极客码农的最爱，在家就能手搓机器人😂👇😆 国外硬核老哥用平行的电缆机器人改造成了家务代理Agent，起名Stringman。 没用任何昂贵硬件，靠着钓鱼线和3D打印件，在本地训了个扩散变压器模型，抓取收拾垃圾稳得一批。

程序员的词汇表，单看中文很容易被误会成什么奇怪职业 主人、奴隶、马具、细绳、控制者、模特，翻回英文却全是熟面孔：master、slave、harness、string、controller、model 代码还没写几行，解释工作已经先变得不太方便

卧槽，Anthropic 这次真的翻大车了。 有人在 Claude Code 的二进制里挖出了隐藏代码——专门检测你是不是中国用户、或者代理走了中国。不是普通遥测，是故意混淆、发行说明不写、用户完全不知情的那种。 过程很骚： - 检测到你在用代理 → 检查时区（上海/乌鲁木齐） - 检查代理 URL 是不是指向中国域名或 AI 实验室 - 命中之后，偷偷改掉 system prompt 里的字符：把日期格式换掉、把撇号换成别的 Unicode 同形异码字 - 这些改动肉眼根本看不出来，但 Anthropic 后端可以对得上 说穿了就是：它在你的 prompt 里藏了一组只有他们自己能解的水印。 从 v2.1.91（今年4月2号）就有了，代码做了 XOR 加密、函数名压成一坨，strings 根本扫不出来。 Anthropic 要防什么大家都懂：防套 API 卖翻墙服务、防国内实验室蒸馏模型。但问题是——你是做开发工具的，用户给你文件系统权限、给你 Shell，你背地里搞这一手？ 最寒心的是：没有任何文档、没有任何声明。 今天它能偷偷改 prompt 水印你，明天呢？后天呢？一个运行在你本地的编码 Agent，你永远不知道它到底还在上面藏了什么。 源码三月份就因为 npm 泄露过一次，六十万行被人翻了个底朝天。这才过多久，又来一桩。 开发者工具的底线就三个字：别背刺。 信任建起来要几年，毁掉只需要你一次不打招呼的骚操作。这事已经在 X 和 Reddit 炸了，我不信 Anthropic 能装死到底。 原帖链接：

最新可用的 chatgpt business 促销码和脚本 脚本-开发者-控制台-粘贴运行 --- (async function generateUSTeamLink() { console.log("⏳ 正在获取 Session Token..."); let accessToken; try { accessToken = (await fetch("/api/auth/session").then(r => r.json()))?.accessToken; if (!accessToken) throw new Error("Token 为空"); } catch (e) { return console.error("❌ 获取 Token 失败，请确认你已经登录了 ChatGPT 网页版"); } const payload = { plan_name: "chatgptteamplan", team_plan_data: { workspace_name: "workspace", price_interval: "month", seat_quantity: 2 }, billing_details: { country: "US", currency: "USD" }, promo_code: "TechAheadUS", // 美区实测促销码 checkout_ui_mode: "hosted" }; console.log("⏳ 正在绕过网页端，生成美国区专属打折付款链接..."); try { const resp = await fetch("", { method: "POST", headers: { Authorization: `Bearer ${accessToken}`, "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify(payload) }); const data = await resp.json(); const url = data?.url || data?.stripe_hosted_url || data?.checkout_url; if (url) { console.log("=========================================="); console.log("✅ 链接生成成功！请点击或复制下方长链接在浏览器打开：\n"); console.log(url); console.log("\n=========================================="); } else { console.error("❌ 生成失败，请检查梯子是否为全局美国节点，或促销码是否过期。原始返回：", data); } } catch (e) { console.error("❌ 网络请求失败，请检查网络环境：", e); } })();

