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风之源 (@VentiByte) 在 L站支持打开列表自动消除未读吗? 中发帖
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首先,我的问题是指图片里右边这个“42新”,我点进去加载列表后并不会自动消失。
我知道有两种方式可以消除这个数字,一个是看过对应帖子就会减1,另一个是点击“忽略新话题”就可以消除。
然后,我的需求是点进话题列表,我看过标题(或者说加载了)就视为已读,不需要我点进去帖子或者点击忽略新话题。目前我没有发现相关的设置。
再然后,我是想写一个浏览器脚本来自动处理这个问题。但是我又想到,脚本可能触发L站风控之类的,有点担心。
所以,先问一下老佬友的意见,有没有现成的处理方案?guuu684 在 gpt炸了,有什么codingplan推荐吗? 中发帖
gpt还剩几天就过期了,眼看渠道也没了,考虑换成国产的模型,我用量不大,一个月大概能用plus的一个周限,求推荐codingplan或者我这个用量直接用token是不是更便宜了你这是违法行为 (@Anano) 在 天才程序员彻底坠机!Pro X20昨天买的今天掉!低价token结束了吗? 中发帖
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我美区Apple余额还有170美刀,准备开正价的了。哎,结束了。sam (@samzz) 在 佬们,有vscode 插件 好用自定义API的插件吗 中发帖
佬们,请问vscode 有什么好用可以自定义api 的插件吗(可以接入公益服),我想要也可以识别图片,目前除了codex 可以其他我好像看到@brilliantrough 在 对于 gpt 模型和 claude code 上缓存的思考 / auto prefix cache vs. cache control 中发帖
关于之前的帖子,我有过关于 claude code 缓存的疑问,我后面更新了一下,决定再开一篇帖子,转述一遍,从评论区转述我自己哈哈
目前已确认,是 claude code 本身的问题,只能命中少数缓存是因为 claude code 的缓存是 anthropic 他们自定义的一套,他们采用了分段分块缓存的策略,就是 cache control 这种断点。
因为 claude code 的设计模式里面,并不是保证已经存在的文本成为历史消息后不再变动,他们会在一些文本节点处注入一些动态的信息,每次请求都不一样,比如时间戳之类的。
而正是因为 anthropic 他们后端推理引擎实现的这套缓存策略,可以完美和自家的这个契合,基本都能缓存上。至于具体原理我不懂。但是因为他们是自己实现了一套缓存的策略和 openai 这边的 prefix cache 不一致,导致 gpt 模型,转成 anthr...@mexun 在 佬有没有类似chatbox或者Cherry Studio的软件推荐? 中发帖
之前用的Cherry Studio,但是太大太重了,打开时间太长。
后面转用的chatbox,体验上遇到几个痛点:
没有双栏。在A界面AI抛出一个回答可能不知道一些命令的参数,但是又不好直接在A界面问,回话过长不好review。手动切换B界面用一个flash模型问再切回来太过麻烦。
历史回顾不够好,在进度栏没有像 gemini voyage 那样的对话标点问题跳转。
没有对话文件夹不好整理。Cherry Studio能够通过不同助手区分不同话题,chatbox相比之下就太过简陋了。ezios 在 Openrouter账单地址最新修改方式 中发帖
今天上去不死心,又是一顿点,终于找到位置了:
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我反正把地址改到土耳其了,然后名字和手机还是我的,头铁 😆
然后顶部警告就没了@seliote 在 有办法验证 GPT-5.5 的真伪吗? 中发帖
之前用的 GPT 5.5 跑路了,换了个其他站的,但是明显不对味,无论是需求理解还是代码设计都比之前的差好多。
有没有什么办法能够鉴伪一下吗?
[image]andiliba 在 5个 PLUS 和 Pro 的性价比 中发帖
由于最近这个 gpt 封号现状。。弄了5个 Google play 的 plus,封了5个。 弄了5个 team,封了5个 team,弄了5个 gopay plus,封了5个 plus。
没辙了,也不想折腾了。
想买5个土区 plus 或者一个 pro?
有没有讲讲性价比或者封号概率?
自己去搞土区 id 的Kartone 在 有点不知道该做什么 中发帖
现在每天无所事事,放五一更是没事可做了。目前没有需求,也没有动力驱动,想做项目也不知道做什么,刷了几道力扣题又感到无聊了。有各家的coding plan但是没有用武之地。佬友们平时都用token做些什么呢?🐟 (@stevessr) 在 like father like son,人类是不是要退化成早期llm了 中发帖
[HHN5dIraAAAFfsD]
越来越少的human in the loop
越来越弱的human gateway 功能
口齿渐渐地不清,吞噬了过多llm的语料
甚至质量参差不齐,就像重蹈自己生成自己学的灾难性结果(😭)
[HHKXxyya0AAhPWo]
更别提伤害身体导致的计算能力下降说是😇