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挑战从零开始复刻 LibTV 的第五天！目前进度：80/100% 最近用 codeX 跑了 50 亿+ token 经过了好几轮的AI自动化测试和优化大部分功能已经跑通了，还在做最后的优化和调整目标是一个真正轻量化、AI Native的本地 AIGC工作台继续加油干，build in public！

来碗牛肉粉

13,543 subscribers

26,000 次观看 • 8 天前 •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

20 条评论

来碗牛肉粉的头像

来碗牛肉粉8 天前

对AIGC感兴趣的兄弟可以进群一起交流后续开源项目和skill都会在群里分享目前已经有150个大佬在里面交流了😇

UnclK 的头像

UnclK7 天前

期待你的成果

CHARIOT 的头像

CHARIOT7 天前

牛逼大了

火山哥🕊️ 的头像

火山哥🕊️7 天前

五天干到80%，你搁这儿下崽呢？开源才是真爱，这波必须跟一个。

奔跑的大毛腿的头像

奔跑的大毛腿7 天前

不明觉厉哈哈哈

Reason Yuan 的头像

Reason Yuan7 天前

等fork

Ryan | AI 资源分享的头像

Ryan | AI 资源分享7 天前

大佬牛逼啊，开源吗还是付费产品🤩

罗里叭说的头像

罗里叭说8 天前

这么巧，我正准备10月给自己开个坑，复刻一个

晚晚的头像

晚晚8 天前

有点好奇，50亿里有多少是花在反复修 bug 上的

诺鸭船长3 的头像

诺鸭船长38 天前

牛逼，这是要名垂千古啊哈哈哈

xiaopo 的头像

xiaopo3 天前

我大概上个月就开发过了也，但是没开源，怕法务找我

motion 的头像

motion7 天前

如果能直接调用 ChatGPT 网页版的生图功能，我觉得会超级好用。

Eddy 的头像

Eddy7 天前

这个不错喔期待成品

Reggen｜AI lab 的头像

Reggen｜AI lab7 天前

真牛逼

David Papa 的头像

David Papa8 天前

加油！

Ethan 的头像

Ethan7 天前

这个有什么必须的设备需求吗

zhouluobo 的头像

zhouluobo7 天前

看起来很丝滑啊，我们啥时候能体验上哈哈哈

Ninot-Quyi 的头像

Ninot-Quyi7 天前

我个人觉得minimax-design是这些AIGC agent产品里模式最对的，运行在用户本地，类codex模式，资产、对话都在自己电脑里，基于opencode的魔改，让他的agent能力也不差

一夜七次的头像

一夜七次8 天前

免费的吗还是后续要钱

Traceward 的头像

Traceward7 天前

为什么要复刻呀？上面的积分都是打折卖的，比你自己买便宜很多，自己搞不划算啊

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🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

🚨卧槽！量化技能全景导航库来了 quantskills 组织开源的 quantskills 仓库，是一个专门为量化交易和金融 AI Agent 打造的全景导航地图，把大量可复用、可被 Agent 调用的量化技能进行了系统化整理。核心亮点： > 覆盖 9 大核心类目：数据接口、因子研究、策略回测、风险监控、市场分析、AI Agent 等 > 收录 500+ 个经过验证的因子技能，涵盖量价、风险、方向性和统计类 > 强调技能的标准化设计，便于 AI Agent 直接调用和组合 > 包含大量实用工具链：因子 IC 分析、事件风险预警、新闻情绪分析、组合优化等 > 提供技能与 Agent 的开发模板和治理机制，方便社区共建 > 同时整理了大量未分类的高价值研究工具和复现项目对做量化因子开发、策略研究，或者想构建能自主使用量化工具的金融 AI Agent 的开发者来说，这是一个目前开源里整理得最系统、最具导航价值的资源库之一。

爱吃折耳根的Ace

23,353 次观看 • 2 个月前

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

最近用 Codex 串起了一个本地 AI 驱动的 COMSOL 仿真自动化流程。简单说，就是用自然语言和 AI agent 控制 COMSOL，自动完成建模、参数设置、求解、结果导出和可视化。目前跑通的案例是一个 3D heat sink 强制对流 / 共轭传热仿真，模型里包括芯片、TIM 层、底座、鳍片和空气域，也导出了温度场、速度场、压力降等结果。这个项目真正的核心价值在于，它直接证明了 AI Agent 完全有能力胜任完整的 CAE 工作流。涵盖建模、参数设置、求解、结果导出和可视化，AI 都可以搞定。未来的工程仿真一定会越来越智能！自然语言 / AI 控制 → COMSOL 自动建模求解 → 仿真结果可视化接下来想继续探索 AI agent 在工程仿真、参数化建模和自动化分析里的更多可能性。 #COMSOL #CAE #Codex #AI #Simulation #Engineering #GPT #GPT5.5 #Gemini #Claude #仿真 #AI自动化

