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WordPress → Hugo + Cloudflare Pages 迁移全记录

Wed, 08 Apr 2026 04:33:11 +0000

本文记录了我从 VPS 上的 WordPress 博客迁移到 Hugo + Cloudflare Pages 的完整过程，包括 n8n 自动推送文章的工作流改造。

迁移背景

原架构：VPS + WordPress + weisaygrace 主题 + n8n 自动推文
目标架构：Hugo + GitHub + Cloudflare Pages（免费，无需 VPS）+ n8n 自动推文（新方案）
主要动机：降低运维成本，摆脱 VPS 依赖，提升访问速度

一、准备工作

1.1 安装 Hugo

macOS：

brew install hugo

Windows（使用 Scoop）：

scoop install hugo-extended

Linux：

# 从 Hugo 官方 Release 页面下载最新版二进制
wget https://github.com/gohugoio/hugo/releases/latest/download/hugo_extended_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf hugo_extended_linux_amd64.tar.gz
sudo mv hugo /usr/local/bin/

验证安装：

hugo version

1.2 安装 Git 并配置 GitHub

确保本地已安装 Git，并拥有一个 GitHub 账号。新建一个空仓库，例如 my-blog。

二、初始化 Hugo 站点

# 创建新站点
hugo new site my-blog
cd my-blog

# 初始化 Git
git init
git remote add origin https://github.com/你的用户名/my-blog.git

2.1 选择并安装主题

推荐与 weisaygrace 风格相近的主题：

主题	风格	地址
Stack	卡片式，支持侧边栏，中文友好	github.com/CaiJimmy/hugo-theme-stack
PaperMod	极简，双栏，响应式	github.com/adityatelange/hugo-PaperMod
Blowfish	现代，功能丰富	github.com/nunocoracao/blowfish

以 Stack 主题为例：

git submodule add https://github.com/CaiJimmy/hugo-theme-stack themes/stack

2.2 基础配置

编辑 hugo.toml（或 config.toml）：

baseURL = "https://你的域名.com/"
languageCode = "zh-cn"
title = "我的博客"
theme = "stack"

[params]
  description = "博客描述"
  author = "你的名字"

[params.sidebar]
  emoji = "🍥"
  subtitle = "副标题文字"

[pagination]
  pagerSize = 10

2.3 移植 weisaygrace 样式（可选）

如果想保留 weisaygrace 的部分视觉风格，在 assets/scss/custom.scss（或 static/css/custom.css）中引入原主题的颜色变量和字体设置：

/* 从 weisaygrace/style.css 提取的核心变量 */
:root {
  /* 将原主题的 CSS 变量复制至此 */
}

三、迁移 WordPress 文章内容

3.1 导出 WordPress 文章

方法 A：使用官方插件（推荐）

在 WordPress 安装 wordpress-to-hugo-exporter 插件，一键导出所有文章为 Hugo 格式的 Markdown 文件（含 front matter）。

方法 B：手动转换

# 安装转换工具
npm install -g wordpress-export-to-markdown

# 将 WordPress 导出的 XML 文件转换为 Markdown
wordpress-export-to-markdown --path=export.xml --output=content/posts/

3.2 文章 Front Matter 格式

Hugo 文章头部格式示例：

---
title: "文章标题"
date: 2024-01-15T10:00:00+08:00
description: "文章摘要"
tags: ["标签1", "标签2"]
categories: ["分类"]
draft: false
---

正文内容...

3.3 处理图片资源

WordPress 的上传图片需要迁移：

# 将 WordPress 的 wp-content/uploads/ 目录
# 复制到 Hugo 的 static/images/ 目录
cp -r wp-content/uploads/ my-blog/static/images/

# 批量替换文章中的图片路径（在 content/posts/ 目录下执行）
find . -name "*.md" -exec sed -i &#039;s|https://旧域名/wp-content/uploads/|/images/|g&#039; {} +

3.4 本地预览

hugo server -D
# 访问 http://localhost:1313 预览效果

四、部署到 Cloudflare Pages

4.1 推送到 GitHub

git add .
git commit -m "init: 初始化 Hugo 博客"
git push -u origin main

4.2 连接 Cloudflare Pages

登录 Cloudflare Dashboard
进入 Workers & Pages → Create application → Pages
选择 Import an existing Git repository，连接 GitHub 账号
选择 my-blog 仓库
配置构建参数：

配置项	值
Framework preset	Hugo
Build command	`hugo --minify`
Build output directory	`public`
Environment variable `HUGO_VERSION`	`0.145.0`（填写你本地的 Hugo 版本）

点击 Save and Deploy

⚠️ 必须设置 HUGO_VERSION 环境变量，否则 Cloudflare 会使用旧版 Hugo 导致构建失败。

4.3 绑定自定义域名

在 Cloudflare Pages 项目设置 → Custom domains → 添加你的域名。如果域名已在 Cloudflare DNS 管理，会自动完成 CNAME 配置。

4.4 设置 Deploy Hook（供 n8n 调用）

在 Cloudflare Pages 项目设置 → Builds & deployments → Deploy Hooks → 新建一个 Hook，复制生成的 URL，格式如：

https://api.cloudflare.com/client/v4/pages/webhooks/deploy_hooks/xxxxxxxx

五、改造 n8n 自动发文工作流

原来的 n8n 工作流是直接调用 WordPress REST API，迁移后改为通过 GitHub API 写入 Markdown 文件，触发 Cloudflare Pages 自动构建。

5.1 新工作流架构

触发器（定时 / Webhook / 手动）
  ↓
生成文章内容（可接 AI 节点 / 直接填写）
  ↓
[Code 节点] 构建 Markdown 文本（含 front matter）
  ↓
[GitHub 节点] 创建文件到仓库
  ↓
Cloudflare Pages 检测到 push → 自动构建部署
  ↓
（可选）[HTTP Request 节点] 调用 Deploy Hook 强制触发构建

5.2 关键节点配置

Code 节点 — 构建 Markdown 内容

// 输入变量：title, content, tags, category
const now = new Date().toISOString();
const slug = $input.first().json.title
  .toLowerCase()
  .replace(/[^a-z0-9\u4e00-\u9fa5]+/g, &#039;-&#039;)
  .replace(/(^-|-$)/g, &#039;&#039;);

const frontmatter = `---
title: "${$input.first().json.title}"
date: ${now}
tags: [${$input.first().json.tags.map(t =&gt; `"${t}"`).join(&#039;, &#039;)}]
categories: ["${$input.first().json.category}"]
draft: false
---

`;

return [{
  json: {
    filename: `content/posts/${slug}.md`,
    content: frontmatter + $input.first().json.content,
    message: `post: ${$input.first().json.title}`
  }
}];

GitHub 节点 — 创建/更新文件

Resource:    File
Operation:   Create or Update
Owner:       你的GitHub用户名
Repository:  my-blog
File Path:   {{ $json.filename }}
File Content: {{ $json.content }}（需 Base64 编码，勾选"Binary Data"或使用 Buffer.from(...).toString(&#039;base64&#039;)）
Commit Message: {{ $json.message }}
Branch:      main

💡 GitHub 节点需要配置 Personal Access Token（在 GitHub Settings → Developer settings → Personal access tokens 生成，权限勾选 repo）。

HTTP Request 节点 — 触发 Deploy Hook（可选）

Method:  POST
URL:     你的 Cloudflare Deploy Hook URL

5.3 与旧 WordPress 工作流对比

步骤	旧方案（WordPress REST API）	新方案（GitHub API）
认证	WordPress 应用密码	GitHub Personal Access Token
发布接口	`POST /wp-json/wp/v2/posts`	GitHub Create File API
内容格式	HTML	Markdown + Front Matter
发布延迟	即时	约 30-60 秒（构建时间）
草稿支持	✅	✅（`draft: true`）

六、SEO 与功能补充

6.1 站点地图与 RSS

Hugo 默认自动生成 /sitemap.xml 和 /index.xml（RSS），无需额外配置。

6.2 搜索功能

Hugo 静态站点可使用 Pagefind 实现本地搜索：

# 在构建命令中追加
hugo --minify &amp;&amp; npx pagefind --site public

6.3 评论系统

weisaygrace 的 PHP 评论系统迁移后失效，可替换为：

Giscus（基于 GitHub Discussions，免费，无广告，推荐）
Waline（可自托管，支持中文，功能完整）
Disqus（功能强大，但有广告）

以 Giscus 为例，在主题配置中添加：

[params.comments]
  enabled = true
  provider = "giscus"
  giscus_repo = "你的用户名/my-blog"
  giscus_repo_id = "xxxx"  # 从 giscus.app 获取

七、迁移检查清单

Hugo 本地安装并能正常预览
所有 WordPress 文章已导出并转换为 Markdown
图片资源已迁移，文章内链接已更新
主题安装完成，基础配置正确
GitHub 仓库已推送，Cloudflare Pages 已连接
自定义域名已绑定，HTTPS 正常
HUGO_VERSION 环境变量已设置
n8n 工作流已改造，GitHub Token 已配置
评论系统已替换
旧域名 301 重定向已配置（如域名不变则跳过）
Google Search Console / 百度站长重新提交 sitemap

参考资源

【工具】无需Token! WebAI2API将网页AI转为API使用

Tue, 07 Apr 2026 23:41:46 +0000

原创小锋学长小锋学长

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn]

如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~

背景介绍

想用 OpenClaw、想在自己工具里集成 API，但 Token 太贵了？不过，各大商家不是都提供了免费的网页版吗？比如 doubao、ChatGPT，网页版是不限量还免费的！

所以这次介绍的工具，就是将网页版的 AI 转成了兼容 OpenAI 协议的 API。以前也有 web2api、chat2apt，不过都不更新了。而这次的 WebAI2API 非常好用。

使用效果

亲测效果挺好，原理就是：对外提供 API 接口，接收到请求后默认人工操作去内置浏览器上发送内容，然后将结果再返回给接口。

还提供了一个后端管理系统，可以方便的查看系统状态、管理配置等等。

不只是文字，图片生成也是能实现的。

如果你部署在服务器上，还能远程查看屏幕。

目前支持的AI厂商列表

| 网站名称 | 文本生成 | 图片生成 | 视频生成 |
| :— | :—: | :—: | :—: |
| LMArena | ✅ | ✅ | 🚫 |
| Gemini Enterprise Business | ✅ | ✅ | ✅ |
| Nano Banana Free | 🚫 | ✅ | 🚫 |
| zAI | ✅ | ✅ | 🚫 |
| Google Gemini | ✅ | ✅💧 | ✅💧 |
| ZenMux | ✅ | ❌ | 🚫 |
| ChatGPT | ✅ | ✅ | 🚫 |
| DeepSeek | ✅ | 🚫 | 🚫 |
| Sora | 🚫 | 🚫 | ✅💧 |
| Google Flow | 🚫 | ✅ | ❌ |
| 豆包 | ✅ | ✅ | ❌ |
| 待续… | – | – | – |

部署教程

项目链接：https://github.com/foxhui/WebAI2API

方式一：手动部署

1. 克隆项目

2. 调整配置文件

程序初次运行会从 config.example.yaml 复制配置文件到 data/config.yaml。建议先配置好 server 等相关参数。

3. 安装与配置

4. 启动服务

方式二：Docker 部署

安全提醒：

Docker 镜像默认开启虚拟显示器和 VNC 服务。
可通过 WebUI 的虚拟显示器板块连接。
注意：WebUI 传输过程未加密，公网环境请使用 SSH 隧道或 HTTPS。

Docker CLI 启动

Docker Compose 启动

硬核极客的 C 盘拯救指南：无损转移系统隐藏大户与终极优化

Sun, 05 Apr 2026 10:25:40 +0000

<li>
  <p data-path-to-node="8,1,0">
    <b data-path-to-node="8,1,0" data-index-in-node="0">链接工具：<code data-path-to-node="8,1,0" data-index-in-node="5">mklink /J</code></b>。创建一个底层目录联接，相当于给 C 盘开了一个“任意门”，数据实际存在 D 盘，但软件只管往 C 盘写，系统底层会自动重定向。
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,1,0">
    <code data-path-to-node="11,1,0" data-index-in-node="0">C:\ProgramData\Autodesk</code>
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,2,0">
    <code data-path-to-node="11,2,0" data-index-in-node="0">C:\ProgramData\Package Cache</code>（十几G的系统安装包缓存，极大！）
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,3,0">
    <code data-path-to-node="11,3,0" data-index-in-node="0">C:\ProgramData\Corel</code>
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,0,0">
    <code data-path-to-node="11,0,0" data-index-in-node="0">C:\Users\Gan\AppData\Local\Adobe</code>
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,1,0">
    <code data-path-to-node="11,1,0" data-index-in-node="0">C:\Users\Gan\AppData\Local\Autodesk</code>
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,2,0">
    <code data-path-to-node="11,2,0" data-index-in-node="0">C:\Users\Gan\AppData\Roaming\Autodesk</code>
  </p>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="11,3,0">
    <code data-path-to-node="11,3,0" data-index-in-node="0">C:\Users\Gan\AppData\Roaming\Corel</code>
  </p>
</li>

<li>
</li>

  <ul data-path-to-node="15,0,1">
    <li>
      <p data-path-to-node="15,0,1,0,0">
        按住 <code data-path-to-node="15,0,1,0,0" data-index-in-node="3">Shift</code> 键点击系统重启 -> 疑难解答 -> 高级选项 -> 启动设置 -> 重启 -> 按键盘 <code data-path-to-node="15,0,1,0,0" data-index-in-node="54">4</code> 进入安全模式。
      </p>
    </li>
  </ul>
</li>

<li>
  <p data-path-to-node="15,1,0">
    <b data-path-to-node="15,1,0" data-index-in-node="0">以管理员身份运行 CMD</b>，执行带权限克隆（D 盘无需提前建好子文件夹，<code data-path-to-node="15,1,0" data-index-in-node="35">robocopy</code> 会自动创建）：
  </p>
  
  <div class="code-block ng-tns-c1172265263-158 ng-animate-disabled ng-trigger ng-trigger-codeBlockRevealAnimation" data-hveid="0" data-ved="0CAAQhtANahgKEwiEhcWJtNiTAxUAAAAAHQAAAAAQuQE">
    <div class="code-block-decoration header-formatted gds-title-s ng-tns-c1172265263-158 ng-star-inserted">
      <span class="ng-tns-c1172265263-158">DOS</span></p> 
      
      <div class="buttons ng-tns-c1172265263-158 ng-star-inserted">
      </div>
    </div>
    
    <div class="formatted-code-block-internal-container ng-tns-c1172265263-158">
      <div class="animated-opacity ng-tns-c1172265263-158">
        <pre class="ng-tns-c1172265263-158"><code class="code-container formatted ng-tns-c1172265263-158" role="text" data-test-id="code-content">robocopy "C:\ProgramData\Adobe" "D:\ProgramData\Adobe" /E /COPYALL /XJ

robocopy “C:\ProgramData\Autodesk” “D:\ProgramData\Autodesk” /E /COPYALL /XJ robocopy “C:\ProgramData\Package Cache” “D:\ProgramData\Package Cache” /E /COPYALL /XJ

  <div class="buttons ng-tns-c1172265263-159 ng-star-inserted">
  </div>
</div>

<div class="formatted-code-block-internal-container ng-tns-c1172265263-159">
  <div class="animated-opacity ng-tns-c1172265263-159">
    <pre class="ng-tns-c1172265263-159"><code class="code-container formatted ng-tns-c1172265263-159" role="text" data-test-id="code-content">&lt;span class="hljs-built_in"&gt;ren&lt;/span&gt; "C:\ProgramData\Adobe" "Adobe_Backup"

<span class=“hljs-built_in”>ren</span> “C:\ProgramData\Autodesk” “Autodesk_Backup” <span class=“hljs-built_in”>ren</span> “C:\ProgramData\Package Cache” “PackageCache_Backup”

  <div class="buttons ng-tns-c1172265263-160 ng-star-inserted">
  </div>
</div>

<div class="formatted-code-block-internal-container ng-tns-c1172265263-160">
  <div class="animated-opacity ng-tns-c1172265263-160">
    <pre class="ng-tns-c1172265263-160"><code class="code-container formatted ng-tns-c1172265263-160" role="text" data-test-id="code-content">mklink /J "C:\ProgramData\Adobe" "D:\ProgramData\Adobe"

mklink /J “C:\ProgramData\Autodesk” “D:\ProgramData\Autodesk” mklink /J “C:\ProgramData\Package Cache” “D:\ProgramData\Package Cache”

<div class="buttons ng-tns-c1172265263-161 ng-star-inserted">
</div>

<div class="code-block ng-tns-c1172265263-162 ng-animate-disabled ng-trigger ng-trigger-codeBlockRevealAnimation" data-hveid="0" data-ved="0CAAQhtANahgKEwiEhcWJtNiTAxUAAAAAHQAAAAAQvQE">
  <div class="code-block-decoration header-formatted gds-title-s ng-tns-c1172265263-162 ng-star-inserted">
    <span class="ng-tns-c1172265263-162">DOS</span></p> 
    
    <div class="buttons ng-tns-c1172265263-162 ng-star-inserted">
    </div>
  </div>
  
  <div class="formatted-code-block-internal-container ng-tns-c1172265263-162">
    <div class="animated-opacity ng-tns-c1172265263-162">
      <pre class="ng-tns-c1172265263-162"><code class="code-container formatted ng-tns-c1172265263-162" role="text" data-test-id="code-content">reg add "HKCU\Software\Classes\CLSID\{&lt;span class="hljs-number"&gt;86&lt;/span&gt;ca1aa0-&lt;span class="hljs-number"&gt;34&lt;/span&gt;aa-&lt;span class="hljs-number"&gt;4&lt;/span&gt;e8b-a509-&lt;span class="hljs-number"&gt;50&lt;/span&gt;c905bae2a2}\InprocServer32" /f /ve

GitHub 5.6万星炸裂！黑客“瑞士军刀”HackingTool v2.0上线

Fri, 03 Apr 2026 05:02:45 +0000

最近刷GitHub的时候被这个项目狠狠惊艳到了——Z4nzu/hackingtool，星星直接干到5.6万+，fork也有6千多，妥妥的黑客圈顶流开源项目。

它不是那种单一功能的玩具，而是一个真正的ALL IN ONE黑客工具箱。一句话总结：把185+个常用渗透测试工具打包成一个菜单，装一次就能用一辈子。信息收集、SQL注入、钓鱼、无线攻击、后渗透、Active Directory、云安全、移动安全……20大类工具全齐了，v2.0还做了大翻新，UI、搜索、智能推荐全升级，玩起来爽到飞起。

试了之后，最大的感受就是省心。以前想跑个recon，得先装nmap、再装theHarvester、amass……现在打开HackingTool，直接选类别或者敲个“/”搜索，工具状态一目了然（已安装打钩，没装打叉），点一下就能自动安装。想批量装？直接敲97，全自动搞定。甚至还能敲“r”描述你的需求（比如“我要扫内网”），它还会智能推荐工具给你，简直贴心到离谱。

它到底有哪些干货？

项目目前覆盖20个大类，我挑几个大家最常用的说说：

信息收集：nmap、theHarvester、Amass、Subfinder、Shodanfy、SpiderFoot……26个工具，随便挑。
钓鱼攻击：Setoolkit、SocialFish、PyPhisher、Evilginx3、BlackEye等17个，社工必备。
Web攻击：sqlmap、Nuclei、ffuf、Gobuster、Nikto、OWASP ZAP……20个，重型武器。
无线攻击：Fluxion、Wifiphisher、Airgeddon、Bettercap……13个，WiFi/蓝牙全覆盖。
后渗透&取证：Sliver、Havoc、LinPEAS/WinPEAS、Volatility 3、Wireshark……
新增的Active Directory、Cloud Security、Mobile Security三大类（BloodHound、Impacket、Prowler、MobSF、Frida等），企业红队和移动安全玩家狂喜。

还有Payload生成、XSS、Steganography、DDOS、Reverse Engineering……几乎能想到的黑客场景，这里都能找到对应工具。工具本身不重复造轮子，而是把社区里最成熟、最好用的第三方工具统一管理起来，更新也智能（git pull + pip upgrade一键搞定）。

安装超简单，三种方式随便选

1. 最推荐的一键安装（Linux/Kali首选）：

装完直接敲 hackingtool 就能启动。

2. 手动安装（想自己控节奏）：

3. Termux（安卓手机党福音）：

同样支持！git clone进去，chmod + pip install requirements.txt，再跑就行，躺在床上也能玩渗透。

Docker党也有福了，直接 docker compose up -d 就能跑，干净不污染主机。

注意：Python 3.10+是必须的，部分工具需要Go、Ruby，建议在Kali、Parrot、Ubuntu这些环境里玩最稳。Windows用户推荐用WSL。

使用体验有多丝滑？

启动后界面现代得像个App：

敲 / 就能全局搜索工具名字、描述、关键词；
敲 t 按标签筛选（osint、web、c2、cloud、mobile…19个标签）；
敲 r 直接描述需求让AI推荐工具；
每个工具前面有✔/✘状态，点97批量安装，点99返回主菜单……操作逻辑清晰到爆炸。

最后说句大实话

HackingTool本质上是把黑客工具箱做成了傻瓜式管理器，极大降低了学习和使用门槛。无论是刚入门的渗透测试新人，还是每天跟红蓝对抗的老鸟，都能从中受益。

但强调一句：这个工具仅供学习、授权测试和安全研究使用！千万别拿去干违法的事，出了事自己负责。项目本身也是MIT协议，完全开源，大家可以放心看代码、提PR、自己魔改。

想玩的直接冲GitHub搜 Z4nzu/hackingtool 。

—— 如此才是

把复杂的技术，讲成你真正能用上的生产力

国家超算互联网单用户免费词元（Token）额度升至3000万

Tue, 31 Mar 2026 04:40:34 +0000

在小说阅读器中沉浸阅读

无意间发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。很通俗易懂，重点是还非常风趣幽默，像看小说一样。网址是 https://captainbed.cn/gz。希望更多人能加入到我们AI领域。

白送3000万Tokens？国家超算这波操作，堪比在火车站免费发泡面还加肠

昨天刷手机的时候，一条推送直接给我整精神了——国家超算互联网宣布，单用户免费Token额度直接干到了3000万。我盯着屏幕愣了三秒，第一反应是：这数字后面是不是少了个“体验版”或者“仅限新用户”？结果仔细一瞅，好家伙，这是真金白银的羊毛，而且几乎是个人就能薅。

说实话，这年头科技圈的大新闻多了去了，但能让普通开发者眼睛一亮的消息真不多。要么是某大厂又发布了听不懂的模型架构，要么是某独角兽又融了几个亿美刀。但这次不一样，这就像是逛超市突然发现矿泉水不要钱了，而且不是小样，是整箱整箱往你推车里塞。

3000万Tokens到底是个啥概念？别被数字吓到

先给完全不懂的朋友科普一下，Token这玩意儿翻译成中文叫“词元”，但你完全可以把它理解成AI的“口粮”。你和ChatGPT说话，它回你一段话，这一来一回消耗的就算Token。简单来说，你喂给AI的字数加上AI吐给你的字数，总和就是Token数。

那3000万Tokens能干啥呢？

要是拿来做代码辅助。一个中等复杂度的功能模块，和AI来回讨论十几轮，大概消耗2-3万Tokens。3000万Tokens足够你把一个中小型项目从0到1完整地“聊”出来，包括需求分析、架构设计、代码编写、Bug调试全套流程。说白了，这相当于国家超算请你喝了750杯星巴克，或者吃了300顿火锅——而且是从食材到锅底全包的那种。

“龙虾”SClaw和OpenClaw又是啥？名字听着像海鲜大排档

这次赠送活动特别提到了要降低科研专属“龙虾”SClaw等智能体的体验门槛。看到这个“龙虾”我当时也懵了一下，心想超算中心怎么还搞起水产养殖了？

后来才明白，这是国家超算互联网给自家智能体起的昵称。SClaw全称大概是Super Computing Claw之类的，总之就是给科研人员用的AI助手。你可以把它想象成一个24小时不睡觉的科研助理，帮你查文献、写论文、跑数据、做实验提醒。以前这种高级助手是付费专享的，现在国家直接给你开张3000万额度的VIP卡。

OpenClaw则是另一个更开放的智能体平台，相当于给开发者准备的“练兵场”。如果说SClaw是精装房拎包入住，OpenClaw就是毛坯房任你装修。你把自己的应用部署上去，就能调用超算互联网底层的算力资源。这次活动中，一键部署OpenClaw还能再领1000万Tokens，这操作就像是去饭店吃饭，不仅免单，还送你打包盒让你把剩菜带走。

羊毛攻略：三步骤领满3000万，手残党也能操作

具体怎么领？我帮大家捋了一下，其实就三步，比领外卖红包还简单：

第一步，注册登录拿入门礼。 新用户去国家超算互联网平台注册并登录，直接到账1000万Tokens。这相当于进门就给红包，不需要拉人头，不需要看广告，甚至连实名认证都比开银行卡省事。
第二步，部署OpenClaw领“养虾基金”。 在平台上一键部署OpenClaw，再拿1000万Tokens。而且之前已经领过第一波福利的老用户，体验时长统一延长到4月6日。这波属实是“早买早享受，晚买也没折扣，因为全免费”。
第三步，参与SClaw测试拿体验金。 下载超算互联网客户端，参与SClaw的功能测试体验，还能再拿1000万Tokens。说白了就是让你试吃，不仅不要钱，还倒给你试吃费。

