某宝抢购下单 工具 之前朋友抢labubu写的一个小工具，需要先加入购物车，准点抢购提交订单。只能抢购物车中适配，复选框编号对应的购物车中的商品不包抢到，测试的结果是大概需要1~2秒左右创建订单并跳转到输入密码的界面。下载{cloud title="123" type="default" url="https://www.123684.com/s/t8d7Td-2PKph" password="28al"/}

Dify 常用环境变量、配置修改 修改配置文件后，一定要 docker compose down 再启动 docker compose up -d才会生效。 # 上传文件大小限制配置 UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT=200 UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT=100 UPLOAD_VIDEO_FILE_SIZE_LIMIT=1024 UPLOAD_AUDIO_FILE_SIZE_LIMIT=1024 # NGINX最大请求体（不然会报错：request entity too large） NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=1024M # 字符串长度 CODE_MAX_STRING_LENGTH=300000 # 默认100000 # 数组长度 CODE_MAX_STRING_ARRAY_LENGTH=1000 # 默认30 CODE_MAX_OBJECT_ARRAY_LENGTH=1000 # 默认30 CODE_MAX_NUMBER_ARRAY_LENGTH=10000 # 默认1000 # 代码执行超时 SANDBOX_WORKER_TIMEOUT=600 # 默认15 CODE_EXECUTION_CONNECT_TIMEOUT=1200 CODE_EXECUTION_READ_TIMEOUT=1200 CODE_EXECUTION_WRITE_TIMEOUT=1200 # 模板转换 TEMPLATE_TRANSFORM_MAX_LENGTH=300000 # 默认100000 # 工作流执行时间 TEXT_GENERATION_TIMEOUT_MS=3600000 # 改为一个小时(默认60000 一分钟) # dify工作流并行层数 WORKFLOW_PARALLEL_DEPTH_LIMIT=5 # 对外暴露端口（避免与其他服务冲突） EXPOSE_NGINX_PORT=801 # 默认80 EXPOSE_NGINX_SSL_PORT=4431 # 默认443 # 安装本地插件时的签名验证 FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false # 默认true FILES_URL=http//api:5001 本地测试也可使用：host.docker.internal

Dify 插件开发环境配置与初始化、打包插件 Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的应用程序。它提供了可视化的流程编排、模型集成、数据处理等功能，支持多种主流 LLM（如 GPT、Claude、Llama 等），并允许用户通过简单的界面实现复杂的 AI 应用逻辑。Mac推荐使用brew全局安装，快速、方便# 安装 brew tap langgenius/dify brew install dify # 查看安装的版本 dify versionWindows下载dify插件https://github.com/langgenius/dify-plugin-daemon/releases下载后可以将文件名修改成dify.exe ，方便后续使用进入目录，运行dify version，出来版本就没问题了。开发插件Dify 插件开发脚手架 (CLI): 这是开发、调试和打包插件的核心工具，也称为 dify-plugin-daemon 或“插件开发 SDK”。Python 环境: 需要 Python 3.12 或更高版本。（使用虚拟环境！！！）创建一个插件# 初始化 dify plugin init # 按提示输入插件名称、作者等信息 ...打包插件dify plugin package 插件目录 # 如： dify plugin package ./my-tools

