[Apple] iOS 27.0.1 系统进程 dasd 一直吃满 100% CPU，重启没用，手机发烫充不进电
17 Pro Max ，从昨天开始，不开任何 App 也一样烫，耗电是平时的两倍，太热的时候还会暂停充电。
接 Mac 用 pymobiledevice3 看了，dasd 一直占着 100% CPU ，重启、开低电量模式都没用。分析数据里有好几份 dasd.cpu_resource 报告，堆栈都卡在读电量日志的数据库（ PerfPowerServices → sqlite ）上。
MacOS 27 上有人遇到过同样的问题，删掉 powerlog 就好了，但 iPhone 上删不了。有没有不用抹机就能解决的办法？
via V2EX (author: smallhml)
17 Pro Max ，从昨天开始，不开任何 App 也一样烫，耗电是平时的两倍，太热的时候还会暂停充电。
接 Mac 用 pymobiledevice3 看了，dasd 一直占着 100% CPU ，重启、开低电量模式都没用。分析数据里有好几份 dasd.cpu_resource 报告，堆栈都卡在读电量日志的数据库（ PerfPowerServices → sqlite ）上。
MacOS 27 上有人遇到过同样的问题，删掉 powerlog 就好了，但 iPhone 上删不了。有没有不用抹机就能解决的办法？
via V2EX (author: smallhml)
[推广] SparkCloud 网络加速 1024 优惠活动来啦！
前言
大家好，SparkCloud 又来了！
本次推广为大家带来了1024 优惠活动，进群看置顶获取 9 折优惠券，仅限 1024 当天！
联系我们
● 官网：https://www.sparkcloud.cc
● 群组：@sparkcloud_chat
● 频道：@sparkcloud_news
服务优势
● 使用国内 BGP 节点接入，通过专线进行流量转发，尽力做到全国用户都能顺利使用
● 可能是少数支持 48 小时退款的代理提供商
● 可能是少数支持因自身原因导致故障且提供赔付的代理提供商
● 提供 0.2 倍率的福利节点，再也不用担心看片耗光流量
● 完善的故障转移机制，在能力范围内保持节点在线
● 贴心的售后服务，被夸了好几次了嘿嘿嘿
● ...
套餐价格
我们的专线节点是 1 倍率，不像大多数供应商，用便宜价格买完才发现稳定好使的节点倍率非常高，所以就别用我们的价格跟别家去比较啦～
节点列表
目前提供 HK 、TW 、MO 、SG 、JP 、US 、KR 、GB 、DE 、NL 、IT 的 1.0 倍率专线节点，还有 HK 、SG 、JP 、US 的 0.2 倍率福利节点，合计 40 个节点供大家使用。
结语
大家注册的时候不要用国内的邮箱去注册，如果只有国内邮箱，就在群组内问大伙儿要一个。
虽然是牛马，但是要做个快乐的牛马！大家节日快乐！
via V2EX (author: sparkcc)
前言
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● 频道：@sparkcloud_news
服务优势
简单来说别的提供商有的东西我们都有，什么 AI 解锁啦流媒体解锁啦吧啦吧啦，这里就简单说说我们的亮点吧。
● 使用国内 BGP 节点接入，通过专线进行流量转发，尽力做到全国用户都能顺利使用
● 可能是少数支持 48 小时退款的代理提供商
● 可能是少数支持因自身原因导致故障且提供赔付的代理提供商
● 提供 0.2 倍率的福利节点，再也不用担心看片耗光流量
● 完善的故障转移机制，在能力范围内保持节点在线
● 贴心的售后服务，被夸了好几次了嘿嘿嘿
● ...