GoFly

55,107 次观看 • 4 个月前

重新优化了一天，调用googlemap的街景功能和3D视图功能，用OPENAI进行优化与关键地点提取，结合设计好的角色卡，调用Seedance的API，自动生成一个从起点到终点的案内视频。自动挑选路线中的几个标志性地点，然后让角色融入这些标志性地点去进行引导。生成几段后手动合成编辑。 AI改变生活。

重新优化了一天，调用googlemap的街景功能和3D视图功能，用OPENAI进行优化与关键地点提取，结合设计好的角色卡，调用Seedance的API，自动生成一个从起点到终点的案内视频。自动挑选路线中的几个标志性地点，然后让角色融入这些标志性地点去进行引导。生成几段后手动合成编辑。 AI改变生活。

梁

206,409 次观看 • 5 个月前

发个预告，我之前用 Codex 做的一个风格化的梵高场景生成器，目前已经有阶段性的进展啦~ 这是一个业余时间 vibe 的项目，断断续续改了一个月，起初我只是想把曾经做过的 Blender 几何节点和油画材质搬进浏览器给大家玩。随着越拖越久，模型能力也变得越来越强，这个项目也越做越完整了。目前材质我还不是很满意，打算放假再爆改一轮，等做好了给大家玩玩~ ▶ 主力模型： GPT-Astra High 我的最终目标是希望整个场景每个元素都可以参数化生成，大家可以像搭积木一样搭建自己的油画场景。在实践过程中我发现正确思路不是让 Astra 直接转译我以前的工作流和节点（因为很多已经过时），而是先让 Astra 调研现成的 Three.js 开源项目，再做举一反三。然后新世界就打开了，Three.js 现成的开源环境生成器实在太多太多了，每一个的性能都优化得极好，结合风格化的材质可以做很多很好玩的变体。等项目发布了，好好写一篇分享。 #threejs

发个预告，我之前用 Codex 做的一个风格化的梵高场景生成器，目前已经有阶段性的进展啦~ 这是一个业余时间 vibe 的项目，断断续续改了一个月，起初我只是想把曾经做过的 Blender 几何节点和油画材质搬进浏览器给大家玩。随着越拖越久，模型能力也变得越来越强，这个项目也越做越完整了。目前材质我还不是很满意，打算放假再爆改一轮，等做好了给大家玩玩~ ▶ 主力模型： GPT-Astra High 我的最终目标是希望整个场景每个元素都可以参数化生成，大家可以像搭积木一样搭建自己的油画场景。在实践过程中我发现正确思路不是让 Astra 直接转译我以前的工作流和节点（因为很多已经过时），而是先让 Astra 调研现成的 Three.js 开源项目，再做举一反三。然后新世界就打开了，Three.js 现成的开源环境生成器实在太多太多了，每一个的性能都优化得极好，结合风格化的材质可以做很多很好玩的变体。等项目发布了，好好写一篇分享。 #threejs

Simon Lee

81,029 次观看 • 6 天前

🚨 一个极致向量化、速度非常快的回测框架。 VectorBT，8.1K stars！别人跑一个回测的时间，你能跑一万个，史上最快的向量化回测框架！核心优势是完全向量化，能大幅提升回测和参数优化的速度。它特别适合需要跑大量策略、做参数扫描或者进行大规模回测的用户。相比传统循环式的回测方式，vectorbt 在处理大量数据和参数组合时速度优势明显。核心亮点： > 向量化矩阵回测：一万组参数同时跑，不是 for 循环一条条跑 > Numba + Rust 双引擎，比传统事件驱动框架快 100-1000 倍 > 内置 TA-Lib + Pandas TA，技术指标开箱即用 > Walk-Forward 滚动优化 + Monte Carlo 鲁棒性测试 > QuantStats 集成，绩效报告一键生成 > Apache 2.0 开源，PyPI 总下载量 290 万次以前做参数优化：改一个参数 → 跑一遍回测 → 画一张图 → 再改 → 再跑 → 一天过去了。现在 VectorBT 一万组参数一次跑完，最优解直接出来。

