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有一些大的群里不想每天盯着看，但是常常会有还挺重要的事会有人讨论 如果可以一次把几天的聊天记录都导出来，丢进 ChatGPT 里面总结一下就太方便了。 -
查了一些资料，家宽如果用 IPv6 的话，前缀每次拨号都不同，虽然后缀可以固定，但域名对应的是全地址，你们是怎么解决这个问题的？用 DDNS ？
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请问一下各位大佬，最近想买一台服务器托管到机房去，有什么必须要注意的事项吗？ 感谢🙏
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RT 在 YouTube 刷到了微信海外版和国内版的各种条款对比，一时好奇贴吧和 QQ 有无这样的根据手机号对用户分海内外进行区别对待 貌似压根就没有做海外版的用户协议，所以遵从的是同一个？
BestBlogs.dev 基于 Dify Workflow 的文章智能分析实践 摘要 本文详细介绍了 BestBlogs.dev 如何利用 Dify Workflow 实现文章的自动化分析流程。我们将探讨从文章初评到深度分析，再到多语言翻译的全过程。通过采用 Dify 平台，我们成功提高了内容处理的效率和质量，为读者提供了更优质的阅读体验。文章还将分享实施过程中的经验教训，以及对 Dify Workflow 的使用感受，为有类似需求的开发者提供有价值的参考。 背景介绍 BestBlogs.dev 是一个面向技术从业者、创业者和产品经理的网站，主要收集和分享有关软件开发、人工智能、产品管理、营销、设计、商业、科技和个人成长等领域的高质量内容。 其主要原理是通过 RSS 订阅和爬虫，收集来自各个领域的优质博客文章，并通过大语言模型进行筛选和评估，以提高内容的质量和效率。其核心特性包括： 核心摘要，快速捕捉精髓：运用先进的大语言模型，我们为每篇文章提炼出核心要点，助力读者在快节奏中迅速掌握关键信息。 智能评分，优选内容：严选文章来源，通过大语言模型对文章内容深度、写作质量、实用性、相关性等多维度进行评估，帮助读者快速筛选优质文章。 一键翻译，跨越语言障碍（开发中）：借助领先的翻译技术，我们打破语言界限，让全球开发者无碍阅读并吸收来自世界各地的卓越知识。 Dify Workflow 简介 Dify Workflow 是一个强大的 LLMOps 平台，专为构建复杂的 AI 应用流程而设计。它提供了直观的可视化界面，允许用户通过拖拽方式创建和管理工作流。Dify 支持多种大语言模型，并提供了丰富的预置节点类型，如条件判断、迭代、HTTP 调用等，使得复杂的 AI 任务变得简单易实现。此外，Dify 还提供了调试、日志追踪和 API 集成功能，非常适合用于构建如 BestBlogs.dev 这样的智能内容处理系统。 为什么需要 Workflow ？ 原先网站采用了一个非常大而全的提示词用来实现文章的摘要、标签生成、评分及翻译工作，过多的任务使得输出效果难以控制和优化，比如摘要内容经常遗漏重要信息、标签的生成缺乏统一、评分标准调整调试麻烦、翻译结果过于生硬，以及在运维上修改、测试和部署麻烦。 为什么选择 Dify ？ 在选择适合的工具时，我们对比了市面上几个主流的 AI 工作流平台: Coze: 优点: 社区化产品，便于分享 Workflow 和 Agent 上手成本低，用户友好 缺点: 不支持使用自己的 ApiKey 不支持自部署，可能存在数据安全风险 FastGPT: 优点: 开源，支持自部署 有一定的用户基础 缺点: 作为较新的平台，社区生态还在建设中 Workflow 预置节点类型较少，灵活性不足 Dify: 优点: 完善的 LLMOps 功能，非常适合复杂 AI 应用开发 直观的可视化界面，易于使用 支持多种主流大语言模型 丰富的预置节点类型，提高开发效率 开源，支持自部署，保障数据安全 完善的调试和日志追踪功能 缺点: 作为较新的平台，社区生态还在建设中 某些高级功能仅限企业版 考虑到 BestBlogs.dev 的具体需求，特别是对灵活性、可定制性和数据安全的要求，我们最终选择了 Dify 。它不仅能满足我们当前的需求，还为未来的扩展和优化提供了充足的空间。Dify 平台的 LLMOps 定位与我们的核心需求高度契合，使得我们能够快速构建和迭代我们的文章分析流程。 Dify Workflow 实现 在使用 Dify Workflow 之前，重新梳理了网站的核心流程，主要包括以下几个子流程： 文章爬取流程：基于 RSS 协议，爬取所有订阅源的文章信息，包括标题、链接、发布时间等，通过链接和无头浏览器爬取全文内容。通过订阅源上定义的正文选择器提取正文，并对正文的 HTML 、图片等进行处理，放入待处理文章列表。 文章初评流程：通过语言、文章内容等特征，对文章进行初次评分，剔除低质量文章和营销内容，减少后续步骤处理。 