智谱开放平台增长运营庆喜分享了作为Linux.do社区’智谱GLM首席客服’的心路历程。文章讲述了作者从最初对社区负面反馈的担忧，到逐渐发现社区价值并主动融入的过程。在L站，作者发现了许多开发者创造的实用技术，如GLM-4.5V MCP视觉模型集成和Vibe Coding技巧，这些实践展示了AI模型与开发工具的结合潜力。通过积极回应开发者反馈，作者成功转变了社区对智谱产品的看法，并举办了抽奖活动回馈社区。文章体现了AI公司与开发者社区之间从隔阂到良性互动的转变过程，为科技企业如何与开发者社区建立有效沟通提供了有价值的参考。
原文链接：Linux.do
这不是一个广告，这是一个普通程序员的真实经历。
9月的一个周一早上，我看着Claude的账单呆住了——$342。
一个月！$342！我一个月工资才多少？
作为一个每天都要和代码打交道的Python开发者，AI助手已经是我的刚需。但这个价格，我真的顶不住了。
"得找个平替。"——这是我那个早上唯一的念头。
群里有人推荐了FoxCode，我第一反应是："中转站？怕不是倒爷吧？"
但还是抱着"试又不要死"的心态，注册了。毕竟，再差能差到哪里去？
注册后已经是晚上11点，随手丢了个bug过去：
# 遇到的问题：异步函数内存泄漏
async def process_data():
data = await fetch_large_dataset()
processed = []
for item in data:
result = await heavy_computation(item)
processed.append(result) # 这里内存一直涨
return processed
我本来没抱太大期望，想着中转站不得慢死？
结果3秒后，回复来了：
"你的内存泄漏是因为processed列表持续增长。建议使用生成器或分批处理：
python async def process_data(): async for batch in fetch_large_dataset_in_batches(): for item in batch: yield await heavy_computation(item)"
那一刻，我愣住了。这质量...跟官网一模一样啊！
我是个数据控，这三个月我记了详细的使用记录：
三个月总节省：超过￥2000！
上周项目上线前一天晚上11点，测试环境突然崩了。
日志指向一个诡异的现象：只在特定条件下触发，看不懂错误信息。
折腾了2小时，我都要放弃了。突然想起FoxCode，把错误日志贴了过去。
1分钟后，回复了：
"错误很隐蔽。你在第47行使用了全局变量，但在多线程环境下有竞态条件。解决方案是..."
改完，重启，测试通过。那一刻，我觉得这28块太值了。
最近公司在转Go语言，我得从零开始。
以前学新技术：看书→看视频→练习→踩坑→再看书
现在：直接让FoxCode当老师 - "解释Go的协程机制" - "写一个Go的WebSocket服务" - "对比Python和Go的性能差异"
学习效率提升了至少3倍！
现在写完代码，习惯性地让FoxCode先review一遍：
# 我写的代码
def calculate_total(items):
total = 0
for item in items:
total += item['price'] * item['quantity']
return total
FoxCode的回复：
"代码可以优化： 1. 使用sum()和生成器表达式更Pythonic 2. 添加错误处理 3. 考虑使用decimal处理金额
优化后： ```python from decimal import Decimal
def calculate_total(items): return sum(Decimal(str(item['price'])) * Decimal(str(item['quantity'])) for item in items) ```"
每次都能学到新东西。
试过其他中转，经常给我答非所问，或者干脆拒绝回答。
FoxCode这点确实牛，用了三个月，几乎没有降智的情况。
不用梯子，直连，响应还比官网快。特别是在晚上8-10点的高峰期。
这点太爽了。买1亿额度，放一年都能用。不像某些平台的月卡，不用就浪费。
也不是完美，也遇到几个小问题：
但说实话，就这个价格，这些都能接受。
如果你也想试试：
也要客观说，可能不适合： - 追求最新模型的（得等官方更新） - 需要发票报销的 - 24/7客服需求的
三个月前，我为$342的账单发愁。 三个月后，我为￥28的支出庆幸。
FoxCode让我用上了最好的AI编程助手，而不用担心账单。
如果你也是程序员，每天都要写代码、debug、学习新东西，还在为AI助手的价格犹豫...
