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库存有限，有 eSIM 设备的建议先屯一张防身。
AgentWeb 是 10 月 29 日上线的一个新东西，它想解决的问题：智能体要替你在真实网站上办事，总不能每次都去模拟点击浏览器。
它的做法是把真实网站预先整理成一张“行动索引”，每个动作的输入、权限、执行状态和验证方式都写清楚，智能体直接调 MCP 工具就能下单、预约、填表、查订单。
每次执行完还会返回一张验证回执，而不是一句含糊的“好像办成了”。
这套东西不走浏览器自动化，官方的说法是更快、更稳、每一步都可审计，账号凭证也不会直接暴露给智能体。
但覆盖范围不是全网通用，哪个网站、哪个动作支持，得先查它当时的工具清单再承诺，网站还没收录的可以去申请收录。
计费是按验证成功的动作算，一个动作 0.05 美元，失败的自动退款，没有订阅。
我觉得它真正有意思的地方不在“又一个 MCP 服务器”，而在把“智能体能不能办事”从玄学变成了可以查清单、对账单的事。
agentweb.us/
Cloudflare 开源了一个叫 security-audit 的 skill，装进编程智能体之后，它就能照着一套固定流程去翻代码库找漏洞。
它不是扫描器，仓库里没有二进制程序，只有一摞写好的指令，外加两个校验脚本。
流程一共六步，先摸清架构和信任边界，再按覆盖清单派一群相互隔离的“猎手”去找问题。
关键的一步在验证：发现问题的智能体不能自己给自己背书，必须换一个全新的验证者来想办法证伪它。
最后的结论只分三种，能确认的、还需要验证的、已经被证伪的，全部写进一个带 schema 的 findings.json 里，而不是一堆散文。
Cloudflare 自己也坦白，单跑一次大概只能找出多轮加起来的一半问题，多跑几轮才能把覆盖补齐。
装起来就一行命令，装完对着代码库说一句“security audit this codebase”就能开工，前提是你的智能体得支持并行子智能体，机器上还得有 Node.js。
MIT 开源，GitHub 上现在已经 5.8 万多星了。
github.com/cloudflare/securi…
这个开源项目挺有意思，叫 Arnis，能把地球上任意一个真实地点变成可以自由探索的 Minecraft 世界。
它用的就是 OpenStreetMap 这些真实地理数据，你在地图上选一块地方，定好出生点，点开始生成，几分钟后就能在 Minecraft 里打开。
作者 Louis Erbkamm 从 2022 年开始做这个项目，起初只是个两周赶出来的 Python 原型，后来从 Python 移植到了 Rust。
做到现在，GitHub 上的下载量已经接近 90 万次，贡献者大概 70 位，社区还把它翻译成了约 20 种语言。
有意思的是它连细节都较真，地图上没画出来的东西它放不进去，像自由女神像这种太精细的地标，它会直接把 3D 模型转成 Minecraft 方块。
最近的版本甚至已经不止地球了，月球和火星也加进去了。
作者最喜欢的用法其实是在学校里，老师生成自己城市或者附近公园，让学生从同一块地出发改造，再一起看结果。
想试的话，直接去 GitHub 搜 louis-e/arnis 下载，选个你熟悉的地方，比如老家或者去过的地方，生成出来逛逛就行。github.blog/open-source/main…
多账号用 Claude，最怕的不是切换麻烦，是某一次真实 IP 悄悄漏出去。
这个 Claude 切换器走的是 fail-closed 的路子，启动前先跑 14 项环境审计，代理没跑、TUN 没接管、出口变了、时区和 IP 对不上、IPv6 旁路、DNS 泄漏、WebRTC 泄漏，硬性项有一项不过就不拉起应用，宁可不开，也不裸连。
它还有一个常驻保镖，每 10 秒巡检一次隧道，隧道一断就直接杀掉受保护进程，作者特意区分了这一点：很多客户端自带的容错是 fail-open，重试时反而可能把带真实 IP 的握手包送出去。
多账号也不是登出再登入，而是给 A 到 D 四个槽位各做一份独立快照，设备指纹、登录凭证和本地状态分开存，切换时原子化封存和载入，服务端看到的始终是一台没变过的设备。
另外还有个看门狗，专门对付配置漂移，代理客户端一更新把 TUN 开关重置了、系统时区被改回去了，它会按基线滚回去并留一条日志，而不是等你哪天发现才出事。
作者在用途声明里也写明了，只面向合规地区因出差、旅居等原因管理多个账号的用户，要遵守服务条款，不用于转售、共享或规避地区限制，本地检查也不等于账号不会被限制，AGPL 开源。github.com/YOURSJEYO/claude-…