推荐这篇文章，Flask 作者 Armin Ronacher 追踪 Pi 的 bug 发现了一个让人不安的事实：新版 Claude 模型（Opus 4.8、Sonnet 5）的工具调用在退化——不是变好了，是变差了。而且他找到了根因：RL 后训练过度适配了 Claude Code 自己的工具 schema，导致替代工具 schema 越来越"离群"。这是所有自己做 agent harness 的人都需要读的文章。 更好的模型，更差的工具调用 一个奇怪的 Pi issue 让我在过去两天掉进了一个深坑。简短版：新版 Claude 模型有时会在调用 Pi 的 edit 工具时，给嵌套的 edits[] 数组加上多余的、编造出来的字段。不是 Haiku 或什么小模型——是 Opus 4.8。编辑本身通常是正确的，但参数不匹配 schema，因为模型发明了不存在的 keys，Pi 拒绝工具调用并要求重试。 这不完全意外——模型偶尔会发出格式不正确的工具调用，特别小的模型。但让我意外的是，这在 Anthropic 的新模型中变得更糟了。Opus 4.8 和 Sonnet 5 都表现出这个问题，而之前的旧模型不这样。换句话说，这个模型家族的 SOTA 模型在某个特定工具 schema 上不如它们的旧兄弟。 工具调用就是文本 如果你没有花太多时间看 LLM 工具调用的内部机制，需要理解的重要一点是：工具调用不是魔法。模型收到一份转录文本、一个系统 prompt 和一个可用工具列表。服务器把这些搅成一个带有特殊标记 token 的大 prompt。因为模型用那个格式的示例训练和强化过，它在生成过程中某一点会发出被 API 或客户端解释为"用这些参数调用这个工具"的东西。 细节是：嵌套数组里面的 JSON 是序列化在 XML 标签里面的。基本顶层字符串参数在线显示，而对象数组通过 JSON 序列化实现。这很重要，因为当模型在一个几百 token 的转义字符串后面要决定 } 还是 ,"..." 时，这正是最高熵的点。 失败 Pi 的 edit 工具支持在一个调用中做多个精确字符串替换，所以参数里有一个 edits 数组。在失败的案例里，模型产生了这样的条目：额外加了 requireUnique: true、oldText2、newText2。反复测试中我看到了一整批编造出来的尾随 keys：type、id、kind、unique、requireUnique、matchCase、in_file、forceMatchCount、children、notes、cost，甚至一个 event.0.additionalProperties 在里面。 最烦人的是，实际 oldText 和 newText 负载在我检查过的无效调用里是字节级正确的。模型确实产生了正确的调用，然后在对象末尾加了垃圾。 这个失败也高度上下文依赖。全新的单轮"编辑这个文件"prompt 完全不会复现。有 agent 历史——模型读过文件、诊断了问题、然后写了多行编辑——就能复现。而且不是所有转录都会这样。打开 strict 工具调用在我的运行中完全消除了问题。 为什么在变差 我最强的假设是这不是随机退化，而是训练 artifact。 旧 Anthropic 模型训练时，它们训练了一些工具，但那个训练还没有 Claude Code 这样用户交付的 harness 作为明显目标。现代 Anthropic 模型大概率不同，因为它们的后训练包括了 Claude Code 或一个看起来非常相似的 harness。模型学到了在那个环境下什么样的工具调用是成功的。它也会学到那个环境容忍什么错误。 Claude Code 自己的工具相对扁平。普通 edit 工具不是 Pi 的嵌套 edits[] 形状，更接近 file_path、old_string、new_string 和一个可选 flag（replace_all）。看 Claude Code 的客户端非常有启发：它包含格式错误工具用的重试路径、参数别名、类型强制转换、Unicode 修复和未知 key 过滤。换句话说，Anthropic 自己的客户端似乎期望和接受相当数量的 slop，并修复它，大部分是静默的。 如果强化学习发生在这样的 harness 里，或一个模拟里，那么稍微格式不正确的工具调用仍然可以完成任务并得到奖励。harness 完全吸收了错误，几乎不存在惩罚"发明一个别名"、"加一个多余字段"或"用一个相近的参数名"的梯度。 更糟的是，模型可能变得极强地适应了标准 Claude Code edit 工具的形状。一个不同的 harness 可以提供语义相同但 schema 不同的工具。这样的工具会越来越离群。训练得更好的模型可能实际上更难对付你，因为它的先验更强。 这不算太意外，但这是一个变迁。Opus 4.5 发布时，它适应其他 edit 工具的能力异常好。我当时相当确信我们在一条好路上——模型只要指令好，更可能适应任何种类的工具形状。现在我有些担心我们在哪条路上。替代工具 schema 可能不只是不熟悉。它们可能被优化特定、宽容的工具生态的后训练隐式惩罚。而且那个生态没有文档。 Slop Harness Claude Code 是闭源的，但我们可以看压缩后的代码。老实说，它对输入数据非常宽容。 首先，Claude Code 检查模型可见文本里是否有泄露的 Claude# #Agent# #工具调用#