文章分析流程：通过大语言模型对文章进行摘要、分类和评分，生成一句话总结、文章摘要、主要观点、文章金句、所属领域、标签列表和评分等，便于读者快速过滤筛选及了解全文主要内容，判断是否继续阅读。包括 分段分析 - 汇总分析 - 领域划分和标签生成 - 文章评分 - 检查反思 - 优化改进 等节点。 分析结果翻译流程：通过大语言模型对文章分析结果进行翻译，目前网站支持中英两种语言，根据原文语言和目标语言对摘要、主要观点、文章金句、标签列表等进行翻译。包括 识别专业术语 & 初次翻译 - 检查翻译 - 意译 等环节。 以下流程的 DSL 文件和各个节点的提示词已更新到 BestBlogs 项目，欢迎查看和讨论。 文章初评流程 流程说明： 为了便于测试和接口调用，流程的输入为网站的文章 ID ，然后通过 Workflow 内置的 HTTP 调用节点和代码节点，调用网站的 API 获取文章的元数据（标题、来源、链接、语言等）和全文内容。 为中文和英文文章采用不同的模型和提示词，可以更加灵活的调整和优化。 文章初评 LLM 节点通过 CO-STAR 提示词框架定义上下文、目标、分析步骤、输入输出格式，提供输出示例，完整的提示词可以在上述项目地址查看。 网站应用通过 Dify Workflow 开放的 API 传入文章 ID ，获取文章的初评结果，根据 ignore 和 value 属性判断是否继续往下处理。 文章分析流程 流程说明： 同初评流程，分析流程的输入也是网站的文章 ID ，然后通过 Workflow 内置的 HTTP 调用节点和代码节点，调用网站的 API 获取文章的元数据（标题、来源、链接、语言等）和全文内容。 为了能不遗漏各个段落的关键信息，分析流程首先判断文章的长度，如果超过 6000 个字符则进行分段处理，否则直接对全文进行分析。 分析的内容输出主要包括一句话总结、文章摘要、文章关键词、主要观点和文章金句等，方便读者快速了解文章内容。 这里运用了 Workflow 中的分支、迭代、变量聚合等节点，使得我们能对流程进行灵活控制，对于不同的分支处理结果，可以采用变量聚合将全文分析的内容归集为一个，便于后续节点处理。 随后是领域划分和标签生成节点，通过大语言模型对文章内容进行分类，生成文章所属领域和标签列表，这里的标签主要包括主题、技术、领域、应用、产品、公司、平台、名人、趋势等，便于后续文章的组织，增强后续搜索和推荐的实现。 再之后的文章评分节点，通过大语言模型对文章内容进行评分，主要包括内容深度、写作质量、实用性、相关性等多维度评估，生成文章的评分，便于读者快速筛选优质文章。 然后是检查反思节点，输入为文章元数据和全文内容，以及分析结果、领域和标签列表、评分等，要求大语言模型扮演技术文章评审专家，按照全面性、准确性、一致性等原则，对前述输出进行检查，输出检查结果和反思内容。 最后是基于检查反思结果的优化改进节点，要求大语言模分析检查和分析结果，并再次确认输出格式和语言，输出最终的分析结果和更新原因。 网站应用通过 Dify Workflow 开放的 API 传入文章 ID ，获取并保存文章的分析结果，根据文章评分判断是否继续往下处理。 分析结果翻译流程 流程说明： 分析结果翻译流程的输入为网站的文章 ID ，然后通过 Workflow 内置的 HTTP 调用节点和代码节点，调用网站的 API 获取文章的元数据（标题、来源、链接、语言、目标语言等）、全文内容和分析结果。 翻译流程采用了 初次翻译 -- 检查反思 -- 优化改进，意译 三段式翻译流程，从而让翻译更加符合目标语言的表达习惯。 运行效果 目前网站已经完成灰度，全部文章采用 Dify Workflow 实现自动化分析，接口运行稳定。 相比于之前采用单个提示词的方式，采用 Workflow 分析文章结果比原先更好，摘要内容更加全面，还有主要观点和文章金句作为参考，文章评分更加标准化。 另外，采用 Workflow 的方式能够快速的调整提示词，详细的运行日志能够及时定位和改进。 总结与展望 本文主要介绍了 BestBlogs.dev 使用 Dify Workflow 实现文章自动化分析的背景、原因、流程和效果，主要包括文章初评、文章分析和分析结果翻译三个流程，通过大语言模型对文章内容进行摘要、分类、评分和翻译，提高了文章分析的效率和质量，为读者提供更好的阅读体验。 对于 Dify Workflow 的使用感受： 使用起来画布整体体验是非常流畅和自然的，对于我来说基本没有什么上手成本； Workflow 对测试运行和追踪功能非常棒，我可以不断的调试提示词来改进效果，中间的每一步详细的输出可以快速识别待改进的地方； 模型的接入非常丰富，基本涵盖了市场上主流的模型，我可以快速的切换各个模型对比输出效果； 开源，支持自部署，完善的日志，这一点对于网站使用非常重要，不用依赖外部服务的稳定性，以及担心数据泄漏等隐私问题。 当然，Dify 本身还在不断演进和优化，对于历史版本管理、并行执行、JSON 输出等功能还有待完善，希望未来能够更加强大和易用。 展望未来，我们计划进一步探索大语言模型在 BestBlogs.dev 中的应用范围。