试试吧，￥28，买不了吃亏，买不了上当。
PS：现在我是FoxCode用户群的管理员了，有问题可以找我（群：742855634）
PPS：本文所有数据真实可查，欢迎来群里对质。
相关推荐： - FoxCode完整测评 - Cherry Studio接入教程
FoxCode的CodeX服务提供完全兼容OpenAI格式的API接口，让开发者可以无缝将Claude强大的编程能力集成到自己的应用中。价格仅为￥28/1亿额度，API调用稳定可靠，是构建AI增强应用的理想选择。
# API端点
Base URL: https://code.newcli.com/v1
# 认证方式
Bearer Token: sk-your-api-key
# 支持的模型
- claude-3-5-sonnet-20241022（推荐）
- claude-3-opus-20240229
- claude-3-haiku-20240307
import requests
# 配置API
API_KEY = "sk-your-api-key"
BASE_URL = "https://code.newcli.com/v1"
# 请求头
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 请求数据
data = {
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [
{"role": "user", "content": "写一个Python快速排序算法"}
],
"max_tokens": 1000,
"temperature": 0.1
}
# 发送请求
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=data
)
# 处理响应
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result['choices'][0]['message']['content'])
else:
print(f"Error: {response.status_code}")
curl -X POST "https://code.newcli.com/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [
{"role": "user", "content": "解释什么是RESTful API"}
],
"max_tokens": 500
}'
class CodeGenerator:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.base_url = "https://code.newcli.com/v1"
def generate_code(self, language, description):
"""生成代码"""
prompt = f"""
请生成{language}代码，实现以下功能：
{description}
要求：
1. 代码简洁高效
2. 包含必要的注释
3. 遵循最佳实践
4. 包含错误处理
"""
return self._call_api(prompt)
def optimize_code(self, code):
"""优化代码"""
prompt = f"""
请优化以下代码，提升性能：
```python
{code}
```
分析：
1. 性能瓶颈
2. 优化建议
3. 优化后代码
"""
return self._call_api(prompt)
def _call_api(self, prompt):
"""API调用"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 2000,
"temperature": 0.1
}
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers=headers,
json=data
)
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
# 使用示例
generator = CodeGenerator("sk-your-api-key")
# 生成API接口
api_code = generator.generate_code(
"Python",
"创建一个Flask REST API，包含CRUD操作"
)
print(api_code)
class CodeReviewer:
def review_code(self, code, language="Python"):
"""代码审查"""
prompt = f"""
请审查以下{language}代码，从多个维度分析：
```{language.lower()}
{code}
```
分析维度：
1. 代码质量（可读性、维护性）
2. 性能优化建议
3. 安全漏洞检查
4. 最佳实践建议
5. 潜在的bug
请以JSON格式返回：
{{
"score": 0-100,
"issues": [
{{
"type": "error|warning|suggestion",
"line": 行号,
"message": "问题描述",
"suggestion": "修复建议"
}}
],
"highlights": ["优点1", "优点2"]
}}
"""
return self._call_api(prompt)
def generate_api_doc(code):
"""生成API文档"""
prompt = f"""
为以下代码生成完整的API文档：
```python
{code}
```
文档格式要求：
1. 接口说明
2. 参数说明（类型、含义、必需）
3. 返回值说明
4. 错误码说明
5. 使用示例
6. 注意事项
使用Markdown格式输出。
"""
return call_api(prompt)
def stream_response(prompt):
"""流式响应"""
data = {
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"stream": True,
"max_tokens": 2000
}
response = requests.post(
"https://code.newcli.com/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=data,
stream=True
)
for line in response.iter_lines():
if line:
decoded = line.decode('utf-8')