知网滑块验证 解密 文献爬虫 数据抓取 最近需要抓取知网的文献资料，但是在打开文章时，会重定向到一个验证网址，并弹出一个滑块，让你进行验证。打开控制台，抓取两个接口获取滑块信息https://kns.cnki.net/verify-api/get这个接口会返回滑块图片信息（jigsawImageBase64、originalImageBase64），以及token、secretKeybase64 就是两张图片，一张是大图，一张是小图。token 需要提交给验证接口secretKey 参与坐标加密验证滑块信息https://kns.cnki.net/verify-api/web/check这个接口需要提交一些参数，最重要的是 pointJson这个是由坐标信息：{"x":0,"y":5} 和 secretKey 进行加密之后的结果{dotted startColor="#ff6c6c" endColor="#1989fa"/}{mtitle title="下面是一些重要的部分"/}识别小图在大图中的位置可以使用 opencv-python 包, 附带函数：''' 识别滑块位置 ''' def find_template_position(self,big_img_base64, small_img_base64): # 将 Base64 字符串解码为图像数据 def base64_to_image(base64_str): # 去掉可能的头部信息（如 "data:image/png;base64,"） if "," in base64_str: base64_str = base64_str.split(",")[1] # 解码为字节数据 img_bytes = base64.b64decode(base64_str) # 转换为 numpy 数组 img_array = np.frombuffer(img_bytes, dtype=np.uint8) # 用 OpenCV 解码图像 img = cv2.imdecode(img_array, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) return img # 解码 Base64 并转为灰度图 big_img = base64_to_image(big_img_base64) small_img = base64_to_image(small_img_base64) # Canny边缘检测 edges_big = cv2.Canny(big_img, 50, 150) edges_small = cv2.Canny(small_img, 50, 150) # 轮廓匹配 res = cv2.matchTemplate(edges_big, edges_small, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) _, _, _, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) return max_loc生成客户端ID在获取滑块信息时，要提交一个 clientUid 参数，但是好像使用固定的也没关系''' 生成客户端ID ''' def generate_clientUid(self): hex_digits = '0123456789abcdef' uuid_chars = [] # 生成 32 个随机十六进制字符（无分隔符） for _ in range(32): uuid_chars.append(random.choice(hex_digits)) # 固定版本号和变体标识位（符合 UUID v4 规范） uuid_chars[12] = '4' # UUID 版本位 uuid_chars[16] = hex_digits[(int(uuid_chars[16], 16) & 0x3 | 0x8)] # 变体位 return ''.join(uuid_chars)pointJson 加密方式point = {"x": x + 3, "y": 5} # x轴+3 y轴固定为5 # 转为json格式并进行加密 json_str = json.dumps(point, separators=(',', ':')) pointJson = self.encrypt_point_json(json_str, verify_data['secretKey']) print(f"识别滑块坐标：{point} 坐标加密：{pointJson}")pointJson 加密函数隐藏内容，请前往内页查看详情验证成功在滑块验证成功后，需要携带 captchaId访问文章，就可以免验证了。returnUrl = check_reslut_data.get("returnUrl") returnUrl = f"{returnUrl}&captchaId={check_reslut_data['captchaId']}"行为异常如果出现行为异常，也需要进行滑块验证，但是这个滑块是单机的，也就是说可以忽略。抓取页面的v-value ，访问下面这个地址，就会返回一个可以访问的文章地址。隐藏内容，请前往内页查看详情本文仅学习研究记录。

docker容器中执行脚本被killed，修改wsl2内存限制大小 在容器中执行脚本，被killed。大概猜想是内存不够，本机是16G、docker限制8G。查看日志#查看当前 Docker 使用的 WSL 发行版 wsl -l -v #进入 docker 的 WSL 宿主机（一般是 docker-desktop） wsl -d docker-desktop #查看 dmesg 日志（内核日志） dmesg | grep -i kill # 或者 dmesg -T | grep -i "killed process"果真，那就修改一下内存限制再试试吧。修改wsl2限制内存定位到你的 用户目录（比如 C:Users你的用户名）（可以win + r 输入 %UserProfile% ）,打开用户目录，创建.wslconfig文件。C:Users<你的用户名>.wslconfig添加或修改以下内容：[wsl2] memory=12GB swap=4G processors=6memory=12GB # 分配给 WSL2 的最大内存processors=6 # 可选，限制使用的 CPU 核心数swap=8GB # 可选，设置 swap 大小保存后，重启 WSLwsl --shutdown重启 Docker Desktop。修改之前修改之后虽然还是没什么卵用，去线上跑吧。垃圾

