歡哥 – 知识箱

WorkBuddy 邀请码：让AI替你干活，扫码注册立得2000积分

歡哥 — Tue, 08 Sep 2026 20:09:48 +0000

一、为什么写这篇文章

玩 NAS、折腾 Docker、写脚本自动化——这些事我干了很多年。但说实话，有些活就是又烦又重复：整理杂乱文件、写周报、翻译文档、做数据报表。直到我遇到 WorkBuddy，一个腾讯推出的 AI 智能体桌面工作台，才发现有些事确实可以”交给 AI 干”。

这篇文章不是测评也不是软文，是我真实使用几个月后整理的注册指南。文末有我的专属邀请链接和二维码，通过我的链接注册可以拿到比官方直接注册更多的积分福利，咱们双赢。

二、WorkBuddy 是什么

WorkBuddy 是腾讯云 CodeBuddy 团队推出的全场景 AI 智能体桌面工作台，2026年3月正式上线。和 ChatGPT 这类”只能在网页对话框里回答问题”的 AI 不同，WorkBuddy 是一个桌面级 AI 助手——它能听懂人话、自主思考，还能直接操作你电脑上的本地文件。

简单说就是：你说一句话，它帮你干活，还把结果文件交给你。

核心能力一览：

智能任务自动化执行：一句话描述需求，自动拆解步骤、规划、执行、交付。不用守着，跑完通知你。
本地文件全流程操作：读写、批量编辑、分类整理、格式转换——你的电脑文件它直接能碰。
多模态内容创作：文案、PPT、海报、数据图表，一句话生成。不用从零做。
专业数据处理：Excel 清洗、统计分析、可视化报表，丢给它就行。
跨平台远程控制：微信/企微/QQ/飞书/钉钉，手机发指令，电脑端执行，结果回手机。
100+ 领域专家团：运营、设计、数据、开发、财务、法务，多专家并行协作，一个人顶一支团队。
MCP 协议 + Skills 技能包：7万+ 技能扩展，能力边界几乎无限。支持自定义，团队复用。

支持的 AI 模型（五大主流自由切换）：

腾讯混元大模型（中文场景强）
DeepSeek V4 系列（长上下文 + 编程强）
GLM 系列（智谱AI，中文语义理解优秀）
Kimi（月之暗面，200万 Token 超长上下文）
MiniMax（多媒体内容生成有优势）

还支持 Auto 模式：系统自动分析任务复杂度，帮你选最优模型，不用纠结用什么。

三、IT 人最该关注的几个场景

作为折腾技术的人，以下几个场景我实测下来确实省时间：

1. 批量文件整理

桌面堆满截图、文档、安装包？一句话：”帮我把桌面文件按类型分类整理到对应文件夹”，它直接执行，不用你手动拖。

2. 数据处理与报表

丢一份 Excel 给它：”清洗这份数据，按月份统计汇总，生成柱状图和饼图，导出报表”。从数据清洗到可视化，一条龙。

3. 定时自动化任务

设一个定时任务：每天早上9点自动抓取行业热点整理成简报、每周一自动生成周报初稿。”设一次，永久自动执行”，这才是真正的自动化。

4. 深度调研报告

“调研2026年新能源汽车市场趋势，写一份分析报告”。它会自动搜集资料、交叉验证、生成结构化报告，15分钟交付。

5. PPT 一键生成

给一份大纲或数据：”根据这份内容搜集资料，生成一份完整的PPT汇报”。从资料到排版配图全自动。

6. 远程指挥电脑

手机微信发指令：”帮我查一下XX公司最近的动态，整理成摘要发给我”。电脑上的 WorkBuddy 执行，结果回手机。出差通勤也能干活。

四、注册与积分福利说明

WorkBuddy 采用免费试用 + Credits 计量 + 订阅套餐的模式。新用户注册即送积分，可以充分体验所有功能。

套餐一览：

套餐	价格	积分/月	适合人群
体验版	限时免费	500 积分	零门槛体验
标准版	¥70/月（原价99）	2000+2000=4000	日常高频办公
高级版	¥140/月（原价199）	4000+5000=9000	个人进阶用户
旗舰版	¥700/月（原价999）	20000+30000=50000	重度个人用户