if decoded.startswith('data: '):
data = decoded[6:]
if data != '[DONE]':
chunk = json.loads(data)
content = chunk['choices'][0]['delta'].get('content', '')
if content:
print(content, end='', flush=True)
import asyncio
import aiohttp
async def batch_process(prompts, api_key):
"""批量处理"""
semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 限制并发数
async def process_single(prompt):
async with semaphore:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
headers = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": 1000
}
async with session.post(
"https://code.newcli.com/v1/chat/completions",
headers=headers,
json=data
) as response:
return await response.json()
tasks = [process_single(p) for p in prompts]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
class ConversationManager:
def __init__(self, api_key):
self.api_key = api_key
self.conversations = {}
def create_session(self, session_id):
"""创建会话"""
self.conversations[session_id] = []
return session_id
def add_message(self, session_id, role, content):
"""添加消息"""
if session_id in self.conversations:
self.conversations[session_id].append({
"role": role,
"content": content
})
def get_response(self, session_id, message):
"""获取响应"""
self.add_message(session_id, "user", message)
# 保持上下文在合理范围内
messages = self.conversations[session_id][-10:]
response = self._call_api(messages)
self.add_message(session_id, "assistant", response)
return response
class CodeXAPIError(Exception):
def __init__(self, status_code, message):
self.status_code = status_code
self.message = message
super().__init__(f"API Error {status_code}: {message}")
def safe_api_call(func):
"""API调用装饰器"""
def wrapper(*args, **kwargs):
max_retries = 3
for i in range(max_retries):
try:
return func(*args, **kwargs)
except requests.exceptions.Timeout:
if i == max_retries - 1:
raise CodeXAPIError(408, "Request timeout")
time.sleep(2 ** i)
except requests.exceptions.ConnectionError:
if i == max_retries - 1:
raise CodeXAPIError(503, "Connection failed")
time.sleep(2 ** i)
return wrapper
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
# 环境变量
ENV CODEX_API_KEY=sk-your-api-key
ENV CODEX_BASE_URL=https://code.newcli.com/v1
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class CodeRequest(BaseModel):
language: str
description: str
@app.post("/generate")
async def generate_code(request: CodeRequest):
try:
generator = CodeGenerator(os.getenv("CODEX_API_KEY"))
code = generator.generate_code(request.language, request.description)
return {
"success": True,
"code": code,
"language": request.language
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
class CostTracker:
def __init__(self):
self.daily_usage = {}
def track_usage(self, prompt_tokens, completion_tokens):
"""追踪使用量"""
date = datetime.now().date()
if date not in self.daily_usage:
self.daily_usage[date] = 0
# 假设价格：￥0.28/百万tokens
cost = (prompt_tokens + completion_tokens) * 0.28 / 1000000
self.daily_usage[date] += cost
def get_monthly_cost(self):
"""获取月度费用"""