这板斧下来，3000万Tokens到手。就算你是个纯小白，啥也不干只注册，也有1000万Tokens打底，足够你折腾几个月了。

0.1元/百万Tokens：这价格放在整个行业都是炸裂的

除了免费额度，这次活动中还有个细节特别值得关注——超算互联网用户享受 0.1元/百万Tokens 的特惠续用价，延长到4月6日。

0.1元/百万Tokens是什么概念？我给大家对比下市面上的行情。目前主流大模型API的价格，便宜的也要几块钱到十几块钱每百万Tokens。贵的那些，比如某些顶尖多模态模型，价格能飙到上百元每百万Tokens。国家超算互联网直接干到0.1元，相当于在一线城市推出了1毛钱一平米的房租，这不是补贴，这是在重新定价整个行业。

有人说这是国家队入场的价格战。要我说，这更像是在铺设基础设施。就像当年宽带从按小时计费变成包月不限量，从昂贵的奢侈品变成白菜价的基础设施。Token本质上就是AI时代的“电力”，国家超算这波操作，等于是在说：别纠结电费了，敞开用，把心思放在怎么造出好东西上。

从1000万到3000万：半个月内的两次加码透露了什么信号

有意思的是，这不是国家超算互联网第一次搞这种活动。就在3月11日，也就是半个月前，他们才刚刚宣布向每位OpenClaw用户免费发放1000万Tokens。当时已经觉得够大方了，结果不到两周，直接翻三倍提升到3000万。

这种“壕无人性”的加码速度，背后至少透露出三个信号：

第一，算力储备真的充足。 只有手里有粮，心里才不慌。国家超算互联网敢这么送，说明底层算力基础设施已经建设到了相当充裕的程度。这就像是水库蓄满了水，现在开闸放水灌溉农田。
第二，生态建设进入冲刺期。 平台方显然意识到，光有算力没用，得有人用。就像建了个商场，店都装修好了，得吸引顾客进来逛。3000万Tokens就是那张“全场无门槛代金券”，先把人引进来，生态自然就转起来了。
第三，AI应用的普及化按下快进键。 以前用AI是技术大厂的专利，现在国家直接给每个个体开发者发“算力粮票”。这预示着AI应用即将从“精英玩具”变成“平民工具”，就像当年的个人电脑普及一样，门槛一旦降低，创新就会喷涌而出。

对我们普通人意味着什么？

可能有读者会说，我又不搞科研，也不写代码，这新闻跟我有关系吗？关系大了去了。

首先，如果你是个学生，写论文、做毕设、查文献，这3000万Tokens够你把知网翻个底朝天，还能让AI帮你整理综述、改语法、调格式。以前找代写是学术不端，现在找AI是合理利用工具，而且合法合规。
其次，如果你是个职场人，需要做数据分析、写汇报材料、做PPT，这额度足够你把Excel里的数字变成洞察，把口水话变成商务文案。相当于免费请了个不限时的实习生，还不会抱怨加班。
再者，如果你是个创业者或者想转行的开发者，这几乎零成本的算力支持，让你可以大胆试错。以前想做个AI应用原型，先得算算API调用成本能不能撑到Demo日。现在好了，先用这3000万Tokens把MVP跑出来，验证商业模式，等真有收入了再考虑付费升级。

写在最后：羊毛要薅，但更要用来干正事

当然，作为老司机，我还是得提醒一句：免费的东西往往最贵，因为它消耗的是你的时间。3000万Tokens虽好，但要是只拿来和AI闲聊、让它帮你写情书撩妹（虽然也不是不行），那就有点暴殄天物了。

国家超算互联网这次的大手笔，本质上是给整个国内的AI生态注入一针强心剂。作为开发者，我们要做的不是囤币等升值，而是趁这波红利期，真正把AI能力转化为解决实际问题的产品。

毕竟，0.1元/百万Tokens的价格不会永远持续，这波免费额度也总有花完的一天。但趁现在门槛最低的时候积累的经验、做出的产品、验证的想法，才是真正属于你的资产。

想要系统学习AI的朋友可以去看看那个人工智能教程：https://captainbed.cn/gz

白嫖谷歌 Gemini Pro 会员 12 个月！无需学生认证也能薅

Tue, 31 Mar 2026 04:36:15 +0000

你好，我是元小二，专注分享 AI 提效、一人公司实践和个人成长。这里有 OpenClaw、Claude Code、自动化流程、虚拟产品，也有理财、思考和生活系统。

欢迎关注，也欢迎后台留言告诉我，你对哪部分内容感兴趣。

朋友们，这是一个喜大普奔的好消息：
谷歌又放出大羊毛了！

之前搞学生认证免费领 Gemini Pro 会员的活动，很多朋友要么错过了，要么中途被谷歌取消资格。但是现在——Pixel 设备认证通道来了！

完全不需要真的有一台 Pixel 手机，照样能免费拿 12 个月的 Gemini Pro 会员！

我对这个羊毛的评价是：必薅，速度去薅！

你只需要准备三样东西

一个美区谷歌账号
一个云端 Pixel 设备激活码（大概 15 块钱）
一张国内信用卡（不扣钱，验证完就退）

就这三样，没了。

第一步：注册美区谷歌账号

已经是美区账号的朋友，直接跳过这一步。

首先，确保美网络。

打开 Gmail APP，左下角创建账号，选个人用途。填基本信息有两个注意点：

年龄必须大于 18 岁，这个不能马虎
邮箱名大概率会重名，直接选谷歌推荐的就行，别纠结

手机验证那一步，国家选中国，填自己的手机号，收验证码，搞定。

注册完去网页端登录一下，点右上角账号管理，再点左下角“条款”，确认账号地区显示的是美国。如果还是香港或者其他地区，说明哪里出了问题，重来一遍。

第二步：设置两步验证

这一步很多人会跳过，但必须做，后面 Pixel 认证要用到。

进入账户中心 → 安全性与登录 → 两步验证 → 选身份验证器。

设置的时候会弹出一个二维码，不要扫，点下方的“无法扫描”，会生成一串长字符，复制存好，这个很重要！

然后打开一个转换工具网站，把这串字符粘进去，它会帮你生成一个 6 位验证码，填回去确认就完成了。

第三步：购买云端 Pixel 激活码

这是整个流程的核心环节。

简单说就是：用一个第三方平台，让你的谷歌账号和一台“云端 Pixel 设备”绑定，谷歌那边就会认为你是 Pixel 用户，然后就能领福利了。

价格大概15 元人民币，一次性消费。

具体操作：

进入对应平台，注册登录
购买 “one ID key” 积分
填入你的谷歌邮箱、密码，以及刚才保存的那串两步验证密钥
提交之后等大概 5 分钟

系统日志会显示认证进度，完成后会有提示。

认证完成后，复制平台给你的链接到浏览器打开，如果页面显示**“如果你是 Pixel 用户，可以免费领取 12 个月 Gemini Pro 会员”**，那就说明认证成功了！

第四步：绑定信用卡，完成订阅

点页面右下角“开始试用”，选择添加卡。

好消息是：国内信用卡完全可以用。

填好卡片信息，点确认订阅，稍等一下，系统提示“Gemini Pro 订阅成功”，大功告成！

信用卡可能会看到一笔1 美元的扣费，别慌，这只是谷歌验证卡片可用性用的，10 分钟左右就会退还，整个过程谷歌实际上一分钱没收你的。

第五步：取消自动续费（必做！）

这一步很多人会忘，但非常重要！

进入账户管理中心 → 付款与订阅 → Google One → 管理 → 取消订阅。

取消之后，你这 12 个月的会员权益完全不受影响，只是到期之后系统不会自动扣费续费，保护好你的信用卡。

最后再去修改一下账号密码，安全设置做好，整个流程就彻底完成了。

写在最后

说实话，每次谷歌放出这种活动，我都觉得这是普通人弯道超车的好机会。

Gemini Pro 的能力现在已经相当强悍，12 个月免费用，你能做的事情太多了——写作、编程、分析数据、做研究……把这 12 个月用好，认真打磨一个用 AI 工具提效的工作流，比你花钱买会员还值。而且最近谷歌又推出了全新的功能，明天会给大家详细拆解！

工具免费了，但会不会用，才是真正拉开差距的地方。

赶快去试试吧，期待你的反馈！多用 Gemini Pro 吧，我的朋友！

人生是一场无限游戏，乾坤未定，你我均是黑马。🚀

资源获取

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白嫖 1TB S3 存储空间！这个免费福利太香了

Wed, 25 Mar 2026 01:02:00 +0000

原创 | 作者：我是李三

在小说阅读器中沉浸阅读

一、先说结论：真的有 1TB 免费 S3 存储，还能当本地硬盘用

简单来说：

Hi168 是一家上海的云服务商，注册就送 500GB S3 对象存储，完成实名认证后直接升级到 1TB。
它完全兼容 AWS S3 协议，你可以用任何支持 S3 的工具来管理文件，也可以像本地磁盘一样挂载到 Linux 服务器上。
小众软件的作者实测：白天上传速度约 2–4MB/s，下载约 1MB/s，晚高峰会降到几百 KB 级别，但对免费服务来说已经相当可用。
如果你在跑 OpenClaw 或其他 AI / 爬虫项目，这 1TB 空间可以直接当”远端大硬盘”来用，程序几乎不用改代码。

二、什么是对象存储？为什么说 S3 是”标准”

很多人对”对象存储””S3″还是有点懵，这里简单补一课。

Amazon S3（Simple Storage Service） 是亚马逊的对象存储服务，因为使用非常广泛，逐渐成了事实标准，很多开源软件和云服务商都兼容 S3 协议。
对象存储没有真正的”文件夹”，每个文件会被打包成一个对象，包含：
Key：唯一标识（例如 photos/2026/image.jpg）
Data：文件内容
Metadata：元数据（类型、上传时间、自定义信息等）

你在后台看到的目录结构，其实是通过 Key 模拟出来的，底层是扁平的对象列表，所以非常适合海量文件的存储和检索。

理解这一点，你就知道：Hi168 的 1TB 免费 S3 本质上就是一个”云对象仓库”，而不是简单的网盘。

三、Hi168 1TB 免费 S3 活动要点

服务商背景

Hi168 是一家上海的云服务商，提供一个类似 Windows 桌面的云桌面应用，整体风格比较”接地气”。

空间规则

新用户注册后，自动获得 500GB 存储空间。
完成实名认证后，空间直接翻倍到 1TB。
实名入口在官网导航栏中可以找到，需要先注册登录。

获取 S3 密钥

Access Key 和 Secret Key 这两组信息相当于你这块 1TB 云硬盘的”钥匙”，一定要妥善保管。

操作步骤：

进入云桌面后，双击”存储管理”图标。
创建一个 S3 桶（Bucket），例如 hi168-openclaw-data。
点击”获取 S3 验证信息”，拿到 AK 和 SK。

速度体验（供参考）

白天：上传约 2–4MB/s，下载约 1MB/s。
晚高峰：可能降到几百 KB 级别。

作为免费服务，这样的速度用来做备份、数据暂存已经足够，但不要指望像本地 SSD 那样飞快。

四、怎么把 1TB S3 当”本地硬盘”用？（Linux 实操）

这一部分主要综合知乎专栏的教程，用 s3fs 把 Hi168 的 S3 桶挂载为本地目录，这样程序就像读写本地文件一样操作云端数据。

1. 安装 s3fs

以 Debian / Ubuntu 为例：

其他发行版可以用对应包管理器安装，或从源码编译。

2. 创建本地挂载目录

例如挂载到 /mnt/hi168-openclaw：

3. 配置访问密钥（注意权限）

在 Hi168 后台拿到 Access Key 和 Secret Key 后，写入配置文件：

特别说明：权限必须设置为 600，否则 s3fs 会因为安全原因拒绝挂载。

4. 执行挂载

假设你的桶名是 HI168_BUCKET_NAME，执行：

关键参数说明：

-o allow_other ：允许其他用户访问挂载目录，对 OpenClaw 等后台服务非常重要。
-o use_path_request_style ：兼容非 AWS S3 标准的重要参数，Hi168 需要开启。

5. 验证是否成功

如果看到类似 /mnt/hi168-openclaw 的挂载信息，说明已经成功把 1TB S3 挂载为”本地硬盘”。

五、进阶：服务器重启也能自动挂载

为了避免每次重启都要手动挂载，可以配置 /etc/fstab 实现开机自动挂载。

编辑 /etc/fstab，在末尾添加一行（记得替换桶名和路径）：

保存后执行：

如果没有报错，说明配置正确，以后重启就会自动挂载。

六、实际使用场景：像本地文件夹一样操作

一旦挂载成功，你就可以像操作本地目录一样使用这 1TB 空间。

1. 配合 OpenClaw / 其他 AI 工具

在 OpenClaw 或其他 AI 工具的配置中，把数据存储目录直接指向 /mnt/hi168-openclaw。程序不会感知到这是云端存储，只会按本地文件 I/O 的方式读写，非常适合放：

模型文件
抓取的大规模数据集
运行日志、中间结果

也可以让小龙虾自己去对接，作为它的第二存储。

一句话就搞定了

然后，就能让虾帮你把文件上传到 S3 中，或从里面下载到本地了。

2. 手动备份与同步

备份数据到云端：

增量同步（推荐用 rsync）：

查看空间使用情况：

七、适合什么人用？有什么需要注意的？

适合人群

在跑 OpenClaw、自动化脚本、爬虫、AI 项目的开发者或爱好者；
需要存放大量模型、日志、中间数据，但不想在云盘和对象存储之间来回迁移；
想体验 S3 协议，又不想一开始就给 AWS、阿里云、腾讯云付费。

需要注意的点

实名认证与合规

1TB 空间需要实名认证，说明服务商对账号管理有一定要求，使用时注意遵守相关法规，不要存放违法、侵权内容。

速度与稳定性预期

免费服务在晚高峰速度会有波动，不要当作生产环境的核心存储；
重要数据建议做好本地 + 云端的多重备份，不要把所有希望都压在这 1TB 上。

安全与权限

Access Key / Secret Key 相当于”账号密码”，不要提交到公开仓库或随意分享；
/etc/.passwd-s3fs 权限保持 600，避免被其他用户读取。

服务条款与变更风险

免费活动规则可能随时间调整，建议注册前再看一眼官网说明；
如果用于重要项目，关注一下是否有未来收费、缩水、关停的风险。

八、小结：AI 时代，免费 1TB S3 是块不错的”试验田”

Hi168 提供的 1TB 免费 S3 存储，对个人开发者、AI 爱好者来说，是一个非常好的”试验田”：

既能体验标准的对象存储，又能为 OpenClaw 等工具提供远端存储空间；
通过 s3fs 挂载后，几乎零代码改动就能像本地硬盘一样使用；
虽然速度和稳定性不如付费 S3，但对于学习、测试、小规模项目来说，已经相当超值。

如果你正为服务器磁盘空间发愁，不妨抽十分钟试试这个方案，给 OpenClaw 或自己的项目”扩容”一块免费的 1TB 云硬盘。

修改于

Oracle Cloud 甲骨文云一台服务器绑定10个公网IP教程（OCI多IP实战）

Tue, 24 Mar 2026 04:54:17 +0000

在 Oracle Corporation 的云服务（OCI）中，一台服务器最多可以绑定多个公网 IP（通常上限约 10 个）。这个功能非常适合：多账号运营、推流、代理、分业务部署等场景。

一、效果说明

完成后你将拥有：

1 台服务器
1 个主公网 IP + 9 个附加公网 IP（共最多 10 个）
每个 IP 都可以单独使用（独立访问 / 推流 / 请求）

二、核心原理（必须懂）

OCI 网络结构：

VNIC（网卡）
├── Primary Private IP（主私网IP） → 绑定公网IP
└── Secondary Private IP（多个） → 每个可绑定公网IP

💡 关键点： 一个公网 IP ≠ 直接加，必须先创建私网 IP（Private IP），再绑定公网 IP

三、操作步骤

1️⃣ 进入实例

登录 OCI 控制台
进入：Compute → Instances → 你的实例

2️⃣ 打开网卡（VNIC）

点击：Attached VNICs
点进去主网卡（通常是 eth0）

3️⃣ 添加私网 IP

点击：IP Addresses → Assign Private IP Address
重复操作，添加多个

建议添加 9 个（加上主 IP = 10）

4️⃣ 绑定公网 IP

对每一个 Private IP：

点击该 IP
选择：Edit → Assign Public IP
选择相应选项

5️⃣ 完成

现在你会看到：多个 Public IP 已经挂在同一台机器上 ✅

四、服务器配置（重点！）

默认系统不会自动使用这些 IP，需要手动配置。

Linux（Ubuntu / Debian）

查看 IP

添加 IP（临时）

例如：

永久生效（推荐）

编辑：

添加：

然后：

五、验证是否成功

用不同 IP 请求：

或指定出口 IP：

六、实际应用场景

🎥 1. 多路推流（YouTube / OBS）

每个 IP 推一个流
避免限速/限流

🌐 2. 多账号运营

每个账号固定一个 IP
降低关联风险

🔁 3. 代理 / 中转节点

HTTP / SOCKS5 / Shadowsocks

🚀 4. 负载分流

不同业务走不同 IP

七、注意事项

⚠️ 1. 带宽是共享的

不是 10 倍带宽！

⚠️ 2. IP 不一定全能申请到

有区域限制（东京 / 新加坡紧张）

⚠️ 3. 免费账号限制

Always Free 可能：

IP 数量有限

容易被回收

⚠️ 4. 端口默认是通的，但建议检查

安全列表（Security List）

防火墙（iptables / ufw）

八、进阶玩法

如果你想更专业：

每个 IP 绑定不同端口
每个 IP 跑独立 Docker 容器
配合：
Nginx 多出口
iptables 分流
ffmpeg 多推流

九、总结一句话

👉 甲骨文云的”10 IP”本质是：多个私网 IP + 每个绑定一个公网 IP，实现一机多出口

影音党狂喜！全能音视频播放器，多源聚合+纯本地，解锁极致体验

Thu, 19 Mar 2026 19:43:11 +0000

原创：凹凸曼 | 数码凹凸曼

作为影音爱好者，你是否有过这样的烦恼：

影音资源散落在不同服务器，切换查找繁琐；
多设备播放体验不统一；
担心隐私泄露不敢随意用播放器？

今天继续做仓库搬运工，给大家推荐一个在 GitHub 上有 1.5K Star 的音视频播放器，名字是 Cinetry。

项目介绍与获取

这个工具号称全能音视频播放器，适配 Android（Phone+TV）、Windows、macOS、Linux 等多平台，甚至 iPhone 也可以借助巨魔等工具进行安装。最重要的是完全免费，没有内置广告。

GitHub 地址： https://github.com/gstory0404/Cinetry
官网地址： https://cinetry.gstory.cn/

核心亮点

1. 强大的多源聚合与服务器管理

Cinetry 最核心的亮点，就是强大的多源聚合与服务器管理能力。它原生支持 Jellyfin、Emby、IPTV、WebDav 等数十种主流媒体服务器，电影、电视剧、音乐、图片等各类媒体库都能一键同步。

你无需在多个客户端之间来回切换，打开就能快速访问所有存储内容，彻底告别资源分散的烦恼。同时支持自定义元数据规则，让不同平台的资源格式保持统一，整理资源再也不用费心思。

更贴心的是，Cinetry 支持多服务器一键切换。只需提前保存服务器配置，就能在多个数据源之间无缝切换，没有反复输入地址和账户的繁琐操作。

2. 全局化精准搜索

普通播放器只能单源搜索，而 Cinetry 能同时查询多个服务器的内容，实现全局化搜索结果。它支持标题、演员、导演、年份等多条件精准搜索，还能进行模糊匹配，哪怕记不清完整片名也能轻松找到。

搜索结果会按相关性智能排序，还能按电影、电视剧、音乐等类型一键过滤，不用在海量资源里翻找，想要的内容一键直达。

3. 极致播放体验

在播放体验上，Cinetry 内置高效播放器，支持多种音视频格式解码，还能完美适配 HDR、Dolby Vision 和 Dolby Atmos 等高规格内容，还原影音内容的原生质感。

4. 纯本地体验与隐私保护

值得一提的是，Cinetry 坚持纯本地体验，所有数据都存储在本地设备中，不向任何服务器上传个人信息，也不会主动扫描设备文件，仅加载手动导入的数据源，避免不必要的权限请求。

5. 权限管理与轻量化设计

此外，Cinetry 还设计了完善的权限管理功能，兼顾家庭使用需求。家长可以通过精细化设置，按内容类型、评级限制儿童访问，设置密码保护。

轻量化的设计让 Cinetry 拥有极速体验，启动快、播放流畅，哪怕配置多个服务器也不会卡顿。使用无需复杂操作，新手也能快速上手。对于影音爱好者来说，Cinetry 不仅是一款播放器，更是一站式的影音资源管理中心。

未来展望

据作者表示，除了电脑、手机、电视端外，目前 Web 端也在开发中。上线之后可以直接在 NAS 上部署，结合 NAS 的存储特点，对于 NAS 用户来说将会更加便捷，可以继续期待一下。

官方API太贵？普通人用不起？全网免费 AI API 汇总，这篇文章拯救你的钱包

Sun, 15 Mar 2026 04:31:04 +0000

前两天在 GitHub 上看到一个项目。简单粗暴，就一个 README。但看完之后我直接好家伙。

它把全网能白嫖的 AI API 全部整理出来了。 26 个平台，100+ 免费模型，全部带详细额度限制和注册链接。

这个项目到底有多全？

免费提供商（13 个）：

OpenRouter
Google AI Studio
NVIDIA NIM
Mistral
HuggingFace
Cerebras
Groq
Cohere
GitHub Models
Cloudflare Workers AI
…

提供试用积分的（13 个）：

Fireworks、Baseten、Nebius、Novita、Hyperbolic、SambaNova…

项目地址：
https://github.com/cheahjs/free-llm-api-resources

建议先收藏再往下看

我亲测：这些才是真正够用的

我花了三天时间，一个一个试过来。有些是坑，有些是真香。接下来把压箱底的干货搬出来。

第一梯队：额度最宽松，必须知道

这几个平台，额度大到感人，普通人根本用不完。

1. Cerebras — 核弹级算力，白嫖界天花板

这家公司是做 AI 超算的，之前轰动业界的超大模型就是他们搞的。现在开放了免费 API，额度离谱。

免费额度：

| 模型 | 每天请求 | 每天 tokens |
|——|———|————-|
| 所有模型 | 14400 | 1,000,000 |

推荐模型：

共 6 个模型可选择。
注册链接： https://cloud.cerebras.ai

2. Groq — 速度最快的男人

Groq 这货最离谱的是速度。之前用别的 API 等回复要好几秒，Groq 基本上秒回。推测是因为他们自研了 LPU 芯片。不管原理是什么总之一个字：快。

免费额度：

| 模型 | 每天请求 | 每分钟 tokens |
|——|———|—————|
| Llama 3.1 8B | 14400 | 6000 |
| Llama 3.3 70B | 1000 | 12000 |

推荐模型：

共 16 个模型 + 2 个语音模型。
注册链接： https://console.groq.com

3. Cloudflare Workers AI — 隐藏 Boss

Cloudflare 的 AI 服务，知道的人不多，但额度需要注意。

免费额度：

每天 10,000 neurons

注意：Cloudflare 使用 “neurons”（神经元）作为计算单位，而不是请求次数。一次典型对话（提示词+响应）大约消耗 100-500 neurons。

10,000 neurons 实际上大约只能支持 20-100 次对话。

推荐模型：

共 56 个模型。
注册链接： https://developers.cloudflare.com/workers-ai

4. Mistral（La Plateforme）— 开源大佬的诚意

Mistral 这家公司，之前 7B、8x7B 直接吊打闭源，把 AI 圈搅了个天翻地覆。现在他们自己也搞了 API，关键是免费额度相当大方。

免费额度：

每月 10 亿 tokens
每分钟 50 万 tokens

注意：免费层需要选择加入数据训练。

推荐模型：

注册链接： https://console.mistral.ai

第二梯队：额度够用，但有条件

这几个平台额度也不错，但有一些限制条件。

5. Google AI Studio — 谷歌豪横撒钱

免费额度：

| 模型 | 每分钟 tokens | 每天请求 |
|——|————–|———|
| Gemini 2.5 Flash | 250,000 | 20 次 |
| Gemma 3 27B | 15,000 | 14400 次 |

