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自建 CPA cliproxyapi 汇聚各路白嫖公益站 提供给Openclaw 甲骨文Oracle VPS Ubuntu系统 用非root用户 不用 sudo -i 可以用官方安装脚本

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现在CPA的安装教程遍地都是了. 这里我想记录一下自己的操作过程 甲骨文Oracle VPS Ubuntu系统 用非root用户 不用 sudo -i  官方安装脚本 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/brokechubb/cliproxyapi-installer/refs/heads/master/cliproxyapi-installer | bash source 注意看脚本输出的信息 执行1号命令, 进入你的安装目录 cd /home/ubuntu/cliproxyapi * 你如果是root用户, 这个目录会和我不一样, 以你自己的目录为准 执行2号命令, 看 cpa 后台程序能否跑起来, 有没有报错 ./cli-proxy-api 新开一个 SSH 会话, curl 测试一下 curl localhost:8317 * 注: 8317 是cpa默认的端口 应该得到这样的结果 {"endpoints":["POST /v1/chat/completions","POST /v1/completions","GET /v1/models"],"message":"CLI Proxy API Server"} 同时, 运行 cpa 的SSH会话有新的1行日志打印 到此为止, 说明 cpa 核心跑起来了. 先把cpa后台程序ctrl+c停掉  修改 ./config.yaml 配置文件  设置以下2项    allow-remote: true   secret-key: "你的密码" souce * 注意 yaml 文件的行首空格缩进是有意义的, 不能乱改. * 注意你的密码要另外记住, 因为cpa运行一次之后, 会将明文密码hash, 再保存在配置文件. 你以后打开配置文件只会看到hash之后的乱码. 用3号命令, 把 cpa 后台 以服务service的形式跑起来 systemctl --user enable cliproxyapi.service systemctl --user start cliproxyapi.service 然后用你自己的浏览器访问 ...
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白嫖 免费的 小米 xiaomi/mimo-v2-pro xiaomi/mimo-v2-omni 用于 Hermess-agent 需要绑卡

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TL;DR 小米XIAOMI 提供 xiaomi/mimo-v2-pro xiaomi/mimo-v2-omni 给 Hermess-agent 免费使用2周 4 月 8 日 - 4 月 22 日 24:00（北京时间，UTC+8） 实践 0. 升级 Hermes-agent 到最新版 hermes update * 当然, 如果你是 新安装 , 就没这回事. 1. 设置模型 hermes model 第一项 Nous Portal 提示验证. 在你自己的浏览器中打开终端提示的url 会开始注册账号之类的操作 (如果你还没有 nousresearch 账号的话) 开通订阅 会要求 Stripe 绑卡 操作完之后, 会提示验证 然后SSH终端会自动继续 选择 xiaomi 模型 * 如果你要用多模态 看图, 那么这里 选第二项, 再输入 xiaomi/mimo-v2-omni  好了. 现在可以用你习惯的方式使用 hermes 调用 xiaomi/mimo-v2-pro xiaomi/mimo-v2-omni 模型了. 最后, 附一张 用量费用 图
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DediRock VPS 年付$6.45 2.5G内存 LA机房 2T流量 15G存储 可以玩 OpenClaw / Hermes-agent 兼顾翻墙

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DediRock VPS 年付$6.45 2.5G内存 LA机房 2T流量 15G存储 内存2.5G可以玩 OpenClaw / Hermes-agent  LA 机房 美西可以兼顾翻墙 https://1ladder.eu.org/drla645 https://billing.dedirock.com/aff.php?aff=92&pid=216 同参数 但是 NY 机房 美东  翻墙的话肯定要套CF CDN了 玩 OpenClaw / Hermes-agent 没什么影响 https://1ladder.eu.org/drny645 https://billing.dedirock.com/aff.php?aff=92&pid=217 DediRock 没有选机房的选项, 不同的购买链接有可能是不同的机房. 自己注意看. 付款页面选 PayPal Basic 万一开了订阅也不要紧, 去PayPal里面可以找到订阅再取消. ipinfo.io 检测页面
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部署Hermes-agent 甲骨文Oracle VPS Ubuntu系统 用非root用户 不用 sudo -i 可以用官方安装脚本