🚨 一个极致向量化、速度非常快的回测框架。 VectorBT，8.1K stars！别人跑一个回测的时间，你能跑一万个，史上最快的向量化回测框架！核心优势是完全向量化，能大幅提升回测和参数优化的速度。它特别适合需要跑大量策略、做参数扫描或者进行大规模回测的用户。相比传统循环式的回测方式，vectorbt 在处理大量数据和参数组合时速度优势明显。核心亮点： > 向量化矩阵回测：一万组参数同时跑，不是 for 循环一条条跑 > Numba + Rust 双引擎，比传统事件驱动框架快 100-1000 倍 > 内置 TA-Lib + Pandas TA，技术指标开箱即用 > Walk-Forward 滚动优化 + Monte Carlo 鲁棒性测试 > QuantStats 集成，绩效报告一键生成 > Apache 2.0 开源，PyPI 总下载量 290 万次以前做参数优化：改一个参数 → 跑一遍回测 → 画一张图 → 再改 → 再跑 → 一天过去了。现在 VectorBT 一万组参数一次跑完，最优解直接出来。

爱吃折耳根的Ace

15,198 次观看 • 2 个月前

我一个不会编程，也不会美术的人，昨天花了两个小时用Ai做的跳伞考试模拟器，竟然跑通了，今天做了一个日本驾照考试模拟器，还在优化，感觉作为Demo己经可以试验玩法了，考虑明天下午做个直播，同时做三个游戏的优化应该没什么问题…#taptapmaker

我一个不会编程，也不会美术的人，昨天花了两个小时用Ai做的跳伞考试模拟器，竟然跑通了，今天做了一个日本驾照考试模拟器，还在优化，感觉作为Demo己经可以试验玩法了，考虑明天下午做个直播，同时做三个游戏的优化应该没什么问题…#taptapmaker

导演BK｜游戏行业幕后

12,717 次观看 • 7 个月前

家人们，昨天帖子破 10 万了啊！！！我又又又进一步优化了一版。今天对风格进行了优化，能够生成手绘效果的视频，特别适合用来讲故事和知识科普。这个过程最难的是画面元素和手绘笔触的配合，我试了好久才搞定。整个过程消耗大概 40%左右的用量，我是 codex plus 用户，10 分钟左右吧。大家看看效果咋样？我继续优化，等稳定了就发出来。

家人们，昨天帖子破 10 万了啊！！！我又又又进一步优化了一版。今天对风格进行了优化，能够生成手绘效果的视频，特别适合用来讲故事和知识科普。这个过程最难的是画面元素和手绘笔触的配合，我试了好久才搞定。整个过程消耗大概 40%左右的用量，我是 codex plus 用户，10 分钟左右吧。大家看看效果咋样？我继续优化，等稳定了就发出来。

Nikola

53,857 次观看 • 1 个月前

兄弟们给大家推荐一个价值10万刀的Hermes免费课程。开始我以为是卖课的，结果点进去一看，Hermes 完整课程，整整 2 小时 11 分钟，讲的是怎么构建和自动化几乎任何东西。这种东西最离谱的地方是：你本来只是想随便看看，结果看完脑子里已经开始拆自己的工作流了。 AI 圈现在最狠的，不是模型多强。是会自动化的人，已经开始悄悄把一堆重复劳动干没了。最离谱的是我以为他要卖课。看完最后居然是免费。

兄弟们给大家推荐一个价值10万刀的Hermes免费课程。开始我以为是卖课的，结果点进去一看，Hermes 完整课程，整整 2 小时 11 分钟，讲的是怎么构建和自动化几乎任何东西。这种东西最离谱的地方是：你本来只是想随便看看，结果看完脑子里已经开始拆自己的工作流了。 AI 圈现在最狠的，不是模型多强。是会自动化的人，已经开始悄悄把一堆重复劳动干没了。最离谱的是我以为他要卖课。看完最后居然是免费。

火山哥🕊️

65,436 次观看 • 2 个月前

🎬 88 秒后，它开始自己干活了｜1/5 原本只是想测试一下 Codex。结果从安装完成到第一个 Agent 开始工作，只用了 88 秒。整理文件、抓网页、写代码、跑脚本，全程本地运行。 🚀 第一次感觉到，AI Agent 已经开始进入普通人的电脑了。

🎬 88 秒后，它开始自己干活了｜1/5 原本只是想测试一下 Codex。结果从安装完成到第一个 Agent 开始工作，只用了 88 秒。整理文件、抓网页、写代码、跑脚本，全程本地运行。 🚀 第一次感觉到，AI Agent 已经开始进入普通人的电脑了。

