刚看到kasm出了一个easydiffusion的镜像，翻了下dockerhub，发现还有claudecode的。暂时没看到龙虾，嗯，保持关注！这种通过网页能看到linux桌面，看着龙虾操作浏览器，更有监工的感觉~

我写的～

# 闲聊~Anthropic API

支持的国产厂商有 deepseek、kimi、智谱、魔搭、阿里云百炼（仅部分模型）。。。
随着Claude Code的好口碑，越来越多厂商开始支持“Anthropic API兼容”api。这部分vibe coding用户，token的消耗量大，对模型质量也有要求，费用挺可观的！
看deepseek和阿里有放出api兼容细节，看来没有100%兼容，但是绝大多数场景是ok的。

# 小插曲：
看到智谱有个coding套餐，买了一个季度的，付费时先扣余额，不足的再扫码。结果cherrystudio里闲聊了下，就提示“余额不足”，看了下余额-0.103。
原来他这个coding套餐仅适用走“Anthropic API兼容”端点的~

# n8n：
- 买了套餐，得用啊，目前Cherry Studio还不支持切换到Anthropic API端点。灵机一动，配到n8n里，果然可以，响应速度还慢快。
- 之前国产大模型走OpenAI类型，不能在聊天界面使用。测了各个Chat Model的配置，发现“Vercel Al Gateway”，能自定义base url，走这个供应商就可以了。（deepseek有单独的配置可直接用，牌面)。

# 感慨：
- “deepseek-chat”这“马甲”的含金量还在上升，配置难度大大降低，baseurl和模型名我甚至都能背下来。
- 一年前是它，现在还是它，chatbot里是它，各个ai工具里也是它。现在又兼容Anthropic API。老熟人，怎么你也在这里~
- deepseek-chat的“马甲”不变，每次有新模型就直接升级，比如现在相当于“DeepSeek-V3.2”。

问ai怎么给Bitwarden去重，先跟gpt聊了下，给了一些建议，但是它好像不知道有删除操作。后面重新组织了下，为了下gemini，首次回复就搞定了，给了个python代码，跑了下，先判断重复，做好备注，最后统一删除，经过漫长的等待，真就把问题解决了！！！

mac跑“Open-AutoGLM”，vLLM 因缺环境没跑起来。于是用 lmstudio上的 qwen3-vl-8b 代替。16G m4 macmini 点杯咖啡用了5分钟~~2333~~

考科一的时候就发现自己记性很差，这次科三路线和要做的项目也总记不住。
想想平时在电脑前，已经养成不记东西的习惯，聊天的话，微信和钉钉都有记录。密码记在 chrome 和 bitwarden 里，其它各种，想到了就记到 obsidian 里。

7 月辞职，8 月搬来同学这边住，他平时也上班，我经常是一个人待着，真的感觉待傻了。
辞职这段时间，自己把自己闷在家学习 ai。软件方面，从 drawthings 到 comfyui，到 runninghub，到 comfy cloud，再到 n8n。 模型方面从 flux1，到 qwen image，再到即梦，然后是 wan2.2animate，再到最近的 z-imange。倒腾那么多，也只记得大概的样子，细节也忘得差不多了。

35 岁记忆和体力，感觉吃力。

Raycast windows版可以测试了，目前处在beta版本。由于目前窝在家，主力系统还是mac。就简单在pd虚拟机跑了下。截几张图给大家看一下。

最近在用wan2.2animate来生成一些跳舞和武术动作视频。可能对于专业的动画人员来说，我们的视频挤占了他们的空间，但在生成视频时，不断的修图，找动作参考素材，让我对传统动画制作又多了几分了解。

yt-dlp 只下指定时间段

👂 听人说要是没流量，就去给人评论，给人解答问题，目前来看是个谣言~~~2333 😂
不过我也是第一次知道yt-dlp还有这种用法。🎥✨

笔记提问者的问题大意是：一个很长的视频，如果我只下载其中一段，下载速度不就很快⚡💰。问有什么软件可以实现。

🔧 推荐一个神器：yt-dlp 🚀
它是一个功能非常强大的下载器，支持很多网站，比如 yt、小破站等！（除了某音）🚫

📌 它主要是命令行工具，有点技术门槛 🔧

📋 使用命令如下（记得替换内容哦）：
yt-dlp --download-sections "*[起始秒数]-[截止秒数]" [url]

📎 示例：
yt-dlp --download-sections "*62-93" 改成小破站的域名/video/BV1gv411y719

这样一来，你就可以只下载你想要的那一段视频啦！✂️✅

分享个提示词，程序员和运维适用。

提示词：帮我整理成笔记，都整理在一个 shell代码块里面，非命令部分用#注释。简约风格。

事情是这样的，我喜欢把ai的回复保存为笔记。比如我问ai“ubuntu怎么安装tcping，以及有没有平替”，ai回复了多个代码块，有 #的标题，也有很多说明文字，整个复制下来篇幅会很长。于是想到让ai帮我把内容整理到一个代码块里面。

图1：ai回复
图2：ai整理后的
图3：复制到obsidian里