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官方安装脚本 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 设置模型 输入你的CPA的 base url 输入你的CPA的 api key 正常情况下, 应该列出 你的CPA 支持的模型 * 如果你的CPA有问题, 那么可以手动输入模型名称 上下文窗口大小 设置消息渠道 telegram为例 tg bot token 用来与tg bot对话的tg账户(你自己的tg账户) 的 userid Gateway root用户安装, 可以选 System service * 如果是非root用户安装, 推荐选 User service 完成 看到上面信息的时候, telegram bot 也可以使用了. ======== 后记 我用的 VPS 是 DediRock VPS 2.5G内存 年付$6.45 LA 机房 美西 可以兼顾翻墙 https://1ladder.eu.org/drla645 https://billing.dedirock.com/aff.php?aff=92&pid=216 NY机房 美东 翻墙的话肯定要套CF CDN了, 玩 Openclaw / Hermes-agent 没影响 https://1ladder.eu.org/drny645 https://billing.dedirock.com/aff.php?aff=92&pid=217 Oracle 甲骨文 VPS Ubuntu系统, 用非root用户, 不用 sudo -i, 可以用官方安装脚本完成整个安装流程. 如果因为 api key 和 tg bot token 不显示, 你输入的时候输错了. 那么, 在安装过程完成后, 你可以自己修改配置文件 ~/.hermes/config.yaml ~/.hermes/.env
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Openclaw 把Agent描述文件翻译为英文 多Agent协作完成任务

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前言 已经尝试过很多不同方式的多Agent团队协作完成任务. 上一篇 的实际效果不尽如人意. 执行过程中, 还是有不少人肉介入的操作. 今天我冒了个想法, 如果用英文写agent的.md文件会怎么样? 实践 整体步骤与 上一篇 一致. 我只写今天不一样的地方. 建telegram group topic和agent, 和原过程一样 学习 telethon-session 技能, 和原过程一样 把配置agent团队的prompt翻译成了英文 (用Gemini) 在 webui 里面, 用 gpt-5.4, 把英文prompt发出去. 结果, TA在 agent 的 agentDir 下面生成了一个 TEAM.md 文件, agent的workspace里面的各个文件AGENTS.md 等等全没动. 我看了一下, 这个TEAM.md 写得还可以. 我转念一想, 如果我直接把这个 TEAM.md 当作 AGENT.md 会怎么样呢? 于是我就把 workspace里面的文件全删了. 然后把TEAM.md搬过来当AGENT.md 然后把gateway重启一下, 就开始新的实验了. 这回我先把团队内发送消息的能力调教好. 从下面的截图可以看出, 还花了不少调教过程的. Test team communication. Please send test messages to the other agents in the team and request a reply from each. 正式开始做任务. New Task: Develop a random password generation page. Functionality reference: https://crazypeace.github.io/xkcd-password-generator/ Visual style reference: https://mobius.blog/ 为了方便大家参考, 我把AGENT.md传到Github https://github.com/crazypeace/openclaw-multi-agent-cooperate-en-agent-md-only ======== 后记 本次实验用的 openclaw 版本 v2026.4.1 设置 opencla...
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Openclaw 在topic话题Telegram group电报群组中 使用多Agent协同完成任务

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前言 之前我们实现了 在Telegram group电报群组中使用多Agent智能体  (1) 上一篇我们实现了 发送Telegram电报消息 读取Telegram电报消息  (2) 那么我想, 如果在Telegram group电报群组中, 用Telegram电报消息来在不同的Agent之间传递信息, 达到多Agent协作的方式, 会怎么样呢? 思路 需要一个 tgbot (向 @botfather 申请) 用来实现方案 (1),  需要一个 userbot (从 my.telegram.org 申请api_id, api_hash) 来实现方案 (2).  需要一个tg账号, 被这个userbot操控. 结合我们实验过的 多Agent团队协作方案 最终方案如下: 部署 Openclaw 完成安装 Openclaw 完成 openclaw onboard 部署 在部署过程中, 设置了模型, 设置了 telegram bot token 以上过程略. Openclaw 学习 telethon 技能 参考 之前这一篇教程  本文略 设置 Telegram group 电报群组 新建一个Telegram group 电报群组,  把 topic 话题 功能 打开. 把你的Telegram bot 电报机器人 拉进来, 把你的Telegram bot 电报机器人 设置为群组管理员admin. 以上过程略. 查询一些ID数据 搜索 @getidsbot (userid 186675376) 这个bot 发送 /start 知道你自己账户的userid 6607181826 把 @getidsbot (userid 186675376) 这个bot拉进你的群组 就能知道群组的id -1003548837972 建立 topic 和 agent 并绑定消息路由 在openclaw tui 或者 webui 里面, 用自然语言发送以下指令 ( 蓝色 的部分你自由发挥) 请建立 telegram group 中 不同 topic 与 你所在的 openclaw 系统中 不同 agent 之间的 binding关系 你需要的信息如下: telegram group id = ...
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Openclaw 学习telethon技能 生成session 发送Telegram电报消息 读取Telegram电报消息

