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桌面少女 贴吧
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「林檎」#桌面少女###ringo## 手办火热预定中 详情移步 Reverse studio @reversestudio1
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「桌面少女系列 冬 林檎 ver.」 @reversestudio1
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今天晚上 10 点,我的 Claude 老号毫无征兆被封了。 用了大半年,一直为了这个账号小心翼翼供着原生家宽 IP。 并且这个账号过kyc后买来一路从免费版升级: $20 尝鲜 $100 重度主力使用了好几个月 最后开到顶配 $200 结果 $200 还没 $100 用得久,用了不满两个月直接阵亡。 我第一反应先是骂A ÷玄学风控、同时怀疑自己节点是否被标记不干净。 但静下心拉了 Clash 的连接日志,把 Mac 上的路由表、DNS 和后台进程彻底摸了一遍,我服了。 面对AI风控,现在大部分教程都在疯狂教你折腾“纯净住宅 IP”。 其实真正害死账号的,往往是本地网络环境的“精神分裂”。 这里我实践排查出来的 3 个致命硬伤: 1.Claude Code 压根不支持 SOCKS很多人随手配个 socks5 变量,但官方文档写得清清楚楚:只认 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY,不支持 SOCKS。配错了对应出口后它根本不认,流量直接裸奔或异常打架。 2.IPv4 和 IPv6 严重割裂IPv4 规规矩矩走了家宽节点,IPv6 却在本地直连或者经由不同的虚拟网卡分流。在服务端眼里,你相当于上一秒在美国,下一秒直接瞬移。 3.终端、桌面端、浏览器出口完全不一致CLI 终端走一套环境变量,桌面端走 TUN,浏览器还带着残留的动态端口后台重启。同一个账号,几个客户端同时挂着完全不同的出口在调用。 所以说原生家宽固然重要。 但本地网络没有对齐,IP 买再贵也是白送。 所以如果你也是AI重度用户,给几个我自己实践用过的排查建议: 明确禁用或阻断 IPv6,确保没有双栈绕过 给 Claude Code 显式配置 HTTP 代理,别依赖 SOCKS 统一所有客户端走同一条出口路径,排查并干掉后台偷跑的僵尸进程(claude codex都要监控) --- 最后祝大家的账号都安好,能够安心使用AI🫰
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为了不给 Adobe 付一个月 20 刀的订阅费… 国外有个老哥干了一件极其抽象的事: 他直接烧了 2000 美元的 AI Token,硬生生用 Vibe Coding 手搓了一个本地版 Photoshop 出来。 没错,花了能开 8 年 PS 会员的钱,就为了退订 Adobe 😅 但看完产品我跪了: 不仅 Win/Mac/Linux 全平台离线跑 图层、曲线、蒙版、液化全齐 甚至还把最恶心的「原生读写 .PSD」给啃下来了。 现在这玩意儿完全免费开源,直接冲上了 Reddit 几个技术大榜第一。 有人笑他算不清账:花 2000 刀省 20 刀? 但我只看到了极其恐怖的一点: 以前需要几十人工程团队开发两三年的专业级桌面软件 现在一个人 + 2000 刀算力,就能直接把核心护城河给掀了。 传统 SaaS 靠堆砌基础功能收租的时代,真的要到头了。 如果是你,你愿意花 2000 刀买“代码自由”,还是老老实实给大厂交租?👇
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几年没用GNOME桌面,怎么版本号从GNOME 3跳到GNOME 51了,发生了什么(
