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本文记录了在 AutoDL 国内服务器上安装 Codex CLI 的过程。针对官方脚本访问 chatgpt.com 超时、系统 Node.js 版本过低，以及 AutoDL 网络加速导致 npm 出现 SELF_SIGNED_CERT_IN_CHAIN 等问题，最终通过升级至 Node.js LTS、使用 npm 安装 Codex，并临时绕过代理证书校验完成部署。实践表明，AutoDL 容器可以成
1.查看当前操作系统版本信息。
本文探讨了2026年AI API集成在生产环境中的关键挑战与优化策略，重点对比了Claude API和DeepSeek API的核心差异与应用场景。文章首先从定价、模型能力（上下文长度、多模态支持等）、适用场景等维度对两大API进行全景对比，指出Claude适合深度推理和多模态任务，而DeepSeek在中文处理和成本敏感场景更具优势。随后详细解析了流式响应处理、错误重试、Rate Limit应对等
VS Code 远端终端和 VS Code 远端插件不是同一个启动链路。终端能读到 ~/.bashrc，不代表插件也能读到。本地 SSH config 负责建立 RemoteForward。远端登录环境负责让 VS Code Server 启动时继承代理。远端 shell 配置负责让终端继承代理。远端 VS Code Machine settings 负责让 VS Code 自己使用代理。最后必须
在信息技术日新月异的今天，Linux操作系统凭借其开源、稳定、高效及强大的可定制性，已成为云计算、大数据、容器化及企业级服务器领域的绝对基石。无论是系统运维工程师、开发测试人员，还是安全架构师，扎实的Linux基础都是不可或缺的核心竞争力。然而，理论与实践之间往往存在一道需要亲手敲击键盘才能跨越的鸿沟。本书（/本练习集）正是基于这一初衷而设计。它并非一本冗长枯燥的理论教材，而是一份。
今天给大家带来一个保姆级教程——借助AI编程工具，30分钟做一个属于你自己的AI具身智能数字人。这篇教程不需要你手写一堆代码。用自然语言描述需求，AI 工具帮我们把代码写出来。我用 Claude Code 做出了下面这个项目，你也可以用 Codex、OpenCode、Cursor、Trae 等任意 AI 编程工具，思路完全一样。
搭建网站需域名、服务器、程序、解析部署四要素，分零代码、虚拟主机、云服务器、手写代码四种方案，各适配不同需求，同时做好备案、SSL 与备份保障网站稳定运营。
在 C/C++ 开发中，库的管理是工程化的核心环节。静态库虽然简单，但会导致可执行文件体积膨胀、内存浪费；而 动态库（共享库） 凭借共享内存、按需加载、易于更新等优势，成为大型项目的首选。然而，动态库的运行时加载、版本管理、跨平台分发一直是新手的噩梦。CMake 作为 C/C++ 事实上的构建标准，提供了一套完整的动态库管理机制。本文将从底层原理出发，结合完整实战案例，带你掌握 CMake 动态库
是系统软件，区别于应用软件/硬件是计算机软硬件资源的管理者是用户、应用程序与硬件之间的接口。
OpenCode 提供强大的工具体系，支持自动化编码和项目运维，主要功能包括： 工具权限管理：通过 opencode.json 配置文件精细控制内置工具、自定义工具和 MCP 扩展工具的使用权限，支持允许、禁止和审批三种策略。 内置工具集：包含文件操作（read/edit/write）、终端命令（bash）、代码检索（grep/glob）、网络查询（webfetch/websearch）等核心功能
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的AI模型访问外部工具和数据的开放协议标准，相当于AI领域的"通用接口"。它让AI能统一调用搜索、文件读写、数据库、GitHub等外部能力，无需重复开发对接逻辑。目前Claude、Cursor等主流AI客户端已支持MCP，通过简单配置即可扩展AI功能。文章推荐了BraveSearch、GitHub、F
Claude vs GPT 横向评测摘要 Claude和GPT各有优势，选择取决于具体任务需求： 核心差异 Claude：擅长中文写作、长文本处理、代码解释，输出更自然流畅 GPT：强在结构化分析、多模态任务、工具集成，适合推理拆解 典型场景推荐 内容创作：GPT列提纲 → Claude写正文 → GPT做SEO检查 编程开发：GPT定方案 → Claude写代码 → GPT做审查 文档处理：Cl
OpenAI Codex CLI 更新支持第三方模型接入，开发者现在可以自由配置DeepSeek、Claude、GLM等模型。配置方式有两种：简单修改base_url或自定义Provider。实测显示Claude Sonnet 4在代码生成上表现突出，DeepSeek V4性价比高但上下文有限。使用中需注意模型名校验、超时设置和API Key读取顺序。建议根据任务复杂度灵活切换模型，简单任务用第三
所有节点共享同一份状态，是数据流转的载体，使用TypedDict定义。python运行# 定义全局状态messages: Annotated[Sequence[str], operator.add] # 对话消息，自动追加query: str # 用户问题tool_result: str # 工具返回结果final_answer: str # 最终答案：列表类型字段，新内容追加而非覆盖，适配多轮对
Multi-Agent系统（MAS）是由多个自主Agent组成的计算系统，这些Agent在同一环境中交互，共同解决单个Agent无法或难以解决的问题。它们在智能交通系统、电子商务、工业自动化、灾害响应等众多领域都有广泛应用。然而，随着系统规模的扩大和复杂度的增加，容错设计变得至关重要。在现实世界中，硬件故障、网络问题、软件错误，甚至人为因素都可能导致系统出现异常。对于关键任务应用来说，系统的容错能
在搭建自动化数据采集系统时，很多开发者往往卡在环境配置和依赖管理的第一步。面对复杂的库版本冲突或是编译报错，原本简单的部署计划很容易变成一场耗时数天的“排雷”行动。特别是当我们需要在一个干净的虚拟机环境中从零开始构建一个稳定的爬虫服务时，系统要求的确认和基础依赖的完整性直接决定了后续工作的顺畅程度。OpenClaw 作为一个轻量级且高效的采集框架，其优势在于结构清晰和扩展性强，但前提是必须有一个稳
通过Annotated[类型, 归约函数]显式指定合并逻辑，最常用在列表场景。→ 列表追加专门用于对话记录、执行日志、消息列表等需要保留历史、向后追加的场景。状态定义：python运行{"log": ["第0轮思考完成"]}{"log": ["第1轮思考完成"]}{"log": ["第0轮思考完成", "第1轮思考完成"]}（新旧列表拼接）支持自己编写合并逻辑（保留最新、去重、条件合并等），规则同
错误做法正确做法直接修改创建进行配置覆盖仅在终端在 systemd 服务的中设置代理重启整个主机restart永远不要手动编辑由程序自动生成的服务文件，应使用 systemd 官方推荐的 drop-in 方式追加配置。
注意：base_url修改为cc-switch的路由服务器地址。
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