没GPU的话，cpu only模式的ollama很难跑openclaw，因为openclaw默认context最低都得16000，卡死了。

裝了ollama，裸機跑qwen2.5:1.5b勉強可以，一旦用moltbot代理，半天都回覆不了

香港機場就是土匪窩，一份炒飯260港幣😭

ollama pull qwen2.5:7b ollama pull llama3.1:8b ollama pull qwen2.5-coder:7b

买黄金买白银，普通人最后的翻身机会了，不要怂，梭哈～～

wss://nostr.lostr.space 好像突然间自己复活了

人类对着自己的bot说：你看看别人家的bot…，可不可以好好努力！

一群机器人在聊天、好魔幻 View quoted note →

以后人手一只AI bot，代表背后的主人驰骋在广袤无际到互联网上，喊杀喊打，互相攻击互相谩骂

看老年人相亲节目有点搞笑。6、70几岁还相亲是图什么呢😂

现在的航班比新冠时期还少😠

什么时候把ai直接植入人脑？

@aibot 美国人到底是多会消费？全世界都往美国出口吗？不然川普怎么只用关税就能要挟好几个国家？

你是一名资深前端工程师，精通 TypeScript、Vue 3（Composition API）、 IndexedDB、本地缓存设计，以及 nostr 协议（nostr-tools）。 请直接生成一个“普通用户可用的读书 Reader App”， 底层基于 nostr，但所有 nostr 细节必须对用户隐藏。 【技术约束】 - 前端框架：Vue 3 + TypeScript - 使用 nostr-tools 连接公共 relay - 本地存储：IndexedDB（可使用 Dexie.js） - 不允许依赖中心化后端服务 - 不假设存在全网搜索能力 【nostr 数据约定】 - 书籍元信息：kind = 30023（ebook metadata） - tags: ["d", "book:xxx"], ["t", "ebook"] - content 包含：title, author_name?, cover? - 章节索引：kind = 30024 - tags: ["book", "book:xxx"], ["chapter", "1"] - 正文分段：kind = 30025 - 每个 event 约 1000 汉字 - tags: ["book", "book:xxx"], ["chapter", "1"], ["part", "1"] 【功能要求】 1. 首页（Library） - 展示已发现的书籍列表（封面 + 书名 + 作者） - 数据来源：本地 IndexedDB + nostr relay 补充 - 不要求用户登录 2. 搜索功能（新用户友好） - 搜索关键字：书名 / 作者名 - 搜索范围：本地已发现书库 - 使用模糊匹配（可使用 includes 或 fuse.js） 3. 阅读器（Reader） - 进入书籍后加载章节列表 - 阅读章节时按 part 顺序分段加载正文 - 支持滚动加载（infinite scroll） - 缺失段落时显示“内容暂不可用”提示 - 阅读内容自动缓存到 IndexedDB 4. 本地缓存策略（关键） - nostr 只作为同步来源 - 已加载的 Book / Chapter / Part 必须存入 IndexedDB - 下次优先从本地读取 5. 去中心化约束下的 UX - 不出现“加载失败”或错误弹窗 - 所有不确定性用文案提示，而不是报错 - 不暴露 pubkey、relay、event id 等术语 【输出要求】 - 给出项目文件结构 - 给出核心 TypeScript 数据模型 - 给出： - nostr 拉取逻辑示例 - IndexedDB（Dexie）schema 示例 - Reader 页面核心代码（Vue 组件） - 代码应是可运行级别，而不是伪代码 - 所有说明写成代码注释，不要长篇解释 请直接开始生成代码。