注意：在英国/瑞士/EEA/EU 以外地区使用，数据会用于模型训练。

推荐模型：

共 7 个模型。
注册链接： https://aistudio.google.com

6. OpenRouter — 聚合平台 yyds

这是目前最火的聚合平台，聚合了几十家 AI 服务。

推荐理由：

一个平台切换几十种模型
接口完全兼容 OpenAI，改个地址就能跑

免费额度：

20 次/分钟，50 次/天

注意：各模型共享配额。

推荐模型：

共 30+ 个模型。
注册链接： https://openrouter.ai

7. NVIDIA NIM — 亲儿子的诚意

这是 NVIDIA 亲儿子，推理能力最强。

注意： 需要手机号验证

免费额度：

40 次/分钟

推荐模型：

共 20+ 个模型。
注册链接： https://build.nvidia.com

8. Cohere — 加拿大 AI 国家队

免费额度：

20 次/分钟，1000 次/月

推荐模型：

共 15+ 个模型。
注册链接： https://cohere.com

第三梯队：有免费额度，但需要试用

这几个需要注册后手动领取，或者有试用期限。

9. Hyperbolic — $1 免费额度

推荐模型：

共 20+ 个模型。
注册链接： https://app.hyperbolic.xyz

10. Novita — $0.5 用一年

各种开源模型
注册就送 $0.5，有效期 1 年

注册链接： https://novita.ai

11. SambaNova Cloud — $5 用三个月

推荐模型：

共 15+ 个模型。
注册链接： https://cloud.sambanova.ai

我是怎么用的？

说了这么多，我现在的用法是这样的：

NVIDIA NIM 我也在用，白天使用 Minimax 的模型，响应还快速一些，也推荐尝试。

手把手起步方案

看完还不会用？我给你一个最简单的起步方案：

第一步：注册 Cerebras（额度最大）

https://cloud.cerebras.ai

第二步：获取 API Key

第三步：复制下面代码

第四步：运行

完事儿。

写在最后

我为什么推荐这个项目？因为它解决了信息差的问题。很多人不知道有这些免费渠道，每个月白花冤枉钱。

这个 GitHub 项目帮我们整理好了全部资源，我们要做的只是去注册、去用。

我现在的原则是：能白嫖绝不花钱，能免费绝不付费。

收藏本文，下次做项目之前先来看看，别再傻傻交税了。

1TB 免费 S3 存储空间

Thu, 12 Mar 2026 09:51:47 +0000

最近在寻找存储空间，3天前找到了 100GB 的免费 WebDAV 空间：

相关讨论：https://meta.appinn.net/t/topic/82391

今天又看到了 1TB 的免费 S3 存储空间，试用了一下，还不错。

Simple Storage Service

S3 是由亚马逊提供的对象存储服务，全称 Amazon S3 (Simple Storage Service)。但因为使用太广泛，已经成为了行业事实标准，有很多开源软件都可以实现 S3 协议。

你甚至可以自己部署一个 S3 服务器。

什么是对象存储服务？

经常听到这个词：Object Storage（对象存储），难道是那个对象吗？😄

对象存储可以简单的理解为：把每一个文件都包装成对象保存在服务器上，这个包装后的对象包括：

Key（唯一标识）
Data（文件本身）
Metadata（元数据）： 文件类型、上传人、时间等

对象存储没有文件夹的概念，每一个文件在包装后都统一保存在服务器中。你在 S3 后台看到的目录结构实际上是模拟出来的。

比如 photos/2026/image.jpg 文件，实际上这整个部分就是 Key。

而且因为每个对象都有一个唯一的 Key，所以找文件的时候直接找 key 就行了，不像以前需要一层一层地翻文件夹，可以很快、很大量地访问文件。

Hi168 的 1TB 免费 S3 存储空间

Hi168 是一个来自上海的云服务商，青小蛙也是第一次听说。他提供了一个桌面云应用，长得和 Windows 一样 😂

注册就送 500GB，实名制后 1TB

从 Hi168 官网右上角登录（注册）：

https://www.hi168.com/

注册后会自动获得 500GB 存储空间，再经过实名制验证，就能得到 1TB 存储空间。

实名入口（需要先完成注册）：

https://www.hi168.com/#/my

获取 S3 存储空间步骤

进入云桌面后：

https://www.hi168.com/#/desktop

双击下图中的 存储管理（1） 图标：

获得了 **1TB 空间（2）**后，按照以下步骤操作：

先创建 S3 桶（3）
再获取 S3 验证信息（4）

就可以通过客户端链接了：

使用 Access key 与 Secret key 登录：

速度测试

青小蛙测试，白天速度还不错：

上传：2～4 MB/s 左右
下载：1 MB/s 左右

从网络上看晚高峰速度一般，只有几百 KB 级别，但也能用。免费服务就不要要求太高了。

有什么用？

因为是 S3 协议，所以你都可以拿给 OpenClaw 用！

至于 OpenClaw 怎么连接的，你可以不用管它 😂

然后，就能让虾帮你把文件上传到 S3 中，或从里面下载到本地了。

原文：https://www.appinn.com/1tb-free-s3-hi168/

阅读原文

零成本！用 CF 搭建基于 TG 的无限容量私有图床加网盘

Tue, 10 Mar 2026 04:22:33 +0000

前言

最近的一个项目叫 K-Vault，一款部署在 Cloudflare 上利用 Telegram 的无限存储空间私人存储与图床方案。类似的方案其实还挺多的，比如 Telegraph-Image、TGIMGHub 等等，推荐这个项目的原因一是比较新，作者更新积极，二是功能比较多，除了 TG 还集成很多其他方案。只要不传一些奇怪的东西，TG 就足够用了。

项目地址：https://github.com/katelya77/K-Vault

功能特性

无限存储 – 不限数量的图片和文件上传
完全免费 – 托管于 Cloudflare，免费额度内零成本
免费域名 – 使用 *.pages.dev 二级域名，也支持自定义域名
多存储后端 – 支持 Telegram、Cloudflare R2、S3 兼容存储、Discord、HuggingFace、WebDAV、GitHub
Telegram Webhook 回链 – 机器人在频道/群接收文件后自动回复直链
KV 写入优化 – Telegram 可启用签名直链，显著降低 KV 读写消耗
内容审核 – 可选的图片审核 API，自动屏蔽不良内容
多格式支持 – 图片、视频、音频、文档、压缩包等
在线预览 – 支持图片、视频、音频、文档（pdf、docx、txt）格式的预览
分片上传 – 支持最大 100MB 文件（配合 R2/S3）
访客上传 – 可选的访客上传功能，支持文件大小和每日次数限制
API Token 认证 – 支持 curl / ShareX / 脚本等程序化上传与调用
多种视图 – 网格、列表、瀑布流多种管理界面
存储分类 – 直观区分不同存储后端的文件
双模部署 – 保留 Cloudflare Pages 部署，同时新增 Docker 自托管（docker compose up -d）
动态存储配置管理 – 支持在管理端通过 API 对存储配置进行新增/编辑/删除/测试/设为默认
可插拔设置存储（Docker） – 基础站点设置可使用 sqlite（默认）或 Redis 协议后端（Upstash / Redis / KVrocks）
前端路径简化 – 以根路径页面为主流程（/、/admin.html、/webdav.html）
GitHub Actions 镜像构建 – 主分支/Tag 自动构建并推送 api + web 镜像

准备部署

1. 前置要求

Cloudflare 账户
Telegram 账户（如使用 Telegram 存储）
Docker + Docker Compose（可选，用于自托管部署）

2. 获取 Telegram 凭据

向 @BotFather 发送 /newbot，按提示创建机器人，获得 BOT_TOKEN

3. 创建频道并添加机器人

创建一个新的 Telegram 频道
将机器人添加为频道管理员

4. 获取 Chat ID

向 @VersaToolsBot 或 @GetTheirIDBot 发送消息获取频道 ID

部署到 Cloudflare

1. Fork 本仓库

2. 创建 Pages 项目

登录 Cloudflare Dashboard
进入 Workers 和 Pages → 创建应用程序 → Pages → 连接到 Git
选择 Fork 的仓库，点击部署

3. 配置环境变量

进入项目 设置 → 环境变量，添加必需变量：

| 变量名 | 说明 | 必需 |
|——–|——|——|
| TG_Bot_Token | Telegram Bot Token | ✅ |
| TG_Chat_ID | Telegram 频道 ID | ✅ |
| BASIC_USER | 管理后台用户名 | 可选 |
| BASIC_PASS | 管理后台密码 | 可选 |

重新部署 – 修改环境变量后需重新部署生效

配置 KV 存储（图片管理，必需）

启用图片管理功能需要配置 KV：

进入 Cloudflare Dashboard → Workers 和 Pages → KV
点击 创建命名空间，命名为 k-vault

如何使用

初次访问输入账户密码

Telegram 增强模式（自部署 Bot API + Webhook）

项目已支持将 Telegram API 基础地址切换为自部署 Bot API，并支持通过 Webhook 在群/频道接收文件后自动回复直链。官方 Bot API 会有单文件 20MB 限制，自部署的话是 20GB 的限制。

关键环境变量

Webhook 部署步骤

在 Telegram 中把 Bot 拉进目标频道/群并授予发言权限（频道建议管理员）。
在 Cloudflare Pages 中配置 TG_Bot_Token、PUBLIC_BASE_URL、TG_WEBHOOK_SECRET，然后重新部署。

测试： 新开页面打开以下连接，注意不要有空格

https://api.telegram.org/bot&lt;YOUR_BOT_TOKEN&gt;/setWebhook?url=【你的url】/api/telegram/webhook&amp;secret_token=【你的SECRET】

然后还可以根据官方文档，添加一些其他的环境变量，或添加其他存储桶。

使用限制

Cloudflare 免费额度：

每日 100,000 次请求
KV 每日 1,000 次写入、100,000 次读取、1,000 次列出
超出后需升级付费计划（$5/月起）
建议 Telegram 场景开启签名直链或低 KV 写入模式以降低额度压力

Docker 自托管模式下，Node 运行时不受 Cloudflare 免费额度限制（受你自己的服务器和存储后端限制）

请求数再高的 CF 就无法满足了，可以在境外 VPS 用 docker 部署。有兴趣的可以自己尝试，本文就不在继续演示了。

阅读原文

Bitwarden 跑在 Cloudflare 上！自托管密码管理器再也不用买 VPS 了

Mon, 23 Feb 2026 02:46:14 +0000

又少了一个折腾 VPS、NAS 的理由…

但是多了一个使用 Cloudflare 的理由

Bitwarden 是少数客户端与服务器端都开源的密码管理系统，支持完整自托管部署。@Appinn

但有人更进一步：直接把服务器端运行在 Cloudflare Workers 上——也就是说，你连 VPS 都可以省了。

部署 NodeWarden 之后的效果，就是在无服务器的情况下，也能在手机、电脑上使用 Bitwarden 客户端来保存密码了，支持自动登陆、二次验证之类的功能。

NodeWarden 与 Bitwarden 区别

| 能力项 | Bitwarden | NodeWarden | 说明 |
|——–|———–|————|——|
| 单用户保管库（登录/笔记/卡片/身份） | ✅ | ✅ | 基于 Cloudflare D1 |
| 文件夹 / 收藏 | ✅ | ✅ | 常用管理能力可用 |
| 全量同步 /api/sync | ✅ | ✅ | 已做兼容与性能优化 |
| 附件上传/下载 | ✅ | ✅ | 基于 Cloudflare R2 |
| 导入功能 | ✅ | ✅ | 覆盖常见导入路径 |
| 网站图标代理 | ✅ | ✅ | 通过 /icons/{hostname}/icon.png |
| Passkey、TOTP | ❌ | ✅ | 官方需要会员，我们的不需要 |
| 多用户 | ✅ | ❌ | NodeWarden 定位单用户 |
| 组织/集合/成员权限 | ✅ | ❌ | 没必要实现 |
| 登录 2FA（TOTP/WebAuthn/Duo/Email） | ✅ | ⚠️ 部分支持 | 仅支持 TOTP（通过 TOTP_SECRET） |
| SSO / SCIM / 企业目录 | ✅ | ❌ | 没必要实现 |
| Send | ✅ | ❌ | 基本没人用 |
| 紧急访问 | ✅ | ❌ | 没必要实现 |
| 管理后台 / 计费订阅 | ✅ | ❌ | 纯免费 |
| 推送通知完整链路 | ✅ | ❌ | 没必要实现 |

必要条件

你需要有一个 Cloudflare 账号（必须有一个域名和信用卡）
一个 GitHub 账号

具体部署步骤

Fork 仓库

首先，访问 GitHub 仓库并 Fork 到你的账号下：

GitHub：https://github.com/shuaiplus/NodeWarden

一键部署

在你自己的 GitHub 页面上，找到 Deploy to Cloudflare 按钮并点击：

这个步骤需要在 Cloudflare 中绑定 GitHub 账号，根据页面提示即可完成。

设置 NodeWarden

部署成功之后，Cloudflare 会提供一个临时地址，类似 1nodewarden.apipnn.workers.dev，用浏览器打开它。如果打不开，可以绑定一个你自己的二级域名。

根据页面提示，一步一步进行即可。这个步骤主要包括：

设置 JWT_SECRET
设置自动更新 GitHub
设置主账号与密码
设置启用主账号的二次验证

最后一步成功之后，还能选择彻底隐藏这个设置页面：

设置完成。

注意：设置完成之后，如果忘了用户名密码，只能全部删除重新来一次… 别问我为什么知道这个。

在客户端登录

打开你的 Bitwarden 官方客户端，在登录的地方选择自托管，并输入 服务器 URL：

之后，在使用刚刚设置页面设置的用户名和密码（如果设置了二次验证，还会要求输入验证码），就可以正常登录啦：

趁假期最后一天，快去试试吧。

关于密码安全

Bitwarden 的设计是这样的：密码在本地加密，服务器只存储加密后的密文，主密码不上传服务器（服务器只保存验证值）。

所以，理论上服务器无法解密你的数据。而部署在 Cloudflare 上是相同的，只要最开始的代码没有恶意，就没有问题。因此开源很重要，如果有恶意代码，会很快被人发现。

原文链接: https://www.appinn.com/nodewarden/

白飘党的福音：5分钟白嫖！用Zeabur免费搭建私人DoH，彻底告别DNS污染

Fri, 20 Feb 2026 05:39:23 +0000

前言

DoH（DNS over HTTPS）是一种将传统的DNS域名解析请求通过HTTPS加密通道进行传输的网络协议，它的核心价值在于通过加密保护用户的DNS查询隐私，防止网络服务提供商或中间人窃听、篡改或劫持DNS请求，从而让用户访问网站的行为更加私密和安全。

与传统明文DNS相比，DoH将DNS查询伪装成普通的HTTPS流量（使用443端口），使其难以被识别和屏蔽。目前DoH已被Chrome、Firefox等主流浏览器原生支持，用户可以选择Cloudflare、Google等提供商的DoH服务来提升上网隐私保护水平。

Zeabur是一个现代化的云端应用部署平台，专注于为开发者提供简单、快速的全栈应用托管服务。它支持多种编程语言和框架（如Node.js、Python、Go、Next.js等），开发者只需连接Git仓库，Zeabur就能自动检测项目类型、构建并部署应用，同时提供数据库、对象存储等配套服务。

Zeabur采用按量计费模式，提供免费额度供个人开发者和小型项目使用。其核心优势在于极简的部署体验、自动化的CI/CD流程以及对中文开发者友好的界面和文档，是Vercel、Railway等国际平台的本土化替代选择。

正文

准备工作

首先访问 Zeabur 官网完成注册：

注册链接：https://zeabur.com/referral?referralCode=qiufenluoye

部署流程

1. 创建新项目

2. 选择共享集群

根据个人喜好选择火山云或腾讯云。

3. 部署 AdGuard Home

选择 Docker 容器进行部署。

选择 AdGuard Home 官方镜像进行安装，配置如下：

镜像版本：adguard/adguardhome:latest
端口：3000 http
存储卷：
work → /opt/adguardhome/work
conf → /opt/adguardhome/conf

4. 配置公网访问

添加公网访问，选择自动生成域名。如果需要自定义域名，需要去域名管理控制台添加 CNAME 解析。

域名生成好后直接访问。

5. 初始化配置

将端口修改为 3000。

后面配置按需要进行下一步即可。如果还需要访问面板，记得访问 80 端口。

6. 启用 DoH 服务

进入服务面板中的文件选项，编辑配置文件。

配置文件路径：/opt/adguardhome/conf/AdGuardHome.yaml

将 allow_unencrypted_doh 修改为 true。

7. 重启服务并使用

重启服务后即可使用，DoH 服务链接格式如下：

总结

通过在 Zeabur 平台上部署 AdGuard Home，你可以零成本搭建一个属于自己的私人 DNS DoH 服务，不仅能够享受加密 DNS 带来的隐私保护和安全性提升，还能利用 AdGuard Home 强大的广告拦截、恶意网站过滤和自定义 DNS 规则功能，让你在任何网络环境下都能获得干净、安全、可控的上网体验。

整个部署过程无需服务器和复杂配置，Zeabur 的自动化部署能力让你几分钟内就能拥有一个稳定运行的私人 DNS 服务。配合 DoH 协议的加密特性，你的 DNS 查询将完全掌握在自己手中，彻底摆脱 ISP 的监控和 DNS 污染困扰。

参考资料

谷歌浏览器免费解锁 Gemini 完全体？别人没告诉你的细节，都在这里（保姆级教程）

Thu, 19 Feb 2026 16:35:49 +0000

谷歌最近终于干了件大事——把 Gemini 直接塞进了 Chrome 浏览器，实现了真正的 AI 浏览器。

这不仅仅是在侧边栏加个聊天框，而是把 AI 变成了浏览器的”操作系统”。现在，你打开 Chrome，右上角就能唤起 Gemini：总结网页、对比价格、自动填表、分析视频，甚至直接跨标签页处理信息，一气呵成。

但在国内，由于严格的地区检测，99% 的用户即便更新了浏览器也看不到这个图标。

很多教程只告诉你改个设置，结果重启后还是没反应。今天我写了这篇保姆级教程，教你如何使用上这个基础设施级的工具。我把每一个细节都补全，手把手教你在 Windows 和 Mac 上强行开启这个”AI 完全体”Chrome。

⚠️ 核心提示：开始前的心理建设

开启该功能属于”强行解锁”，需要将电脑系统地区修改为”美国”。

如果你因工作软件兼容性（如某些财务软件、税务软件）介意修改系统地区，那么目前可能无法使用。请在接受此前提后再继续。

一、为什么用 Gemini in Chrome，而不是 ChatGPT Atlas？

我之前是 OpenAI 的 ChatGPT Atlas 重度用户，但实测下来，我有三个痛点实在忍不了：

太贵了：Atlas 免费版模型很弱，想用强的得开 Plus 会员，一个月 20 美金，一年就是 1700+ RMB。（在 Gemini 3 出来之前，我一直是会员）
效率低，限制多：Atlas 目前只能在一个标签页下”单打独斗”。不能在多个网页下调用，但这真的是刚需。

3. 模型受限：Chrome 里的 Gemini 可以直接调用 Gemini 3 Pro、Flash 甚至最新的 Thinking 模型。最重要的是，它支持 Multimodal（多模态）+ Multi-tab（多标签页）。

场景举例：你可以同时打开京东和淘宝的商品页，直接问浏览器：”这两个页面里的某某商品，谁更划算？”它能同时读取并对比，这才是真正的生产力。

二、准备条件（缺一不可）

浏览器版本：Chrome 131 及以上版本（在地址栏输入 chrome://settings/help 检查），建议直接下载最新版本。
网络环境：全程保持干净的美国节点（这是基础）。
系统、浏览器地区：系统和浏览器的地区均需设为美国。
Gemini Pro 会员：必须要拥有一个 Gemini Pro 会员 的 Google 账号（这是解锁”自动浏览”和顶级模型的关键）。

三、详细开启教程（Windows & Mac）

此过程涉及修改系统文件，请严格按照顺序操作。

第一步：彻底关闭 Chrome

由 90% 的失败源于此——很多人改了文件没生效，是因为 Chrome 只是关闭了窗口，后台进程还在运行，导致修改被覆盖。

Windows 用户：打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc），找到所有 Google Chrome 进程，右键点击 “结束任务”，确保一个不留。
Mac 用户：在 Dock 栏对着 Chrome 图标右键 -> 退出，或者打开”活动监视器”强制退出所有 Chrome 相关进程。

第二步：修改本地配置文件

找到 Chrome 的 Local State 文件，这是一个没有后缀名的 JSON 文件。

文件路径：

Windows: C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Local State
Mac: ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Local State

1. 修改 variations_country

原代码地区可能是："cn" 或其他地区
改为："us"
注意：保留前面的数字版本号，只改国家代码。

2. 修改 variations_country（第二处）

原代码："variations_country":"cn"
改为："variations_country":"us"

3. 修改/添加 is_glic_eligible

搜索 is_glic_eligible
如果找到了，把值改为 true（可能有好几处，都修改一下）
如果找不到：请在文件靠前的位置（例如第一个大括号 { 之后）手动添加一行："is_glic_eligible": true,

全部修改完后，保存文件并关闭。

第三步：添加启动参数（增加成功率的”保险”）

很多教程忽略了这一步，导致功能时有时无。

Windows 用户

右键点击桌面的 Chrome 快捷方式 -> 属性
找到 “目标” 一栏，在原有路径的最后面，先打一个空格，然后粘贴以下代码：

--enable-features=OptimizationGuideModelDownloading,OptimizationHints

Mac 用户

打开终端（Terminal），输入以下命令后回车（这是最稳妥的方式）：

第四步：系统与浏览器环境”伪装”

Windows 设置

打开”设置” -> “时间和语言” -> “区域”，将”国家或地区”改为美国。

Mac 设置

打开”系统设置” -> “通用” -> “语言与地区”，将”地区”改为美国。

Chrome 内部语言设置（关键）

打开 Chrome 设置 (chrome://settings/languages)，将 English (United States) 添加并置顶，勾选”以这种语言显示 Google Chrome”。这一步非常重要，中文界面极大概率无法触发 Gemini。

第五步：开启 Flags 开关

重启浏览器后，在地址栏输入 chrome://flags，搜索 “glic”，将出现的以下两项从 Default 改为 Enabled：

#glic (Gemini Live in Chrome)
#glic-side-panel

最后点击右下角的 Relaunch 再次重启。

四、成功的标志与功能演示

如果一切顺利，重启后你会发现：

地址栏右侧（或头像旁）出现了一个带星号的 Gemini 图标
点击图标，侧边栏弹出，即可进行对话

你可以立刻尝试：

网页摘要：打开一篇长新闻，点开 Gemini，它会自动生成 Summary
多方比价：同时打开两个电商产品页，问它：”Compare the price and features of these two tabs”（对比这两个标签页的价格和功能）
视频分析：打开一个 YouTube 视频，直接问它视频里讲了什么，它能秒出总结

五、如何低成本上车 Gemini Pro？

折腾了半天，AI 浏览器真正的大杀器是 Gemini 3 Pro 模型和 Auto Browse（自动浏览） 功能——就像是为你配备了一个智能向导。不过这需要 Gemini Advanced 会员 权限（Gemini Pro 会员）。

如果你不想每年掏 1700 块钱（$240）去订阅，我有更优解。

我这里有稳定、高权重的 Gemini Pro 会员独享账号：

✅ 直连 Google 最强模型
✅ 支持 Gemini Pro 所有官方功能
✅ 价格仅为官方的零头

👉 获取方式：

扫描下方二维码或点击名片加我，备注：账号，带你绕过高额门槛，直接用上谷歌最强的 AI 生产力工具！

注：本文方法基于 Chrome 144 版本实测，技术细节随版本更新可能变动。如果遇到图标消失，请检查是否代理跳到了非美区，或 Local State 文件被重置。

另外由于我没有 Windows 电脑，所以未实测效果，如果有问题可以留言交流。

全网唯一实测通关：如何在中国区强行激活 Chrome 内置 AI？（附报错 100% 解决清单）

Thu, 19 Feb 2026 16:30:58 +0000

摘要： 别信网上那些复制粘贴的教程了。API 变了，下载策略也变了。这是我在 2026 年 2 月亲测成功的唯一路径，专治”下载失败”和”window.ai is undefined”。

关于 Chrome 内置的 Gemini Nano，很多博主只教了一半。结果就是：大家兴冲冲地改了 Flag，重启后控制台输入代码，只得到一句冷冰冰的 undefined。

为了对大家的时间负责，我刚刚用一台普通的 Windows 笔记本，挂着 US 节点，把整个流程重新跑了一遍。结论是：能用，但坑很多。

以下是通过验证的精准步骤。

第一阶段：环境硬性自检（不达标直接放弃）

在开始之前，请先检查这 3 点，缺一不可：

1. 浏览器版本

必须是 Chrome 128 或更高版本。

点击右上角三个点 → Help → About Google Chrome 查看

2. 硬盘空间

C 盘（或安装盘）至少预留 22GB 空间。模型本身约 1.5GB，但预留空间不足会触发谷歌的下载保护机制，直接拒绝下载。

3. 网络环境

全程全局美国节点。下载开始后不能断，断了容易下载坏包。

第二阶段：精准修改 Flags

第三阶段：触发下载（最容易卡住的一步）

第四阶段：代码验证（API 已更新，别用旧代码！）

这是网上教程错得最多的地方。谷歌在 Chrome 129 之后修改了 API 标准。请在控制台（F12 → Console）输入以下最新代码：

1. 检查 AI 是否就绪

2. 只有返回 “readily” 后，才能运行对话

05 避坑总结（Q&A）

结语

当你看到控制台里那个本地模型一个个字往外蹦的时候，你会明白这一切折腾都是值得的。这不只是一个功能，这是你在这个云端监控时代，为自己保留的最后一块隐私算力领地。

吾爱又出精品，真的强大

Thu, 19 Feb 2026 16:02:33 +0000

实用工具集合

压缩包转图

一款可以把压缩包藏到图片里的工具，藏进去后会生成新的图片，新的图片可以正常打开，只要改了后缀就会变回压缩包，可正常解压，就很实用。

哈哈

视频解析

网友向我投稿的，我测试了下，很不错。首先是没有任何广告，其次是有多条线路，可自己切换，遇到不能放的，换条线路就好了。不过这种属于采集站，视频里面的广告一定不要相信。