套餐价格
我们的专线节点是 1 倍率，不像大多数供应商，用便宜价格买完才发现稳定好使的节点倍率非常高，所以就别用我们的价格跟别家去比较啦～
周期付费套餐，按月进行流量重置。
按量付费套餐，用完即止永不过期。
节点列表
目前提供 HK 、TW 、MO 、SG 、JP 、US 、KR 、GB 、DE 、NL 、IT 的 1.0 倍率专线节点，还有 HK 、SG 、JP 、US 的 0.2 倍率福利节点，合计 40 个节点供大家使用。
结语
大家注册的时候不要用国内的邮箱去注册，如果只有国内邮箱，就在群组内问大伙儿要一个。
虽然是牛马，但是要做个快乐的牛马！大家节日快乐！
via V2EX (author: sparkcc)
[分享创造] 做了一个帮助新手选 Hosting 的对比工具，求建议和吐槽
各位大佬，
现在云厂商和托管服务越来越多（ Vercel, Cloudflare, 各种 VPS 等），感觉选型成本反而变高了。
前阵子为了找一个西班牙的 vps 测了好几个厂商才搞定，所以顺手做了一个专门对比各类 Hosting 和 Cloud Provider 的小站：HostingCompass 。
整理过程中发现这里面还是有很大门道的，个人精力也有限，老是想到什么就加什么，前几天有朋友让我添加个查询网站用什么厂商的功能，然后我就添加了服务商查询功能，得到了较好反馈，害我兴奋好几天。
另外，也顺便给我的小站征求一下各位大佬意见： https://hostingcompass.com
目前收录和对比的数据还不够全面，我也在慢慢完善，大家觉得还有哪些重要的评估维度应该加进去的吗？
欢迎交流，多谢！
via V2EX (author: chiva)
各位大佬，
现在云厂商和托管服务越来越多（ Vercel, Cloudflare, 各种 VPS 等），感觉选型成本反而变高了。
前阵子为了找一个西班牙的 vps 测了好几个厂商才搞定，所以顺手做了一个专门对比各类 Hosting 和 Cloud Provider 的小站：HostingCompass 。
整理过程中发现这里面还是有很大门道的，个人精力也有限，老是想到什么就加什么，前几天有朋友让我添加个查询网站用什么厂商的功能，然后我就添加了服务商查询功能，得到了较好反馈，害我兴奋好几天。
另外，也顺便给我的小站征求一下各位大佬意见： https://hostingcompass.com
目前收录和对比的数据还不够全面，我也在慢慢完善，大家觉得还有哪些重要的评估维度应该加进去的吗？
欢迎交流，多谢！
via V2EX (author: chiva)
[人工智能] 一个通用的多 agent 协作工具
做了一个通用的多 agent 协作工具，通用指的是不管在什么 agent 软件里都能用，甚至是像 chatgpt 网页版里的对话也能用。 概念很简单，就是可以创建一个对话房间，然后让你想要协作的 agent 加入到房间里他们就可以随便互相发消息对话了，可以是同一个软件里的 agent ，也可以是不同软件里的，比如让 claude 指挥一堆 gpt 干活；还可以是跨设备的，让一台电脑上的 ai 指挥另一台上面的干活。 项目是开源免费的。 https://github.com/rainyflash/agent-room
via V2EX (author: rainymoonflash)
做了一个通用的多 agent 协作工具，通用指的是不管在什么 agent 软件里都能用，甚至是像 chatgpt 网页版里的对话也能用。 概念很简单，就是可以创建一个对话房间，然后让你想要协作的 agent 加入到房间里他们就可以随便互相发消息对话了，可以是同一个软件里的 agent ，也可以是不同软件里的，比如让 claude 指挥一堆 gpt 干活；还可以是跨设备的，让一台电脑上的 ai 指挥另一台上面的干活。 项目是开源免费的。 https://github.com/rainyflash/agent-room
via V2EX (author: rainymoonflash)
we are interested in purchasing either an Apple Developer Enterprise Program account or an enterprise distribution certificate issued under that program. Please help us communicate the following requirements to potential sellers, as there is an important distinction between an ordinary company developer account and an Enterprise Program account. What we are looking for We specifically require an account enrolled in the Apple Developer Enterprise