因网站业务架构与云服务厂商调整，原“雨夜无眠博客站”曾关停了将近两个月，并于 2026.08.27 起恢复正常运营，同时全面迁移至“Lucinox-无眠”站。

各位刚上大一的计算机新人们、对计算机感兴趣想研究电脑的新人们，欢迎大家来到计算机的世界。

学习、使用计算机的时候，会有各种奇怪的小需求。而好的工具能让我们做事的时候更顺手，效率更高，不再为某一件小需求需要多点好多次鼠标而烦恼。这篇文章，我将把自己这些年，发现的实用小工具，并且也是我自己常用的小工具，推荐给大家。 以下工具上网搜索均能找到，本文不提供下载链接。为了排除搜索干扰项，方便大家快速搜索到工具，这里推荐使用微软的必应搜索而非百度等。链接https://www.bing.com

本项目为实用性项目，而非技术性项目
DeepSeek API的价格，算是一众大模型厂商里又便宜又好用的了。
如果我们用API进行VibeCoding，这确实会不可避免地消耗掉好多费用。

项目官网：https://www.openinterpreter.com/
项目的GitHub：https://github.com/openinterpreter/openinterpreter/tree/main
项目的博客文章：https://www.openinterpreter.com/zh/blog/open-interpreter

AI 有一个经济学问题。上个月，Uber 的 2026 年 AI 编码预算已经用尽。公司们开始对前沿模型进行配额分配，或寻找更便宜的模型。

强大的开放权重模型正在解决其中一半的问题。DeepSeek 的最新模型在智能水平上超过 Claude Opus 4.7 的 80%，但成本低 100 倍。Factory 报告称，开源模型的使用量在过去一个月内相较于闭源模型增长了 3 倍，推理服务提供商也观察到了相同趋势。
遗憾的是，大多数让模型变得有用的产品都是为前沿智能模型而构建的。Claude Code 和 Cowork 是为 Claude 构建的。Codex 是为 GPT 构建的。
Open Interpreter正在构建开放的应用层，将开放权重模型视为一等公民。

今天，Open Interpreter在宽松的 Apache 2.0 许可证下发布全新的 Open Interpreter。
Open Interpreter 基于 OpenAI 的 Codex CLI 构建。Open Interpreter继承了它成熟的终端界面、app-server 协议以及跨平台沙箱机制。但Open Interpreter以几种方式扩展了该基础，以适配低成本模型。

框架仿真
编码模型通过使用 harness（即代理驾驶的“载具”）进行训练，以与世界交互；该载具包括其工具行为、系统指令、上下文压缩工作流等。
传统的编码代理要么围绕单一模型构建，如 Codex 和 Claude Code，要么使用通用 harness；如果模型的强化学习环境与该通用 harness 不匹配，性能可能受损。
Open Interpreter 采用新方法：Open Interpreter仿真出能够让每个模型发挥最佳性能的 harness，使其驾驶最“舒适”的载具：
在 Open Interpreter 中，Claude 使用仿真的类似 Claude Code 的 harness。GPT 使用 Codex harness。Kimi、Qwen 和 DeepSeek 则使用提供商推荐的 harness 仿真，而非统一的通用 harness。

此外，对于非编码工作者还提供了桌面端的专门用于处理excel\word\pdf文档的智能体应用。

我们曾经都有过，误删数据后，全网搜怎么恢复误删数据的穷迫。
或多或少都曾看到过数据恢复机构，也应该看到过数据恢复的广告。

明明数据已经被删除掉了，竟然还能恢复，这难道是某种神秘魔法吗？数据机构又说有些数据能恢复有些数据不能恢复，这都是为什么？能恢复的数据和不能恢复的数据有什么区别呢？
这篇文章，将讲解数据恢复相关理论，以及数据恢复技术在实践中的要领。
这篇文章不需要你有很深的技术背景，只要你用过电脑、删过文件，就能看懂。