卧槽,成功开通Muse 不到1分钟。 刚刚刷到老杨说使用Google Gemini 来开通Muse. 赶紧去搞啊,可以送10亿token啊! 【Muse AI开通教程】 试了一下,做了一个视频教程。核心关键:大家首先要准备2个东西。 1. 要有Google的Gemini Pro账号 2. 登录Pro账号后,点击对应的Spark Beta版本测试版 登录进去后,给它发送一句话:“帮我使用远程桌面打开Google官网,首页或者之类的这种就都可以。” 输入对应的Muse AI官网,然后使用谷歌邮箱登录,输验证码,就可以了,很简单。
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炒币这件事,谁敢说自己一定看得准? 谁要是告诉你,某个币100%会涨,或者100%会跌,你直接把他拉出来看看,他自己敢不敢梭哈。 我以前买 #PALU,整整买了4万刀。 当时我也觉得它一定会涨。 结果现在,还剩1000U左右。 后来我复盘才发现,真正的问题不是我看错了PALU,而是我把“看好”做成了“重仓押注”。 如果当时不是4万刀全压PALU,而是把资金分散到几个同阶段、同热度的热点标的里。 比如PALU 2万刀,币安人生2万刀。 哪怕PALU最后归零,只要币安人生拿到后面的大行情,整体账户照样可能赚几十万刀。 这就是投资和赌博最大的区别。 投资从来不是要求你每一次都看对。 而是: 看错的时候,亏损可控; 看对的时候,利润足够大。 所以炒币除了看基本面、叙事、资金和情绪,更重要的是做好仓位分配。 最终看的其实就两个东西: 胜率和赔率。 #牛来 我也不敢说一定会暴涨。 任何敢跟你保证“一定涨”的人,我都不信。 但问题是: 在现在这个阶段,你把市场上的热点标的全部摆在桌面上比较—— 叙事、热度、流动性、交易所预期、市场认知、潜在赔率…… 你还能不能找到一个,比牛来综合条件更好的标的? 如果找不到,那么它就值得你给它一个合理仓位。 不是因为它100%会涨, 而是因为在不确定的市场里,我们要做的从来不是寻找“百分百正确”,而是把钱放在胜率更高、赔率更大的地方。
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苹果刚刚发布了它的首款折叠手机,iPhone Duo ​​​​ Apple 今天在 Apple Park 举办"Surprise and Shine"发布会,这是新任 CEO John Ternus 上任以来的第一场重大产品发布。Ternus 于 9 月 1 日正式接替 Tim Cook,后者转任执行董事长。Cook 本人也坐在了发布会前排。 发布会的核心是两款手机:Apple 第一款折叠屏 iPhone Duo,以及 iPhone 18 Pro 系列。 iPhone Duo:Apple 的第一款折叠屏 传了好几年的折叠 iPhone 终于来了。iPhone Duo 采用书本式折叠设计,展开后形似护照,内屏 7.6 英寸,外屏 5.4 英寸。机身用的是 5 级钛金属,IP68 防尘防水。 芯片和 iPhone 18 Pro 一样是 A20 Pro,搭配 Apple 自研的 C2 基带。后置双 48MP 摄像头,没有长焦镜头,这是相比 18 Pro 最明显的妥协,大概率是为了控制机身厚度。生物识别用的是侧边按钮的 Touch ID,而非 Face ID,也可以用 Apple Watch 解锁。后续还会支持 Apple Pencil。 两个颜色:星光白和夜空色。256GB 起售价 2,000 美元,最高配置大约 3,000 美元。今天只是发布,预计最早 10 月开售,比 iPhone 18 Pro 晚一步。 对比三星 Galaxy Z Fold 系列(同样 256GB 起售价 1,999 美元),Apple 在价格上基本持平,但在折叠屏市场已经是后来者,三星和华为在这个品类经营了七年。 iPhone 18 Pro:2nm 芯片和可变光圈 iPhone 18 Pro 和 Pro Max 搭载 A20 Pro 芯片,2nm 工艺,2 个"桌面级"超级核心加 4 个能效核心,7 核 GPU。散热性能提升到上一代的三倍。 摄像头最大的变化是 48MP 主摄支持可变光圈,简单说就是镜头可以自动调节进光量和景深,拍人像和夜景时效果会明显提升。还有一个新功能:手机可以验证一张照片没有被 AI 编辑过,在 AI 生成内容满天飞的时代,这算是一个实用的信任工具。 Dynamic Island 缩小了,同时最多支持三个实时活动同步显示。