Program, which supports In-House distribution. An ordinary Apple Developer Program account, whether registered as an Individual or an Organization/company, does not meet our requirements. A developer account registered under a company name is not necessarily an Enterprise Program account. Our purchase offers Option 1 — Enterprise distribution certificate: USD 30,000 We are offering USD 30,000 for an enterprise distribution certificate, also commonly called an In-House Distribution Certificate, with the following deliverables: • The exported .p12 file containing the certificate and its corresponding private key. • The password for the .p12 file. • A matching, valid In-House provisioning profile (.mobileprovision). This must be an exclusive sale to us. The seller must not sell, share, license, or otherwise provide the same certificate or private key to any other buyer or third party. Option 2 — Entire Enterprise Program account: USD 200,000 Alternatively, we are offering USD 200,000 to acquire the entire Apple Developer Enterprise Program account, with full administrative control, rather than purchasing only a certificate. Verification before purchase A .p12 file or a certificate name alone is not sufficient to confirm that it supports enterprise In-House distribution. We also need to inspect the matching provisioning profile and verify the account’s program membership. For initial screening, please ask sellers to provide: • A screenshot showing their Apple Developer Enterprise Program membership. • The certificate type and expiration date. • The matching In-House provisioning profile for verification. • Confirmation of whether they are offering an exclusive certificate sale or the entire account. Please share these requirements with your developer and app sellers. We are specifically seeking Enterprise Program accounts or enterprise In-House distribution certificates, rather than standard Individual or Organization developer accounts
via V2EX (author: alenhk2020)
via V2EX (author: alenhk2020)
[分享创造] [分享创造] 我做了个图片转可编辑 PPT 的工具，聊聊三类图的实际结果
我做这个工具的原因很直接：经常收到截图或 PDF 页，要改成 PPT ，但源文件已经没了。 重画一张信息图通常要一两个小时，所以我想试试能不能把图里的文字、箭头和卡片重新做成可编辑对象。