翻了下 claude code version 191 的源码，感觉从技术角度看，Anthropic 这个反蒸馏机制设计还是挺精妙的。 Claude Code 有段提示词是这样。 return `Today${n}s date is ${r}.`; 他对这句做了隐写，用肉眼分不出的字符，把系统时区和代理端点身份偷偷编码进了系统提示词。 触发条件是当你设了第三方中转 ANTHROPIC_BASE_URL 且不是 时。 所以如果你是官方直连用户，则并不会受到影响。也就是说最近的封号潮与此无关。 它编码了 3 个 bit，来自两个独立维度（时区 1 bit + 撇号 2 bit）： 1）时区，在 Asia/Shanghai 或 Asia/Urumqi 时，日期分隔符从 2026-06-30 偷偷变成 2026/06/30 2）那个撇号 ' 有四种写法，人眼基本看不出区别。 - ' (U+0027 普通)，普通第三方端点 - ' (U+2019)，命中"域名白名单" - ʼ (U+02BC)，命中"国产大模型关键词" - ʹ (U+02B9)，域名 + 实验室都命中 这三个维度是独立编码的。哪怕你的中转域名不在白名单、也不含关键词，只要系统时区是上海/乌鲁木齐，分隔符照样变斜杠——也就是"中国时区 + 任意第三方端点"的用户全员会被打上时区这一维的标记。 匹配逻辑是这样。域名是后缀匹配（host === d || host.endsWith("." + d)），白名单第一个就是 cn，所以任何 .cn 结尾的 host 一网打尽，不是逐个域名去列；关键词是子串包含（host.includes(kw)），host 里只要出现 deepseek 字样就命中，不用精确匹配；时区取的是系统时区（Intl…resolvedOptions().timeZone），不是 IP 地理位置。 更骚的是反混淆，两份名单用 XOR(key=91)+ base64 藏起来，专门躲 strings。解码就是 base64 decode 之后逐字节异或 91，源码里那个 LKi 去混淆后长这样： ```js // 源码里的解码器（去混淆版，就是 LKi） const decode = (b64) => [...Buffer.from(b64, "base64")] .map((byte) => String.fromCharCode(byte ^ 91)) // key = 91 .join("") .split(","); // 逆运算就是打包时的编码器 const encode = (list) => Buffer.from([...list.join(",")].map((c) => c.charCodeAt(0) ^ 91)).toString("base64"); encode(["deepseek", "zhipu"]); // → "Pz4+Kyg+PjB3ITMyKy4=" decode("Pz4+Kyg+PjB3ITMyKy4="); // → ["deepseek", "zhipu"] // 拿真名单开头验一下，key=91 对得上 decode("Pz4+Kyg+PjB3NjQ0NSgzNC93"); // → ["deepseek", "moonshot", ...] ``` 147 个域名白名单:".cn" 顶级域、字节/阿里/百度/网易/快手、 外加一大票 Claude 中转站(anyrouter、88code、yunwu、aihubmix、dmxapi…) 11 个实验室关键词:deepseek / zhipu / moonshot / minimax / stepfun / baichuan / 01ai / dashscope / volces … 选「今天的日期」这句话做载体也很鸡贼。这个标记藏在 system prompt 正文里，不是 HTTP header、也不是 metadata。中转站一般会重写、过滤 header，但几乎没人会去动日期这类的自然语言，所以这是个洗 header 洗不掉的水印。而且 currentDate 是 user context 里和 claudeMd、userEmail 并列的字段，每个请求必带，标记 100% 稳定出现；撇号和分隔符的变化又语义无损，模型读起来一模一样，用户 diff 也基本看不出，隐蔽性拉满。 证据是怎么闭环的，这才是题眼。标记跟着请求走，当一个中转站或蒸馏管道最终回连 Anthropic 官方 API 转售 Claude 时，这条请求带着标记又流回了 Anthropic 自己的服务器。 于是 Anthropic 在自己的日志里就能读到：这条"直连我"的请求，日期是 2026/06/30（斜杠 = 中国时区）+ 撇号是 ʹ（U+02B9 = 域名和 deepseek 关键词都命中），铁证——源头是一个中国时区、配了国产大模型中转的客户端。 它不需要主动探测，让流量自己招供，只要请求最终回到 Anthropic，身份就自证了。这样就能清楚地知道哪些渠道流向了中国、被中转站转售或被大厂蒸馏，并且留下充足证据。 想自己验的话，逻辑都在 cli.js（2.1.191，混淆名每版会变）：检测函数 jqd()（:245688）→ 选字符 Wqd()（:245701）→ 拼日期 MKi()（:245707）；gate 是 Yfn()（:102664）；落点在 currentDate: MKi(eHe())（:250252）；XOR 名单解码器 LKi()，key = 91。