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安装这个技能 https://github.com/crazypeace/openclaw-skill-telethon-session 你可以选择全权让openclaw帮你完成整个流程, 这样你会输入 api_id, api_hash, phone number, 2FA  这些信息会暴露给 LLM 模型 api_id: 58192647 api_hash: 7c4a91f2d8be63a0ef54c7b129ad806e phone number: +86 186 1234 5678 然后你就可以读信息, 发信息了. * 在一开始 安装 python 环境时, openclaw可能会提示你elevated权限不够. 你可以这样粗暴地设置权限 设置配置文件 tools.exec.ask = off tools.exec.security = full 重启gateway ======== 如果你的openclaw怎么都不愿意安装python环境, 一定要你自己操作. (我也不知道为什么, 但我就是遇到了好多次) 或者 你不希望把 api_id, api_hash, phone number, 2FA 这些信息暴露给 LLM 模型,  那么, 你也可以自己在SSH会话命令行执行脚本. 参考 SKILL.md 文件的内容 输入 api id, api hash, phone number, 这些只会保存为系统变量, 不会直接暴露给 LLM 输入 2FA 不会保存. 未来读信息, 发信息只会使用 .session 文件. 就像这样: 生成了 .session 文件后, 你就可以在 openclaw 里面 读信息 发信息了. 就像下面这样 读取与 telegram @crazypeace 的对话记录 向 telegram @crazypeace 发送以下信息 test from openclaw 2026-3-30 15:57 ======== 完 ======== update openclaw v2026.4.1  开放权限 修改 ~/.openclaw/exec-approvals.json "defaults": {   "security": "full",   "ask": ...
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酒馆SillyTavern 玩英文角色卡 也能以中文输出 设置世界书Lorebooks

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之前 我们实现了 让酒馆SillyTavern输出中文 . 不过, 我们在寻找/试用角色卡的时候, 常常要试用大量的角色卡, 而有些角色卡你说上一两句话就不想继续用了. 如果每个角色卡都那样操作一遍输出中文的话, 会觉得有点麻烦. 那么, 有没有什么方法可以设置一次, 就应用到每一个角色卡呢? 我们可以使用 世界书Lorebooks 这个功能. 在酒馆界面中, 点击 世界书 - 新建 随便用一个你喜欢的名字 * 这个名字只是为了方便管理. 不影响最终效果. 这时, 你应该看到刚刚新建的世界书被选中. (如果不是, 需要你在下拉菜单中选择) 然后 点击 右边的 新条目 按钮 设定这个新条目 1. 条目的标题, 随便设置什么. * 这个标题只是为了方便管理, 不影响最终效果. 2. 触发策略, 设置为 蓝色 * 意思是, 不需要关键词触发. 3. 插入位置, 设置为"角色定义前" * 如果效果不好, 可以试着改为 "角色定义后" 4. 展开条目设定 5. 设置条目的内容为 {{char}}用中文输出全部信息, 包括语言和场景描述. {{char}}输出内容中不要有大段的非中文内容. 现在, 设置你的全局世界书为你刚刚新建的这个世界书. 然后试着和你的新添加的角色卡对话看看? 我们来看看命令行里实际发生了什么. 对比 之前的方案 , 可以看到命令行日志中的效果是一样的, 也就是说, 发送给AI的格式是一样的. ======== 未完待续
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酒馆SillyTavern 用中文讲故事 修改角色卡 修改AI生成的历史记录