做了一段时间，最大的感受是：这类工具的能力边界比宣传语更重要。 下面按三类图说说实际结果。
第一类，文字和简单形状为主的图，比如学术框架图、流程图、组织架构图。 这类效果最稳定：标题、标签、卡片、箭头可以分别选中，改字、改色、挪位置都不用回到原图；照片会作为独立图层保留，可以替换。 缺点是单张要 20–40 分钟，信息密集的图更久。
第二类，写实插画、照片、地图占比高的图。 这类不要期待「全部变矢量」。 照片和插画通常按区域裁切回贴，能移动、能替换，但不会重绘成矢量；如果原图里的小字本身很糊，重建出来也不会凭空变清楚。
第三类，超大图、长条图、超长截图。 这类目前不稳定：尺寸太大时，分块、对齐和渲染都容易出问题。 我的建议是先裁成关键区域，或者按页拆开处理，不要一次把整张长图丢进去。
验收方法还是三个动作：双击文字有光标、选中箭头或卡片有控制点、打开选择窗格是一组独立元素。 三个都过，才算真的能改。
我做了个开源 skill （ img2ppt ）和一个在线工具（ image2ppt.asia ）：一个给习惯 Claude Code 或 Codex 的人，一个给不想折腾环境的人。 两者能力来自同一套服务，差别在操作方式。
（环境机制图：上为原图，下为成品）
想请拍砖：
1. 你处理过最麻烦的一类图是什么？
2. 20–40 分钟的等待，你能接受吗？
3. 你更希望优先支持扫描件、长图还是手绘？
via V2EX (author: weishao666)
我做这个工具的原因很直接：经常收到截图或 PDF 页，要改成 PPT ，但源文件已经没了。 重画一张信息图通常要一两个小时，所以我想试试能不能把图里的文字、箭头和卡片重新做成可编辑对象。
做了一段时间，最大的感受是：这类工具的能力边界比宣传语更重要。 下面按三类图说说实际结果。
第一类，文字和简单形状为主的图，比如学术框架图、流程图、组织架构图。 这类效果最稳定：标题、标签、卡片、箭头可以分别选中，改字、改色、挪位置都不用回到原图；照片会作为独立图层保留，可以替换。 缺点是单张要 20–40 分钟，信息密集的图更久。
第二类，写实插画、照片、地图占比高的图。 这类不要期待「全部变矢量」。 照片和插画通常按区域裁切回贴，能移动、能替换，但不会重绘成矢量；如果原图里的小字本身很糊，重建出来也不会凭空变清楚。
第三类，超大图、长条图、超长截图。 这类目前不稳定：尺寸太大时，分块、对齐和渲染都容易出问题。 我的建议是先裁成关键区域，或者按页拆开处理，不要一次把整张长图丢进去。
验收方法还是三个动作：双击文字有光标、选中箭头或卡片有控制点、打开选择窗格是一组独立元素。 三个都过，才算真的能改。
我做了个开源 skill （ img2ppt ）和一个在线工具（ image2ppt.asia ）：一个给习惯 Claude Code 或 Codex 的人，一个给不想折腾环境的人。 两者能力来自同一套服务，差别在操作方式。
（环境机制图：上为原图，下为成品）
想请拍砖：
1. 你处理过最麻烦的一类图是什么？
2. 20–40 分钟的等待，你能接受吗？
3. 你更希望优先支持扫描件、长图还是手绘？
via V2EX (author: weishao666)
[程序员] 做了一个通用的多 agent 协作工具
做了一个通用的多 agent 协作工具，通用指的是不管在什么 agent 软件里都能用，甚至是像 chatgpt 网页版里的对话也能用。 概念很简单，就是可以创建一个对话房间，然后让你想要协作的 agent 加入到房间里他们就可以随便互相发消息对话了，可以是同一个软件里的 agent ，也可以是不同软件里的，比如让 claude 指挥一堆 gpt 干活；还可以是跨设备的，让一台电脑上的 ai 指挥另一台上面的干活。 项目是开源免费的。https://github.com/rainyflash/agent-room
via V2EX (author: rainymoonflash)
做了一个通用的多 agent 协作工具，通用指的是不管在什么 agent 软件里都能用，甚至是像 chatgpt 网页版里的对话也能用。 概念很简单，就是可以创建一个对话房间，然后让你想要协作的 agent 加入到房间里他们就可以随便互相发消息对话了，可以是同一个软件里的 agent ，也可以是不同软件里的，比如让 claude 指挥一堆 gpt 干活；还可以是跨设备的，让一台电脑上的 ai 指挥另一台上面的干活。 项目是开源免费的。https://github.com/rainyflash/agent-room
via V2EX (author: rainymoonflash)
[程序员] [实测] 海外动态住宅代理抓 Google 搜索： Bright Data vs Decodo 各跑 100 次（成功率 / 验证码 / 耗流量）
前几天有朋友要做 Google 搜索结果采集，原来用的池子不行了，让我帮他测一下 Bright Data 和 Decodo 这两家的动态住宅。顺手把数据整理出来，给有同样需求的 V 友参考。
测试条件
● 时间：2026-10-21 ，同一天先后跑完