微信(3.9.12)收款统计助手 免费码支付即时到账工具 基于微信3.9.12.17的微信收款助手V0.0.1（测试版本），不限制平台，支持心跳和订单通知，让你轻松接入即使到账的工具注意事项{x} 先在本地电脑尝试，测试没问题再上服务器、挂机宝 {x} 上服务器、挂机宝，建议先养号（纯挂微信），挂一段时间 {x} 必须下载对应的微信版本 {x} Hook有风险，使用需谨慎 {x} 免费软件，仅供学习、交流，下载后48小时内删除软件截图不限制码支付平台，可自己接入以粽子SHOP为例{x} 心跳配置地址：https://你的主机或域名/open/codepay/online?token=后台设置的Token参数：wxpay=1请求方式：post间隔：30-60{x} 通知配置地址：https://你的主机或域名/open/codepay/handle?token=后台设置的Token参数：money=[金额]&type=wxpay请求方式：post微信版本下载(3.9.12.17)https://www.123684.com/s/t8d7Td-I90ph?提取码:315f微信收款统计助手隐藏内容，请前往内页查看详情

DBeaver 免费开源多平台数据库管理软件 + 正版注册码生成 再见收费的Navicat，良心推荐开源工具DBeaver，支持几乎所有库；最近体验了一把免费的DBeaver，原因是很多人捧它。好家伙，是真的好用，这里推荐给大家。{ } DBeaver Community是一款免费开源的数据库管理软件，所有功能都免费，DBeaver为开发人员、SQL程序员、数据库管理员和分析师提供免费的多平台数据库工具。 { } 支持任何具有JDBC驱动程序的数据库(这基本上意味着-任何数据库)。 { } EE版本还支持非jdbc数据源(WMI、MongoDB、Cassandra、redis)。具有元数据编辑器、SQL编辑器、富数据编辑器、ERD、数据导出/导入/迁移、SQL执行计划等功能。支持数据库元数据浏览支持元数据编辑（包括表，列，键，索引）支持SQL语句和脚本的执行支持SQL关键字高亮显示（依据与不同是数据库）简单友好的显示页面https://dbeaver.io/download/社区版（DBeaver Community）{x} 免费，下载即用。 {x} 只支持部分数据库(比如Mysql)pro专业版（DBeaver Ultimate）{x} 收费，通过某些工具可以自己生成注册码（见下方） {x} 支持所有数据库1. 下载DBeaver Ultimate（https://dbeaver.com/download/）2. 下载注册码生成工具（下方附件）3. 安装不要安装到带有空格的目录！！！在D盘新建一个dbeaver目录，安装的时候就选择这个目录，比如安装在：D:soft dbeaver\4.解压注册码生成工具，找到安装目录，复制进去D:softdbeaverlicenseGenerater5.运行windowsRun.bat (根据系统运行脚本)6.运行软件（激活成功）注册码生成工具下载隐藏内容，请前往内页查看详情

python 基于微信OCR的OCR工具(免登录微信) 基于微信OCR，但不需要登陆微信，识别也很快。核心：wechat-ocrpip install wechat-ocr可能缺少的包pip install ttkbootstrap pip install keyboard下载地址隐藏内容，请前往内页查看详情注：源码来自吾爱论坛 @xiaocmlink @yunyuhan

windows和mac键盘快捷键同步兼容 因为一台windows和一台mac老是切换，鼠标还能接受，但是键盘快捷键使用真的不习惯，尤其是复制粘贴！！！怎么让windows和mac同步呢？其实很简单，在mac上修改一下就行了。在设置中找到键盘 -> 键盘快捷键修饰键 -> 修改第二个 control 为 command这样 control就跟command映射上了。control + C/V 等于 command + C/V也可以修改一下QQ的截图快捷键

Python-openAI 助手接口封装(含创建助手、文件上传、线程、消息、运行) 最近的项目中用到GPT，简单封装一下。包含创建助手、上传文件、创建线程、创建消息线程、运行线程、删除等操作。我是使用的异步，同步大差不大，去掉async、await就行了，调用方法都是一样的。官方API接口：https://platform.openai.com/docs/api-reference/assistants核心代码隐藏内容，请前往内页查看详情测试运行api_key = "sk----------" assistant_id = "asst_R3KqDZNg4QPzxd6U56INh0Cd" thread_id = "thread_vWZ9QrPBPTDHrtxIiSIof3hs" file_assistant_gpt = FileAssistant(api_key,assistant_id, thread_id) await file_assistant_gpt.run_file_analysis("data.txt","请帮我分析该文件...")