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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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Hermes-agent 在Telegram 使用多Agent 绑定不同的telegram bot

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基础知识 openclaw 是整个系统用一份配置文件 config.json , 多 agent 是写在这份配置文件里面的. 官方文档 https://docs.openclaw.ai/concepts/multi-agent Hermes-agent 的多agent方案和 openclaw 不一样. 每个 agent 都有一份自己的 config.yaml 官方文档 https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/profiles openclaw 的 tui 里面可以用 /agent 命令切换 agent hermes 是为新agent直接生成了一个命令行的"命令", 就像原本的hermes 命令一样使用. 比如, 你建了一个新的 agent/profile hermes profile create agent-watch 那么: 你想配置模型 agent-watch model 你想设置 YOLO 模式 agent-watch config set approvals.mode off hermes 的每个agent (或者说 profile) 都有自己的 完整运行环境. TA们只共享代码逻辑. 每个agent 有自己的 .env, SOUL.md, config.yaml 所以, 每个agent 有自己的 telegram bot token 准备 telegram bot 需要(向 @botfather 申请)若干个 telegram bot (本文以4个bot为例) 注意, 不包括 hermes 默认 agent 绑定的那个 telegram bot (如果有的话) 以上过程略. 保存好这些bot 的username  和 token , 假设是 @CrazyAgentWatchBot 1234567890:AAHkMpXv2nQrWsYd8bJtLfCeUo9GiN1KmZw @CrazyAgentDesignBot 2345678901:AABxRqNj5vTgKhEa3cWmYsPdFu7LiOz4Xbn @CrazyAgentCodeBot 3456789012:AAEvNuGz3tFwBqXk7yRmJcSh5OaDpI8LlTx @CrazyAgentTes...
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用 Hermes-agent 的 LLM WIKI 技能 做一个 233boy 脚本知识的 WIKI

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思路 用 Hermes-agent 的 LLM WIKI 技能 做一个 233boy 脚本知识的 WIKI  用 Hermes-agent 的 API Server 功能提供外部调用 用 telegram bot 在群组中工作 基础知识 Hermes-agent 的 LLM WIKI 技能 官方文档 https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/reference/skills-catalog Hermes-agent 的 API Server 功能 官方文档 https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/api-server 基本框架 hermes 的 LLM WIKI 技能可以这样使用: /llm-wiki ingest <学习到WIKI中>   /llm-wiki query <分析什么问题> hermes 的 API Server 可以提供一个 OpenAI 接口. 那么上面的操作可以转换为这样: curl -s http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions \   -H "Content-Type: application/json" \   -d '{"messages": [{"role": "user", "content": " /llm-wiki ingest <学习到WIKI中> "}]}' curl -s http://127.0.0.1:8642/v1/chat/completions \   -H "Content-Type: application/json" \   -d '{"messages": [{"role": "user", "content": " /llm-wiki query <分析什么问题> "}]}' 接下来就是用 telegram bot 把 ...
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Telegram group电报群组中 bot机器人 互相之间可以看到发言 setbot2bot ENABLED

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官方信息源 https://core.telegram.org/bots/features#bot-to-bot-communication @BotFather 创建 bot , 略 命令 /setbot2bot 选择 bot, 设置为 ENABLE 测试 建一个 group 把这些 bot 都加入这个 group  把这些 bot 都设置为 gropu 的 admin  找AI写一个测试程序 ( 蓝色 部分以你自己的实际情况为准) 生成一个测试程序, 测试 telegram bot 在 telegram group 中是否能看到互相之间发消息. 要测试 直接发消息 和 @ username 发消息 这2种用法 有几个 telegram bot, username 和 bot token 如下: @CrazyAgentWatchBot 3942075861:AAHkMpXv2nQrWsYd8bJtLfCeUo9GiN1KmZw @CrazyAgentDesignBot 7150283946:AABxRqNj5vTgKhEa3cWmYsPdFu7LiOz4Xbn @CrazyAgentCodeBot 5827364019:AAEvNuGz3tFwBqXk7yRmJcSh5OaDpI8LlTx @CrazyAgentTestBot 6038195274:AAHkMpXv2nQrWsYd8bJtLfCeUo9GiN1KmZw 有一个 telegram group, id如下: tg group id -1003918964882 如果你是找网页版的AI写的, 那么就自己保存程序文件了运行. 如果是找 openclaw / hermes 写的, 可以直接让TA帮你运行.
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Hermes-agent 修改自己代码的能动性挺强的

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openclaw 是自带的功能,  agent 绑定 telegram group topic hermes 没这个功能 我问 能不能让 agent 只处理自己对应的 topic 的消息, hermes 就把自己的代码改了. 当我问到hermes的一些功能时, TA有能力找到源代码中对应的位置. 果然 代码行数少还是有好处的呀. 上半张图是 openclaw https://api.codetabs.com/v1/loc?github=openclaw/openclaw 下半张图是 hermes-agent https://api.codetabs.com/v1/loc?github=nousresearch/hermes-agent
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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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The Hot3 in Last 7 Days

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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