分享个牛逼的，模型发展这么快
几天不看，就不知道某个垂直赛道哪个模型最厉害了
看这里，几个月不看AI新闻，也能知道了，非商单
选模型最怕的就是只看厂商自己的宣传，这个站就是干这个的，Artificial Analysis，专门做独立评测，把领先语言模型的智能、速度和成本放在一起比。
它最核心的是一张 Intelligence Index，现在已经到 v5.0 了，里面一共 9 套评测，不是单一跑分。
这些评测覆盖的面很实在，有终端里的智能体科研、开源仓库里的智能体编程、专业文档推理、物理推理、表格和文档的定量分析，还有法律智能体工作的幻觉门控通过率。
光看智能还不够，它还把每项任务的成本单独算出来，按 token 类型分，成本越低越好，智能和成本画在一张图里，能直接看到性价比最好的那个象限。
对我来说最有用的就是这个思路，选模型不是选最聪明的，而是选在你的任务上够聪明、又不烧钱的那一个，帕累托那条线就是帮你划这个界的。
而且它是独立评测，不是厂商自己交卷，这点在现在这个各家都说自己第一的行情里，至少有个能对照的第三方。
先看总榜，再按自己关心的任务类型往下钻。artificialanalysis.ai/zh
Deep Principle 开源了一个科学模型，叫 Hydrogen-1.0，MIT 协议，面向化学、材料科学和生命科学。
规模给得很实在：753B 的 MoE，246 个专家，每 token 激活 45B，还有一个 32B 的共享稠密模块，上下文 200K。
它是基于 Z.ai 的 GLM-5.3 做后训练出来的，权重已经在 Hugging Face 上线了。
基准方面只说了定性的结论：在 FrontierScience-Research 上胜过 GPT-6-Astra，具体分数没给，我就不编了。
API 这块也先说清楚：官方说即将通过自有平台、Together AI 和 OpenRouter 提供，现在还没上线。
做科研方向的人可以先把权重记下来，等 API 放出来再试。marktechpost.com/2026/11/02/…
Elios成功下卡，有美国Checking账户，U卡
目前，不需地址证明，快冲！
资料及注意事项⬇️
1. ITIN
2. 美国静态IP
3. 美国实体手机号
4. 中国护照
5. 居住国家填写美国及美国地址（SSN填写ITIN号码）
6. 实际国家填中国及中国相关信息
填写资料共10 多分钟下卡。
一开始 5和 6 总没填写正确，被拒好几次，被拒后，继续填写，多轮后秒验证成功。
Apple store 搜 eliso
ALT Elios成功下卡，有美国Checking账户，U卡 目前，不需地址证明，快冲！ 1. ITIN 2. 美国静态IP 3. 美国实体手机号 4. 护照 5. 居住国家填写美国及美国地址 6. 实际国家填中国及中国相关信息 填写资料共10 多分钟下卡。 一开始 5和 6 总没填写正确，被拒好几次，被拒后，继续填写，多轮后秒验证成功。 Apple store 搜 eliso
打开 GitHub 的时候，经常卡在一些界面词上，每次都得停下来琢磨一下，时间久了挺烦的。
这个插件就是冲着这点来的。
它源自 52cik 的 github-hans，后来一直在独立维护。
装上之后，GitHub 的菜单、按钮这些界面文字都变成中文，时间显示也会跟着本地化，项目简介还能点一下翻译，不用再复制到别处查。
装法是先装个脚本管理器，比如 Tampermonkey，Chrome 用户记得在扩展管理里开开发者模式，再给它开允许运行用户脚本的权限，装完刷新页面就能用。
想尝鲜就装开发版，词库每周五更新；图稳就装 GreasyFork 的稳定版，每周一同步一次。
这个项目从 2021 年做到现在，已经攒了 3.7 万多 star，最新版是今年 6 月 20 日的 v1.9.4.4，修的是 GitHub 改版后导航和搜索弹层翻译丢的问题。天天泡 GitHub 的话，装一个能省不少注意力。github.com/maboloshi/github-…
美区Apple ID申请办法
+ 免费小火箭下载网址⬇️
追加几个能免费下载小火箭的苹果ID分享网站
1. 裤佬共享小火箭
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3. 免费小火箭美区Apple ID 共享站 - 每日24h更新可用
id.jincaii.com/
4. 2025-11月最新免费共享小火箭账号/已购shadowrocket共享Apple ID，小火箭账号购买，美区小火箭