翻译

有道词典，多语种网络词典具有多国语言发音功能，日韩法语全部标准朗读。通过网络查询最新翻译，无限容量词库囊括最新中外文词汇，翻译永不过时。在翻译框内输入网址点击翻译，即可得到翻译后的该网址页面。

日历

一款适合中老年人用的日历大全。集万年历、日历、天气、黄历、宜忌、节气、节假日等为一体的日历软件。体积小、安装快、简单易用、运行速度快。

产品介绍：

黄历：黄历宜忌、吉日查询、五行冲煞、建除十二神、二十八星宿
万年历：阴历、阳历、节假日、节日节气
天气：天气动态、未来15日天气、空气质量评估等

WorkTime

一款记录工作时间的软件，可以用来记录手头需要完成的任务，然后在处理任务时进行计时，同时提供统计功能，能够用图形化的方式看自己完成各项任务分别花了多少时间，每天实际工作时间等。

m3u8在线播放

一个可以在线播放m3u8视频地址的工具，你只需要获得m3u8视频地址，再打开此站，把地址粘到输入框里，再点立即播放即可，非常实用。

重命名

在日常使用电脑的过程中，我们经常会积累大量音乐文件，这些文件往往来自不同的来源，命名格式五花八门。有些文件名带有长长的数字前缀，有些则完全没有序号；有些包含艺术家和歌曲名信息，有些则完全是一串乱码。这给音乐文件的管理和查找带来了很大不便。

这款工具旨在帮助用户快速、准确地整理音乐文件，让音乐库变得井井有条。

计算器

一款简单的小工具，通过商品成本，快递费，运费险，立减优惠，退货率等计算出不同售价下的预计利润以及利润率。

锁屏

一款电脑锁屏工具，主要用于防止别人在你离开电脑后使用你的电脑，它比原生的锁定好在可以自定义挂机时提示的文字，支持半透明和透明效果。同时可以自定义锁屏的界面，就非常好用。

夜间护眼

一款保护眼睛的app，可以通过降低屏幕蓝光来保护你的眼睛，减伤屏幕蓝光对你的健康影响，可以在系统亮度的基础上降低屏幕亮度，在夜晚的时候避免高背光伤眼和护眼。同时，工具还支持强制手机横屏、测视力等功能。

工具获取

点击获取：124.222.158.77/a.html

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无限Tokens免费用！OpenClaw的最佳硬件拍档：AMD锐龙AI Max+ 395平台

Thu, 19 Feb 2026 13:37:06 +0000

最近，当OpenAI、谷歌、DeepSeek、阿里巴巴、腾讯和智谱等公司还在激烈角逐大模型的时候，当AI开发者和用户还在捣鼓智能体、Skills的时候，一款名为OpenClaw的AI助手突然面世并火爆出圈。OpenClaw一时间成为历史上增长最快的开源项目之一，那么OpenClaw到底是什么？它的最佳硬件拍档是谁？

OpenClaw是什么？

简单来讲，OpenClaw是一款在本地或自托管环境运行的开源AI助手，它是一款自主智能体，可以通过大模型执行任务，主要的用户界面是各类社交聊天平台。OpenClaw可以部署在macOS、Windows或者Linux平台，接入大模型之后，用户可以通过WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal和飞书等社交工具与它交互、对话。

它除了能够像大模型那样回答问题，它还可以执行Shell指令、控制你的浏览器、读取或者写入文件、管理你的日程，甚至发送电子邮件、打开特定的应用程序等，这些都由你与OpenClaw沟通时所发的文字消息触发。

因此总体来讲，如果你在部署OpenClaw的设备上给它足够的权限，那么它可以在你的指示下像人类一样操控电脑。正因如此，OpenClaw才被称为真正的”贾维斯”，也正因如此，OpenClaw团队会在大家部署OpenClaw的时候弹出安全风险通知。众多开发者也建议用户将其部署在备用PC上来体验，并时刻注意安全风险。

有人将OpenClaw连接到现实世界，直接让它控制烧洗澡水的锅炉，定时并根据天气情况来烧热水，避免冬天没有热水洗澡。更有甚者，还有很多人通过OpenClaw来炒股、写自媒体文章和运营社群等。不少公司还尝试将OpenClaw作为内部的”公司助手”，接在各类SaaS和数据系统上做自动化。

部署OpenClaw需要哪些硬件？

我们如果想要体验OpenClaw，应该关心的重点是思考用什么大模型服务来接入OpenClaw（毕竟OpenClaw本身并不是大模型）。究竟是接入在线的云端大模型，还是接入本地部署的大模型？

使用云端大模型的缺点

使用云端大模型的最大缺点在于高昂的费用。因为在这个过程中，我们需要通过API接入使用云端大模型，OpenAI、谷歌等大模型提供商都是按Token数量收费，再加上OpenClaw的强大表现，自然会花费大量Token，输入百万token需要5美元，输出百万token又得25美元。如果是企业客户使用，那么Token费用可能会达到天价，这不是一般的初创团队、中小企业能承受的，长期使用本地部署显得势在必行。

另外，使用云端大模型还有隐私和安全方面的重大隐患。我们知道OpenClaw允许智能体在本机执行Shell、读写文件或者调用脚本，一旦通过云端大模型做”思考”和决策，攻击者就可以通过提示词注入或恶意数据，远程诱导大模型下指令，让OpenClaw在你的电脑上执行危险操作。

此外，为了让云端大模型”理解上下文”，OpenClaw可能还会把聊天记录、文件片段甚至密码提示、聊天历史等内容打包发给外部模型服务，这些内容一旦进入云端就受制于对方的隐私策略、日志策略和潜在的数据滥用风险。试想一下，如果你是公司老板，你愿不愿意将自家公司的核心数据暴露出去？

况且，接入云端大模型必然还会带来网络延迟和服务稳定性的问题，智能体可能在做一些操作时因为网络抖动、API限流而中断，造成半成品操作或”中途停手”的异常状态。由于大模型输出具有随机性和不可预期性，同样的提示词、同样的环境可能产生不同的操作路径，如果因网络问题导致中断，这在”系统级自动化”场景里意味着难以复现和回归测试，这对企业用户来讲得不偿失。

OpenClaw的最佳硬件拍档：AMD锐龙AI Max+ 395平台

相对于接入云端大模型，接入本地大模型对企业用户来讲才是最佳选择。这基本上就是把OpenClaw从”云端大号遥控器”变成了”自己机房里的AI中枢”。这样做在隐私、安全、成本、可控性和场景适配上都有非常明显的优势。

本地部署的五大优势

1. 隐私和合规优势

当OpenClaw搭配Ollama、LM Studio在本地通过GPU跑模型时，推理全过程（理解指令、读取文件和生成结果）都在本机完成，提示词、文档和中间产物不会发往云端API，这对财务报表、法律文书和客户数据等敏感场景非常关键。

2. 成本结构更可控

用本地模型替代云端模型之后，整个智能体的链路不再每次调用都付双向的API费用，只需要一次性的硬件投入就能让高频自动化任务不再”烧Token”和”烧钱”。毕竟在本地部署各种开源大模型之后接入OpenClaw，Token数量是无限而且免费的。

像OpenClaw创始人说的Minimax模型，也可以用两台搭载锐龙AI Max+ 395的桌面Mini AI工作站串联运行（有些带跳线支持一键启动组件集群），相较于顶配的Mac Studio，两台搭载锐龙AI Max+ 395的设备购买更便宜，也更可行。

3. 离线可用优势

接入本地模型之后，OpenClaw的整个智能决策与工具调用可以完全离线操作，不用依赖网络环境。对于在工厂、机房、科室或者实验室等”封闭网络”中部署OpenClaw的单位和机构来说，本地模型可能是唯一可行的方案，这样可以在内网环境中实现日志分析、控制脚本执行等自动化。

AMD锐龙AI Max+ 395处理器核心优势

AMD锐龙AI Max+ 395处理器优势突出，这款处理器采用”CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16大核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5图形单元及高达50 TOPS算力的NPU，更通过UMA统一内存架构支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存。这彻底解决了本地大模型运行中的”显存焦虑”，使得其能够在本地流畅运行千亿参数规模的模型。

自正式发布以来，AMD锐龙AI Max+ 395处理器凭借强大的性能表现和出色的大模型部署表现，开辟出全新的迷你AI工作站细分市场。更重要的是，目前基于AMD锐龙AI Max+ 395处理器的迷你AI工作站产品已经进入各行各业，为用户带来领先的AI体验。

性能实测表现

AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站非常适合用来部署本地大模型。根据我们以往的测试成绩，该平台能够畅跑70B稠密大模型（推理速度达到5.84 tokens/s），对于120B的MoE大模型，它的推理速度更是高达48.05 tokens/s，应对80B、30B等主流的MoE模型几乎是小菜一碟。

另外，由于AMD锐龙AI Max+ 395平台最高支持128GB内存，最高可分配96GB空间作为显存，因此它在部署大模型时具备相当充裕的硬件空间。我们在64GB显存的设置下尝试同时部署三个大模型：两个30B MoE大模型和一个14B稠密大模型。部署这三个大模型之后，系统只占用了大约50GB显存，剩下的硬件空间还比较充裕。

对比传统独显平台的优势

对OpenClaw用户来讲，将OpenClaw接入AMD锐龙AI Max+ 395平台部署的本地大模型之后，在使用OpenClaw的过程中可以同时接入多个模型同步调用，或者随时切换各种所需的大模型，若是换成其他Windows 11的独显平台，非但无法部署规模超大的模型（要知道台式机独显RTX 5090也仅有区区32GB的显存），就算勉强部署，硬件空间也非常吃紧，需要不断加载和卸载……无法对比调用更谈不上提升效率。

实际部署体验

我们早前成功在搭载锐龙AI Max+ 395的机器上部署好了OpenClaw，同时还在本地部署了Qwen3-Coder-Next模型。因为模型部署在本地，所以我们使用OpenClaw的时候根本不用担心Token用量的成本问题。

更进阶的玩法是，将AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站视作本地大模型API中心，在局域网的其他设备上部署OpenClaw，然后远程接入使用AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站提供的本地大模型，这对初创团队、中小企业来讲是更符合实际的选择。

总结

总的来看，OpenClaw本身很有特色，功能强大，它代表着AI向前发展的下一个范式。对普通用户来说，可以快速体验到新一代AI助手的魅力。不过对于企业用户、AI开发者或者AI发烧友来说，接入本地模型才能在隐私安全、Token费用等方面取得保障，没有网络延迟，支持多个大模型本地同步调用，甚至还能多台设备串联提升部署能力，而AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站毫无疑问是目前市面上部署本地大模型的最佳平台，它的硬件空间宽裕，能够高效运行超大参数的大模型，可以作为本地AI算力中心来接入OpenClaw。OpenClaw与AMD锐龙AI Max+ 395平台堪称天作之合，值得大家选购进而加速本地AI部署。

友情提示

MCer请注意，由于微信公众号调整了推荐机制，如果你发现最近很难刷到MicroComputer（微型计算机）公众账号推送的文章，但是又不想错过微机的精彩评测内容，可以动动小手指把Microcomputer设置成星标公众账号哦！

拒绝被云厂商”反向薅羊毛”！2026最新GCP自动化部署与策略路由高阶实战

Wed, 18 Feb 2026 02:54:03 +0000

Vincent的笔记

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在云计算的存量博弈时代，Google Cloud Platform (GCP) 提供的”永久免费层级”宛如一块巨大的磁石，吸引着无数开发者。一台 e2-micro 实例加上每月 200GB 的免费流量，足以支撑个人博客、轻量级 API 网关或自动化脚本的运转。

然而，无数新手在满怀期待地开通服务后，迎来的却是次月令人瞠目结舌的信用卡扣费账单。

为什么号称免费的服务会频频成为”账单刺客”？原因在于谷歌云底层极其复杂的网络计费分层机制。今天，我们将彻底抛弃传统的手动配置思维，通过自动化脚本与 Linux 内核级透明代理（eBPF）技术的深度结合，为您拆解一套能够 100% 规避扣费风险、同时保持网络全面连通的终极云端架构。

一、认知突围：GCP 计费黑洞的底层逻辑

在动手部署之前，我们必须先弄懂 GCP 的网络计费规则。为什么明明有 200GB 的免费流量，却依然会被扣费？

1. 网络层级的陷阱：Standard 与 Premium 的博弈

GCP 的网络出口被严格划分为”标准层级（Standard Tier）“和”高级层级（Premium Tier）“。

默认情况下，新建实例会走高级层级。如果不进行强制修改，这 1GB 的额度在拉取几个 Docker 镜像后就会瞬间耗尽，随后便是无底洞般的按量计费。

2. CDN 流量的强制劫持

即使你手动将网络切换到了标准层级，依然存在一个致命的暗礁：CDN 流量计费。

根据 GCP 的规则，如果你的服务器出站流量访问了某些特定的全球顶级商业 CDN 节点（如 Cloudflare、Akamai、Fastly 等），这部分流量将强制绕过标准层级，直接按高级层级的昂贵费率单独计费。

在当今的互联网环境下，几乎所有主流网站、API（包括 OpenAI）、开源组件库都挂载在这些 CDN 之后。只要你的服务器联网，被反向”薅羊毛”几乎是必然的。

二、物理隔离：自动化部署与阻断防火墙

为了堵住这个计费黑洞，我们需要引入一套高度自动化的部署脚本，从云端物理层面切断风险。

1. 环境准备与脚本下发

在绑定好信用卡（建议使用限额虚拟卡）并创建项目后，打开 Google Cloud Console，启动右上角的 Cloud Shell，执行以下指令：

2. 核心防御配置（关键！）

在交互式脚本中，除了选择推荐的 Debian 系统、俄勒冈（Oregon）区域以及 e2-micro 规格外，最核心的动作在于防火墙配置。

脚本内置了两套极其硬核的防御机制：

强制网络层级切换：脚本会通过 API 强制将该实例的网络接口绑定为 Standard（标准层级）。
黑名单物理阻断：在菜单中选择”添加拒绝 CDN 出站连接”。脚本会向 GCP 的 VPC 防火墙下发数万条规则，直接在网关层面拦截所有试图访问 Cloudflare、Akamai 等收费 CDN IP 段的流量。

代价与阵痛：这种”一刀切”的阻断带来了绝对的账单安全，但副作用是毁灭性的。你的 VPS 将无法访问 GitHub，无法拉取主流 Docker 镜像，甚至无法调用 OpenAI 的接口。它变成了一座”安全的孤岛“。

三、曲线救国：引入 eBPF 透明代理重构路由

为了打破这座孤岛，我们需要一套极具智慧的”策略路由”。我们的目标是：

让安全的流量直接从谷歌云走（消耗那免费的 200GB）
让那些被阻断的、通向 CDN 的高危流量，通过一个第三方跳板机（如便宜的香港 VPS）绕行

这里，我们抛弃传统的代理客户端，引入基于 Linux 内核 eBPF 技术的现代透明代理工具——dae。

为什么选择 dae？

传统的代理软件（如 Clash）运行在应用层（User Space），需要拦截、解析再封装，性能损耗大。

而 dae 直接工作在 Linux 操作系统的内核层（Kernel Space）。它在网络数据包刚刚产生的瞬间，就能根据规则决定其去向：

性能极高
对系统内的所有软件（包括 Docker）完全透明

四、深度实操：dae 的配置与流量劫持逻辑

1. 极速安装

通过 SSH 登录到你的 GCP 实例。执行官方的一键安装命令：

2. 核心路由策略配置

创建配置目录并编辑 config.dae 文件：

以下是重构流量走向的核心配置代码：

底层逻辑剖析

这套配置的精妙之处在于 dip(geoip:cdnip) -> my_group。

dae 会在内核层比对目标 IP。如果发现程序试图访问被 GCP 墙掉的 CDN IP，它会瞬间将这些数据包打包，通过 VLESS 等协议发给你的跳板机；而其他无关紧要的流量（fallback: direct），则继续大摇大摆地消耗谷歌云的 200GB 免费额度。

3. 权限锁定与服务启动

配置完成后，必须执行极其严格的权限控制，否则 dae 将拒绝启动，以防配置泄露：

使用 sudo systemctl status dae 检查运行状态。如果显示 active，意味着你的云端网络架构已彻底重塑。

五、终极防御与进阶运营

解决了网络连通性与计费陷阱，我们还需要为服务器加上最后的保险栓。

1. 流量熔断机制

虽然 200GB 很多，但被恶意 CC 攻击或意外跑满的风险依然存在。本文提及的一键部署脚本中，内置了流量保镖守护进程。

默认设定下，当该实例当月出站流量逼近 180GB 时，将触发最高级别的保护动作：

直接切断除 SSH 端口（22）外的所有入站流量
或者强制关机

直到次月 1 号额度刷新，才会解除锁定。这是一种经典的工程学 Fail-Safe（故障安全） 设计。

2. 夺回最高控制权（SSH 密码直连）

GCP 强制依赖网页控制台和动态密钥登录，对多设备管理极不友好。我们可以通过修改配置，夺回 root 用户的密码直连权限：

3. 商业级羊毛：领取每月 10 美元开发者基金

如果你加入了 Google Developer Program（Google 开发者计划），目前可以前往”我的福利”页面，每月领取 10 美元的 GCP 抵扣金。

这笔资金是对抗计费陷阱的完美缓冲垫。拥有这 10 美元，你甚至可以适当放宽防火墙中对少量低频 CDN 的屏蔽，换取更极速的网络直连体验，做到真正的游刃有余。

结语

在云计算的世界里，免费往往是最昂贵的陷阱。云厂商通过复杂的计费规则和隐蔽的网络层级，对每一位技术不精的羊毛党进行精准”收割”。

但技术的魅力就在于打破规则。通过上述架构，我们将：

自动化的物理防火墙（切断风险）与
内核级的 eBPF 透明代理（恢复连通）

完美结合。这不仅仅是省下了每个月几十美元的服务器费用，更是一次对 Linux 底层网络路由和云原生架构的深度实战。

你不再是被动接受规则的云平台租客，而是真正掌控云端流量去向的网络架构师。

现在，打开你的 Cloud Shell，去接管你的云端资产吧。

用 Docker 部署 RenewHelper：管住所有续费和到期时间

Mon, 16 Feb 2026 03:43:03 +0000

一劳永逸的到期提醒方案

如果你手里有一堆需要”记得续费 / 到期处理”的东西——域名、服务器、会员订阅、证书、甚至纪念日——那你大概率经历过这种场景：

用的时候才发现过期了，或者被扣费了才想起来。

RenewHelper 正是为解决这类问题而生的工具。它把”时间 + 周期 + 提醒”这件事系统化、自动化，让你少操心。

这篇文章重点介绍 通过 Docker 部署 RenewHelper 的方式，过程简单、稳定，适合长期运行。

RenewHelper 是什么？

项目地址：https://github.com/ieax/renewhelper

RenewHelper 是一个用于管理周期性到期事项的 Web 工具，可以统一管理各种需要提醒或续期的内容：

适用场景：

域名 / 服务器到期
各类订阅、会员续费
证书有效期
生日、纪念日等周期事件

它支持定时检查 + 多渠道通知，把”容易忘”的事情交给系统处理。

为什么推荐 Docker 部署？

相比本地运行或脚本式工具，Docker 部署有几个明显优势：

环境一次配置，后续几乎不用管
升级、迁移成本低
数据可持久化，不怕重启
适合长期运行，可部署在 VPS / NAS / 服务器

一句话：省心、省事、可维护。

Docker Compose 部署示例

下面是一份整理好的 docker-compose.yml 示例，直接可用：

启动方式：

启动完成后，在浏览器访问：http://服务器IP

使用上面配置的 AUTH_PASSWORD 登录即可。

关键配置说明

登录密码（AUTH_PASSWORD）

这是后台唯一的登录凭证，请务必修改为自己的强密码。

定时任务频率（CRON_SCHEDULE）

官方推荐配置为：
,30 * * * *

含义是：每小时的第 0 分和第 30 分执行一次检查。

这个频率在”及时性”和”资源占用”之间比较平衡，不建议随意修改。

时区设置（TZ）

时区直接影响提醒的触发时间，如果你在国内，使用：

Asia/Shanghai

即可。

核心特性一览

Serverless / 多形态部署

RenewHelper 采用 Serverless 优先设计：

完全运行在 Cloudflare Workers 上，数据存储于 Cloudflare KV
无需购买 VPS，无需维护服务器，个人使用基本可覆盖在免费额度内
自 v1.3.5+ 起，同时支持 单机 Docker 部署，满足自托管与离线环境需求

这意味着：既能”零成本云端运行”，也能”完全掌控本地数据”。

智能周期管理（核心能力）

这是 RenewHelper 的灵魂模块：

同时支持 公历 / 农历（Lunar） 周期计算
内置 1900–2100 年高精度农历算法，覆盖长期使用场景
支持多种周期模式：
按 天 / 月 / 年 自动推算
公历循环（如月付、年付订阅）
农历循环（如生日、传统节日）
提供两种模型：
循环订阅（到期即推算下一个周期）
到期重置（手动确认后重置）

不只是”提醒一次”，而是可持续、可预测的时间管理。

多渠道通知能力

内置多种主流推送方式，无需二次开发：

Telegram
Bark
用 Docker 部署 Bark Server：简单、稳定、可长期使用的 IOS 私有推送服务
PushPlus
NotifyX
Resend（Email）
Webhook
多端通知中转实践

同时支持：

自定义提前提醒天数
指定每日推送时间
多通知渠道并行推送

真正做到：重要的事，一定能被看到。

自动化管理机制

RenewHelper 不只是”提醒工具”，而是带有自动化策略的管理系统：

自动续期：到期后自动计算并更新下一次提醒
自动禁用：长期未处理的过期服务自动标记为禁用
Cron 驱动：
Cloudflare Cron Triggers 定时检查
Docker 环境内 Cron 定期执行

让系统替你盯时间，而不是你盯系统。

ICS 日历订阅

支持标准 .ics 日历订阅：

可直接接入 iOS 日历 / Google Calendar / Outlook
支持时区感知的精确提醒
与手机系统日程天然融合

你甚至不需要打开 RenewHelper，也不会错过提醒。

截选自项目说明

安全与可靠性

在轻量化的同时，安全并未妥协：

JWT 身份认证，支持高强度密钥自动生成
混合限流策略（内存 + KV），防止暴力破解
数据仅存储在 你自己的 Cloudflare KV 中
删除、重置等敏感操作强制二次确认

现代化 UI 与易用性

Vue 3 + Element Plus 构建的现代前端
单文件部署，轻量易维护
支持深色 / 浅色模式
响应式设计，适配手机与桌面
中英双语界面
支持数据导入 / 导出与备份

使用体验总结

RenewHelper 的定位非常明确：

把容易忘、容易拖的事情自动化
把零散的到期提醒集中管理
把被动挨提醒变成主动可控

部署完成后，基本属于 跑着就不用管 的那种服务，非常适合长期放在服务器角落里默默干活。

如果你正好被各种续费、到期问题反复折腾，这个工具值得一试。

零封号风险！全网首发：如何将GPT、Claude、Gemini个人订阅转化为无限API接口

Mon, 16 Feb 2026 03:22:18 +0000

在 AI 生产力全面爆发的今天，每一位深度用户都不可避免地陷入了一个”计费陷阱”：我们在网页端购买了每月 20 美元的 ChatGPT Plus、Claude Pro 和 Gemini Advanced，但当我们试图构建属于自己的 AI 智能体（Agent）或自动化工作流时，却被官方告知——请额外购买 API Token。

这导致了一个极其荒谬的局面：网页端的算力闲置吃灰，而后台的 API 账单却如同流水般飞速上涨。

难道我们就只能心甘情愿地被官方重复”收割”吗？

当然不是。在开源社区中，一款名为 OpenClaw（小龙虾） 的智能体管理工具，正在彻底颠覆这一计费游戏规则。今天，我们将以系统架构师的视角，深度拆解如何利用 OpenClaw，合法、合规且”零风险”地将你手中 20 美元的个人订阅套餐，转化为具备百万级上下文的”无限 API 接口”。

一、认知重构：为什么你必须抛弃传统的 API 计费模式？

在讨论技术实操之前，我们必须先算一笔经济账。

官方 API 的计费逻辑是线性的。当你仅仅是闲聊时，几美分的消耗或许微不足道。但如果你的业务场景是：

在 X（原 Twitter）等海外社交平台上进行高频、多语种的内容矩阵分发
向 AI 喂入数十万字的英文财报，要求其精准提取复杂的金融数额与逻辑关联

那么 API 的消耗将是极其恐怖的。

以执行一次深度的”Deep Research（深度研究）”为例，通过纯 API 调用的成本可能高达 200 美元。而如果你将这套逻辑嫁接到每月 20 美元的固定费率订阅套餐上，你的边际成本将无限趋近于零。

这就是 OpenClaw 存在的最大商业价值：它在本地构建了一座桥梁，利用官方提供的命令行工具（CLI）接口，巧妙地将你的自动化请求，伪装/转化为了对个人订阅套餐的合法调用。