具体来说，我们正在考虑以下几个方向： 智能搜索：利用 Dify Workflow 识别搜索意图，基于文章领域、关键词、标签、摘要等实现更精准的文章搜索功能，使读者能够更快速地找到所需的信息。 个性化推荐：基于用户的阅读历史和偏好，开发一个智能推荐系统，为每个用户提供量身定制的文章推荐。 交互式问答：实现一个基于文章内容的智能问答系统，让读者能够直接向系统提问，解决阅读疑惑，提升阅读效果。 全文翻译：基于 Dify Workflow 实现全文翻译，沉浸式阅读全球各种语言优质技术文章。 通过这些功能的实现，我们期望能够进一步提升 BestBlogs.dev 的用户体验，为读者提供更智能、更个性化的内容服务。同时，这也将是对 Dify 平台功能的进一步探索和应用，我们期待在这个过程中不断学习和成长，为技术社区贡献更多有价值的经验和洞见。
十年经验 C++ Golang lua NextJS 二开维护 服务器维护 ansible 自动化 服务器集群部署 Docker 等等 有没有什么兼职群可以啦啦 主要是服务器后端 之前一直做后端业务逻辑 支付 第三方 sdk 等等 张小龙: ZHluYW1pYzY4ODg= 感谢
消防已经在用了，救护车呢？如果可以推开，那么在这种时间敏感领域，无人机就会有非常好的应用前景
招聘条件如下: Android 开发工程师 -腾娱互动 工作地址: 1.武汉江夏区腾讯武汉研发中心 岗位职责： 1.参与 Android 平台游戏内嵌直播、开播、社区业务功能的开发； 2.负责 Android 平台具体项目的技术对接及现有功能的维护和体验优化； 3.参与相关 SDK 、组件以及功能模块的文档撰写和维护； 4.负责移动游戏内嵌直播、开播、社区业务创新功能与基础技术平台的开发与建设 岗位要求： 1.本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上 Android 开发经验； 2.熟练掌握 Java/Kotlin 语言，具备良好的编码风格，有大型项目开发经验； 3.熟悉 Android 开发平台，掌握主流开源框架的使用和原理； 4.熟悉多线程编程，掌握 Android 插件化原理、跨进程通讯； 5.熟悉常见的移动端性能优化方案和技巧，具备良好的问题定位和解决能力； 6.有良好的团队合作精神，工作积极主动，责任心强； 7.有音视频或游戏直播平台相关开发经验者优先； 8.有 Rust 语言、鸿蒙系统开发经验者优先. VX: MTMzODAzNzA3NTk= email : eXhpYW95YW5nMTEyNjgzQGdtYWlsLmNvbQ==
请问有没有升级测试版系统的朋友，我这里的 Arc 浏览器遇到了些非常奇怪的问题。 一些角落里的图标比如左下角的展开所有空间的按钮，右上角的分屏按钮，或者点击某个扩展程序都没有作用。 请问有没有人也有相同的情况或者是否可以正常使用呢，谢谢
大不大，里面适合一日游还是两日游？ 里面吃饭的餐厅质量如何？不考虑价格，单问餐厅里吃的东西质量如何 里面还有个侏罗纪水上世界，买了恐龙园的门票，是否还需要单独购买水上世界的门票 水上世界里面有没有 1.2 米以上的深水区？
rt ，今天刚刚新注册了一个号，本来都准备好接码了，结果填完邮箱验证完竟然就成功了，是现在不需要手机验证了吗？
很多不起眼的项目，看不起的项目，恰好能赚钱。 可能不高大上，你看都不看一眼，已经有人年赚百万。 真实操刀过，所以是真实经历。 1 、内容农场+seo 选定一个主题，从行业头部网站采集内容，经过机器“处理”后发布，然后搜索引擎收录，做好 seo 。 每天保持更新，总文章数在数十万到百万级别。 做站群，每个主题一个站，批量复制。 重点：网站方向是资料参考类，如工作总结等（其他自己探索吧）。 2 、盈利模式 方式 1：付费复制 or 下载 用户从搜索过来，需要这篇资料，于是选择复制或下载，于是： 转化率在 20~30%左右。 方式 2：免费复制引流到公众号 让用户关注公众号，回复某个数字，然后给复制授权码。 短时间内就可以积累数十万、上百万公众号粉，还是行业细分，公众号可以对这部分人群变现。 3 、要求的能力 文章采集能力、处理能力、seo 能力、不断试错的耐心。 4 、经历 前几年的时候通过这种方式，创造了月 8-10 万的收入，后来把网站卖掉了（一次性变现）。
最近拿 python 写了一个访问实时币价的小脚本，在单位电脑上正常运行，但是在家里的电脑上会访问超时，似乎是代理的问题（试过访问墙内 ws 是没问题的），但是没有印象单位和家里电脑代理设置有什么不同，特来求助大佬 用的 python 的 aiowebsocket 库，翻了下代码是在 ssl 握手的时候超时造成的，但是文档没看到代理相关设置，clash 里使用的混合端口设置也未发现可能的问题 错误信息： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\websockets\legacy\client.py", line 647, in __await_impl_timeout__ return await self.