@crokily 但说实话，假不假已经不重要了，国内加班的问题确实是比较严重真实存在的，所以大家也并不会关心真假，有的人注意到了其实也不愿意点出，因为我们甚至会希望火烧的再大一点来改变现状。

我也认为是假的
1. 表情：因为表情的行距很像聊天记录生成器，图中的每一条带表情的消息行距都明显特别大，而正常微信中表情和文字的大小是一致的。
主要就是这个第一点，各位可以自己尝试自己的真实微信，用更换字体，更换字体大小，或切换多端的微信，来看看有没有办法生成图中那样怪异的效果。
下面再列几点根据个人经验觉得不对，但没法作为强有力实锤的
2. 头像：都是非主流网图，看多了微商生成的聊天记录，一看到成堆的这种头像大概都能闻出点生成器的味道，但没法实锤
3. 开发“课”：课？
4. “龚总”：龚总的群名片是龚总，我目前还没遇到有领导这么狂喜欢把自己的群名改成 x 总，可能是见识少吧
5. 聊天软件：现在大点的公司不都是用自己内部的沟通软件吗？一般工作之类的消息都是在内部软件中沟通，微信群反而用的比较少
此外是一些常见的疑问
造假的目的？：现在网上的造谣热点还少吗？甚至还有疑似当事人的抖音号出来吸流量了。也有可能是 cetc 内部人员对公司不满做的假图，意图烧一烧公司。
cetc 为啥没法说事情是假，只能说人员不存在：现在真有公司敢说自己没加班？

所以我连 notion 都没敢用，坚持把数据存在本地，虽然我的数据也没多大价值，但就是担心丢了，毕竟自己产出的内容再没价值，偶尔也能回顾审视用。
不过，感觉目前这个时代就是没有能持久存在的数据——主要说的是他人的数据，例如博客，哪怕是自建站。
自己的数据尚且能靠自己本地屯着，但他人的数据就……经常会有在网上发现有价值的文章，点进去细看然后发现博文因年久失修、博主的变动等等，导致无法访问，一篇有价值的文章就这样消失在互联网里，读者觉得可惜，作者说不定等回过神来也会可惜自己意外丢掉的数据。
不知道以后 ipfs 啥的技术完善后能否解决这个问题。

我拿 ios 的截图试了下
截图，裁剪成四分之一大小
然后进入图库，此时该图确为四分之一大小，编辑该图，右上角就有一个复原按钮
点复原，图片就变成了原大小。
这说明 ios 的截图裁剪也是有保留原图信息的

@crokily #33 而且亲人用的话，看的东西不一定都能通过 nas 来解决，家里邻里有没有小孩？别家小孩过来要看什么爆裂飞龙，你 nas 有吗？ BT 都没人做这些东西 : ( 亲身体验的真实痛苦经历……还是得老老实实开视频会员，一劳永逸轻松

我自己的方案是旧电脑安装 openmediavault 系统，然后 Docker 上 nastool 做资源获取和刮削
媒体服务器用的是 emby ，因为旧电脑性能一般加上电视较新，不需要硬解，所以就从 jellyfin 换到了 emby ，nastool 加 emby 的体验非常好。
资源方面没有用 Pt ，用的 BT ，但体验非常糟糕，旧资源经常没速度，之前下个 4K 的超凡蜘蛛侠 2 ，改了 tracker 也只有零星几个主机给我上传。热门的资源倒是下载速度拉满，很爽，但是再旧一点的资源就几乎没得下——等于其实能看的东西只有近期大热的东西，资源并不算多。
不知道 PT 会不会多
总体感受就是，能付费用会员就用会员吧，折腾半天并不好用，一些旧电影我费了半天劲下不下来，最后还是去 B 站用会员看了……

@Vitta 确实，去年 v 站有个热帖就是，说 github 无故封人结果后来一扒发现是用了学生包的

@missx 我以为你是探讨科学
现在我建议你去看医生

流感是病毒性感冒，特征就是来得猛去的也快，所以并不是新冠导致身体更弱承受不住了，而是流感本来就很猛之前没意识到。
以前刚上大学还没新冠的时候，体质嘎嘎猛，结果有一个假期中了病毒性感冒，把我一青年猛男烧到腿软走不动路在医院看病都要人扶着 : (

obisidian 有 memos 插件！也很精美
但没法多端用。多端的话还是要自己动手
用 docker 搭的教程已经算是最简单的教程了

像是一个美丽版的 gather town

@shuxhan 可以两个都用对比一下，会发现一直以来开放的 api 都是弱化版本的 ChatGPT

博客用 obsidian+hugo
obsidian 用 image auto upload Plugin 插件加 Picgo ，就能实现复制粘粘直接上传图片到图床 /cos
然后无论用 hugo 还是用 hexo 都行了，图片已经传好了

用上了
要是能接入 ai 智能屏蔽键政就好了
block 太绝对了，毕竟再无聊的人也会有产出技术观点的时候

红迪上有讨论，作者还在里面发言解答了
可以参考一下
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10svwch/r_multimodal_chainofthought_reasoning_in_language/