Credits 够用吗？参考消耗：

写一篇行业日报：约 50 积分（省1-2小时）
翻译一封邮件：约 30-50 积分（省30分钟）
整理项目文档：约 100 积分（省半天）
会议纪要整理：约 60-100 积分（省1小时）
深度调研报告：约 300-800 积分（省1-2天）

体验版每月 500 积分，写10篇日报或翻译10封邮件绰绰有余。先用免费额度跑起来，觉得值再订阅。

五、用我的邀请链接注册，多拿福利

这是重点。WorkBuddy 有邀请福利机制：通过邀请链接注册，你和邀请人都能拿到额外积分。比你自己直接注册划算。

👉 方式一：点击我的专属邀请链接注册

邀请链接（请替换为你自己的邀请链接）：
https://www.workbuddy.cn/events/invite?inviteCode=cv5dmgrvyu7vfk0

说明：点击上方链接进入 WorkBuddy 官方注册页，注册成功后即可领取积分福利。新用户注册即送 2000 积分，通过我的邀请链接注册还有额外积分奖励。

👉 方式二：微信扫码注册

直接用微信扫描本文顶部 / 文末的 WorkBuddy 特色图片右侧二维码，进入注册页面，绑定微信即可使用，无需额外安装环境。

（本博客左侧栏 / 文章底部也放了同款二维码图片，扫一下就能注册。）

注册后怎么用？三步上手：

下载安装：注册后下载 WorkBuddy 桌面客户端（支持 Windows / macOS / Linux），一路下一步即可。
绑定微信：扫码绑定微信，以后手机发指令、电脑执行，随时随地用。
开始干活：在对话框用自然语言描述需求，比如”帮我把桌面文件按类型分类”，按回车，等结果。

关键一步：注册后一定要完成首次使用（随便丢个任务给它跑），这样才算”有效邀请”，双方积分自动到账。比如让它”帮我写一篇周报”或”翻译这段英文”，跑完就行。

六、为什么推荐折腾技术的人用

如果你和我一样，常年折腾 NAS、Docker、Linux、网络设备，那 WorkBuddy 对你的价值点在于：

它真的能碰本地文件：不是云端对话玩具，是桌面级工具，能读写你授权的文件夹。
MCP 协议支持：可以对接各种工具和数据源，能力边界由你定义。
Skills 可自定义：你的重复操作可以封装成 Skill，下次一句话触发。你摸索出的最佳实践可以变成可复用资产。
多模型切换：不同任务用不同模型，DeepSeek 写代码、Kimi 读长文档、混元写中文报告，各取所长。
定时自动化：和 NAS 上的定时任务一个思路，但这个是 AI 驱动的，更智能。
免费起步：体验版限时免费，500积分/月够日常用，不花一分钱就能上手。

七、总结

WorkBuddy 不是又一个 AI 聊天工具，而是一个能真正替你干活的桌面级 AI 智能体。对 IT 人来说，它能碰本地文件、支持 MCP 和自定义 Skills、能定时自动化、多模型自由切换——这些特性加在一起，就是”把重复劳动交给 AI”的完整方案。

如果你还在观望，建议用我的邀请链接注册，先把免费积分领了，实际跑几个任务体验一下。跑完一个真实任务，你就知道值不值了。

👉 邀请链接：点击注册 WorkBuddy，领取邀请积分福利

公司租笔记本靠谱吗

歡哥 — Tue, 14 Apr 2026 09:50:11 +0000

站长从原来坚定的自购者，转为坚定的租赁者。

租赁笔记本省事省力还省钱，因为你不能指望现在的员工像爱惜自己东西一样爱惜公司的东西。
一般来说普通的笔记本3年就要更换了，而自己的笔记本有几个用三年就换的。租赁笔记本最好是
一般的岗位租赁，特殊的岗位比如VIP 这样的还是自购，配置高的租赁不划算。

租赁笔记本唯一麻烦的就是损坏赔偿的问题，这个就要看公司的管理问题，人为损坏总不能让租赁公司
承担吧，至于是员工自己承担，还是公司承担，或者各一半完全看各自管理，而且即使是公司的自由资产
损坏难道就不用处理吗？

关于租赁源

我尝试过线下的小租房，以及一些正规的租赁公司，特别是有个骚扰客户到极致的一直想上市的公司，排了一堆雷，我推荐给你们一个（当然我也不是无偿推广，但可以让你们省钱），一家上市的企业，关键是机器的性价比很好，也不骚扰客户，刷到的可以尝试一下。