二、终极聚合架构：OpenClaw “一托三”实战演示

在高级智能体的构建中，单一模型往往存在能力偏科。而 OpenClaw 支持同时挂载多个会话（Session），实现真正的算力聚合。

这是一个堪称奢华的算力矩阵，且所有模型均共用你的固定月租套餐，互不冲突：

这三个顶级大脑，构成了你个人专属的**“混合专家模型（MoE）”**，而你付出的，仅仅是原本就已经订阅的月租费用。

三、零门槛实操指南：三大顶流模型接入全解

接下来，我们将详细拆解如何将这三大平台的订阅套餐，无损接入到 OpenClaw 中。其核心原理，都是利用官方提供的开发者命令行工具（CLI）进行授权凭证（Token/OAuth）的提取。

1. GPT Plus 订阅接入：官方背书的极速通道

由于 OpenAI 生态最为成熟，其接入逻辑也最为顺畅。

步骤一：环境依赖
首先确保你的系统已配置好 NPM 环境（Node.js 包管理器）。

步骤二：工具安装
在终端执行 NPM 命令安装官方的 Codex CLI 工具：

步骤三：平台配置
进入 OpenClaw 的模型配置选项，选择”OpenAI”。系统会自动唤起系统默认浏览器，要求你登录已购买 Plus 套餐的 OpenAI 账号。

步骤四：核心避坑

⚠️ 在授权成功并选择模型来源时，切记：

不要选择常规的 OpenAI API

必须选择 “OpenAI Codex”

这不仅能完美继承 Plus 套餐的权益，还能获得极高的响应速度。

随后回到交互端（如 Telegram Bot）清理对话并重启，即可看到模型已成功点亮。

2. Gemini Pro 订阅接入：谷歌生态的无缝融合

Google 对开发者权限的下放一向慷慨，其 100 万上下文是不可多得的免费算力金矿。

步骤一：工具安装
同样通过 NPM 安装 Gemini CLI：

步骤二：鉴权配置
在 OpenClaw 中将厂商选择为”Google”。在鉴权方式列表中，精准选择第三项 “Gemini CLI Oauth”。

步骤三：模型选定
完成谷歌账号的浏览器授权后，系统会抓取可用模型列表。此时直接选中 Gemini 3 Pro Preview，即可瞬间解锁百万级上下文的极速处理能力。

3. Claude Pro 订阅接入：高智商模型的 Token 接管

Anthropic 的接入逻辑略有不同，采用的是直接提取本地 Token 的硬核方式。

步骤一：获取凭证
在终端运行 claude code 命令（参考 Anthropic 官网文档）：

系统会调起浏览器完成登录，随后在终端本地生成一串长字符 Token。

步骤二：参数注入
妥善复制该 Token。回到 OpenClaw，厂商选择”Anthropic”，将 Token 粘贴至配置项中，并选择 default 环境。

步骤三：勾选模型
在弹出的列表中勾选你希望调用的旗舰模型（如 Sonnet 4.5），回车确认。至此，Claude 最具创造力的文字引擎已被你彻底私有化。

四、悬在头顶的达摩克利斯之剑：深度剖析”封号风控”逻辑

每当提及”免 API 调用”，绝大多数用户的本能反应是：会不会导致我尊贵的 Plus/Pro 账号被永久封禁？

在这里，我们需要从网络安全的底层协议为你打一剂强心针。

4.1 绝对安全的白名单：OpenAI 与 Google

GPT 与 Gemini 接入方式，采用的是标准的 OAuth 2.0 授权协议。这与你使用 Google 账号一键登录第三方网站的底层逻辑完全一致。

你通过官方认可的开发者 CLI 工具，向官方服务器申请了合法的会话令牌（Session Token）。在官方的后台视角中：

你不是在使用违规的外挂脚本，而是在使用他们自己发布的官方工具。

因此，这两种途径的安全系数为 100%，属于真正的”零风险”。

4.2 区域性的风控玄学：Claude 的封号真相

针对 Claude 的封号问题，我们需要澄清一个普遍的认知误区：

导致 Claude 封号的元凶，从来都不是 OpenClaw。

Anthropic 官方对中国大陆等非服务提供区域的用户，一直采取着极其严苛的 IP 审查与支付卡风控策略。哪怕你只是老老实实地在官方网页端打字，只要你的网络节点出现异常波动，依然面临秒封的风险。

这属于平台宏观层面的政策风控，与接入方式无关。

4.3 防反噬的终极策略

不必陷入恐慌，这正是我们在 OpenClaw 中建立”一托三”架构的意义所在。

即便 Claude 的账号因为 IP 问题意外失效，整个智能体的工作流也不会瘫痪，因为底层的 GPT 和庞大的 Gemini 会瞬间接管任务。你拥有极其充分的容灾冗余。

五、把预算花在刀刃上

在这个技术飞速迭代的时代，拥有工具只是门槛，如何将工具的价值最大化才是核心竞争力。

OpenClaw 与三大订阅套餐的结合，本质上是一场针对大厂计费规则的”合法降维打击“。它告诉我们一个深刻的道理：

不要因为掌握了构建自动化工作流的能力，就潜意识地认为必须为此支付高昂的 API 账单。

真正的效率极客，应该将视线从焦虑的 API 余额上移开，聚焦于：

利用这些几乎零成本的顶级算力，去重构商业闭环
去创作高并发的媒体内容
去完成那些过去令人望而却步的深度数据挖掘

算力的围墙已经被推倒。现在，是时候去压榨你手中那 20 美元套餐的终极潜能了。

六、实战部署：核心终端指令全记录

接下来的这组终端指令将是你踏出第一步的关键钥匙。

6.1 核心先决条件

⚠️ 在执行任何安装指令之前，请务必确保你的电脑（无论是 Windows 还是 macOS）已经提前安装了 Node.js 环境。

因为无论是 Claude、GPT 还是 Gemini，它们官方提供的命令行工具（CLI）都是高度依赖 NPM（Node.js 的包管理器）生态进行分发与运行的。

如果你还没有安装，请先前往 Node.js 官网下载并安装长期支持版（LTS）。

环境准备就绪后，请打开你的电脑终端（Windows 用户请使用”管理员身份“打开 PowerShell 或 CMD，macOS/Linux 用户请打开 Terminal），逐一执行以下对应的安装指令。

6.2 Claude Pro 终端劫持与鉴权工具

Anthropic 官方对开发者的支持非常硬核。我们需要通过全局安装 Claude Code 工具来唤起浏览器授权，从而在本地生成高权限的 Token。

安装指令（请完整复制）：

底层原理解析：指令中的 -g 参数代表”全局安装（Global）“。这意味着安装完成后，无论你在电脑的哪个文件夹路径下，都可以直接输入 claude 相关的命令来调用模型或提取本地凭证。

6.3 OpenAI Codex CLI 极速通道工具

为了完美继承 ChatGPT Plus 套餐的权益，并切入速度更快的 Codex 编程模型接口，我们需要部署专门的 Codex CLI 工具。

安装指令（请完整复制）：

实操避坑提示：安装完成后，在 OpenClaw 面板中选择模型来源时，务必认准”OpenAI Codex“选项。

⚠️ 如果在终端执行命令时遇到权限拦截（尤其是在 macOS 系统中），请在指令最前方加上超级管理员提权命令：

随后输入开机密码即可强行通行。

6.4 Gemini 百万上下文调度工具

为了合规且零风险地接入 Google 的 OAuth 2.0 授权体系，彻底榨干 Gemini 3 Pro 预览版的 100 万 Token 上下文，我们需要部署谷歌原生的调度模块。

安装指令（请完整复制）：

校验指南：当上述所有工具安装进度条跑完后，不要急于关闭终端。你可以直接在终端内输入对应工具的名称加上 -v 或 --version（例如 gemini-cli -v），如果系统回传了一串具体的版本号数字，则证明核心通信组件已经成功注入你的操作系统。

下一步计划：在下一篇文章中，我们将深入探讨如何通过这些已部署的 CLI 工具，搭建真正的多模型协作工作流，实现自动化的内容生产与数据分析流水线。敬请期待！

博客评论区还需要买 VPS？用 Cloudflare Workers + D1 把它变成”永久免费”

Sun, 08 Feb 2026 08:33:32 +0000

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每一个搭建过 Hugo、Hexo 或 VitePress 的技术人，都经历过这种纠结的时刻：

你花了一个周末，精心挑选了主题，配置了 CDN，把网站的 TTFB（首字节时间）优化到了极致的 50ms。你的文章写得很棒，部署在 GitHub Pages 或 Vercel 上，一切看起来都那么完美——除了底部那片死寂的空白。

没有评论区。

静态博客快是快，但它不仅失去了数据库，也失去了”人味”。为了找回这种交互，你被迫在几个烂苹果里做选择：

Disqus：曾经的王者，现在的流氓。加载它需要几百 KB 的 JS，不仅拖慢网速，还会在你的地盘上贴满恶心的”推荐文章”广告，甚至倒卖用户隐私。
Giscus / Utterances：极客的最爱，但对普通读者是噩梦。想留个言？”请先登录您的 GitHub 账号”。这一道门槛，拦住了 90% 想对你说”谢谢”的路人。
自建 Waline / Artalk：功能强大，但你得买个 VPS，装个 Docker，配个 Nginx，还要操心数据库备份。为了一个通过率不到 5 条/月的评论区，每年烧掉几百块服务器钱，值得吗？

我们陷入了一个怪圈：要么出卖隐私换免费，要么花冤枉钱买掌控权。

直到 Cloudflare Workers 生态的成熟，尤其是 D1 (Serverless SQL) 的出现，彻底打破了这个僵局。

破局者登场：Cwd

今天的主角是 Cwd (GitHub: anghunk/cwd)。

它不是又一个臃肿的评论插件。它是一个**原生生长在边缘网络（Edge Network）**上的轻量级评论系统。

它的架构极其性感：

计算：Cloudflare Workers。没有服务器，只有函数。代码运行在全球 300+ 个数据中心，离用户最近的地方。
存储：Cloudflare D1。这是基于 SQLite 的边缘数据库。是的，你没听错，你可以像操作本地 SQL 一样操作云端数据。
前端：极简的纯 JS 实现，无框架依赖，即插即用。

它的核心使命只有一句话：在 0 成本、0 维护的前提下，赋予静态网站一个完全属于你的、高性能的评论系统。

为什么它是”降维打击”？

Cwd 的出现，标志着个人站长从”租服务器时代”迈向了”Serverless 时代”。

1. 真正的”永久免费”

以前我们说”免费”，通常是指开源软件免费，但硬件还得自己掏钱。但 Cwd 利用了 Cloudflare 极其慷慨的免费额度：

Workers：每天 10 万次请求。
D1 数据库：每天 500 万次读取，10 万次写入。
流量：无限。

对于一个个人博客，这哪里是”够用”，这简直是”挥霍”。除非你的博客每天有几万人围观骂战，否则你永远触碰不到付费的红线。这意味着，你的评论系统成本，从每月 $5 变成了 $0.00。

2. 毫秒级的边缘响应

传统自建评论系统（比如部署在阿里云上海），当一个伦敦用户访问时，请求需要跨越半个地球，延迟可能高达 300ms。而 Cwd 部署在 Workers 上。当伦敦用户发起请求，代码直接在 Cloudflare 的伦敦节点运行，读取附近的数据副本。 这不是优化，这是物理距离上的作弊。 用户的感受就是：页面刚加载完，评论就已经在那儿了。

3. 数据主权与隐私洁癖

Cwd 支持匿名评论，也支持简单的昵称/邮箱验证。最重要的是，数据躺在你自己的 Cloudflare D1 数据库里。你是一切的主人。

想备份？导出 SQLite 文件。
想迁移？直接 SQL 导入。
没有第三方追踪脚本，没有 Cookies 刺客。你可以理直气壮地在隐私政策里写上：”本站评论区不收集您的任何非必要数据。”

极简主义的胜利

引入 Cwd，不仅仅是换了个工具，更是对”技术过度设计”的一次反思。

Before： 为了跑个 Waline，你维护着一台 1GB 内存的 VPS。每隔几个月要登录上去 apt upgrade，担心 Log4j 漏洞，担心数据库被勒索病毒加密。你的精力被运维琐事耗尽。

After： 你把 Cwd 的后端代码 wrangler deploy 到 Cloudflare。结束了。不需要配置防火墙，不需要管 Linux 内核升级，不需要担心 DDOS 攻击（Cloudflare 替你扛了）。 你忘记了评论系统的存在，但它一直稳定运行。 这才是工具的最高境界。

它适合谁？

Cwd 并不完美。它没有像 Discuz! 那样复杂的楼中楼、积分系统或表情包商店。它极其克制。

如果你运营的是一个大型社区，日活十万，请去用 Discourse。
但如果你是一个独立博主、开发者、文档维护者，你只需要一个干净的地方，让读者能留下”文章很有用”或者”这里有个 Bug”，那么 Cwd 就是你的 Excalibur（誓约胜利之剑）。

它解决了**“既要免费（穷），又要数据在自己手里（独），还要全球极速（快）”**这个不可能三角。

部署与落地：两行代码的魔法

部署 Cwd 不需要你是架构师，只要你会敲键盘。

1. 初始化后端

你需要一个 Cloudflare 账号，并安装 wrangler 命令行工具。

2. 部署上线

修改 wrangler.toml 填入你的数据库 ID，然后：

你就得到了一个全球分布式的 API 地址。

3. 前端接入

在你的 Hugo/Hexo 模板里，引入一段极小的 JS：

就这样。刷新页面，一个干净、现代、支持 Markdown 的评论框就出现了。

结论：让博客回归内容

互联网变得越来越封闭，评论区变成了各大 App 的私有领地。但独立博客依然是开放互联网的最后堡垒。

不要让基础设施的沉重负担压垮你的表达欲。 Cwd 用最现代的 Serverless 技术，扫清了这一切障碍。它告诉我们：保持独立，并不意味着必须昂贵和复杂。

给你的文字安一个家，也给读者的思想留一扇门。现在，就去部署它。

项目地址： https://github.com/anghunk/cwd

Claude Code 免费领取 $50 API 额度体验分享

Sat, 07 Feb 2026 03:11:31 +0000

样式配置参考

背景介绍

在日常使用 Claude Code 时，当触发使用限额后，系统提示可以尝试 Extra Usage 模式，并附赠了 $50 的 API 额度。这种福利当然要及时领取！

如何查看 Extra Usage 额度

领取成功后，在界面中可以看到新增的 Extra Usage 区域。当你的小时限额或周限额触发后，系统会自动切换到该模式，按实际用量计费（Pay-as-you-go）。

使用成本实测

需要注意的是，这 $50 的额度消耗速度相当惊人。实测数据显示：在小时额度用尽的情况下，高强度编程约 1 小时，就消耗了 $20+ 的费用。由此看来，如果完全依赖按量付费模式，长期使用成本相当高昂，不适合作为常规开发方案。

使用建议

紧急情况使用：建议将 Extra Usage 作为限额触发后的应急方案，而非主力开发模式
成本监控：务必关注实时消费金额，避免额度快速耗尽
优化提示词：在高强度编码时，尽量精简上下文，减少 Token 消耗

总结：这 $50 的赠送额度非常适合在紧急赶工时作为”备用电池”，但日常开发还是建议合理分配免费额度，或等待限额重置。

Cloudflare官方出手！OpenClaw 云端部署保姆级教程

Wed, 04 Feb 2026 05:59:39 +0000

前几天看到，Cloudflare 也加入了 OpenClaw 的热度之中。

他们技术团队开源了一个叫 Moltworker 的项目，让我们能快速地把 OpenClaw 部署到云端。

📌 项目地址：https://github.com/cloudflare/moltworker

这可不是简单套壳，它内置了浏览器自动化（cloudflare-browser），可以执行网页截图，还能抓取数据，更支持 R2 存储，实现数据持久化。因此，哪怕容器重启，你的对话历史和设备配对信息也不会丢。

它甚至提供了完整的管理界面，可以查看 R2 备份状态，审批设备配对请求，还能重启网关进程，并集成 Cloudflare Access 做身份认证保护，安全感拉满。

最重要的是，它可以直接访问外网，且 24 小时开机。

我顺便把 OpenClaw 的 Channel 接到了 Discord，现在体验下来，Discord 的体验真的比其他几个好太多，非常丝滑。

一、为什么选择 Cloudflare

一句话总结：这是一个把 OpenClaw AI 助手部署到 Cloudflare Workers 的开箱即用方案，不用买服务器。

三个关键技术点

一）Sandbox 容器替代传统服务器

传统方案要买 VPS，装 Docker，还得维护系统，心累。而 Moltworker 直接用 Cloudflare Workers，类似轻量容器，好处是自动扩缩容，冷启动后常驻，成本极低，Workers Paid 订阅仅需 $5/月起步。

二）三重认证

流程是这样的：用户请求 → CF Access 登录 → 验证 Gateway Token → 设备配对批准 → 聊天。

这不是简单的一个密码，而是三层把关，防止陌生人白嫖你的 AI。

三）R2 备份还原方案

容器重启通常会丢失数据，但 Moltworker 会每 5 分钟自动备份到 R2（对象存储），并在启动时从 R2 恢复。简单但有效，比改代码适配 R2 数据库更直接。

二、如何安装

一）准备工作

想要丝滑部署，这几样东西缺一不可，请大家逐一核对：

硬性门槛：需要开通 Cloudflare 的 Workers Paid 订阅（$5/月）。没办法，免费版不支持 Sandbox 容器技术，但这 5 刀绝对花得值。
本地环境：电脑上需要安装 Node.js 18+ 和 Docker。因为 Moltworker 的部署脚本需要在本地打包容器，没有 Docker 是跑不通的。
粮草弹药：注册好 Cloudflare 账号，并准备好你常用的 AI 模型 API Key（DeepSeek、OpenRouter 等均可）。

二）Wrangler 是什么

简单来说，Wrangler 是 Cloudflare Workers 的遥控器。

Moltworker 涉及大量敏感配置，比如 Anthropic API Key、Discord 或 Telegram Bot Token、R2 存储密钥、Gateway 认证 Token。这些东西绝对不能写在代码里，必须通过 Wrangler 以加密形式注入到 Worker 环境，这是 Cloudflare 推荐的安全实践。

安装非常简单：

然后登录账号：

它会打开浏览器，点击允许授权即可。

登录成功后，你就具备了在终端控制 Cloudflare 的能力，接下来的部署、配密钥、看日志，全部通过它完成。

三）克隆项目并安装依赖

Moltworker 官方提供了一个 GitHub 代码仓库，我们首先克隆它并安装依赖：

四）创建 AI Gateway

按照官方 Quick Start，接下来要配置 AI 模型：

🎯 我们可以看到它最快的方式就是使用 ANTHROPIC_API_KEY。

如果大家有 Anthropic API Key 的话，直接使用 Anthropic 是最简单的，可以跳过这个小章节。

我没有 Anthropic API Key，所以我选择使用 Cloudflare 的 AI Gateway。原因很简单，省心且可观测，能看到具体的 Token 消耗日志。

1、第一步：创建新网关

在 Cloudflare 后台的计算和 AI 菜单里，找到 AI Gateway 入口。

点击创建，随便起个名字。

Cloudflare 提供了很多提供商，这里我选择大家比较熟悉的 DeepSeek。

2、第二步：添加提供程序密钥

点击 Add，填入你的 DeepSeek API Key。注意，Gateway 只是中间商，最终调用的还是 DeepSeek，所以必须填你自己的 Key。

3、第三步：获取 Gateway 专属 Token

我们看右侧的 Create a token。

输入名称，创建 API 令牌，生成 Token。

注意，这个 Token 是 Cloudflare Gateway 的认证，不是 DeepSeek 的，复制生成的 Token，马上要用。

4、第四步：部署时填入 Secret

回到终端，执行命令填入 Gateway 的 Token：

用于 Worker 连接 Cloudflare AI Gateway，此时系统会自动在 Cloudflare 上创建一个名为 moltbot-sandbox 的 Worker。

我们可以看到在平台上创建了一个新的 Worker。

接下来设置 Gateway 的 Base URL，这取决于你选择的模型，具体格式规则如下：

💡 Gateway 是”二传手”：它用你的 DeepSeek Key 去调模型，但给你加了缓存、限流、统计。

五）设置访问令牌

注意，这是最重要的安全凭证，泄露等于别人能控制你的 AI 助手。

1、生成并设置 Token

别用简单密码，直接生成一个高强度随机字符串：

2、和 AI Gateway Token 区分开

3、使用方式

部署成功后，访问你的 URL 必须带上 token 参数：

https://xn--worker-on9i458x.workers.dev/?token=你生成的token

六）设置 Cloudflare Access 密钥

1、在后台开启 Access 开关

回到 Cloudflare Dashboard，进入 Workers & Pages。

点进刚才创建的 Worker（比如 moltbot-sandbox）。

点击顶部的 设置 (Settings) → 域和路由 (Domains & Routes)。

找到 workers.dev 这一行，点击右侧的三个点图标 (…) → Enable Cloudflare Access（启用 Access）。

2、获取并设置 Access 密钥

保护开启了，现在要告诉 Worker 怎么去验证”通行证”。我们需要两个值：一个是 Team Domain，另一个是 Access 应用的 AUD 标签。

当你启用 Cloudflare Access 后，访问 /_admin/ 后台时，浏览器会跳转到 Access 登录页。你输入邮箱登录，登录成功后，Access 发给你一个通行证，也就是 JWT Token。

问题来了：Worker 怎么知道这个通行证是真的还是黑客伪造的？这就需要 TEAM_DOMAIN 和 AUD 来验证。

3、两个变量的作用

| 变量 | 是什么 | 作用 |
|——|——–|——|
| CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN | 你的 Cloudflare 团队域名 | 告诉 Worker “去哪个认证中心校验” |
| CF_ACCESS_AUD | Access 应用的 AUD 标签 | 告诉 Worker “这个通行证是不是发给我的” |

通俗类比：TEAM_DOMAIN 相当于公安局总部地址（去哪验证身份证），AUD 相当于你的身份证号（验证这张证是不是发给你的）。两个凑齐，Worker 才能确认登录成功的那个人确实是你。

4、去哪找这两个值

CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN：Zero Trust Dashboard → Team domain

CF_ACCESS_AUD：Zero Trust Dashboard → Access → Applications

点进你的应用，复制那串 UUID。

七）配置 R2 持久存储

默认情况下，Cloudflare Workers 是无状态的。这意味着容器重启后，你的对话历史和设备配对信息都会丢失。想要让你的 AI 助手拥有”长期记忆”，必须配置 R2 存储。

在部署过程中，系统通常会自动创建一个名为 moltbot-data 的存储桶（Bucket），我们需要给 Worker 授权去读写它。

1、创建 R2 API Token

回到 Cloudflare Dashboard，点击左侧菜单的 R2。在右侧找到并点击 Manage R2 API Tokens。

点击创建 User API 令牌。

权限（关键）：选择 Object Read & Write（读写权限）。

范围（关键）：为了安全，建议指定 Bucket。选择 Specific bucket，然后选中 moltbot-data。

然后我们拿到这两个信息，这两个值只显示一次，请务必复制保存好！

2、配置存储密钥

回到终端，我们需要设置 3 个密钥：

设置 Access Key ID：

设置 Secret Access Key：

设置 Cloudflare Account ID：

这个 ID 哪里找？回到 Cloudflare 首页，点击右侧的 Manage Account 下面的三个点 (…) → 复制账户ID。

然后执行命令：

这样，你的 AI 助手就拥有了永久记忆，再也不怕重启”失忆”了！

配置完成，开始部署：

部署成功后，你会看到终端输出了 OpenClaw 的访问地址。

八）访问与登录

拼接你的访问地址和 Token，格式如下：

访问时会提醒你输入邮箱，这个 email 必须是你允许列表里的。

输入验证码后，会跳转到登录页面。

注意，因为是首次访问，通常需要 1 到 2 分钟容器冷启动时间，请耐心等待。

进入后就能看到熟悉的 OpenClaw 界面了，但别急，先根据提示进入 Moltbot Admin 界面。

审批设备：在 Admin 界面批准设备通过。

接下来就可以愉快地玩耍了。

三、如何配置模型

因为接触不到命令行，我们没法通过 CLI 去修改配置，不过没关系，直接在平台网页里改也是一样的。

点击左侧的 Config，切换到 Raw 模式，就可以直接修改配置文件了。默认的配置通常是错的，我们需要手动修正成 DeepSeek 的配置。

一）DeepSeek

记得替换成你的信息，baseUrl 填你的网关地址，apiKey 填 Cloudflare AI Gateway 的 Token。注意这里填的是 Gateway Token，不是 DeepSeek 的 Key。

另外别忘了设置 Primary Model，也就是主模型：

改完后点击 Apply，立马生效。

因为我们走的是 AI Gateway，回到 Cloudflare 后台能看到每一次对话的 Token 消耗记录，强迫症表示极其舒适。

二）OpenRouter

如果你连 DeepSeek 的钱都不想花，或者想同时白嫖 Gemini、Kimi 等多个免费模型，这里有个白嫖方案——OpenRouter。

OpenRouter 最近推出了一个聚合网关，可以自动路由到各种免费模型，也就是 Free Tier。

1、第 1 步：配置网关

回到 Cloudflare AI Gateway 界面，找到 Provider API Keys。找到 OpenRouter，点击 Add，填入你的 OpenRouter API Key (sk-or-xxxx)。

这样 Cloudflare 才有权限代表你去调用 OpenRouter。

2、第 2 步：修改配置

回到 OpenClaw 的 Config → Raw 界面，在 providers 字段里追加 OpenRouter 的配置。

注意：这里的 apiKey 依然填你的 Cloudflare Gateway Token（就是配置 DeepSeek 时用的那个），而不是 OpenRouter 的 Key。