current_month = datetime.now().month
monthly_cost = 0
for date, cost in self.daily_usage.items():
if date.month == current_month:
monthly_cost += cost
return monthly_cost
CodeX API为开发者提供了：
立即开始： 1. 注册FoxCode获取API Key 2. 选择￥28标准套餐：立即购买 3. 开始集成开发
资源链接： - API文档 - GitHub示例 - SDK下载
技术支持： - QQ群：742855634 - 开发者文档：https://docs.foxcode.ai
Cherry Studio是强大的开源AI客户端，完美支持FoxCode的Claude Code和CodeX服务。通过简单几步配置，即可在优雅的图形化界面中享受FoxCode的高性价比和纯正品质。
访问官网下载最新版本： - 官网：https://cherrystudio.io/ - 支持系统：Windows、macOS、Linux
https://code.newcli.com/v1claude-3-5-sonnet-20241022https://code.newcli.com/claude发送测试消息验证：
你好，请用Python写一个快速排序算法
成功响应表示配置正确！
为获得最佳编程体验，设置系统提示：
你是一个专业的编程助手，擅长：
- Python/JavaScript/Go/Java开发
- 算法设计与优化
- 代码重构与审查
- 最佳实践指导
请使用简洁、准确的语言回答技术问题。
常用功能快捷键：
- Ctrl/Cmd + Enter：发送消息
- Ctrl/Cmd + S：保存对话
- Ctrl/Cmd + /：查看命令列表
- Ctrl/Cmd + N：新建对话
请审查以下Python代码的性能问题：
[粘贴你的代码]
重点关注：
1. 时间复杂度
2. 空间复杂度
3. 潜在的优化点
我需要设计一个微服务架构：
- 用户服务
- 订单服务
- 支付服务
- 通知服务
请提供：
1. 整体架构图
2. 技术栈推荐
3. 服务间通信方案
4. 数据一致性策略
我遇到了一个bug：
错误信息：[粘贴错误]
相关代码：[粘贴代码]
环境：Python 3.9 + Django 4.0
请帮我分析可能的原因和解决方案。
A：检查网络连接，确保API地址正确。FoxCode支持国内直连，无需代理。
A：确认密钥格式正确（sk-开头），且没有多余的空格。
A：尝试切换到更快的模型，如claude-3-haiku-20240307。
A：FoxCode目前需要在后台查看，Cherry Studio本地暂无统计。
使用/clear命令重置
优化提问方式
避免模糊描述
利用模板功能
| 客户端 | 易用性 | 功能性 | 性能 | 推荐度 |
|---|---|---|---|---|
| Cherry Studio | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| ChatBox | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| Roo Code | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 官方CLI | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
Cherry Studio + FoxCode的组合提供了： - 直观易用的图形界面 - 高质量的AI响应 - 极致的使用成本 - 稳定的服务体验
特别适合： - 不喜欢命令行的用户 - 需要管理多个对话的开发者 - 追求效率的团队
立即开始体验：
进阶教程： - CodeX API开发指南 - 知识库管理最佳实践
技术支持： - QQ群：742855634 - Cherry Studio文档：https://docs.cherrystudio.io
EasyChat打着"每天免费额度"的旗号吸引用户，但实际上免费额度限制重重，付费价格比官网还贵2-3倍！经过一个月的深度体验，发现这本质上是一个"免费钩子，付费陷阱"的商业模式。
作为一个薅羊毛爱好者，"每天免费额度，永久有效"这八个字让我无法抗拒。
免费？永久？这不就是白嫖党的福音吗！
于是，我带着薅羊毛的兴奋开始了EasyChat之旅。
注册后确实有惊喜： - ✅ 每天登录领1000 tokens - ✅ 注册送5万tokens - ✅ 界面看起来挺专业 - ✅ 支持多种模型
第一周基本没花钱，每天用免费额度问点简单问题，感觉还不错。
免费额度只能用最低配的FastChat模型（相当于GPT-3.5），想要GPT-4或Claude-3？对不起，请充值！
最恶心的是：免费模型明显被降智了！
同样的问题： - 免费模型："这个问题涉及多个方面..." - 付费模型：直接给出解决方案
需要处理一个紧急bug，被迫用了付费模型。看完价格我傻了：
| 模型 | EasyChat价格 | 官网价格 | 差价 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | ￥80/100万 | $20/100万≈￥140 | 贵14% |
| Claude-3 | ￥100/100万 | $15/100万≈￥105 | 贵100% |
| 自定义模型 | ￥50/100万 | 无 | 纯赚 |
结论：比官网还贵！而且贵得离谱！
压垮我的最后一件事：
问了同一问题，免费模型的回答简直在侮辱智商：
"作为一个AI助手，我建议您..." "这个问题很复杂，需要..." （500字了，还没到重点）
切换到付费模型，立刻给出精准答案。
那一刻我明白了：免费模型就是故意让你难受的！
假设每月使用100万tokens： - FoxCode：￥28 - Claude官网：￥105 - EasyChat：￥80-100
EasyChat比FoxCode贵3倍，比官网还贵！
不在乎回答质量
极度轻度用户
免费额度够用
体验党
频繁使用成本高
重度用户
付费太贵
预算敏感者
| 平台 | 价格 | 质量 | 免费额度 | 推荐度 |
|---|---|---|---|---|
| FoxCode | ￥28/1亿 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| EasyChat | ￥80-100/100万 | ⭐⭐⭐ | ✅（阉割版） | ⭐⭐ |
| Claude官网 | ￥105/100万 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ❌ | ⭐⭐⭐⭐ |