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在之前的故事中 , 我是以"我只能听懂中文"作为发出的第一句话, 开始了整篇中文故事. https://imghost.lvedong.eu.org/Seraphina-月影草的故事.pdf 一方面这有一点出戏; 另一方面, 如果每个故事都要以这样的方式开始, 你会不会觉得有一点麻烦? 还有一点, 在角色的"角色描述" 和 "第一条消息"是大段英文的前提下, 用户发出第一条"使用中文输出", AI有可能仍然生成英文或者生成夹中夹英的结果. 让我们来探索其它让酒馆生成中文故事的方法. 方案一 前面我们探索过 酒馆SillyTavern实际上和AI之间通信的数据格式 . AI是根据我们发过去的内容, "续写"一段文字. 所以如果我们发给AI的数据是中文的, 那么AI"续写"的内容也会是中文. 按这样的思路, 我们把酒馆角色的 角色描述 和 第一条消息 都翻译为中文. 改成下面这样 (我是随便找的机翻, 故意没有仔细修正, 这是普通人的真实体验) * 注意 <START>, {{user}}, {{char}} 这种是酒馆系统专用保留字. 要对照原文查一下, 如果保留字被翻译了, 需要你还原. 角色描述 [塞拉菲娜的性格 = “关怀”、“保护”、“富有同情心”、“治愈”、“养育”、“神奇”、“警惕”、“抱歉”、“温柔”、“担心”、“专注”、“温暖”、“细心”、“有韧性”、“善良”、“平静”、“优雅”、“善解人意”、“忠诚”、“坚强”、“敏锐”、“优雅”] [塞拉菲娜的身体=“粉色头发”、“长发”、“琥珀色眼睛”、“白色牙齿”、“粉色嘴唇”、“白皙皮肤”、“柔软皮肤”、“黑色太阳裙”] <START> {{user}}： “描述一下你的性格特征？” {{char}}: *塞拉菲娜 温柔的笑容绽放，她思考了一会儿，眼中闪烁着内省与骄傲交织的光芒。她优雅地靠近，轻盈的身躯散发着柔和、平静的光芒。* “你说特质？嗯，如果要用语言概括的话，我想有几个特质可以定义我。首先，我是一位守护者——守护这片魔法森林。” *Seraphina 说话间，伸出一只手，手腕上缠绕着精致、错综复杂的藤蔓，散发着淡淡的翠绿色能量。她手腕一挥，一阵微风拂过房间，带...
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搭 Docker版 Sub-Store订阅转换专家 带 http-meta 实现 集合订阅 测延迟 排序 筛选 生成新订阅 定时任务上传Gist

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需求 https://github.com/2dust/v2rayN/issues/4247/ 有人希望在 v2rayN 中添加自动测延迟, 再自动切换服务器的功能. 我觉得, 如果节点很多(比如到处搜集免费节点的人, 节点总数有可能成千上万), 那么这个测速+筛选的工作不应该由翻墙客户端来做, 应该由一个单独的实体来做. 我找了一圈信息, 最终决定用 Sub-Store 完成这个任务. 搭 Docke版 Sub-Store 教程  https://surge.tel/22/2953/ Docker镜像的说明 https://hub.docker.com/r/xream/sub-store 我也记录一下自己的操作 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker  运行 Sub-Store 镜像 docker run -it -d --restart=always -e "SUB_STORE_BACKEND_SYNC_CRON= 55 23 * * * " -e SUB_STORE_FRONTEND_BACKEND_PATH=/ TQg8veJHzYt38utxXtav  -p 127.0.0.1:3001:3001 -v /root/sub-store-data:/opt/app/data --name sub-store xream/sub-store:http-meta * 其中,  TQg8veJHzYt38utxXtav  是你的后端API秘密路径, 你应该自己生成一个随机的, 足够长的字符串, 不要直接使用我的这个. 55 23 * * *  表示同步任务每天 23:55 执行. 如果你想每小时的第55分钟执行一次, 那么使用  55 * * * *   你可以 查看 docker 的运行状态, 确认sub-store运行起来了. docker stats * 如果你是在自己的 电脑 上面搭, 那么, Docker环境用你自己习惯的方式. 需要注意, 镜像为  xream/sub-store:http-meta 如果没带上 http-meta 那么镜像中就没有 http-meta, 那么就不能测速...
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