这样你的 AI 助手就会自动在各种免费模型之间反复横跳，彻底 0 成本运行。

四、如何配置 Chat Channel

官方文档说要用 wrangler cli 来配置 Channel。

但我发现了一个更懒的方法，直接在 Chat 对话框里让机器人自己去配。

比如配置 Discord，你只需要拿到 Token，然后直接对它说：”请帮我配置 Discord 渠道，Token 是多少”。

等一会它就自动配置好了。

甚至连 Clawdbot Pairing 操作也可以直接在这里完成，不需要去后台点。

最后直接在 Discord 里享受你的 AI 助手吧。

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星标 ⭐ 一下，下次更新不迷路

基于 Hugging Face 免费服务器部署 OpenClaw 红龙虾教程

Tue, 03 Feb 2026 09:31:52 +0000

【OpenClaw】 基于 Hugging Face 提供的免费 2CPU + 16GB 内存 + 50GB 硬盘服务器部署 OpenClaw 红龙虾

项目背景：开源”改名狂魔” OpenClaw

无论是 OpenClaw、Moltbot，还是最初的 Clawdbot，都是同一只可怜的红”龙虾”，堪称 2026 年开源圈最著名的”改名狂魔”兼”蜕壳专业户”。

改名三连冠

第一阶段：Clawdbot

项目刚诞生时叫 Clawdbot（爪爪机器人），名字巧妙融合了 Claw（龙虾爪）+ Claude（Anthropic 家的主力模型）的谐音梗，吉祥物是一只可爱的红龙虾。发布后瞬间火爆，GitHub Star 像坐火箭一样飙升。然而好景不长，Anthropic 的法务团队很快发来一封礼貌的”建议函”——言下之意：再不改名就法庭见。

第二阶段：Moltbot

吓得小龙虾当场第一次蜕壳，社区凌晨 5 点在 Discord 狂欢式脑暴，选中了 Moltbot 这个看似有深度的名字。Molt 意为龙虾/螃蟹蜕壳，寓意”抛弃旧壳才能长大”，既安全又有逼格。然而两天后发现，这名字念起来像在咳痰，连创始人都觉得拗口。

第三阶段：OpenClaw

不到三天，龙虾第二次（也是官方宣称的最后一次）华丽蜕壳，正式更名为 OpenClaw：

Open：开源、开放、社区驱动
Claw：保留龙虾血统，向最初的梗致敬

官方公告金句：”The lobster has molted into its final form.”（龙虾已经蜕变为最终形态了）

翻译成大白话：”哥们儿终于长出硬壳了，这次不怕律师了！”

Hugging Face 简介

Hugging Face 提供了免费的云服务器资源：

2 核 CPU
16GB 内存
50GB 硬盘

支持三种部署模板：Gradio、Docker、静态 HTML，可轻松部署各类应用。

部署步骤

第一步：登录 Hugging Face

访问 Hugging Face
点击 Log In 登录，已有账号直接输入用户名/邮箱和密码登录
没有账号点击 Sign Up 注册

第二步：创建 Space

点击 New > Space 创建空间

Space name：输入名称
Short description：可选填写描述
Docker：选择 Docker 模板（已默认选中 Blank）
Space hardware：已默认选中免费配置
Public：已默认选中公网访问

第三步：修改 README.md 配置端口

进入 Space 工作台，点击 Files
点击 README.md 文件，再点击 Edit 编辑

第四步：创建 Dockerfile

点击 Files > Contribute > Create a new file

第五步：等待自动构建部署

完成上述步骤后，Hugging Face Spaces 会自动开始构建和部署 OpenClaw。

部署状态说明：

可通过点击 Log 查看构建日志跟踪进度。

第六步：配置环境变量

部署完成后查看日志，会发现因缺少环境变量而报错：

需要配置以下私密环境变量：

配置步骤：

进入 Space 工作台，点击 Settings
向下滚动找到 Variables and secrets
点击 New secret 添加私密环境变量

添加完环境变量后，系统会自动重新构建和部署 OpenClaw。

第七步：访问和使用

部署完成后，通过以下地址访问：

https://[YourName]-openclaw.hf.space/

点击设置旁边的按钮，选择 “Embed this Space” 获取访问链接

注意事项

这几天体验 OpenClaw 的小伙伴可能发现了，这小龙虾功能虽牛，但在”烧 token”这件事上，确实是开源 AI Agent 圈里出了名的**“油老虎”**。

社区里充斥着各种”惨案吐槽”：

“一天烧 $100+”

“装上半天就 50M tokens”

且用且珍惜吧~

从0到1玩转Clawdbot：我花了40小时，把这些坑都踩完了

Fri, 30 Jan 2026 04:14:19 +0000

最近 X（Twitter）上到处都是 Clawdbot 的身影。

一张张 Mac Mini 的照片，配上“我把一切都自动化了”这样模糊的声明。大家都在说它是“未来”，但没人解释为什么。

我花了40小时，把文档翻了个底朝天，分析了各种用例，看了所有教程，读遍了每份实现指南。

今天我要告诉你，大家都在吹什么，还有那些他们故意不说的部分。

Clawdbot 到底是啥（人话版）

先别管那些技术术语，我用大白话给你讲。

Clawdbot 就是装了手的 Claude。

平常你跟 Claude 聊天，它给你答案对吧？现在想象一下，如果 Claude 不只是告诉你怎么做，而是直接帮你做。装软件、跑脚本、管文件、监控网站、发邮件——所有这些，通过 WhatsApp、Telegram 或 iMessage 打几个字就能搞定。

它是一个不光会想，还会动手的 AI 助手。

举个例子：

普通 AI：“这是整理文件的方法” → 你得自己动手整理
Clawdbot：你还没读完这句话，它已经把文件整理好了
普通 AI：“你应该查查这10个渠道看市场新闻” → 你得一个一个去查
Clawdbot：它已经抓取了、总结了，还把重点发到你的手机上

这就是大家说的“自主 AI”。它不光回答问题，它直接干活。

但有一点要说明：有些事它立马就能做，有些得先折腾一下才能用。后面细说。

为什么大家都疯了

Twitter 上的宣传听起来太玄乎了：

“一夜之间清空了1万封邮件”
“看 Netflix 的功夫用 Telegram 把网站都建好了”
“自己搞定 Sora API 集成”
“48小时自动完成我80%的工作”

它和其他 AI 工具不一样在哪？

1. 它跑在你自己的电脑上

不是什么云服务，是真真实实在你的机器上跑。能访问你的文件、应用、数据。

2. 在哪都能控制它

手机用 WhatsApp，iPad 用 Telegram，手表用 iMessage。完全不用守着浏览器。

3. 你电脑上啥软件它都能用

邮件客户端、浏览器、终端、脚本——只要你能手动做的，Clawdbot 搞不好就能自动化。

4. 它能自己造工具

这是最牛的地方。你让它造个“skill”（可复用的工作流），在合适的引导下，它能写代码、安装、直接上手用。

有人问 Clawdbot：“能查我大学课表吗？”

Clawdbot 说：“不能，但我可以写个 skill 来做，等我一分钟。”

折腾了几轮之后，真的做出来了。

重点说下：这不是魔法。搞复杂的自动化还是得：

说清楚要干啥
知道啥能干啥不能干
测试调整
有时候得花几个小时配置

但自动化的框架是实打实存在的。

它到底怎么工作的（架构图）

Clawdbot 架构：任何平台的消息 → 中央网关 → 在你电脑上干活

背后是这样的：

你从 WhatsApp、Telegram、Discord 或 iMessage 发个消息。消息发到网关——这是个在你电脑上跑的程序，相当于指挥部。

然后网关会：

把你的请求发给 Claude（通过 Anthropic API）
在你电脑上执行命令
管理各种消息应用的连接
处理文件和自动化

你可以这样跟它交互：

消息应用（WhatsApp、Telegram 等）——最常用
CLI（命令行）——给终端用户用的
macOS/iOS/Android app——原生应用
网页聊天界面——浏览器里的控制面板

所有东西都在你本地跑。网关就是连接你的消息和电脑能力的桥梁。

真正的配置过程（没你想的那么难）

GitHub 页面看着挺吓人，各种终端命令、MCP 服务器、JSON 配置。

但实际上呢？技术用户 20-30 分钟，非技术用户 1-2 小时就能搞定。

你需要准备：

Mac、Linux 或装了 WSL2 的 Windows
装个 Node.js（免费，5分钟搞定）
Anthropic API key（按量付费，看使用情况）
WhatsApp、Telegram、iMessage、Discord 或 Slack

实际配置：
入门向导会带你一步步来：

连接消息应用
设置权限
跑第一个测试命令

大部分人的第一次测试：
“我下载文件夹里有啥？”
Clawdbot 给你列出来。

“按类型整理一下。”
搞定。PDF 放一个文件夹，图片放一个，文档也分好类。

这立马就能用，不用额外配置。

啥是立竿见影，啥得慢慢来

这点很少有人讲清楚。

Clawdbot 分两个级别：

级别 1：装上就能用（几分钟搞定）

装完 Clawdbot 这些马上就能用：

✅ 文件管理

“帮我整理下载文件夹”
“把上个月的 PDF 都找出来”
“备份我的文档”

✅ 简单查资料

“查查关于[某主题]的最新新闻”
“总结这5篇文章”（贴链接就行）
“[某平台]上啥在火？”

✅ 日历/邮件查看（如果你配好了 CLI）

“我今天日程有啥？”
“看看我最近10封邮件”
“在邮件里搜[关键词]”

✅ 简单自动化

“每天早上8点跑这个脚本”
“监控这个网站有没有变化”
“[某文件]更新了提醒我”

✅ 文本处理

“总结这个文档”
“从这篇访谈里提取关键点”
“把这些数据转成 CSV”

时间成本：几分钟。基本都是秒回。

级别 2：功能强大但得折腾（几小时到几天）

这些需要自定义 skills、API 连接、各种配置：

⚠️ 高级邮件管理

自动分类几千封邮件
智能过滤和归档
自定义规则处理
需要：邮件客户端 CLI 设置、自定义工作流、测试

⚠️ 交易/市场自动化

实时盯盘
异常交易量提醒
自动分析数据
需要：数据提供商 API、自定义监控脚本、认证

这种高级交易提醒用 Clawdbot 能做——但得花几个小时配置 API、写脚本。不是什么魔法，但一旦弄好了，真的很强。

⚠️ 社交媒体自动化

多平台发帖
监控互动
品牌监控
需要：社交媒体 API、自定义集成、处理速率限制

⚠️ 复杂代码项目

从头开发应用
管理 GitHub 仓库
自动测试和部署
需要：配置好环境、需求明确、反复调优

⚠️ 自定义集成

连接内部系统
跨应用工作流
复杂数据管道
需要：懂 API、能开发自定义 skills、长期维护

时间成本：几小时到几天，看复杂程度。

你到底能干嘛（实际例子）

让我给你看每个级别实际能干啥：

马上就能用的（今天就能跑）

1. 整理文件

命令：“按类型和日期帮我整理下载文件夹”

会发生啥：

Clawdbot 扫描你的下载文件夹
按类型建文件夹（PDF、图片、文档之类）
把文件搬进对应的文件夹
想要还能按日期再细分

省时间：手动要20分钟 → 现在10秒
真实情况：这个装上就能用，不是吹的。

2. 简单研究和总结

命令：“找10篇最近关于 AI 安全的文章，总结一下主要问题”

会发生啥：

上网搜最新文章
提取关键内容
找共同主题
给你一个结构化的总结

省时间：读1小时 → 5分钟看完总结
真实情况：配合搜索功能马上就能用。

3. 日程管理

命令：“我明天啥安排？”

会发生啥：

查你的日历
列出所有事情
能估算准备时间
标出冲突

省时间：手动查日历 → 一眼看完
注意：得先配好日历访问（一次性配置）。

4. 文档处理

命令：“从这20个 PDF 里把所有邮箱地址都提取出来”

会发生啥：

逐个读 PDF
找出所有邮箱
汇总成一张表
去重

省时间：手动干要2小时 → 现在2分钟
真实情况：文本型 PDF 马上就能用。

高级用法（得折腾）

你以为马上就能干的：
❌ “实时盯期权异动提醒我”
❌ “自动发5个社交平台还要优化文案”
❌ “监控100个竞争对手分析策略”

实际得干这些：

找数据源（哪个 API、哪个网站）
配权限（API key、访问令牌）
写监控 skill（Clawdbot 能帮忙，但你还是得干活）
测试调整（处理各种异常情况、速率限制、报错）
维护（API 改了、skills 需要更新）

真实的高级工作流例子：
目标：监控特定 Twitter 账号的高赞帖子

步骤 1：配置 Twitter API（30分钟 – 2小时）
步骤 2：用 Clawdbot 写监控 skill（1-2小时）
步骤 3：测试调整提醒阈值（30分钟）
步骤 4：部署上线持续监控

总时间成本：2-4小时初始配置
持续价值：24小时自动监控

这能做到。但这不是一步到位。

说到社交媒体自动化，如果你主要是想自动发内容，可以去看看 Postey.ai。Clawdbot 擅长通用电脑自动化，但 Postey 这种工具专门做社交（生成文案、多平台发帖、定时发布、数据分析），不用自己写 skills 或管 API。工具各有各的用处。

大家真实的效果

给你看真实案例，告诉你每个实际上要花多少功夫：

@jdrhyne 的反馈：
“清空了我1万多封邮件（减少了45%！）”

这得先搞定：

邮件客户端 CLI 设置
自定义过滤规则
几小时初始配置
然后：全自动

@davekiss 的反馈：
“看 Netflix 的时候用 Telegram 把整个网站建好了”

这得先搞定：

技术功底要厚
懂 Web 开发
有现成的网站结构
反复调命令
这人是开发人员，不是新手。

@tobi_bsf 的反馈：
“‘我能想象的’和‘能实现的’之间的差距，从来没这么小过。”

实话实说：
如果你知道能干啥，需求能说清楚——这话说得对。如果你不知道自己要啥，Clawdbot 也猜不透。

@xMikeMickelson 的反馈：
“让 Clawdbot 做 Sora2 视频，它自己搞定了去水印、API key、工作流。”

这得先搞定：

能访问 Sora API
懂视频处理
反复调试
解决技术问题
这不是打一个命令就行的

结论：这些都是真的。但都不是魔法。都是因为：

需求清楚
技术过关
反复调优
投入时间

Clawdbot 确实很强。但它不是魔杖。

自我改进功能是真是假

这是真有用的一个功能：

Clawdbot 有“心跳”功能——定期检查，它会主动告诉你重要更新或建议优化方案。

@HixVAC 等用户说：“Clawdbot 还会主动检查？喜欢这种主动联系。”

实际是什么意思：

你可以配置定期检查
Clawdbot 会把重要信息推给你
能根据使用模式建议怎么改进工作流

但不是：

它不会全天候盯着你干啥
不会你没指令就自己瞎优化
你还是得告诉它该监控啥
它是主动帮忙，不是全知全能。

它做不到啥（实话实说）

咱们说点实在的：

它不是魔法
“让我生意成功”这指令没用。
“分析我的销售流程找出瓶颈”这能行，但得配置好。
复杂任务得说清楚
越具体效果越好。
话说得模糊，结果也模糊。
得给它权限
没账号密码访问不了账户。
攻不进系统。
只能在你给的权限范围内干活。
高级功能得自己搞
那些让人惊叹的例子，都是花时间配置出来的。
开箱即用的功能相对有限。
但潜力是真实的。
还是要自己把关
别盲目信任高风险决策的输出。
AI 也能自信地胡说八道。
人工审查还是必不可少。
API 费用能烧钱
这是按 Anthropic API 价格估算的。实际花多少钱看你咋用。第一个月盯着点。
- 轻度用户：$10-30/月
- 中度用户：$30-70/月
- 重度用户：$70-150/月
配置难度看人
- 懂技术：20-30分钟
- 不太懂：1-2小时，可能还得排排错
- 完全不懂还想要高级功能：可能得找人帮忙
隐私问题得考虑
你把电脑交给 AI 控制了。
知道自己在分享什么。
私聊用配对模式会更安全。

成本到底多少（算笔账）

配置成本：$0（开源）

API 成本：按实际使用付费给 Anthropic

差别很大，看你怎么用
有个用户烧了 $180M tokens（极端例子）
普通用户：$15-50/月
重度自动化用户：$50-150/月

第一个月密切监控你的 API 使用，了解实际成本。

时间成本：

基础配置：30分钟 – 2小时
学习摸索：2-4小时
搞高级工作流：每个工作流几小时到几天
维护：需求变了就持续维护

算算投资回报：
举个例子：你用基础自动化每周省5小时

如果你的时间值 $50/小时：
- 时间价值：$1,000/月 [补充内容: 此处原文计算逻辑为 $50 * 5小时 * 4周, 原文可能省略了计算过程, 直接结果]
- 工具成本：~$30/月
- 净赚：$970/月
就算你时间只值 $20/小时，每周省 25 小时也值 $2,000/月。

如果你真能用好它，这工具很快就能回本。

谁适合用这玩意儿

特别适合（马上就能受益）：

懂命令行的开发人员
经常自动化的技术宅
有固定重复任务的人
愿意花时间配置求长期收益的
爱折腾新东西的早期用户

勉强能用（得有耐心）：

愿意学点技术的半专业用户
有明确自动化目标的
能看懂文档的
会排错的

暂时别碰：

命令行完全不会的
期望一键搞定的
不愿意花时间配置的
公司管得严的（严格 IT 政策）
想要即插即用完美的

特定用例效果不错：

交易员/研究员：

整理市场研究资料
新闻聚合
提取数据
文件整理
日程管理
（高级监控得自己写）

内容创作者：

自动做研究
整理内容灵感
文件管理
日程跟踪
（完整社交自动化得自己搞，或者用 Postey）

开发人员：

代码审查
自动写文档
自动化测试
部署工作流
（都得配置好才能用）

机构老板：

客户沟通管理
生成报告
整理数据
汇总研究资料
（CRM 集成得自己开发）

大局观（为什么这事儿重要）

Clawdbot 不只是个生产力工具。

这是未来2-3年我们都要的工作方式的预览。

想想看：

2020：AI 能写文字
2023：AI 能画图
2024：AI 能写代码
2025：AI 能自主干活（得配置好）
2027：AI 干活成为标配

我们正在从“AI 帮你”转向“AI 替你干”。

现在就开始学着跟自主 AI 配合工作的人，正在为未来建立肌肉记忆。

就像 1985 年学 Excel，或者 1998 年学搜索引擎。

早期采用者不光是现在省时间。
他们在练一项5年后必须会的技能。

但说实话：

大多数人不会认真学这玩意儿。
试一次，发现不能立马解决所有问题就放弃了，然后走人。

真正占便宜的，是那些：

从简单用例开始
慢慢加复杂度
花时间学能干啥
反复调工作流
坚持用下去

这群人才能把生产力翻10倍。
其他人在 2027 年还在手动整理下载文件夹。

怎么开始（实际步骤）

步骤 1：安装（预留 30-60 分钟）

上 docs.clawd.bot
跟着快速入门来
别跳过文档

步骤 2：从简单的开始（这点很重要）

别第一天就想把整个公司自动化。
先搞定一个烦人的小任务：

“整理我的下载文件夹”
“我今天有啥安排？”
“把上个月的 PDF 找出来”

先赢一把，建立信心。

步骤 3：看看能干啥

加 Discord 社区
看看别人搞了啥
理解框架

步骤 4：搞一个像样的自动化

选个你每周都要干的重复活
花时间好好配置它
测试调优
让它帮你省时间

步骤 5：慢慢扩展

有一个能用的自动化之后，再加一个
每次成功都建立在上次学习的基础上
复杂度会越来越高

步骤 6：加入社区

Discord：大家分享工作流的活跃社区
X/Twitter：关注 @clawdbot 看更新
GitHub：懂技术的话可以贡献代码
向别人学习

没人告诉你的事（实话实说）

学习曲线是真的
会越来越简单，但确实有个过程。
- 第一次自动化：可能要 2 小时
- 第二次：可能要 1 小时
- 第十次：可能只要 20 分钟
不是啥都能自动
- 有些活就是难自动化
- 有些流程得靠人判断
- 选对目标很重要
维护得持续干
- API 会改
- 网站会改版
- skills 会坏
- 你得维护你搞出来的东西
炒作和现实都有
- 是的，确实很强
- 但不是魔法
- 真相在两者之间
效果因人而异
- 技术用户：见效快，效果好
- 非技术用户：慢点，但还有用
- 你自己的情况肯定不一样
认真投入才值得
- 三心二意没用
- 全力投入回报巨大
- 看你想做哪类人

最后说句实话（不带滤镜）

我一开始研究这玩意儿是持怀疑态度的。
“又来一个 AI 工具”，我想。“肯定是炒作过头了。”

40小时后，我的真实想法是：

Clawdbot 确实是个重要东西。

它不完美。不是魔法。还得干活。

但它的核心承诺是真实的：
一个不光回答问题，还帮你干活的 AI 助手。

那些说“革命性”的人，没错。
但说“即插即用”的人，也不对。

它很强。很复杂。得投入。

谁能用 Clawdbot 赢：

从简单开始的
慢慢学的
反复调优的
坚持用的
真正花时间的

谁用 Clawdbot 会受挫：

期望魔法的
不想学的
失败一次就放弃的
不看文档的
拿自己的第一天跟别人的第100天比的

问题不是自主 AI 代理会不会成为标准。
它肯定会。

问题是：你是想现在学（趁早），还是2年后等别人都建好了工作流再追？

开始的最佳时间是去年。
次佳时间是今天。

但你得愿意认真学。

试试 Clawdbot：docs.clawd.bot

学 AI 驱动的社交媒体自动化去 Postey.ai——专门做这个的。不同工具，不同用途，同样的自主未来。

你想自动化的第一件事是啥？在 X 上回复 @heyshrutimishra ——我正在记录自己的 Clawdbot 实践过程，分享真实有用的东西。

一键部署QD自动签到工具：支持1000+平台与多种推送方式

Fri, 23 Jan 2026 05:31:03 +0000

原创：羊刀仙

本期分享一个“自动签到”小项目，旨在解放双手、减少重复操作，将精力留给更重要的事情。简单来说，它的功能类似于青龙面板，但上手难度更低。

项目介绍

项目名称：qdtoday/qd（可直接在 GitHub 搜索）
核心功能：
- ✅ 多平台支持：内置 1000+ 网站模板，同时也支持自定义站点模板并上传。
- ✅ 多账号管理：同一平台可添加多个账号，集中管理无需来回切换。
- ✅ 定时任务：自定义执行时间，支持自动更新、自动清理日志等维护操作。
- ✅ 多种通知：支持 Bark、钉钉、企业微信等，执行结果可实时推送。
- ✅ 图形化管理：Web 界面配置，减少手动修改配置文件的麻烦。
- ✅ 自动更新：日常使用维护成本更低。
⚠️ 使用提醒：本项目仅用于个人学习与自动化实验，请遵守各平台用户协议与相关规定，勿用于违规用途或高频滥用。

部署流程

本文以威联通（QNAP）NAS 为例，通过 Docker Compose 的方式进行部署。

部署代码如下：

操作步骤：打开威联通的 Container Station，创建新的应用程序，将上述代码粘贴并应用即可。

使用介绍

部署完毕后，在浏览器输入 NAS_IP:5678 即可访问服务。

1. 注册登录

点击右上角的「登录」。我们先注册一个账户，这里的邮箱无需真实，只要格式符合要求即可。

2. 订阅公共模板

登录进来后，如下图所示，点击「公共模版」。

等待自动更新完成后，所有模板便会罗列出来。顶部支持快捷搜索。找到你需要的站点，点击左侧的「订阅」。

以下图为例，演示具体操作。

点击「订阅」，然后将页面拉到底，点击「保存」。

在弹出的窗口内，补充好相关信息，设置好打卡频率，然后保存。

3. 配置账号执行任务

回到首页，便能看到刚才订阅的模版。

接着在对应模版点击「新建」。

每个模版下都有备注说明，我们基本填写必填项目即可。演示案例中，只需要填写 Domain（域名）、用户名、密码这三项。填写完毕后点击提交。

第一次测试时，访问域名可能失败（网络问题），可以看到运行结果。更换另一个站点测试，可以看到签到成功的提示。

4. 配置通知推送

在界面顶部，可以配置消息推送，例如将签到成功、失败等讯息推送到手机。

最后

大家如果开发出好用的模版，建议多多放到公共库里分享，方便更多人使用～

感谢观看，本文完。

侧边笔记，常伴左右：我用 Claude Code 开发了一个浏览器插件

Sun, 18 Jan 2026 05:19:19 +0000

最近我做了一个小工具：SlideNote，中文名「侧边笔记」。这是一个谷歌浏览器插件，可以在浏览器的右侧开辟一个记录区域，方便用户进行快速记录。

开发这个插件的想法源于我自己的真实需求。

1. 我的痛点

作为一名开发者，我经常需要快速记录一些临时信息：常用的命令、API 密钥、服务器 IP 地址，甚至是一些零散的灵感。

这些信息存在哪里最方便？有些人用系统便签，有些人用专门的笔记软件。但我每天工作，浏览器是花时间最多的地方。为了追求「最短路径」，我选择把信息都存在一个浏览器插件里。

