Toy's Tech Notes

2026 年 1 月 9 日，Google Antigravity 的 Pro 用户集体遭遇了一次”时间膨胀”。 原本每 5 小时刷新一次的 Claude 和 GPT 额度，突然变成了 2-4 天，甚至有人看到重置时...

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为什么写这篇 前段时间遇到一个棘手问题：EMQX 在 Kubernetes 环境里崩了之后，怎么都起不来。Pod 一直卡在 CrashLoopBackOff，日志里全是连接超时。我对 K8s 和 EMQX 都不算熟，排查过程踩了不少坑。 这...

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🚀 速来拼好模，智谱 GLM Coding 超值订阅，邀你一起薅羊毛！Claude Code、Cline 等 20+ 大编程工具无缝支持，”码力”全开，越拼越爽！立即开拼，享限时惊喜价！ 链接 智谱最近上市了，搞了个...

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OpenCode 接入 Antigravity：用 CLIProxyAPI 搭本地转发 为什么要这么做 OpenCode 官方接口有时候不稳定，或者你想用 antigravity 的账号额度。最直接的办法是搭个本地代理，让 OpenCode...

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深度拆解 Claude Code 工程化落地:从玩具到生产力工具的认知跃迁 大部分开发者还在把 LLM 当作”智能补全工具”,但 ChrisWiles 的 claude-code-showcase 项目展示了一个本质...

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在 Claude Code 2.1.0 的更新日志里，context: fork 可能只是不起眼的一行，但对于追求极致效率的硬核开发者来说，这才是真正的王炸。 今天，我们通过一个实战案例——“全自动代码坏味道审计”，带你深度拆解这个“平行宇...

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Claude Code 2.1.0 深度实测：从 AI 助手到“多智能体原生”操作系统的跨越 如果说 AI 编程的 1.0 时代是对话框里的 Copy-Paste，2.0 时代是 IDE 里的智能补全，那么 Claude Code 2.1....

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TL;DR 5个公益站：GSCC Relay、WZW、AnyRouter、DuckCoding Free、Huan666 三种接入方式：公益站直连、本地代理转发、自定义供应商 核心价值：突破官方限制,零成本体验 Claude Code 配置...

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NVIDIA NIM 是什么 NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）是英伟达推出的推理服务平台，提供多家厂商的 AI 模型 API。重点是：部分模型免费调用，包括智谱 GLM-4.7 和 Min...

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系列导航：返回 CKA-Agent 系列总览 | 上一篇：主流模型防线崩溃实录 当 96% 的攻击都能成功时，防御者该如何应对？ CKA-Agent 不是第一个越狱工具，也不会是最后一个。但它的出现标志着 AI 安全进入了一个新纪元：单点防...

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系列导航：返回 CKA-Agent 系列总览 | 上一篇：自适应树搜索的智能博弈 | 下一篇：从攻击到防御的演化之路 96.9% 对 Claude-Haiku-4.5。 95.1% 对 Gemini-3.0-Pro。 93.2% 对 GPT...

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系列导航：返回 CKA-Agent 系列总览 | 上一篇：无害提示编织的攻击艺术 | 下一篇：主流模型防线崩溃实录 无害提示编织告诉我们”问什么”，但真正的挑战是”怎么问”。 当第一个子问题被...

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系列导航：返回 CKA-Agent 系列总览 | 下一篇：自适应树搜索的智能博弈 当 AI 的安全防线能够识别 99% 的恶意提示时，攻击者找到了一条绕过的新路径：不再直接对抗，而是将恶意目标拆解为无数个无害碎片。 这就是”无害...

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TL;DR Claude-Mem 中文版发布 v8.6.0，基于官方 200+ 次 commit 的硬分叉版本。三个核心修复： 支持自定义 API 端点：智谱 GLM-4.7、FoxCode 等国产模型开箱即用 全界面中文化：Setting...

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我跟你说，Mac 用户最头疼的事情之一就是——磁盘空间不够用。 你是不是也经历过这种场景：正写着代码呢，突然弹窗”磁盘空间不足”。打开存储管理一看，256G 的硬盘就剩 5G 了。然后你开始手动删东西，删了半天，空间...

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TL;DR 哥，新年快乐！这周咱们不仅跨了个年，还跨过了一个 AI 时代的门槛。 本周（2025.12.28 – 2026.01.04）虽然有假期buff，但几大巨头都没闲着。最大的体感是：AI 正在从“手里的铲子”进化成“带项...

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本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络07：GPT – 从零实现ChatGPT | → 下一篇：无 这是一个关于大语言模型（LLM）幕后功臣——Tokenizer（分词器）的硬...

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本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络06：WaveNet – 神经网络大升级 | → 下一篇：Karpathy神经网络08：Tokenizer – 为什么AI不识...

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本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络05：反向传播 – 徒手写梯度 | → 下一篇：Karpathy神经网络07：GPT – 从零实现ChatGPT 这是Andr...

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本文是《Karpathy神经网络零基础课程》系列文章 ← 上一篇：Karpathy神经网络04：BatchNorm – 解决训练崩盘 | → 下一篇：Karpathy神经网络06：WaveNet – 神经网络大升级 ...

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