ccbaohe.com/appleID/
5. Shadowrocket 基础教程
pg.xxjiajia.com/
发现一个挺实用的开源仓库，叫 AI 漫剧 Skills。
它一共给了 21 个题材的全流程模板，从玄幻修仙、西幻魔法，到宫斗、宅斗、都市逆袭、悬疑刑侦这些都有。
用法很简单，发一句故事点子就行，它会接着给你企划案、资产图提示词、分集剧本、分镜和视频提示词，连发布文案都包了。
每个模板就是一个 SKILL.md 文件，不用装依赖，Claude Code、WorkBuddy 能直接用，粘贴到 DeepSeek 这类聊天工具里也能跑。
默认是 30 集，每集大概 4 分钟，9:16 竖屏，点子里想改集数和时长也可以直接指定。
不过要提醒一句，作者自己也说了，目前只有玄幻修仙是真正跑通过的，其他不少题材只做了安装校验或者第一阶段试跑，没逐一实测。
仓库是 MIT 开源的，拿去改、拿去用都行，发布前记得按平台规则标 AI 生成。github.com/zhanghao123vip/ai…
MiniMax H3 本来一次只能出短片，想做长视频就得一段一段续，续不好就断、就闪、音画还容易对不上。这个 ComfyUI 节点套件就是来管这件事的，叫 ComfyUI-MiniMaxH3-PrefixStream。
它的做法不折腾原工作流，不改 ComfyUI 源码，也不去动 H3 的 DiT，模型、提示词、采样、解码都原样留着，只在续写的地方插两个节点。默认走 Native Masked AV，把上一段干净的音视频 latent 直接写进下一段开头，再用 ComfyUI 原生遮罩护住，视频和音频还能分开控制，兼容性实在不行再切 Safe Native。
我觉得最省事的是那个素材箱。每段生成完自动归档，预览、评分、镜头标签、提示词、前后镜头关系都在里面，想续哪段直接在画廊里点，不用再翻输出目录猜文件名。还能看一棵分支树，哪个版本从哪段分出来的，一眼就清楚。续写长度也按 H3 自己的帧网格来，默认 39 帧，保护的重叠部分裁掉后拼回去，音画同步和亮度接缝都顺带处理了。
另外还有切片和回填那套，长视频切开重绘、再无缝拼回母带，低内存那条线是逐段写盘最后合成 MP4，不用把整条片子都堆在内存里。装法也简单，克隆到 custom_nodes，装依赖重启就能在 MiniMaxH3 分类里找到，仓库里还给了 42 个节点的完整工作流，拖进画布就能跑。
github.com/knoic/ComfyUI-Min…
M. retweeted
🎉重磅！MiniMax H3 的王炸加速 LoRA 又更新了！
最近大家都在说 Pika 让 MiniMax H3 再次伟大
今天社区又放出了一个缝合怪神作：Pika-H3-Flex-Turbo-LoRA
直接把速度干到了官方版的 2.4 倍！
🔥几个关键细节（避坑必看）：
1. 社区野生融合版
不是 Pika 官方出的，是 HF 社区大佬 akhaliq 手搓的。他把 Pika Flex 和几个最强蒸馏加速 LoRA 直接合成了一个单文件
2. 极简开箱，零额外节点
不需要装任何乱七八糟的自定义节点（Custom Nodes），也不用打补丁。直接当普通 LoRA 丢进 ComfyUI，权重无脑拉到 1.0 就能跑
3. 速度飙升 2.4 倍
分为 2 步、4 步、8 步三个版本（还有个仅 0.31GB 的 Lite 压缩版）。
但注意，为了迁就少步数不崩画面，Pika 的风格其实只融进去了一半：2 步和 4步版的 Flex 强度只有 0.5，8 步版是 0.6，效果不等于完整的满血 Flex🙂
🔥怎么玩最爽：
平时用 2 步版极速抽卡看动作和分镜，满意了再切 4 步或 8 步版搭配 Singularity 底模出成片
去吧，愉快的玩耍✌🏻
传送门👉🏻 huggingface.co/akhaliq/Pika-…
OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 联手推了个新标准。
内容发布方以后不用一家一家去声明了，一次就能向多家 AI 企业统一说，我不让你拿我的内容去训练模型。
这个标准是 Anthropic 的技术负责人 Kevin Kelley 拿到 IETF 去提的，落点就在网站的 robots.txt 里。
robots.txt 本来就是告诉爬虫哪些能抓、哪些不能抓的老机制，搜索索引、网页归档、AI 训练都用它。
问题是现在每家 AI 企业各要各的声明，网站得重复表态，AI 爬虫还在不停地抓，发布方早就烦了。
进度上 Anthropic 已经先采纳了，OpenAI 说未来几个月内落实，谷歌和微软预计明年支持。