Pro Max 续航提升到 30 小时,充电 15 分钟可以到 50%,这是 iPhone 有史以来最大的电池提升幅度。 四个新颜色:黑色、浅蓝、冰川色(银)、勃艮第(红)。Pro 起售价 1,199 美元,Pro Max 起售价 1,299 美元,均为 256GB 起步。9 月 12 日开始预购,9 月 18 日发售。 其他产品 AirPods 5 的降噪比 AirPods 4 提升了 50%。两个版本:基础版 129 美元带主动降噪,高配版 149 美元多了耳柄音量控制、更长续航和无线充电盒。今天开始预购。 Apple Watch Series 12(399 美元起)和 Ultra 4(799 美元起)升级了健康追踪系统,Series 12 重新引入了陶瓷材质。新增了一个叫 Siri Recap 的功能,用环境监听为你整理一天的高级别笔记。今天预购。 iOS 27 的正式推送日期确认为 9 月 14 日。 值得注意的是,今年普通版的 iPhone 18、iPhone Air 2 和 iPhone 18e 被推到了 2027 年春季,Apple 把九月发布会的焦点完全集中在了高端产品线上。
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今天刚提交了一个 PR,给 Cindy 手机版实现了类似网易 UU 的远程桌面功能,体验能比 Grok Bot 的远程桌面好亿点。 在 GPT-6 的时代,我都没看网易 UU 的源码,这种完整功能的实现也就一天时间。而且 AI 其实第一把就做完了,时间都花在了后续的体验调优和打磨上。
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Grok Bot 设计之旅 来自 Grok Bot Design Lead @johnbai 是 Cursor 纽约办公室的第一位设计师,John 在这期访谈中首次公开其幕后设计过程。 # Grok Bot 产品起源:为什么 Cursor 要"另起炉灶"? Cursor 桌面端对非技术用户门槛过高,工程化概念让设计师等群体难以上手。John 入职后长期负责增长与 onboarding,核心命题一直是"降低门槛"。 内部曾有两派:一派主张改造现有产品(John 甚至提过类似 Codex 后来采用的"双模式切换"方案:coding vs. tasks);另一派主张彻底重做。最终共识是:Cursor 品牌技术感太强、包袱太重,对非工程师缺乏吸引力,于是高层自上而下拍板,由几名资深工程师闭门探索全新产品。 Grok Bot 初版是精简版 Cursor Glass(agents 窗口)+ iMessage 式聊天界面。这是关键的"秘密武器"——AI 圈用户习惯了流式输出和思考状态,但普通用户最熟悉的是 iMessage/WhatsApp 的消息形态。这一选择奠定了产品的亲和力。 # 设计探索:从"激进重构"到"回归聊天" John 展示了大量未采用的探索,其演进逻辑值得注意: 1. 质疑范式:他最初质疑"为什么又是左栏列表 + 中间聊天 + 右侧详情的三栏结构",尝试了大量替代形态——任务清单悬浮窗、"Mission Control"多 Agent 监控视图、便签式界面、Raycast 式唤起、常驻桌面的 "Notch(灵动岛)"概念、Clippy 式桌面角落角色等。 2. 用产品打造产品:他用内部原型(代号 Sand,即 Grok Bot 前身)来构建自己理想中的 Notch 形态。亲手使用后他发现:Notch 形态会丢失上下文,而聊天仍是管理 "Agent 舰队" 的正确交互范式。这是本期最重要的认知反转——设计师通过快速原型证伪了自己的激进方案。 3. 收敛逻辑:领导层对"退居后台"的 ambient 方案反应冷淡,因为产品需要品牌存在感;而探索中诞生的碎片(如六边形 Cursor logo 加双眼的像素小人)最终演化为 Grok Bot 的吉祥物。两条设计路线——"给工程版抛光"与"彻底重做"——最终融合为现有形态。 4. 拟人化的来源:早期内部用户自发给 Agent 起名、上传表情包当头像,团队从中捕捉到"用户想赋予 Agent 人格"的信号,遂将角色形象设为默认状态。 # Onboarding 哲学(本期最有方法论价值的部分) John "在 Cursor 的全部时间都在设计 onboarding",其核心原则: 1. 