OpenWebUI 可用的OCR识别工具

歡哥 — Mon, 02 Mar 2026 10:18:47 +0000


WEIUI 的安装方式为Docker 安装才可以使用


title: 高精度 OCR 文字提取
author: kmsbox.com
version: 2.1
"""

import os
import fitz
import pytesseract
from PIL import Image, ImageOps, ImageEnhance, ImageFilter
import glob
import time


class Tools:
    def __init__(self):
        # 容器内 Tesseract 默认路径已由系统环境配置
        pass

    def extract_text(self, __user__: dict = None) -> str:
        """
        提取最新上传图片或 PDF 中的文字。已通过隐藏类型注解修复 Pydantic 架构解析错误。
        """
        # 1. 定义 Docker 内部上传目录
        target_dir = "/app/backend/data/uploads"
        if not os.path.exists(target_dir):
            return f"错误：容器内未找到上传目录 {target_dir}"

        # 2. 扫描并获取最新文件
        files = glob.glob(os.path.join(target_dir, "*.*"))
        if not files:
            return "错误：上传目录为空，请确认图片已成功上传并在输入框上方显示。"

        latest_file = max(files, key=os.path.getmtime)
        file_name = os.path.basename(latest_file)

        try:
            # 3. PDF 处理逻辑
            if latest_file.lower().endswith(".pdf"):
                doc = fitz.open(latest_file)
                full_text = ""
                for page in doc:
                    # 提高 PDF 渲染清晰度
                    pix = page.get_pixmap(matrix=fitz.Matrix(2, 2))
                    img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height], pix.samples)
                    full_text += self._execute_ocr_logic(img)
                doc.close()
                return f"【PDF 识别结果 - {file_name}】\n\n{full_text}"

            # 4. 图片处理逻辑
            else:
                img = Image.open(latest_file)
                text = self._execute_ocr_logic(img)

                # 识别完成后，建议在对话中引导 AI 进行语义纠错
                return f"【图片识别结果 - {file_name}】\n\n{text}"

        except Exception as e:
            return f"工具执行出错。文件名: {file_name}, 错误详情: {str(e)}"

    def _execute_ocr_logic(self, img_obj) -> str:
        """
        私有方法：执行核心 OCR。
        注意：此处不写参数类型注解（如 img_obj: Image），以绕过 Pydantic 的自动 Schema 检查。
        """
        try:
            # --- 图像预处理增强 ---
            # A. 转为 RGB 并大幅度放大（3倍），增加中文字符像素密度
            img = img_obj.convert("RGB")
            w, h = img.size
            img = img.resize((w * 3, h * 3), Image.Resampling.LANCZOS)

            # B. 边缘锐化处理
            img = img.filter(ImageFilter.SHARPEN)

            # C. 极致对比度增强，过滤背景杂色
            img = ImageEnhance.Contrast(img).enhance(2.8)
            img = ImageEnhance.Brightness(img).enhance(1.1)

            # D. 二值化处理（将图片转为纯黑白，阈值设为 150）
            img = img.convert("L").point(lambda x: 0 if x < 150 else 255, "1")

            # --- 调用 Tesseract 引擎 ---
            # --psm 6: 假设为单一字体块（最适合股票/行情表格）
            # lang='chi_sim+eng': 中英文混合识别
            custom_config = r"--oem 3 --psm 6"
            result = pytesseract.image_to_string(
                img, lang="chi_sim+eng", config=custom_config
            )

            return result
        except Exception as e:
            return f"(预处理/OCR 阶段失败: {str(e)})"

NAS 自动化侦测 ESXi 磁盘健康度

歡哥 — Fri, 20 Feb 2026 03:37:45 +0000

在私有云或家庭实验室（Homelab）环境里，数据的安全性往往取决于承载它的那块物理硬盘。近期完成了一项技术实践：利用群晖（Synology NAS）作为监控中枢，通过 Python 脚本远程对 ESXi 宿主机中的希捷（Seagate）机械硬盘进行实时“体检”。以下是本次方案的构建思路与核心避坑指南。

一、核心逻辑：从“手动查看”到“无人值守”