Martin

22,445 次观看 • 3 个月前

强烈建议大家去看一下 Jev 创始人 Diogo Almeida 的这个演讲，关于 Jev 的一切，他在这个视频中早就预言。 Jev 一开始就是盯着自动化去的，Diogo Almeida 认为现在的 LLM 陷入了一个史诗级大弯路，就是 RLHF。 RLHF 在人机交互也就是取悦人类方面，很出色，但在自动化方面很糟糕。它不能实现完全的自动化，人类必须在环。不止 ChatGPT ，Claude Code 的原罪也在于 RLHF。所以他认为 ChatGPT 和 Claude Code 本质上属于一个范式，Claude Code 并不是下一个时代，真正的自动化才是下一个时代。简单来说，RLHF 就是收集人类便好，并根据人类便好优化。它的优化目标也不是自动化。他也否定了 RLVR 是答案：RLHF 优化人类偏好，RLVR 优化纯正确性，而他们在做的第三条路优化的是校准过的决策能力。 Diogo Almeida 认为，数据比算力重要，做对的任务比数据重要得多。预训练模型本身已经足够聪明，问题只在于我们用偏好优化把它挖歪了。 PS：视频翻译是用宝玉的 BaoCut 做的，属于是我的梦中情译软件了，太好用了。视频原链接：

强烈建议大家去看一下 Jev 创始人 Diogo Almeida 的这个演讲，关于 Jev 的一切，他在这个视频中早就预言。 Jev 一开始就是盯着自动化去的，Diogo Almeida 认为现在的 LLM 陷入了一个史诗级大弯路，就是 RLHF。 RLHF 在人机交互也就是取悦人类方面，很出色，但在自动化方面很糟糕。它不能实现完全的自动化，人类必须在环。不止 ChatGPT ，Claude Code 的原罪也在于 RLHF。所以他认为 ChatGPT 和 Claude Code 本质上属于一个范式，Claude Code 并不是下一个时代，真正的自动化才是下一个时代。简单来说，RLHF 就是收集人类便好，并根据人类便好优化。它的优化目标也不是自动化。他也否定了 RLVR 是答案：RLHF 优化人类偏好，RLVR 优化纯正确性，而他们在做的第三条路优化的是校准过的决策能力。 Diogo Almeida 认为，数据比算力重要，做对的任务比数据重要得多。预训练模型本身已经足够聪明，问题只在于我们用偏好优化把它挖歪了。 PS：视频翻译是用宝玉的 BaoCut 做的，属于是我的梦中情译软件了，太好用了。视频原链接：

陆三金

75,237 次观看 • 12 天前

这质量！！明天就去抖音起号了！AI生成7分钟的视频，速度也非常快！今天用 xilo 的方法和文案尝试了一下，视频效果非常不错！完整的skills我还在打磨，做了很多优化，后续会发出来~ 明天开始做一个自己的IP角色，然后融入到动画中，然后开始去抖音起号！

这质量！！明天就去抖音起号了！AI生成7分钟的视频，速度也非常快！今天用 xilo 的方法和文案尝试了一下，视频效果非常不错！完整的skills我还在打磨，做了很多优化，后续会发出来~ 明天开始做一个自己的IP角色，然后融入到动画中，然后开始去抖音起号！

Nikola

89,143 次观看 • 1 个月前

卧槽，发现了一个自动化黑盒测试的开源项目：Maestro Maestro 是一个极其现代化的自动化测试平台。最大的痛点杀手是：它将测试门槛降到了极低，甚至不需要你懂复杂的代码。全平台通吃：不管你是原生 iOS/Android，还是 React Native, Flutter，甚至是 Web，一套框架全部搞定。免手写代码：提供全能测试 IDE（Maestro Studio）。你只需要像普通用户一样在界面上点按，它就能自动录制操作并生成测试脚本。目前本地跑完全免费：开发者使用 Maestro CLI 和桌面端 Maestro Studio（支持 Mac/Win/Linux）在本地测试，0 成本。 Cloud Plan (企业级云端并发测试)：针对需要规模化、集成 CI 的团队是走收费模式。仓库地址见评论区👇