衡量负担的标准是概念数量,而非步骤数量。只要价值传达清晰、过程有吸引力,用户愿意走完多步流程;反之,塞入过多概念(他点名 Buzz 的 onboarding)会让人流失。 2. 不要迷信 Skip 按钮。AI 工具跳过引导后,用户被丢进空白输入框,直接陷入"行动瘫痪"(action paralysis)。先教会用户产品能做什么,比让他们快速进入产品更重要。 3. 最终落地的三步:① 你拥有的是一个 Agent 团队(各有分工);② 每个 Agent 有自己的电脑(嵌入式 computer-use 窗口 + takeover 接管按钮——主持人称这是他的 "aha moment",因为云端电脑的运作首次变得透明可信);③ 任务可自动化运行。 4. 被砍掉的方案及原因:连接 Google 做个性化定制(信任未建立,用户不愿授权);语音引导(跟风 ChatGPT/Claude 语音模式,但新用户"不知道该说什么",时机错误)。 5. 用动效"买时间":信息逐步流入的动画,既表现 AI 在思考,又掩盖了加载延迟。 # Cursor 的设计文化 没有两个设计师流程相同:有人纯代码起手(做 Cloud Agents 的 Maya 甚至没有 Figma 文件,只交付 Vercel 可交互原型),有人用 Paper,John 自己仍以 Figma 起草——但 Figma 的定位已变为"喂给 Agent 的素材与故事板",文件本身是完全一次性的(throwaway)。 Agent 深度参与设计执行:John 把 Notion 文档丢给 Bot,让它在 Figma 里自动布局数十个 logo 变体、填充组件网格——过去需要手动 Google 找 SVG、缩放对齐的重复劳动全部外包。后期他甚至跳过 Cursor,直接让 Agent 在浏览器里生成多个方案。 高保真评审文化:每个想法必须附带可交互原型,crit 时发链接让所有人亲手试用。"静态走查已经不够用了"——这迫使设计师在分享前就验证方案是否成立,避免"给烂方案抛光"。 沙堡心态与 unshipping:设计师不能对自己的概念有执念("can't be precious"),早期探索注定大量被丢弃,但碎片会进入最终产品;公司内部有强烈的"反上线"(unshipping)文化,靠删除来收敛复杂性。 他引用 Colin Dunn 的 "informed simplicity":用户觉得"理所当然"的简洁,来自设计者先极度发散、再极度收敛的过程。 # 团队、招聘与反馈机制 团队:冲刺期共 5 名设计师,按各自强项自然分工(John 做探索与 onboarding,Pong、Keith、Tyler、Mamuso 抛光主壳),品牌团队主导命名与形象迭代。 招聘标准:基本功优先于工具数量、出活速度或"模型优化技巧"。核心考察能否真正 ship 产品、是否有体现 PMF 寻找循环的工作流程——"现在什么都能造,但不是什么都值得造。" 反馈处理:坚持用户研究 + 数据驱动。重视深度用户(如主动向 power user 私信索取详细反馈,再让 Bot 汇编成 Notion 文档同步团队);数据洞见直接指导迭代——用户常用 Bot 少于 5 个(影响信息架构)、授权认证是主要卡点、吉祥物反响强烈(故提升其存在感);同时密切观察用户自发"hack"出的用法(如 iMessage 版 Bot),顺势纳入设计。 # 实际使用场景(产品能力的具象化) John 本人:妻子申请绿卡,让 Bot 扫描邮箱自动找出过去 5 年的租约与账单;租房监控(定时抓 StreetEasy 房源,按"靠近地铁蓝线"等条件排序);跨工具流水线(Slack 反馈频道 → Notion 数据库 → 自动更新 Figma 设计,人只需验收)。 主持人 Rid:梦幻橄榄球 GM Bot(抓取公开交易数据 + 动态竞价模型);QA Bot(每日自动跑完全部产品流程、生成工单,置信度达标即直接派给 Cursor Agent 修复)——他在机场行李提取处用手机修好了此前两次都没修好的 bug。 John 的总结颇具代表性:"我现在默认它什么都能做,因为我还没碰到过墙。"
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