传统的硬件监控往往依赖于登录 ESXi Web 界面查看警告，这种方式具有明显的滞后性。我们的目标是建立一套主动防御系统：

中枢层：由 NAS 定时触发 Python 任务。
传输层：利用原生 SSH 协议，跨越不同系统平台进行指令投送。
执行层：调用 ESXi 底层内核工具提取磁盘物理状态。
决策层：对采集到的原始数据进行逻辑清洗，生成直观的健康报告。

二、传输难题：SSH 通信的权限陷阱

在实现 NAS 与 ESXi 的对接过程中，最大的阻力并非代码逻辑，而是环境的兼容性：

依赖库的断层：群晖等定制化 Linux 系统虽然内置 Python，但往往缺失 pip 及第三方库（如 Paramiko）。频繁在受限系统中折腾环境不仅低效，还会破坏系统稳定性。最终，我们回归本质，采用系统原生的 Subprocess 直接调度 ssh 指令，实现了零依赖运行。
非对称加密的“洁癖”：为了实现自动化（免密），必须打通 SSH 密钥对验证。这里有两个关键痛点：
- 权限约束：SSH 对私钥文件（id_rsa）有严格的权限要求，任何过于宽松的权限（如 777）都会导致密钥被系统强制禁用。实践证明，必须将其设为 600（仅所有者读写）方能生效。
- 路径特殊性：ESXi 并非标准的 Linux 发行版，其 root 用户的授权钥匙文件并不在常见的 ~/.ssh 下，而是位于 /etc/ssh/keys-root/。如果路径找错，免密配置将永远无法生效。

三、深度解析：关于 SMART 信息的“去伪存真”

这里的术语 SMART（Self-Monitoring, Analysis and Reporting Technology）是准确的，它是硬盘自我监测的核心协议。但在 ESXi 环境下，直接读取出的数据往往带有“迷惑性”：

原始值（Raw Value）与归一化值（Normalized Value）： ESXi 的输出结果通常只展示“评分（Value）”而非“原始数据”。例如，通电时间在某些环境下显示为 87，这通常不是小时数，而是固件算法给出的健康分。在处理此类信息时，技术思路应从“追求绝对数值”转向“监控分值趋势”。
厂商逻辑差异：以希捷硬盘为例，其“读取错误率（Read Error Rate）”的计算逻辑极其特殊，原始数值往往极大，容易引发误报。在构建监控逻辑时，必须参考厂商的阈值（Threshold）标准，只要当前评分远高于阈值，即使数值在波动，也属于健康范畴。

四、数据清洗与预警逻辑

原始的 SMART 数据是一堆枯燥的字符流，直接查看效率极低。处理思路如下：

特征提取：通过正则匹配，只锁定最核心的“寿命指标”，如“重映射扇区计数（坏道）”、“读取错误率”以及“实时温度”。
动态评估：不采用单一的固定阈值，而是通过对比 Value 与 Threshold 的区间，判断磁盘是否已经触发物理性损伤。
持久化留存：将每次扫描的结果存入 NAS 本地文件，不仅方便随时查阅，也为未来可能出现的硬件故障提供追溯依据。

五、总结与展望

这套方案的意义在于，它证明了在受限环境下，通过底层原生工具（SSH + 系统指令）组合，可以构建出比商业软件更轻量、更精准的监控体系。

后续的演进方向非常明确：利用已经打通的 SSH 通道，不仅可以监控硬盘，还可以进一步扩展到虚拟机的自动快照备份、甚至根据硬件负载动态调节 ESXi 宿主机的运行策略。对于硬核玩家而言，自动化永远是提升系统可靠性的最优解。

群晖Docker 安装禅道开源版的注意项

歡哥 — Sun, 02 Nov 2025 07:16:40 +0000

禅道有几个安装版本，最简单的可能就是Linux 一键安装版了，但因为有群晖的关系，个人使用群晖安装即可，这样也能声掉一个不必要的服务器开支。

但需要注意的是，网页界面直接安装会报错的。

最终我是安装了 MariaDB ,Webstaion ,phpMyAdmin 3个套件配合
SSH 下拉取镜像后
1.
# 创建目录用于存放禅道数据和数据库文件(mysqldata用不上了）
sudo mkdir -p /volume2/docker/zentao/{zentaopms,mysqldata}
# 设置目录权限（确保容器有写入权）
sudo chmod -R 755 /volume2/docker/zentao