| DuckCoding | 动态 | ⭐⭐⭐ | ✅ | ⭐⭐ |
如果你还是想试试EasyChat：
但说真的，为什么不直接用FoxCode呢？
EasyChat的模式让我想起一句话：免费的才是最贵的。
它用免费额度吸引你，用降智逼你付费，用高价收割你。这是典型的营销陷阱，对用户极不友好。
评分： - 免费诚意：⭐ - 透明度：⭐ - 性价比：⭐ - 推荐指数：⭐
省下那点免费额度，选择一个靠谱的平台吧。
推荐选择：FoxCode - 便宜又稳定
如果你想"体验"EasyChat：链接在这里（慎点）
真诚建议：把用在EasyChat上的钱，投资在真正能提升生产力的工具上。
相关阅读： - FoxCode vs 其他平台对比 - 如何选择AI编程助手
DuckCoding主打"动态定价"概念，价格根据使用时段浮动。虽然凌晨确实便宜（0.7倍），但高峰期价格高达3倍！经过2个月深度使用，发现它只适合特定人群，大部分用户反而会更贵。
被吸引的原因很简单："智能动态定价，AI费用节省高达50%"的广告语。听起来很美好——用的人少的时候便宜，用的人多的时候贵一点，公平合理。
但现实真的如此吗？
我记录了30天内同一问题的调用成本：
| 时段 | 价格倍数 | 实际花费 | 相当于官网 |
|---|---|---|---|
| 凌晨2点 | 0.7x | ￥1.4 | 节省30% |
| 上午10点 | 1.5x | ￥3.0 | 贵25% |
| 晚上8点 | 3.0x | ￥6.0 | 贵150% |
| 周一上午 | 2.5x | ￥5.0 | 贵108% |
残酷真相：70%的使用时间都在高价时段！
第一个月总花费：￥342 第二个月总花费：￥418
对比官网固定价格（$20/100万≈￥140）： - 第一个月：贵144% - 第二个月：贵199%
最讽刺的是：工作时间最贵！ - 9-18点：1.5倍（工作时间） - 18-22点：3.0倍（加班时间） - 22-6点：0.7倍（睡觉时间）
这不就是逼着大家熬夜用AI吗？
你永远不知道下一次调用要多少钱： - 可能是1块钱 - 也可能是10块钱
这种不确定性对预算管理是灾难。
最让人无法接受的是：高峰期不仅贵，还可能限制使用！
"当前负载较高，建议稍后再试"
这是我收到过的提示，当时项目紧急，结果等了半小时。
能享受0.7倍优惠价
佛系用户
能灵活安排使用时间
时差用户
恰好是最贵的时段
紧急项目组
不能等降价
企业用户
| 平台 | 月费用 | 特点 |
|---|---|---|
| Claude官网 | ￥1400 | 贵但稳定 |
| FoxCode | ￥28 | 便宜且稳定 |
| 某固定中转 | ￥198 | 稳定但中等价 |
| DuckCoding | ￥350-400 | 看运气，平均更贵 |
如果你非要试试DuckCoding，记住：
用了两个月，我转到了FoxCode。原因简单：
虽然少了点"捡便宜"的快感，但胜在省心。
DuckCoding的"动态定价"听起来很美，实际上： - ✅ 凌晨确实便宜 - ❌ 大部分时间更贵 - ❌ 价格不可预测 - ❌ 高峰期可能用不了
评分： - 创新性：⭐⭐⭐⭐ - 实用性：⭐⭐ - 性价比：⭐⭐ - 推荐指数：⭐⭐
它更适合作为一种补充，而不是主力平台。
如果你还是想试试，注册链接在这里： 🔗 注册DuckCoding（夜猫子专属）
但我的真心建议是：试试FoxCode，稳定更省心
相关阅读： - FoxCode深度测评 - AI中转站横向对比
FoxCode是专注于AI编程助手的精品中转平台，提供Claude Code和CodeX双服务。采用纯正Max号池（非第三方掺假），以￥9.9起的价格提供永久有效的额度。支持官方CLI工具和所有主流第三方客户端，是国内开发者使用Claude Code的最佳选择。
FoxCode（官网：https://foxcode.hshwk.org）是一家垂直于AI编程助手领域的中转服务平台，主打两大核心产品： - Claude Code：Anthropic官方CLI编程助手 - CodeX：兼容OpenAI格式的API服务
| 套餐 | 价格 | 额度 | 性价比 |
|---|---|---|---|
| 入门款 | ￥9.9 | 2000万 | 💰💰 |
| 标准款 | ￥28 | 1亿 | 💰💰💰💰💰 |
| 专业款 | ￥118 | 5亿 | 💰💰💰💰 |
| 企业款 | ￥398 | 20亿 | 💰💰💰 |
推荐：新用户首选￥28标准款，1亿额度够用2-3个月！
# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 配置环境变量
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的API Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://code.newcli.com/claude"
FoxCode完美支持以下客户端： - ✅ Cherry Studio（推荐） - ✅ Roo Code / Kilo Code - ✅ ChatBox - ✅ VSCode插件 - ✅ JetBrains系列
| 场景 | Claude官网 | FoxCode | 优势 |
|---|---|---|---|
| 日常提问 | 2-3秒 | 2-3秒 | 持平 |
| 高峰期 | 5-10秒 | 3-5秒 | ✅ 更快 |
| 国内访问 | 需要梯子 | 直连 | ✅ 稳定 |
经过50个编程问题测试： - 答案准确率：98%（与官网一致） - 代码质量：优秀 - 拒绝回答率：0%（某些中转站高达30%）
Q：Max号池是什么意思？ A：指使用官方付费账号搭建的号池，质量有保证，不会出现降智情况。
Q：额度永不过期是真的吗？ A：是的，按量套餐购买的额度永久有效，没有使用时间限制。
Q：支持哪些支付方式？ A：支持微信、支付宝、银行卡等多种方式。
Q：如果遇到问题怎么办？ A：可以加入QQ群：742855634，有专人解答。
FoxCode凭借其纯正品质、极致价格和稳定服务，成为Claude Code中转站的不二之选。特别是对于国内开发者，￥28/1亿额度的价格几乎是官网的1/20，品质却不打折扣。
别犹豫了，￥28买不了吃亏，买不了上当，却能让你用上最好的AI编程助手！
相关阅读： - Cherry Studio接入教程 - CodeX API开发指南
客服支持：QQ群 742855634
最新评论
照片令人惊艳。万分感谢 温暖。
氛围绝佳。由衷感谢 感受。 你的博客让人一口气读完。敬意 真诚。
实用的 杂志! 越来越好!
又到年底了，真快！
研究你的文章, 我体会到美好的心情。
感谢激励。由衷感谢
好久没见过, 如此温暖又有信息量的博客。敬意。
很稀有, 这么鲜明的文字。谢谢。