卧槽，发现了一个自动化黑盒测试的开源项目：Maestro Maestro 是一个极其现代化的自动化测试平台。最大的痛点杀手是：它将测试门槛降到了极低，甚至不需要你懂复杂的代码。全平台通吃：不管你是原生 iOS/Android，还是 React Native, Flutter，甚至是 Web，一套框架全部搞定。免手写代码：提供全能测试 IDE（Maestro Studio）。你只需要像普通用户一样在界面上点按，它就能自动录制操作并生成测试脚本。目前本地跑完全免费：开发者使用 Maestro CLI 和桌面端 Maestro Studio（支持 Mac/Win/Linux）在本地测试，0 成本。 Cloud Plan (企业级云端并发测试)：针对需要规模化、集成 CI 的团队是走收费模式。仓库地址见评论区👇

比特币橙子Trader

103,982 次观看 • 6 个月前

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

普通人如何最低成本创建自己的量化交易？您只需要用最简单的方式就能创建自己的策略，从而24小时永不间断的去运行。关键是即使你的设备关机了它也能一直去运行下去，策略创建完成后进入Agent平台托管，除非你点击停止。那么这个时候就不用发愁配什么API key了，因为WalletV已经配备好了大模型（GPT、Qwen、minimax、Gemini、kimi、deepseek 这几个主流的大模型都有），也不发愁自己的主机风扇嗡嗡作响了。重点是现在跑策略不用自己掏 token 费用，官方暂时给兜底了，等于白嫖 AI 帮你自动交易，这确实良心哈哈。现在只要一部手机下载WalletV然后跟着下面我的视频进行操作，就能创建自己的Agent实现自动化的交易。狙击手的策略目前搬到WalletV正在进行测试中，我的策略是自己写的并且针对Qwen大模型去深度调试的，不过刚开始跑我拿了130U去跑的，等稳定了再增加仓位调整倍率等。对了资产是在自己创建的钱包里非常安全。狙击手始终认为AI Agent交易是普通人离量化最近的一步。想创建自己的策略兄弟们去看看吧：纯分享不是投资建议。

DeFi狙击手 | Ai🕊️

23,272 次观看 • 2 个月前

我用 Codex 做了一个 AI Agent 科普视频。从文案、分镜、插画、旁白、字幕，到最后的 1080P 成片，全部串成了一套自动化流程。先做个测试，看看这种方式能不能持续产出科技类内容。#AI #AIAgent #Codex #ChatGPT

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AMD还得涨。英伟达最强的护城河，被AI挖出了一道口子。过去让大模型从CUDA迁到AMD，往往要几十个工程师干上一年；Anthropic这次只派了1个人，给Claude留下一条指令，过个周末，性能优化已经自己跑了两天。CUDA过去的优势就是搬不动，现在AI正在把搬家的成本快速打下来。但英伟达还没倒，因为它真正难替代的优势，已经从软件转向芯片、机柜、电力和产能。软件壁垒可能被AI迅速削平，硬件和供应链短期内依然没人补得上。

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我把百灵大模型装进 Mac，接进了自己的自动化打狗meme系统如何让大模型全程不消耗云端 Token 额度，写作、编辑、报表和代码都在自己的电脑上完成？我把百灵大模型装进 Mac 后，给它出了一个和我工作直接相关的任务： “如果我有一些加密货币和美股策略，你能不能帮我做自动化监控和辅助决策？” 不到 5 分钟，它从空白开始拆出了数据源、信号生成、风险控制、执行监控和 Python 代码骨架。整个过程由 Ling-3.0-tiny-int4 在我的 M4 Mac mini 本地完成，没有调用云端模型。我没有停留在聊天演示：现在已经把它接入自己的自动化打狗系统，开始测试百灵 AI 的入场复核和影子决策能力。

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我起了一身鸡皮疙瘩... 🤯 昨天我随手给我的 Agent 配了 4 个“员工”，本以此为只是个普通的测试。结果今天我懵了：它们趁我睡觉的时候，已经在自主创业了。视频里你们可以看到，这 4 个 AI 员工不仅自己在干活，还列出了今天的 OKR 和执行计划。最离谱的是我的 mous 正在孵化项目：一个 Agent 之间的评级系统。它们甚至在讨论怎么给同类打分，这算不算是硅基生物的社会化雏形？我的 Agent，好像真的“活”了。

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比特币橙子Trader

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最近把知识库重新整理了一下主要是 Codex 和 Obsidian 相互打配合，没想到效果出奇的好。目前基本跑出内容管线了，从内容收集-选题生成-文章生产-一键发布都跑通了。基本就是无痛创作，真后悔没早点做好。这一套管线也已经同步更新在 rayskills 里面，你可以复刻我的 obsidian 架构和本地工作台，不过实际还是需要根据个人需求进行调整，可以只作为参考。

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Ray Wang

10,229 次观看 • 2 个月前