2. 使用PHPMYADMIN 创建相应的数据库和用户
3.
sudo docker run -d \ --name zentao \ -p 8001:80 \ -v /volume2/docker/zentao/zentaopms:/www/zentaopms \ -e ZT_MYSQL_HOST="你的群晖局域网IP" \ -e ZT_MYSQL_PORT="3306" \ -e ZT_MYSQL_USER="zentao_user" \ -e ZT_MYSQL_PASSWORD="your_password" \ -e ZT_MYSQL_DB="zentao" \ hub.zentao.net/app/zentao:21.7.6

Swisse斯维诗 2代护肝片胆碱奶蓟草片西蓝花籽姜黄养肝去油120片/ 京东自营全球购
IT 人也要爱护自己的肝脏，少掉点头发，脸色能好看些，肚子也能小点。

PC钉钉修改默认聊天记录文件夹

歡哥 — Sat, 25 Oct 2025 04:47:53 +0000

钉钉的聊天记录默认位置(%username% 取值当前登录用户

C:\Users\%username%\AppData\Roaming\DingTalk

但我们它占用大量C盘空间，我们可以通过钉钉去修改文件下载的目录

但是这个默认目录无法通过钉钉APP去修改

如果将它调整到D盘

那么只需要将 DingTalk 这个目录迁移到D盘，然后在原位置建立一个软连接即可。

mklink /D “C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\DingTalk” “D:\DingTalk”

本地HTTP 文件服务器 HFS

歡哥 — Fri, 23 May 2025 13:02:35 +0000

HFS ，HTTP FILE SERVER
以前还是好多年前用这玩意，没想到现在更新的特别的完善，还是老样子
只提供官方下载位置，避免大家下到一堆广告的东西。GITHUB的链接
https://github.com/rejetto/hfs/releases

电源计划影响SQL查询的执行速度

歡哥 — Mon, 12 May 2025 03:54:59 +0000

有些使用本地老的PC或者服务器做内部系统，其电源计划如果是平衡或者节能的话
会影响SQL的执行效率，CPU的等待时间很长

SET STATISTICS TIME ON;
SET STATISTICS IO ON;
SELECT * FROM 表名;
SET STATISTICS TIME OFF;
SET STATISTICS IO OFF;

会提示 SQL Server 执行时间:
CPU 时间 = 344 毫秒，占用时间 = 2416 毫秒。
如果CPU的主频很低，CPU的占用时间就会很长，同样的一张表，相差约3-4倍

查看当前的电源计划

powercfg /L 列出当前的电源计划以及正在使用的电源计划

修改电源计划为高性能

powercfg -setactive SCHEME_MIN

其它方法

关闭 CPU 自动降频（可选）

适合台式机用户/电源稳定用户

进入 BIOS，关闭以下选项（视主板不同叫法不同）：

功能	建议状态
Intel SpeedStep / EIST	Disable
C-State	Disable
CPU Power Saving	Disable
Thermal Throttle	Auto 或 Disable（若通风好）

Windows 限制最小 CPU 状态（推荐）

控制面板中设置 CPU 最小频率为 100%，可显著提高 SQL 响应：

在“电源选项” → 当前电源计划 → 更改计划设置 → 更改高级电源设置
展开 “处理器电源管理”
把：
- 最小处理器状态 → 设置为 100%
- 系统散热策略 → 设置为主动
- 最大处理器状态 → 100%

个人防火墙的选择

歡哥 — Wed, 30 Apr 2025 14:50:20 +0000

在测试几个个人防火墙后，我最后选了 Comobo Firewall 做为 Server的使用（需要使用点方法才可以安装，新版的不行），如果个人简单的使用 Simplewall防火墙足够，如果涉及到协议级别的，就需要ComoboFilre ,比如 GRE协议，虽然用的不多了，但是有时候特别场合还是需要的。
需要注意的是，防火墙不要随意安装在云服务器上，除非确认云服务器的底层远程访问，可以完全忽略防火墙，可以拿不重要的云服务器测试。

以下是我让ChatGpt 帮我整理的它们的特点，其实还有不少其它的防火墙，但我觉得很多都太简陋了，没多少意义。

以下是 Simplewall、TinyWall 和 Comodo Firewall 三款 Windows 防火墙软件的对比表格，涵盖了功能、易用性、性能影响、规则管理等方面，帮助你快速了解各自特点：