__await_impl__() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\websockets\legacy\client.py", line 651, in __await_impl__ _transport, _protocol = await self._create_connection() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\asyncio\base_events.py", line 1069, in create_connection sock = await self._connect_sock( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\asyncio\base_events.py", line 973, in _connect_sock await self.sock_connect(sock, address) File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\asyncio\proactor_events.py", line 726, in sock_connect return await self._proactor.connect(sock, address) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ asyncio.exceptions.CancelledError The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\xxx\Desktop\1\p.py", line 15, in <module> asyncio.get_event_loop().run_until_complete(clientRun()) File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\asyncio\base_events.py", line 653, in run_until_complete return future.result() ^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\xxx\Desktop\1\p.py", line 5, in clientRun async with websockets.connect('wss://stream.binance.com/stream') as websocket: File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\websockets\legacy\client.py", line 629, in __aenter__ return await self ^^^^^^^^^^ File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\websockets\legacy\client.py", line 646, in __await_impl_timeout__ async with asyncio_timeout(self.open_timeout): File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\asyncio\timeouts.py", line 111, in __aexit__ raise TimeoutError from exc_val TimeoutError 代码： import asyncio import logging from aiowebsocket.converses import AioWebSocket import json async def startup(uri): async with AioWebSocket(uri) as aws: converse = aws.manipulator await converse.send('{"method":"SUBSCRIBE","params":["!miniTicker@arr@3000ms"],"id":1}') while True: mes = await converse.receive() # print(json.loads(mes.decode())) if __name__ == '__main__': remote = 'wss://stream.binance.com/stream' try: asyncio.get_event_loop().run_until_complete(startup(remote)) except KeyboardInterrupt as exc: logging.info('Quit.')
