6 秒 启动 Playwright 、发送按键、重新读取页面:约 7 ~ 9 秒 截图后人工识别棋盘:额外增加时间 浏览器控制通道还出现过超时...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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大部分人没使用本机/局域网防火墙流量统计 这么大的仓库流量上传,如果 macOS 安装了 lulu 等出站审计防火墙,早就被发现了...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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大学毕业一样,宛如人生中最自由奔放的青春岁月。把贴了四年的电影海报一张张剥离,过去某个月的时光都浓缩其中,也分别吃了平日爱吃的叉烧饭和担担面。想话给茶餐厅老板“这是最后一次来了”,但却没讲出口,想着等他慢慢意识到这个常连好几个月都没来,那他应该离开了。期待下次再碰到,可以真正地说一句:好久不见。 东京太贵,收入支付不了想要的生活 娱乐丰富到无限,无法聚焦 所有朋友都离开了东京 生活成本 在东京生活是丰俭由人,可以选择花 25 万住代官山 50 平的大房子,也能花 10w 左右租一个二十来平的逼仄的小屋子,卧室、客厅、书房全都混在一起,厨房则蜷缩于隔壁的 2 平里。 欲望膨胀 东京房子是一个 1...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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先说明利益相关:我是 openerx 的开发者,这不是第三方测评。已经有 ChatGPT 、WorkBuddy 等产品,为什么还要做一个开源电脑 AI 助手?我的出发点不是证明它们不好,而是给需要“自己选择模型、理解执行过程、修改客户端”的人,多提供一个选择。openerx 不是基础模型,而是一个 Windows/macOS 桌面工作空间。用户配置兼容的模型 API 后,可以围绕自己授权的资料持续对话、组织项目,并调用已配置和授权的工具。一个具体用法,是把几份工作记录整理成周报草稿。比起只让模型凭记忆写作,我更希望任务从用户提供的资料出发,最后得到能检查、保存和继续修改的成果。模型仍可能出错,...
作者:蓝逸
日期:2026-09-20
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我 plus 囤了 3 张卡了,快给我打开。。。 对了 你们的 codex 降智了吗...