特性/软件	Simplewall	TinyWall	Comodo Firewall
类型	基于 Windows Filtering Platform (WFP)	基于 Windows 防火墙控制	独立内核防火墙
安装体积	非常小（~1MB）	小（~1MB）	较大（~200MB 含完整套件）
界面难易度	简洁，偏向高级用户	极简，适合普通用户	功能丰富，界面复杂
规则控制	支持白名单、黑名单，自定义灵活	主要基于白名单，规则较简化	高度自定义，支持应用程序、端口等细粒度控制
提示/弹窗	不弹窗，需手动添加规则	默认无弹窗，通过快捷键添加信任应用	弹窗多，实时交互
学习模式	无自动学习功能	有简易学习模式	有“学习/训练”模式
日志记录	支持详细日志	日志支持有限	提供详细连接与事件日志
资源占用	极低	非常低	较高，占用更多内存与CPU
适合人群	高级用户、极客	初级-中级用户	安全控、希望全面防护的用户
是否开源	✅ 开源	❌ 封闭源码	❌ 封闭源码
其他功能	不带附加功能，纯防火墙	自动信任已知软件	包含杀毒、沙箱、HIPS、防ARP攻击等功能
系统兼容性	Windows 7 及以上	Windows 7 及以上	Windows 7 及以上

小白更换MacbookPro2015(A1502)更换电池教程

歡哥 — Sat, 26 Apr 2025 05:10:00 +0000

场景描述

用户的这台MacbookPRO2015 A1502型号的笔记本，底部不平稳，拆开后盖一看，是电池鼓包严重，戳气泡大法还是算了，直接更换吧。买的是第三方的电池(LJN )，如果有更好的，麻烦评论区推荐一下。厂家有提供纸质和视频的教程，我觉得还是不够清晰，所以索性写一个作为补充。电池京东官方旗舰店链接在底部

鼓包的电池

购买的第三方电池

总结写在前面

需要有一定的动手能力，胆大心细，手稳，技术知识不需要。装完电池后，不要马上装后盖，打开电脑确认下触摸板有没有问题，电池图标有没有问题。

前期准备和注意事项

去胶的解胶剂剪的时候一定不能对着人或者朝向人，对着墙角剪，因为会喷射。切记！
有条件的话准备一个一次性手术手套，比较贴手，送的手套太大了，且味道刺鼻。
底盖螺丝有长短，有条件的话，准备一个螺丝盒，标记好螺丝原来的位置。
除胶剂切记弄到主板上，手要稳。

更换教程

拆开上面排线上盖的两颗固定螺丝，把触摸板排线拉到下面，不影响拆电池。也可以把下面的排线接口也拆掉（动手能力差的，不建议）红圈1
用送的撬棒撬开电池卡扣,不用很大力，切记大力出奇迹，参考购买的电池接口处，就知道撬多少了。红圈2，下图。
拆掉电池的螺丝红圈 3
拆掉右侧的喇叭，方便撬电池红圈 4,5,6 螺丝。

5.用撬棒或翘板，涂上解胶剂，一点点地撬电池，这点比较花时间，不过用黑色的铲刀还是挺容易的。切记，切记，解胶剂要弄到撬板上，不要不小心弄到主板上。
拆完电池后，用解胶剂和铲刀搞干净残胶。

拆完电池后，还剩下很多胶条，要弄干净。

6.给电池贴上双面胶条。

7.安装电池

去掉胶条的防粘的一面后，安装电池。需要注意对准电池的卡口，如果没有对准，可能造成电比较高，后盖盖上后，电脑会不平稳。另外送的胶条不是很紧，需要用手压按，粘牢。

以上就是完成的教程，写这个教程目的是为了补充一些注意事项。同类的视频和文章教程也挺多，可以给大家做一个参考。

电池链接（电池适合的型号不止2015款，具体看销售详情页）

Macbookpro2015款 15 寸电池链接（点我进入京东官网旗舰店）
优惠券链接（有时效）

Macbookpro2015款 13 寸电池链接（点我进入京东官方旗舰店）

MacbookAir 2015款 13 寸电池链接（点我进入京东官方旗舰店）

原文链接

https://www.toutiao.com/article/7136027881137865228/?channel=&source=search_tab

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