● 出口：两家都定位美国，每次请求换一个 IP
● 工具：Playwright + 本机 Chrome 无头模式，5 并发
● 浏览器标识（ UA ）换成正常的 Mac Chrome ，语言 en-US ，时区纽约
● 不加载图片、字体、音视频（爬虫常见做法）
● 关键词：100 个常见英文搜索词（天气、机票、商品评测之类），每家每个词搜一次
● 判定：页面出现搜索结果标题算成功；跳到
结果
几点发现
1. 两家都有三四成会弹验证码，单次成功率差别不大 所以不管用哪家，脚本都得自带“遇到验证码就换 IP 重试”。按这次的成功率算，Bright Data 平均 1.5 次请求拿到一次结果，Decodo 约 1.7 次。
2. 流量大头不是搜索结果本身 结果页的 HTML 只有 280KB 左右，剩下的都是页面里的 JS 和各种异步请求。验证码页也会扣流量，失败的请求不是白嫖的。 按这次的数据，每成功抓 1000 次，Bright Data 约耗 2.4G ，Decodo 约耗 1.3G。Decodo 整体流量偏小，原因我没细查，大家自己测的时候可以留意。
3. 速度上 Bright Data 快一些 成功请求的耗时中位数，Bright Data 3.8 秒，Decodo 5.1 秒。
4. 一个大坑：无头 Chrome 的默认 UA 无头模式的默认 UA 里带着
怎么选
● 更看重成功率和速度：Bright Data
● 更看重流量成本：Decodo
● 两家差距没有大到“非谁不可”，建议用自己的关键词各跑一两百次再决定。
接入格式（不含账密，方便大家自己复测）
session 每次随机生成，就能做到每次请求换 IP 。
说明
样本只有每家 100 次、一天的数据，只测了美国出口。Google 的风控一直在变，结果仅供参考。
----------------------
利益相关：我是这两家（还有另外 11 家）的渠道。想用自己的关键词复测，可以找我要测试流量，联系方式在我的主页。
via V2EX (author: yitongproxy)
前几天有朋友要做 Google 搜索结果采集，原来用的池子不行了，让我帮他测一下 Bright Data 和 Decodo 这两家的动态住宅。顺手把数据整理出来，给有同样需求的 V 友参考。
测试条件
● 时间：2026-10-21 ，同一天先后跑完
● 出口：两家都定位美国，每次请求换一个 IP
● 工具：Playwright + 本机 Chrome 无头模式，5 并发
● 浏览器标识（ UA ）换成正常的 Mac Chrome ，语言 en-US ，时区纽约
● 不加载图片、字体、音视频（爬虫常见做法）
● 关键词：100 个常见英文搜索词（天气、机票、商品评测之类），每家每个词搜一次
● 判定：页面出现搜索结果标题算成功；跳到
/sorry/ 或出现 reCAPTCHA 算验证码结果
几点发现
1. 两家都有三四成会弹验证码，单次成功率差别不大 所以不管用哪家，脚本都得自带“遇到验证码就换 IP 重试”。按这次的成功率算，Bright Data 平均 1.5 次请求拿到一次结果，Decodo 约 1.7 次。
2. 流量大头不是搜索结果本身 结果页的 HTML 只有 280KB 左右，剩下的都是页面里的 JS 和各种异步请求。验证码页也会扣流量，失败的请求不是白嫖的。 按这次的数据，每成功抓 1000 次，Bright Data 约耗 2.4G ，Decodo 约耗 1.3G。Decodo 整体流量偏小，原因我没细查，大家自己测的时候可以留意。
3. 速度上 Bright Data 快一些 成功请求的耗时中位数，Bright Data 3.8 秒，Decodo 5.1 秒。
4. 一个大坑：无头 Chrome 的默认 UA 无头模式的默认 UA 里带着
HeadlessChrome。不改的话，IP 再干净也是 100% 弹验证码，我一开始就栽在这里。一定要换成正常浏览器的 UA 。怎么选
● 更看重成功率和速度：Bright Data
● 更看重流量成本：Decodo
● 两家差距没有大到“非谁不可”，建议用自己的关键词各跑一两百次再决定。
接入格式（不含账密，方便大家自己复测）
Decodo： gate.decodo.com:7000
用户名 user-<你的用户名>-country-us-session-<随机串>-sessionduration-1
Bright Data：brd.superproxy.io:44445
用户名 <你的用户名>-country-us-session-<随机串>
session 每次随机生成，就能做到每次请求换 IP 。
说明
样本只有每家 100 次、一天的数据，只测了美国出口。Google 的风控一直在变，结果仅供参考。
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利益相关：我是这两家（还有另外 11 家）的渠道。想用自己的关键词复测，可以找我要测试流量，联系方式在我的主页。
via V2EX (author: yitongproxy)