Meta 那边发言人 Andy Stone 也表态支持建这种通用信号，但没给具体落地时间。
Google 牵头，联合斯坦福、牛津等团队做了个视频智能体 StreamVibe，核心问题不是能不能看懂视频，而是该不该开口、什么时候开口。
现在的视频助手大多只听得懂明确指令，像“水开了告诉我”这种，碰上用户只说“有困难就帮我一把”这种含糊话，或者中途改主意，就容易重复建议、说晚了，或者死守最初的指令。
StreamVibe 把需求分成三类，明说的、没说出口的、做到一半变了的，模型每秒判断一次，是闭嘴还是出声。
它用的 StreamVibe-VL 基于 Qwen3.5-9B，第二阶段用强化学习把它训得更克制，没事不打扰，另有一套记忆系统记着哪些请求还没完、哪些步骤已经做了。
实测上，响应时机和质量比别的模型高 10.7%，记忆系统又让主动交互再多 12.3%，不过 Gemini 3.8 Flash 在几项测试里还是更高。
短板也很实在，视频一长就不行，超过 5 分钟各家都很难掐准时机，靠自己前面回答往下推时，关键内容指标最多掉 61.5%。
例子很直观，别人只会描述画面里面包在压平，StreamVibe 会直接说先把面包边切掉再往下做。the-decoder.com/google-wants…
再次推荐！LCU很好用
在CC里面，用了一天，Nice！
干的事很直接：把 Codex computer use 的 runtime 从 Codex App 里解耦，接到你自己的 harness 上用，不用 Codex 登录。
本机装个官方 ChatGPT 桌面版就行，它出 runtime，LCU 负责接线。
Codex 的"电脑操控"能力，被人拆出来单送了。
LCU，干的事很直接：把 Codex computer use 的 runtime 从 Codex App 里解耦，接到你自己的 harness 上用，不用 Codex 登录。本机装个官方 ChatGPT 桌面版就行，它出 runtime，LCU 负责接线。
装上之后你的 Agent 就能读窗口、点鼠标、打字、截图，还能管 Chrome 标签页。Pi、Codex CLI、Claude Code 都有适配器。
我觉得最顺的是它的审批设计：Agent 第一次碰某个 App，会弹原生确认卡——这次允许、一直记住、拒绝，Touch ID 一按就行。模型自己看不见也点不了这张卡。高风险应用（浏览器、密码管理器）自带警告，终端这种直接拒绝。
还有个细节很戳我：Claude Code 里 computer use 默认 turn 一结束就断，LCU 给了个 cross-turn 开关，后台 subagent 能接着干，不用反复重新授权。
1328 star，MIT 开源，9 月底才建的仓库，更新很勤。
说白了，computer use 正在从"某家 App 的功能"变成"基础设施"。谁先把这层做薄，谁先吃到红利。
🔗 原文：github.com/amontlabs/lcu
DeepSeek 的 Harness 团队刚开源了一个编码智能体原型，叫 dsh-superagent，MIT 协议，v0.1.0。
它不是一个会话干到底，而是 Router-Worker 两层：Router 常驻接活分发，每个任务开一个独立的 Worker 会话去干，互不干扰。
它盯着单个 GitHub 仓库，也能接飞书消息，被授权的人一提它就开一个 Ticket，干完把结果贴回原对话，经常直接给一个 PR。
默认很克制，主动干活先只记下来不真动手，得团队手动切到 auto 才放行。
模拟测试里有点意思：300 条消息混着 20 个真需求，p95 完成时间 15.7 分钟，单会话基线是 29.5 分钟，快了将近 1.9 倍。
不过要说清楚，这只是模拟消息和模拟工具测的，真实代码质量并没测，README 自己也说了核心是少打扰人、多出活。
跑在自己机器上，要 Node.js 22.19 或 24 以上、git、Python、tmux 和 GitHub CLI，感兴趣的可以直接看仓库。marktechpost.com/2026/11/01/…
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2026 黑五 VPS 优惠汇总专题页
2026 年黑色星期五是 11 月 27 日（星期五），但 VPS 圈厂商通常 11 月上旬就陆续开跑，本页每天自动更新已公布的活动。
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