最近看到一款特别有意思的 AI 二次元图片生成产品：AI Anime Generator.以下是简单的产品介绍： 产品简介 这款 AI 二次元图片生成器是一款利用 Stable Diffusion 技术来制作的 AI 二次元图像生成，可以将文字描述瞬间转化为精美的二次元图片。无论您是专业创作者还是动漫爱好者，这款工具都能帮助给你感受到二次元图片的惊喜。 核心特性 强大的 AI 引擎 秒级生成：仅需输入文字描述，几秒钟内即可获得高质量二次元图像 多样化风格：支持传统动漫、电影级、马赛克、几何、3D 渲染、蒸汽朋克等多种艺术风格 丰富的应用场景 角色设计：轻松创建独特的动漫人物 场景构建：打造令人惊叹的动漫背景和风景 用户友好 直观操作：简洁的界面设计，新手也能快速上手 无需注册：部分功能无需注册即可使用，方便快捷 在线使用：无需下载安装，随时随地激发创意 使用流程 输入描述：在文本框中输入您想要创建的二次元图像描述 选择风格：从多种预设风格中选择，或自定义参数 生成图像：点击生成按钮，AI 将在几秒钟内创建图像 细节调整：使用内置工具进行颜色、姿势等微调 下载保存：满意后即可下载高清图像用于您的创作 收费方式 我们提供灵活的收费方案，满足不同用户需求： 免费体验：新用户可免费生成有限数量的图像，体验基础功能 按次付费：适合偶尔使用的用户，按生成次数计费 月度订阅：提供不限次数的图像生成，适合频繁使用的创作者 年度套餐：长期订阅用户享受优惠价格，并解锁额外高级功能 结语 无论您是动漫艺术家、游戏开发者、还是仅仅热爱二次元文化的爱好者，这款 AI 二次元图片生成器都能为您提供无限创意可能。立即开始您的 AI 辅助创作之旅，让想象力自由翱翔！ 要了解更多信息或开始使用，请访问官网：AI Anime Generator
cd ~ mkdir test mount --bind /etc test docker run -it --rm -v test:/data debian ls /data 这时候容器里的/data 目录是空的，没有/etc 目录中的文件 只要是 mount 上去的目录，不管是本地还是远程的，docker 都挂不进去。挂进去的其实是原始的~/test目录。 有人知道是为什么吗？
Speedtest app(国际版）中国移动的测速点一个都不剩了。 本来还有一个“北京移动集团”的测速点能够正常使用，至于什么浙江移动江苏移动的那几个测速点早就废掉了，却一直还显示在上面，结果现在一个移动的都没了，只剩下联通与电信的。
背景： 双飞本科，计算机专业 性格： 内向话少，思维不活跃，记忆力差，反应迟钝，理解能力差，做事沉稳，追求完美。 有一样的人吗，都在从事什么工作？