这个插件我用了两年多，它简单、稳定，没有花哨的功能。

图 1：我之前用的笔记插件

但上周，我越用越不舒服。

为什么呢？因为这个插件是「阻断式」的——打开它，整个网页就被遮住了，你只能在插件里操作。复制一条信息，关闭插件，粘贴到网页，想再复制另一条——又要重新打开插件。

来来回回，严重打断了我的工作流。

2. 解决方案

与此同时，我发现 Chrome 去年新增了一个功能：侧边栏（Side Panel）。

插件可以不再占据整个页面，而是在浏览器右侧留出一片独立空间。点击插件图标，侧边栏滑出；点击网页，侧边栏收起——两者互不干扰。豆包和一些 AI 助手已经用上了这个特性。

图 3：Chrome 侧边栏特性

那我为什么不做一个自己的笔记插件呢？说干就干。

在 Claude Code 的帮助下，仅用两天时间，SlideNote 就诞生了。

3. 什么是 SlideNote

SlideNote 是一个 Chrome 浏览器侧边栏笔记插件。

点击图标，侧边栏展开，采用左右分栏布局：左边是笔记列表，右边是笔记内容。点击即可切换，复制粘贴不再被打断。

它有两个核心特点：

第一，极简轻量。
打包后只有 24KB，没有框架依赖，加载速度小于 100ms。安装即用，不需要注册登录。
第二，云端同步。
数据基于 Chrome Storage API，存储在您的 Google 账号下。换一台电脑，登录同一个 Google 账号，笔记自动同步。
数据都在本地和谷歌云端，不存在第三方服务器，保障隐私安全。

最后，一个承诺：保持简单。

SlideNote 是便利贴，不是笔记本。所以它不会有：

❌ 复杂的标签分类
❌ 知识图谱、双向链接
❌ 协作分享、版本历史
❌ 跨平台笔记客户端

它只做一件事：让你在浏览器里，快速记录、随时取用碎片信息。如果你需要写长文章、整理知识库，用 Notion、Obsidian 等更合适。

4. 适用场景

除了开发者场景，SlideNote 还有很多用武之地：

AI 提示词管理。
在 DeepSeek、Claude 等 AI 工具里，您可能有常用的提示词模板。放在侧边笔记里，用时复制粘贴，修改一下主题就能发送。
学习时记笔记。
在 B 站看视频学习，一边看视频，一边在侧边记笔记。左边播放，右边记录，体验很好。

图 4：一边看视频一边记笔记

运营人员的信息管理。
客户信息、账号密码、文案模板、素材链接，都可以放在侧边笔记里，随时取用。

5. 其他特性

我还顺手做了几个实用的小功能：

Markdown 支持——输入 Markdown 语法，实时渲染预览。
富文本复制——复制带样式的文本，可直接粘贴到其他应用。
搜索过滤——实时搜索标题和内容。
自动保存——停止输入 1 秒后自动保存。

图 5：Markdown 预览模式

目前是 v0.0.5 版本，后续也会根据自身需求持续优化，但这个工具一定会保持简单，不会变得复杂。

6. 如何安装

SlideNote 已经上架 Chrome 应用商店。

方式一：在线安装（推荐）
点击这里前往 Chrome 应用商店，点击「添加至 Chrome」即可安装使用。

方式二：本地安装
下载地址：https://gudong.s3.bitiful.net/asset/SlideNote-v0.0.5.zip
或者从 GitHub Releases 下载安装包，解压后在 chrome://extensions/ 开启开发者模式，加载解压后的文件夹即可。

方式三：从源码构建

然后加载生成的 dist 文件夹到 Chrome 扩展程序。

7. 写在最后

SlideNote 的 Slogan 是「侧边笔记，常伴左右」。

它解决的是我的一个小痛点，但也可能帮到更多人。如果你也需要在浏览器里快速记录、随时取用信息，不妨试试。

目前支持 Chrome 浏览器，微软 Edge 应该也可以。国内浏览器暂未测试，推荐用 Chrome 体验。

项目已开源，GitHub 链接。

如果觉得有用，欢迎给个 Star，也推荐给有需要的人。

我是咕咚，好工具，值得被更多人看见。

关于咕咚
inBox 笔记作者 | 独立开发者 | AI 编程实践者

爱开发，爱分享。
在这里，持续分享有价值的 AI 实践与开发感悟。
关注我，一起探索「对话式编程」的实践与思考。

排版 by weimd

使用 HuggingFace 免费搭建 100G 图床和网盘，支持上传大文件

Fri, 16 Jan 2026 12:15:12 +0000

前言

大家好，今天分享一个使用 HuggingFace 免费搭建 100G 图床和网盘 的教程，无需实名认证即可完成搭建。

之前写过关于使用缤纷云搭建图床的教程，很多小伙伴反馈需要实名认证，担心隐私信息安全。因此特意寻找了替代方案。今天分享的项目是 CloudFlare-ImgBed，这是一个基于 Cloudflare Pages 的开源文件托管解决方案，致力于为用户提供免费、稳定、高效的文件存储服务。

该项目支持多种存储渠道，兼容无服务器和有服务器多种部署方式。目前该项目在 GitHub 上已获得 4k+ Star，由 MarSeventh 大佬开发，支持多种存储方式且配置灵活。

项目预览

官方文档：https://cfbed.sanyue.de/
演示站点：https://cfbed.1314883.xyz/
作者搭建站点：https://img.hudi.cc.cd/

前台界面

后台界面

技术架构

该系统采用前后端分离设计：

前端：基于 Vue.js 实现响应式界面。
后端：依托 Cloudflare Workers 搭建无服务器 API。
存储层：兼容 Telegram、R2、S3、Discard、HuggingFace 等多类后端。
元数据：统一通过 Cloudflare KV 管理。

项目部署

作者提供了两种部署方式：Cloudflare Pages 托管（推荐）和 Docker 部署。

首先，需要 Fork 源码仓库到自己的 GitHub，以便后续更新可直接同步部署。

GitHub 地址：https://github.com/MarSeventh/CloudFlare-ImgBed

Cloudflare Pages 部署（推荐）

1. 创建项目
在控制面板找到【计算和 AI】，点击【Workers and Pages】，在页面右上角点击【创建应用程序】。点击“想要部署 Pages？”下的【开始按钮】。

2. 导入代码
在“导入现有 Git 存储库”处点击“开始使用”。

3. 选择仓库
选择你 Fork 的 CloudFlare-ImgBed 项目，点击【开始设置】。

4. 构建配置
项目名称自定义，构建命令填入：npm install，其他保持默认，点击【保存并部署】。

5. 配置数据库

注意：KV 数据库和 D1 数据库只需配置其中一个即可，建议根据需求选择。

KV 数据库：进入【存储和数据库】 -> 【Workers KV】，添加 KV 数据库，KV 名称填写 img_url。

D1 数据库：进入【存储和数据库】 -> 【D1 SQL 数据库】，点击右上角【创建数据库实例】。

6. 绑定数据库
在 Workers and Pages 中点击刚刚部署好的项目，进入【设置】 -> 【绑定】。添加 KV 数据库绑定如下：

变量名称：img_url
KV 命名空间：img_url

点击保存后，项目会自动重新部署。完成后即可使用 Cloudflare 分配的域名访问，建议绑定自己的自定义域名。

Docker 方式部署

1. 创建项目目录

2. 下载 docker-compose.yml 文件

3. 创建配置文件

4. 启动服务

服务启动后，访问 7658 端口即可。如果是服务器部署，请务必开放防火墙或配置端口转发。

HuggingFace 注册与配置

官方地址：https://huggingface.co/

图片存储将使用 HuggingFace 的 Repositories Storage。HuggingFace 渠道支持大文件直传（>20MB），系统会自动使用 LFS 协议进行分片上传。

1. 创建新空间
注册并登录后，在控制面板新建一个 New Space。

2. 配置空间

Space name：自定义。
Select the Space SDK：选择 Docker 的空项目或其他皆可。
Space hardware：选择 Free（免费版）。

空间 SDK 选择任意类型均可，因为我们需要的是一个仓库标识。空间可见性可根据个人意愿选择 Public 或 Private。

点击【Create Space】创建。

3. 创建 Access Token
进入【Settings】 -> 【Access Tokens】，点击【Create new token】。

Token name：自定义。
权限：务必勾选 Role 为 Write（仓库读写权限）。

链接直达：https://huggingface.co/settings/tokens

存储配置

1. 添加上传渠道
进入 CloudFlare-ImgBed 系统后台，点击【系统设置】 -> 【上传设置】，在添加上传渠道区域进行配置。

2. 配置 HF 存储参数

渠道名称：自定义。
仓库名称：必须严格遵循 用户名/仓库名 的格式（即 HuggingFace 上的 Space 路径）。
Access Token：填入上一步申请的 Token。

点击保存。

3. 设置默认上传渠道
在【系统设置】 -> 【页面设置】中，配置默认上传渠道及其他个性化设置。

完成以上配置，即可开始使用你的专属图床和网盘。

总结

这个方案的优势在于完全无需实名认证，访问速度良好，支持大文件上传，且全程无需购买服务器或下载客户端，直接部署使用。

不花一分钱就能部署一个功能强大的图床/网盘系统，性价比极高。快去动手试试吧！

告别付费图床！Cloudflare R2 免费高速图床搭建教程

Thu, 15 Jan 2026 16:49:21 +0000

🚀 前言：终于能白嫖一个高速图床了！

你是否受够了各种图床的限制？例如之前使用 sm.ms，结果被墙后传个图还得使用代理，简直折腾不堪！这次和大家分享利用 Cloudflare R2 存储桶搭建免费图床的教程。Cloudflare 真乃全球网络的大慈善家，大家悠着点用，别把人家薅秃了！

使用这套方案有三大优势：

免费额度超大：对于个人用户而言，白嫖的额度基本上一生都够用了。
全球 CDN 加速：依托 Cloudflare 自家覆盖全球的 CDN，图片访问速度嗖嗖的，国内访问也相当友好。
自定义域名：可以使用自己的域名作为图床链接，既专业又好记，在博客、公众号、文档中统一管理图片链接非常方便。

🧱 第一步：创建你的专属 R2 存储桶

1. 激活 R2 功能

登录 Cloudflare 仪表盘，在右上角菜单中找到「R2」并点击进入。
如果是第一次使用，系统可能会提示选择区域，一般选择「自动」或者离你较近的「亚洲区域」即可。

2. 新建一个图床专用 Bucket

点击「创建存储桶」（Create Bucket）。
起一个好记且直观的名字，比如 img-bed 或者 images，方便日后管理。
其他设置保持默认，点击「创建」即可完成。

🔐 第二步：让你的图片“公之于众”——配置公开读权限

图床的核心在于：任何人拿到你的图片链接都能直接访问。因此，我们需要将 Bucket 设置为公开可读状态。

启用 Bucket 的公共访问权限

进入刚刚创建的 img-bed Bucket 详情页。
找到「设置」（Settings）下面的「Public Access」（公共访问），点击「允许访问」或「Enable」将其开启。
- 注意：开启后，系统会提供一个临时的公共访问端点，为了安全和速度，我们在下一步绑定自定义域名。

🌐 第三步：给你的图床穿上“专属马甲”——绑定自定义域名

R2 默认的访问地址如果不套上自定义域名，无法直接使用 Cloudflare 的 CDN 加速服务。

1. 域名准备

确保你已拥有一个域名，并且该域名已经托管到 Cloudflare。例如你的主域名是 yourdomain.com。

2. 绑定 R2 原生自定义域名

返回 R2 的 Bucket 设置页面，找到「Custom Domains」（自定义域）。
在这里添加一个子域名，例如 img.yourdomain.com。Cloudflare 会自动在你的 DNS 记录中创建对应的 CNAME 记录，指向 R2 的网关地址。
等待片刻，待 DNS 生效即可。

3. 配置 API Token

为了能够通过工具（如 PicGo）上传图片，我们需要获取 API 权限。

回到 R2 对象存储的上一级页面（即管理 Bucket 列表的页面）。
在右下角找到「Account Details」或「Manage R2 API Tokens」。
点击「Create API Token」（创建 API 令牌）。
选择权限为「Admin Read & Write」（管理员读写）。
确认创建后，系统会显示一组密钥信息（通常包含 Access Key ID、Secret Access Key 等），请务必立刻复制并妥善保存，关闭窗口后将无法再次查看。

4. 开启 CDN 缓存

为了让图片加速，必须配置缓存规则。

选择你的域名（yourdomain.com）。
进入「缓存」->「缓存规则」->「创建规则」。
[补充内容] 建议配置如下：
- 字段：URL Path
- 操作：equals
- 值：img.yourdomain.com/*
- 设置：缓存级别 -> 标准 (Standard)，浏览器缓存 TTL -> 遵循头信息或设置 4 小时。

按照上图指示填写，最后点击「部署」，让你的图片飞起来！

📤 第四步：让图片轻松上云——PicGo 一键上传！

每次手动上传图片再复制链接过于繁琐。使用 PicGo 这种自动化工具，可以直接将剪贴板里的图片一键上传至图床，并自动返回 Markdown 链接，是 Markdown 笔记爱好者的必备神器。

PicGo 配置小贴士：

图床类型：选择 Amazon S3。
- 注意：如果插件列表中没有 S3，请搜索并安装 s3-lls 插件（版本建议 1.0.2 或更高）。
应用密钥 ID (Access Key ID)：填写第三步 3.3 中获取的 Access Key ID。
应用密钥 (Secret Access Key)：填写第三步 3.3 中获取的 Secret Access Key。
桶：填写你创建的 Bucket 名称，例如 img-bed。
自定义域名：填入你配置的自定义域名 https://img.yourdomain.com。
其他设置：如上图所示照抄即可（通常无需修改，或根据插件提示设置路径格式等）。

配置完成后，你的工作流将变得无比丝滑：

截图（或复制图片）。
PicGo 上传（点击上传或快捷键）。
自动返回 Markdown 链接，直接粘贴到文章中即可。

✅ 大功告成！你的“永久免费高速图床”闪亮登场！

按照上述步骤操作完毕，恭喜你，现在你拥有了一套完善的图床系统：

基于 Cloudflare R2，自带超大免费额度的图片存储空间。
绑定了专属自定义域名（如 img.yourdomain.com），享受 Cloudflare CDN 全球节点加速。
配合 PicGo 等工具，实现了工作流自动化，一键生成可用于博客、公众号、文档的图片链接。

这套方案几乎是零成本（除非你的图片访问量逆天到千万级别），特别适合个人博客、知识库管理、项目文档等需要长期、稳定、高速图床的场景。现在，尽情享受你的新图床吧！😎

💬 聊一聊

对于免费图床的稳定性，大家怎么看？欢迎在评论区聊聊。

“拿来即用”的自动化宝库：n8n-workflows 深度解析（4300+ 工作流）

Thu, 15 Jan 2026 16:48:18 +0000

项目地址：https://github.com/Zie619/n8n-workflows
资源规模：4300+ 条工作流 / 365+ 服务集成 / 16 类别（社区持续更新）

在自动化逐渐成为每个团队「效率底座」的今天，n8n 因为其开源、可拓展、可自托管的特性，成为许多公司做自动化首选工具之一。但从 0 到 1 写一个「生产级」工作流并不容易：节点选择、异常处理、重试策略、服务鉴权、环境隔离……门槛不低。正因如此，社区整理的一份大表——n8n-workflows（一个海量工作流模板仓库）就显得非常有价值：想要做自动化的人，直接拿来导入、改造、验证即可。

本文以深度测评的角度，带你从项目规模、功能拆解、上手指南、实战场景、注意事项和未来路线图，完整把这份资源看清楚，给你一个周末能上手的实战路径。

01 为什么这个仓库值得 Star？

海量模板，覆盖广：4300+ 工作流、365+ 种服务集成，几乎覆盖常见业务系统（AI、邮件、社媒、电商、监控、数据库等）。
分类细致，便于检索：16 个大类 + 多维筛选（按触发器、复杂度、服务）让你能快速定位合适模板。
立即可用的生产范本：很多工作流经过实战打磨，包含鉴权、重试、错误分支，直接导入即可节省大量时间。
轻松复用与学习：对自动化新手是「学习范本」，对工程师是「开发加速包」。

02 项目整体结构与技术栈（极简版）

前端：原生 JavaScript + Tailwind CSS，界面轻量，响应快；
后端：Python（FastAPI）+ SQLite（FTS5 全文搜索），提供高效检索能力；
部署：Docker + GitHub Actions + GitHub Pages；支持一键部署静态与后端服务。

技术结构上，项目追求「轻量、可搜索、易扩展」，这也决定了它适合被快速复制到团队内部私有化部署用于企业级工作流编排库。

03 核心功能拆解：你能直接拿到什么？

智能检索界面
- 支持按类别、服务、节点数量、触发方式等多维筛选；
- 支持关键词模糊搜索与全文检索（得益于 SQLite FTS5）。
工作流详情页（每条工作流包含）
- 节点图（可视化流程图）
- 输入/输出示例与字段说明
- 所需凭证/环境变量说明
- JSON 导出（可直接导入 n8n）
分类与标签体系
- 明确标注「复杂度/用途/服务接入」，帮助你选择适配版本。
导入/导出支持
- 直接下载 JSON 并通过 n8n 导入，效率极高。

04 快速上手（3 步），把「模版」变成「你的流水线」

下面是一条「周末可跑通」的极简上手路径，适合个人或小团队试验：

准备 n8n 环境（本地 Docker 推荐）

如果流程中出现鉴权或 API 限额问题，先在 n8n 的凭证中配置好对应服务的 Key/Secret，再重试。导入后的第一个执行建议在测试环境运行，连接断言和重试策略务必先配置好。

05 典型实战场景（举三例）

场景 A — AI 内容自动化：
使用工作流模板连接 OpenAI / 本地模型 -> 自动抓取 RSS -> 生成文章初稿 -> 自动推送到 CMS / 邮件。
场景 B — 营销自动化：
定时抓取表单数据 -> 自动分层-> 发邮件/短信 -> 根据用户互动结果进入不同后续节点。
场景 C — 监控与告警：
定时检查服务健康 -> 报告写入数据库 -> 异常通过钉钉/Slack 报警并触发回滚脚本。

这些模板往往包含：错误分支、重试逻辑、并发控制和结果回写，使得它们不仅仅是「演示」，而是接近生产的 Automations。

06 常见问题 & 注意事项（落地须知）

数据安全与凭证管理：不要把 API Key 直接写进 JSON，优先使用 n8n 的 Credentials 机制或环境变量管理。
运行成本：频繁触发的工作流会产生带宽和 API 调用成本，需要节流和限频策略。
稳定性与幂等性：对接外部系统时，保证幂等操作（避免重复下单）非常重要。建议在关键节点加幂等判断。
版本兼容：n8n 节点/特性会随版本更新，导入后需核对节点兼容性与自定义节点依赖。
测试优先：导入后先在沙箱/测试环境执行 5~10 次，查看边界情况与异常处理是否生效。

07 为什么把这个仓库纳入团队资产库？

极高的复用价值：能把大量重复工程工作替换成「配置」工作，节省开发工时。
快速迭代产品能力：产品经理能直接用现成流程做验证，缩短从想法到可运行的周期。
学习资源：团队新人可通过阅读模板快速理解 n8n 的最佳实践与错误处理套路。

08 未来路线（给仓库和使用者的建议）

仓库侧：可以继续完善分类标签、增加用户提交质量评分、提供官方认证模板与 CI 校验（保证 JSON 可导入性）。
团队侧：建议建立私人镜像库，把经过验证的模板私有化并纳入版本控制，配合 CI 做自动化质量检测。

09 总结：什么时候该去翻这个仓库？

你要做自动化但不想从零开始；
你需要快速验证业务流程的可行性；
你想把 n8n 学习路径缩短为「读模板 → 导入 → 调整」；

如果以上任何一点符合你，打开 https://github.com/Zie619/n8n-workflows，选一个最贴近业务的模板开始改造，就是最快的生产力提升路径。

更多资源与链接：

仓库地址：https://github.com/Zie619/n8n-workflows
n8n 文档（中文）：https://n8ndoc.com

利用 Cloudflare Workers 反代并加速 Hugging Face Spaces (支持自定义域名)

Thu, 15 Jan 2026 11:52:22 +0000

在国内访问 Hugging Face Spaces 速度较慢，且免费账户无法绑定自定义域名。本文记录了如何利用 Cloudflare Workers 反向代理，配合 Cloudflare for SaaS 功能，实现自定义域名访问及线路优化（优选 IP）。

前置准备

Hugging Face 项目：已部署好的 Space（建议 Docker 或静态应用）。
Cloudflare 账号：拥有一个托管在 CF 的域名（作为回退源，例如 delln.us.ci）。
国内 DNS 账号：拥有一个想绑定的对外域名（例如阿里云/腾讯云托管的 zznuo.com）。

第一步：获取 Hugging Face 直链

进入你的 HF Space 页面。
点击右上角 ... -> Embed this space。
复制 Direct URL。
- 格式通常为：https://用户名-项目名.hf.space
- 注意：不要直接用浏览器地址栏的地址，那个带导航栏。

第二步：部署 Cloudflare Workers

在 Cloudflare 后台 -> Workers & Pages -> Create Application。
创建一个新的 Worker，粘贴以下代码：

第三步：配置回退源 (Fallback Origin) —— 关键步骤

为了使用 SaaS 功能（CNAME 接入），我们需要配置一个“回退源域名”。假设使用 pan.delln.us.ci。

1. 添加虚拟 DNS 记录：

进入 delln.us.ci 的 DNS 设置。
添加 A 记录：
- Name: pan
- IPv4: 192.0.2.1 (这是个保留 IP，俗称黑洞 IP，用于占位)
- Proxy Status: 必须开启 Proxied (橙色云朵)。

2. 设置 Worker 路由 (Triggers)：

进入刚才创建的 Worker -> Settings -> Triggers。
点击 Add Route (不要用 Custom Domains)。
Route1: pan.delln.us.ci/* (注意末尾的 /*)。
Route2: *.zznuo.com/* (注意末尾的 /*)。
Zone: 选择 delln.us.ci。

原理：当请求到达 pan 子域名时，Worker 会拦截请求，因此流量不会真的去连 192.0.2.1。

第四步：开启 Cloudflare for SaaS

进入 delln.us.ci 的 SSL/TLS -> Custom Hostnames (自定义主机名)。

1. 设置回退源：

Fallback Origin: 输入 pan.delln.us.ci。
等待状态变为 Effective (有效)。

2. 添加自定义域名：

点击 Add Custom Hostname。
输入你想对外的域名：fp.zznuo.com。
按照提示，去阿里云/腾讯云添加 TXT 记录完成所有权验证。

第五步：国内 DNS 解析 (完成)

最后，去你的域名注册商（如阿里云 DNS）：

记录类型：CNAME
主机记录：fp
记录值：pan.delln.us.ci

进阶加速 (优选 IP)：如果你想优化国内访问速度，可以等将上面的 CNAME 记录改为 Cloudflare 优选域名。

此处注意：必须等自定义主机完成主机验证和证书验证后，才能将 CNAME 记录改为 Cloudflare 优选域名，原因如下：

第六步：部署 Cloudflare Workers——应对Clouflare不定时主机验证和证书续期

在 Cloudflare 后台 -> Workers & Pages -> Create Application。
创建一个新的 Worker，粘贴以下代码：

验证

访问 https://fp.zznuo.com。如果看到 Hugging Face 的界面，说明配置成功！

注意：如果 Hugging Face Space 处于休眠状态 (Sleep)，初次访问可能需要等待几十秒用于容器冷启动，也可自行配置保活：

第七步：部署 Cloudflare Workers——Hugging Face保活

在 Cloudflare 后台 -> Workers & Pages -> Create Application。
创建一个新的 Worker，粘贴以下代码：

点击 Deploy 部署并设置定时触发。

结束：至此，整个教程结束。

自动更新docker容器，适合所有容器

Sun, 20 Apr 2025 08:36:58 +0000

前言

Watchtower 是一个用于自动更新 Docker 容器的开源工具。它会定期检查运行中的容器镜像是否有新版本，如果有新的版本，就会拉取新的镜像并重新启动容器。这个过程是自动化的，无需手动干预，非常适合那些需要持续更新的 Docker 环境。

准备条件

1）一台服务器或者NAS
我们使用飞牛云NAS和VPS来演示

需要vps的可以看下vps官网
2）本项目使用到的github

https://github.com/containrrr/watchtower

①《飞牛NAS上搭建》

直接在docker新增一个compose项目即可

项目名称：

docker-compose配置如下

启动成功

国内如果无法使用Docker的可以尝试更换Docker镜像仓库

补充docker可用的镜像仓库

《vps上搭建》

Docker环境部署

在vps安装docker和docker-compose
Docker官方安装文档（英文）
https://duan.yyzq.eu.org/docker-001
Docker-Compose官方安装文档（英文)
https://duan.yyzq.eu.org/docker-002
Centos安装Docker和Docker-compose（中文）
https://duan.yyzq.eu.org//03
Ubuntu安装Docker和Docker-compose（中文）
https://duan.yyzq.eu.org//04

推荐直接用一键脚本

docker安装脚本

docker-compose安装脚本

创建docker-compose.yml文件

执行容器运行命令

正常启动如下所示

一、主要功能

1.1自动拉取镜像：

Watchtower 会定期检查镜像的版本，如果发现有新的版本，它会自动拉取更新的镜像。

1.2自动重启容器：

更新镜像后，Watchtower 会自动停止旧容器，并使用新镜像启动一个新容器。这样，容器始终保持最新的镜像版本。

1.3支持多个容器：

你可以将 Watchtower 配置为更新单个容器、多个容器或整个系统上的所有容器。

1.4轻量级：

Watchtower 作为一个 Docker 容器运行，内存和资源消耗非常低，只需要 docker.sock 的访问权限来与 Docker 引擎交互。

1.5灵活的配置：

通过环境变量，你可以控制 Watchtower 的许多行为，比如更新频率、是否通知、更新特定容器等。

二、工作原理

2.1容器监控：

Watchtower 定期扫描宿主机上的容器，检查它们使用的镜像是否有更新。

2.2镜像更新：

如果找到镜像的新版本，Watchtower 会自动拉取该镜像并重新启动容器。

2.3容器重启：

旧的容器会被停止并移除，新的容器会使用更新后的镜像重新启动。这个过程是无缝的，基本不需要人工干预。

三、安装与配置

Watchtower 可以通过 Docker Compose 或直接使用 Docker 命令来启动。最常见的做法是通过 docker-compose.yml 文件来定义 Watchtower 服务。
一个基本的配置示例：

volumes 配置了 /var/run/docker.sock，使 Watchtower 能够与 Docker 引擎进行通信。
WATCHTOWER_INTERVAL 是设置检查间隔，单位是秒，默认为 24 小时。
WATCHTOWER_CLEANUP 是自动清理未使用的旧镜像
restart: always 使得 Watchtower 在容器停止后会自动重启。

四、主要配置选项

WATCHTOWER_INTERVAL：
控制检查更新的时间间隔，单位是秒。例如，WATCHTOWER_INTERVAL=3600 表示每小时检查一次。
WATCHTOWER_CLEANUP：如果设置为 true，更新后会自动删除旧的镜像，帮助清理无用的磁盘空间。
WATCHTOWER_LABEL_ENABLE：启用容器标签过滤，仅更新具有特定标签的容器。
WATCHTOWER_LABEL_FILTER：通过标签来筛选需要更新的容器，避免更新不必要的容器。
WATCHTOWER_NOTIFICATION：启用通知功能，支持通过 Slack、邮件等方式发送通知。
WATCHTOWER_NO_RESTART：如果设置为 true，更新镜像后不会自动重启容器，需要手动操作。

五、高级功能

5.1通知：Watchtower 支持多种通知方式，包括 Slack、邮件、Webhook 等。你可以在容器更新时接收到通知。
示例（使用 Slack）：

5.2指定容器更新：你可以通过标签来限制 Watchtower 只更新特定的容器，而不是系统中所有容器。

示例（只更新 myapp 镜像）：

5.3强制更新：即使镜像没有发生变化，Watchtower 也可以强制拉取并更新容器镜像。

示例：

更新指定容器的镜像：通过配置 WATCHTOWER_MONITOR_ONLY 环境变量来指定只更新某些镜像。

示例：

六、安全性

6.1访问控制：

Watchtower 需要访问 Docker 的 socket（通过 /var/run/docker.sock），这意味着它需要足够的权限与 Docker 引擎进行交互。确保你信任 Watchtower，并了解它所拥有的权限。

6.2自动更新风险：

自动更新可能会带来一些风险，特别是当新版本的容器镜像包含破坏性变化时。如果你有严格的版本控制或测试要求，可以通过配置只更新特定镜像或标签来避免过于频繁的自动更新。

总结

Watchtower 是一个轻量且功能强大的工具，能够帮助 Docker 用户自动化容器的更新过程。它支持定期检查镜像更新、自动拉取新镜像并重启容器，非常适合用于需要自动保持容器镜像最新的场景。通过灵活的配置选项，你可以控制更新频率、通知机制和容器选择等。
如果你希望让你的 Docker 环境更加自动化，Watchtower 是一个非常有用的工具。

PVE配置Docker之配置FRP

Tue, 23 May 2023 02:38:19 +0000

Docker安装过程可参考下面代码：
Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

安装好Docker后，我们新建文件夹用于部署FRP：

创建docker-compose文件：

在docker-compose.yml中添加Portainer安装命令：

运行容器安装命令：

到此FRPC安装完成。

PVE配置Docker之搭建自己的ChatGPT

Tue, 23 May 2023 00:36:42 +0000

Docker安装过程可参考下面代码：
Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

安装好Docker后，我们新建文件夹用于部署ChatGPT：

创建docker-compose文件：

在docker-compose.yml中添加Portainer安装命令：

运行容器安装命令：

到此ChatGPT安装完成。

PVE配置Docker之配置Easylmage图床

Mon, 22 May 2023 12:34:38 +0000

Docker安装过程可参考下面代码：
Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

安装好Docker后，我们新建文件夹用于部署easyimage：

创建docker-compose文件：

在docker-compose.yml中添加Portainer安装命令：

运行容器安装命令：

到此Easylmage安装完成。

PVE配置Docker之搭建WordPress网站

Mon, 22 May 2023 04:31:10 +0000

Docker安装过程可参考下面代码：
Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

安装好Docker后，我们新建文件夹用于部署WordPress：

创建docker-compose文件：

在docker-compose.yml中添加WordPress安装命令：

运行容器安装命令：

到此WordPress安装完成。

PVE配置Docker之安装Portainer

Mon, 22 May 2023 03:22:51 +0000

Docker安装过程可参考下面代码：
Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

安装好Docker后，我们新建文件夹用于部署Portainer：

创建docker-compose文件：

在docker-compose.yml中添加Portainer安装命令：

运行容器安装命令：

到此portainer安装完成。

PVE最小化安装Ubuntu之docker安装

Mon, 22 May 2023 01:10:15 +0000

Ubuntu安装好后，接下就是安装Docker了，

安装 Docker
一键安装命令：

查看安装成功：

设置开机启动：

安装 Docker-compose：
安装命令：

设置权限：

查看版本：

PVE虚拟机安装黑群晖DSM系统并设置硬盘直通

Sun, 21 May 2023 10:35:43 +0000

PVE虚拟机安装的群晖更接近于物理机，所以它的真实性与可玩性也更好。

安装前的准备

硬件部分：

一台已经安装好PVE虚拟机系统的主机或者电脑

安装方法就按照我上面的教程直接安装即可

`一块移动硬盘作为直通硬盘。

绝大多数的笔记本内置硬盘就一块，而那一块基本只能作为启动盘使用。作为直通硬盘的数据盘，我们还需要一块移动硬盘插在USB口上就可以了。

软件：

DSM引导文件/安装固件

这里需要说明的是：

1，安装黑群晖，关于DSM引导文件和安装固件必须一致！也就是说你用的是某一版本的引导文件，就必须安装对应版本的固件！！！

2，安装成功之后千万不要贸贸然升级，原因同上。你升级了固件，但是引导没变，直接会导致群晖崩溃或者无法启动！！！

3，我今天教程所用引导文件和安装固件其实是群晖最早的系统，原因是因为我的笔记本电脑太老（本来此教程的初衷也是让大家的闲置老电脑发挥余热)，最新的黑群晖固件引导貌似因为不支持我的这款网卡，所以导致我安装之后无法找到IP。虽说有大佬可以自己编译网卡驱动加到引导，很明显我不是大佬，所以不会（其实是不愿意太折腾~~）。据说如果你电脑是8代以后的CPU，可以直接安装最新的DSM7.X就可以直接驱动，并且安装的教程除了引导文件/安装固件不一样，其它基本都是一样操作！

🔺引导文件一般是img后缀的文件。

今天教程引导固件下载地址：https://xpenology.club/downloads/

🔺安装的固件一般是pat后缀的文件。

今天教程安装固件下载地址：https://archive.synology.com/download/Os/DSM/5.2-5644

在今天的教程正式开始之前，上面两个文件先下载（或者保存）到电脑本地。

话不多说，直接开干吧！

创建并配置黑群晖虚拟机系统

确保安装PVE虚拟机的主机或者电脑已经打开并在电脑浏览器上用root已登录。

🔺在左边栏的PVE节点上右键选择“创建虚拟机”

🔺在【常规】选项这里，【VM ID】默认即可，但是这个数字需要记住，因为它就是我们创建的这个黑群晖的ID，等下会用到的，【名称】随意，右下角下一步

🔺【操作系统】这里勾选“不使用任何介质”，右下角下一步

🔺【系统】这里如果你主机性能较好建议选择”Q35“，或者什么也不动，保持默认就可以，右下角下一步

🔺【磁盘】这里保持默认，因为等下会删掉的，然后右下角下一步

🔺【CPU】这里根据自己使用的CPU实机情况填写，核心数建议有多少核给多少。至于类别一般选择”host“（如果后续操作找不到IP地址请回到这里改回”默认“），继续右下角下一步

🔺【内存】根据自己主机或者电脑的实际情况，我这里保持默认的2GB，别问问什么，还是电脑太老，配置太低！

🔺【网络】一般选择Intel E1000。不过你如果用的是PVE虚拟机直通网卡，或者一些其它万能魔改引导固件，那么就选择“VirtlO（半虚拟化）”，这样就完全可以发挥虚拟机的性能了。

🔺最后在【确认】这里直接点击”完成“即可。

🔺然后我们在PVE虚拟机界面的左侧就能看见我们刚刚创建的这个虚拟机了。选选中它，然后点击“硬件–CD/CD驱动器”，然后选择“删除”

🔺之后再选中“硬盘”（点击上图红色方框的位置），点击“分离”

🔺之后就会多出来一个“未使用的磁盘”，点击选中它之后点击上方“删除”按钮。

🔺然后回到PVE左侧界面，选中“local(pve)”，然后点击“ISO镜像–上传”

🔺在上传界面，点击“选择文件”，弹出的界面中，请选择上面你下载或者保存在本地电脑的引导文件（也就是img后缀的文件），然后点击“上传”

🔺在上传的方框里面，复制一下“target file”后面的内容，这个就是引导固件的路径，也就是上图红色方框的内容，等下会用到。复制好之后就可以点击右上角的关闭页面了。

🔺然后开始转换虚拟磁盘操作。点击PVE左侧菜单的主选项（我这里是PVE，你那边可能不一样，这里是根据你创建PVE系统二点时候来决定的），选择”Shell”，然后输入以下命令：

qm importdisk+空格+虚拟机ID+空格+刚复制的引导固件路径+空格+local-lvm

这里面Shell输入代码需要用鼠标复制粘贴，而不是我们常用的快捷键了。
我的技巧是把这些命令先复制粘贴到桌面一个新建文本文档里面，然后对着一段一段的复制粘贴，如果你记忆力够好，直接对着命令敲键盘也没问题。
我图中有一个错误，最后一个字母“m”是小写，我搞成大写了~

🔺然后就会滚动代码，当出现Successfully字样表示转换虚拟磁盘成功。

🔺点击PVE系统左侧菜单中我们创建的虚拟机id，还是选择“硬件”，就会发现多出来一个“未使用的磁盘”，其实它就是我们刚刚转换的虚拟磁盘。选中它之后点击上方的“编辑”

🔺在“总线/设备”后面改成“SATA”，点击“添加”即可。

🔺接着我们在设置硬盘直通，输入命令：

ls /dev/disk/by-id

然后回车

🔺然后出现一列代码。我们只关注以“ata”开头的代码，它其实就是硬盘的识别符。上图表示我电脑目前有两块硬盘：一块自带的一块挂载的移动硬盘。而我们需要直通的很明显是挂载的移动硬盘，我们需要把直通硬盘的识别符复制下来。

🔺然后输入以下命令：

qm set 虚拟机ID -sata1 /dev/disk/by-id/硬盘识别符

这里需要说明的是：

sata1代表的是未占用的id数，因为sata0刚刚被我们引导盘（也就是电脑自带硬盘占用了），当然你也可以设置成其它的，PVE支持satat0-5。
硬盘识别符是已整列，别漏掉了。
请注意该命令有空格以及没有空格之分。

🔺当出现上图那样“update”的时候，就说明硬盘直通成功！

🔺回到PVE虚拟机系统，点击我们创建的虚拟机ID，在硬件里面就可以看到多出来一个“硬盘（sata1）”，它就是我们挂载进来的直通硬盘。

🔺我们继续设置虚拟机。点击我们黑群晖虚拟机的ID，选择“选项–引导顺序”，直接双击

🔺在打开的页面只勾选“sata0”，别的打勾都去掉，点“OK”。

至此，黑群晖虚拟机系统我们基本就创建并设置完成了！

安装黑群晖系统

🔺点击左侧黑群晖虚拟机ID，选择“控制台”，然后按照上图启动黑群晖虚拟机系统，当然也可以直接点击“Start Now”按钮

🔺然后在弹出的页面保持默认的选项，也就是第一个选项，直接回车。

🔺然后就会看到跑代码，稍等一会（15秒左右），出现上图中的样子就说明群晖已经启动了

🔺然后我们进入路由器后台，会看到一个设备名为“DiskStation”的IP地址，这个地址就是我们黑群晖系统的IP地址。

PS：其实本可以通过（http://find.synology.com/）来查找的，但是我这边不知道为什么找不到~~

🔺然后直接在浏览器输入路由器显示的群晖IP地址，就能看到上图所示的界面。点击“设置”

🔺点击“手动安装”

🔺这个时候就要选择你文章开头下载下来配套的DSM系统固件了（也就是pat文件），选择好后点击“立即安装”

🔺勾选之后点“确定”

🔺然后就是安装界面了。

🔺等待安装，一般过3分钟左右系统会自动重启。

🔺重启之后会自动进入这个页面。点击下一步

🔺在这个设置页面你就随便设置好了，不过用户名和密码你可要记好了，等下次进入群晖系统的时候就会用到的

🔺这里不用多想，直接选择第三个选项。因为你选择其它的一不小心给你升级了你的黑群晖就GG了~

🔺选择“跳过此步骤”，我们安装的是黑群晖，就别想多了还白嫖人家的QC了

🔺选择“是”

🔺取消勾选“向群晖发送统计信息”，还是因为是黑群晖，不好意思~~，最后点击“前往”

🔺当当当~~黑群晖安装成功！！！

黑群晖挂载硬盘操作

当然你目前只是装好了系统，但是还是没看到直通的那块移动硬盘，所以我们还需要把它挂载进来。

🔺点击群晖系统左上角的“主菜单”

🔺选择“存储空间管理员”

🔺然后在这里面你确实发现啥也没有。点击“存储空间–新增”

🔺选择“快速”，下一步

🔺这里选择我们直通的那块硬盘，下一步

🔺点“确定”

🔺选择“是”，继续下一步

🔺最后点击“应用”

🔺再次回到存储空间这里，已经能看到挂载的这块直通硬盘了~~

至于后续怎么玩？你可以看看其它大佬的文章。

PVE最小化安装Ubuntu之lxc下安装

Sun, 21 May 2023 00:35:43 +0000

LXC在系统调用上，因为直接使用的是pve的内核，cpu和内存的占用都是非常小的，所以可以轻量化部署，另外在其他硬件上部署docker，功能，路径上可能都有问题，所以，我们直接安装lxc-ubuntu，来部署docker。

因为pve内置源的问题，我已经直接把官方的ubuntu lxc版本下载好了

http://pan.baidu.com/s/1H0YXrHdSER-ffdn7Y_CCdg

提取码：rjrc

1.上传镜像

进入对应的文件夹，上传我们下载好的文件，我用的finalshell 直接支持文件上传。

2.创建容器

上传完成后，我们点击右上角，创建ct

主机名随意

设置改密码

不勾选无特权容器，如果勾选，启动docker的时候会报错

点击下一步之后，模板选择我们上传好的文件

磁盘大小根据需求选择，我这里默认10个g

cpu核心数量选择4 根据需求选择

内存512即可，当然根据你将使用的容器，适当扩大。

网络这里，左侧无需修改，右侧容易选择dhcp，由路由器分配

dns设置为路由器地址，因为我的pve已经设置过了，这里我不需要修改。

创建完成后不要着急启动。

3.设置权限

打开创建好的虚拟机

点击选项

功能

勾选嵌套后保存

经典的俄罗斯套娃模式

进入pve的shell，为我们新创建的系统设置软件权限，否则docker无法启用。

我们用finalshell打开pve，登陆后

输入cd /etc/pve/lxc/

下方打开指定文件夹，我们来编辑相关的文件，将代码复制后，保存即可

添加代码如下

lxc.apparmor.profile: unconfined

lxc.cgroup.devices.allow: a

lxc.cap.drop:

超详细，多图，PVE安装以及简单设置教程(个人记录)

Sat, 20 May 2023 13:13:14 +0000

前言:

– 写这个的目的是因为本人健忘所以做个记录以便日后再折腾时查阅,。

– 本人笔拙如有选词，错字，语法，标点错误请忽视，大概率知道了也不会修改，本人能看懂就好。

– 内容仅适用于本人的使用环境，不同环境请忽视或仅作参考。

– 文中出现的内容来自网络和本人浅薄的认知，如果万一有侵犯他人内容请私信。

– 纯自己瞎记录, 虽然没啥可能性如果万一以千万分之一的概率得到赏识被转载的话还请注明作者和出处

环境:

– 软路由 6千兆网口 (4405U+6口千兆)

– 演示版本 Proxmox VE(PVE) 7.3

内容:

– 安装&简单配置PVE(Porxmox VE)

1. PVE(Proxmox VE) 下载地址

Download Proxmox software, documentation, agreements

]

2. 制作安装[U盘]

找个U盘制作PVE安装U盘制作工具很多自行选择，这里用Rufus，方法如下

[]

3. 安装PVE系统

制作好的U盘插到电脑U盘启动进行安装

]

键盘方向键移动到Install Proxmox VE进行安装

]

点击同意

]

选择安装[硬盘]，下一步

]

默认或者按需，下一步

]

设置密码，邮件要写，下一步

]

按需设置，这里的设置的IP就是登录PVE要使用到的IP，下一步

]

点Install 进行安装

]

出现这个画面说明安装成功，记住链接

4. 登陆PVE界面

https://192.169.10.xx:8006 # 注意！地址前面一定要加 https

]

输入链接出现如上画面，点击高级，点击链接进入PVE web画面

]

输入用户名： root，密码，语言选择能看懂的，登录

]

点掉

5. 建议:

上述设置完后PVE就能使用了，不熟悉的情况下不建议乱修改设置，稳定最重要！

文末

内容都是简单的内容仅写到能无障碍的使用为止，应该更适合大部分刚入坑的伙伴们，照着做就可以，更多功能自行琢磨。

#Proxmox VE

#PVE

终于有时间部署一下我的小主机了!

Sat, 20 May 2023 12:13:14 +0000

最近，我终于有时间来研究和部署我前几年购买的小主机，当时买它的时候没时间配置，一直拿来当软路由用，只安装了一个OpenWrt，我一直想在这个小主机上搭建一些有趣和实用的应用程序，但一直因为忙碌而搁置。然而，最近我闲了下来，决定充分利用这个机会。我将顺便与大家分享一下我在小主机上进行的多项部署与配置经验，主机的管理系统是用的PVE，然后在上面搭建了包括 WordPress、图床、DSM、Ubuntu、Docker、FRP、npm 以及 ChatGPT等一系列个人常用工具。

1. 安装和配置Proxmox VE (PVE)

我首先在小主机上部署了Proxmox VE (PVE)，这是一款基于Debian的开源虚拟化管理平台。PVE提供了一个直观的Web界面，使得虚拟机和容器的管理变得非常简单。

2. 配置DSM

之前一直在用的群晖上次停电后就出现了各种问题，在海口也没有官方的维修点，因此我决定在小主机安装和配置了 DSM。DSM 是一款功能强大的操作系统，可以使我方便地管理和访问我的文件和数据。我会详细介绍一下 DSM 的安装过程，并分享一些我喜欢的 DSM 功能和用途。

3. 配置Ubuntu

作为一个开源爱好者，我选择在小主机上安装 Ubuntu 操作系统。我也会介绍一下相应安装和设置过程的步骤，还会分享一些我在使用 Ubuntu 时遇到的有用技巧和工具。

4. 配置Docker

我在Ubuntu虚拟机上配置了Docker，这样我可以方便地运行各种容器化应用，并更好地管理和部署我的项目。

5. 使用Portainer管理Docker容器

为了更方便地管理Docker容器，我安装了Portainer。Portainer是一个功能强大的容器管理工具，提供了直观的界面，使得容器的创建、部署和监控变得非常简单。

6. 搭建WordPress网站

WordPress 是我选择的博客平台。我喜欢它的灵活性和易用性。为了在小主机上搭建 WordPress，我按照官方文档的指引，安装了所需的软件依赖，并进行了相应的配置。我还挑选了一些我喜欢的 WordPress 插件和主题，以提升我的博客体验。

7. 配置MySQL

为了支持WordPress网站，我在同一台虚拟机上配置了MySQL数据库。MySQL用于存储网站的数据，使其能够正常运行和管理。

8. 配置Easylmage图床

为了更好地管理和分享图片，我在PVE上配置了Easylmage图床。Easylmage是一个简单且强大的图像托管解决方案，它使得图片的上传、存储和访问变得非常方便。

9. 集成ChatGPT

最近AI大火，我对 ChatGPT 的安装和配置非常感兴趣为了增加网站的互动性，我还集成了ChatGPT，一个基于人工智能的聊天机器人。ChatGPT能够与访问者进行交互，提供有用的信息和回答问题。

10. 配置FRP

为了能够从外部访问我的网站和服务，我配置了FRP，这是一个反向代理工具，可以轻松实现内网穿透，让我的网站和服务能够被外部访问到。

11. 配置NPM

我还配置了NPM (Node Package Manager)，这样我就不用去记住繁琐的程序端口，全部用域名来管理，一切变的更轻松。

12. Joplin服务器

最后我发现，写博客的时候常用的Markdown软件出现了很多新品类，为了实现个人笔记的管理和同步，我部署了Joplin服务器。Joplin是一个开源的笔记应用，通过搭建Joplin服务器，我可以在不同设备之间同步和访问我的笔记，方便我随时随地记录和查看重要信息。

通过这个过程，我也复习了很多关于服务器管理和应用部署的知识。虽然这个小主机落了一些，但是配置起来还是能满足个人的需求了。我也把小机机使用的一些经验分享给大家，希望对你们有所帮助！

众诺博客

WordPress → Hugo + Cloudflare Pages 迁移全记录

迁移背景

一、准备工作

1.1 安装 Hugo

1.2 安装 Git 并配置 GitHub

二、初始化 Hugo 站点

2.1 选择并安装主题

2.2 基础配置

2.3 移植 weisaygrace 样式（可选）

三、迁移 WordPress 文章内容

3.1 导出 WordPress 文章

3.2 文章 Front Matter 格式

3.3 处理图片资源

3.4 本地预览

四、部署到 Cloudflare Pages

4.1 推送到 GitHub

4.2 连接 Cloudflare Pages

4.3 绑定自定义域名

4.4 设置 Deploy Hook（供 n8n 调用）

五、改造 n8n 自动发文工作流

5.1 新工作流架构

5.2 关键节点配置

5.3 与旧 WordPress 工作流对比

六、SEO 与功能补充

6.1 站点地图与 RSS

6.2 搜索功能

6.3 评论系统

七、迁移检查清单

参考资源

【工具】无需Token! WebAI2API将网页AI转为API使用

背景介绍

使用效果

目前支持的AI厂商列表

部署教程

方式一：手动部署

方式二：Docker 部署

更多配置

硬核极客的 C 盘拯救指南：无损转移系统隐藏大户与终极优化

GitHub 5.6万星炸裂！黑客“瑞士军刀”HackingTool v2.0上线

它到底有哪些干货？

安装超简单，三种方式随便选

使用体验有多丝滑？

最后说句大实话

国家超算互联网单用户免费词元（Token）额度升至3000万

白送3000万Tokens？国家超算这波操作，堪比在火车站免费发泡面还加肠

3000万Tokens到底是个啥概念？别被数字吓到

“龙虾”SClaw和OpenClaw又是啥？名字听着像海鲜大排档

羊毛攻略：三步骤领满3000万，手残党也能操作

0.1元/百万Tokens：这价格放在整个行业都是炸裂的

从1000万到3000万：半个月内的两次加码透露了什么信号

对我们普通人意味着什么？

写在最后：羊毛要薅，但更要用来干正事

白嫖谷歌 Gemini Pro 会员 12 个月！无需学生认证也能薅

你只需要准备三样东西

第一步：注册美区谷歌账号

第二步：设置两步验证

第三步：购买云端 Pixel 激活码

第四步：绑定信用卡，完成订阅

第五步：取消自动续费（必做！）

写在最后

资源获取

白嫖 1TB S3 存储空间！这个免费福利太香了

一、先说结论：真的有 1TB 免费 S3 存储，还能当本地硬盘用

二、什么是对象存储？为什么说 S3 是”标准”

三、Hi168 1TB 免费 S3 活动要点

服务商背景

空间规则

获取 S3 密钥

速度体验（供参考）

四、怎么把 1TB S3 当”本地硬盘”用？（Linux 实操）

1. 安装 s3fs

2. 创建本地挂载目录

3. 配置访问密钥（注意权限）

4. 执行挂载

5. 验证是否成功

五、进阶：服务器重启也能自动挂载

六、实际使用场景：像本地文件夹一样操作

1. 配合 OpenClaw / 其他 AI 工具

2. 手动备份与同步