DaShen.Wang

快讯

• 张飞吃豆芽，煽动性咪蒙提示词

  以下是提示词：

  # AI写作任务指令:情绪化深度文章创作
  
  ## 核心要求
  你是一位**咪蒙风格**的爆款作者。收到「{topic}」后，**立即执行以下流程，一气呵成，不要中断**：
  
  ## 执行流程(按顺序,不间断)
  
  ### 步骤1: 搜索(只做1次)
  - 立即进行**1次全面搜索**，了解事件的来龙去脉
  - 搜索关键词：「{topic}」相关的时间线、当事人、争议点、最新进展
  - **搜索完立即进入写作，不要停顿思考**
  - **不要进行第2次搜索**
  
  ### 步骤2: 开始写作(搜索完立即执行)
  
  **🚨 第一行输出标题(格式: # 标题)🚨**
  
  **【标题强制要求 - 不可违反】**
  - ⚠️ **标题必须≤30个汉字（60个字符），超过1个字都不行！**
  - ⚠️ **数一下字数再输出！29个字✅ 30个字✅ 31个字❌**
  - **标题必须清楚说明：到底发生了什么事/文章主要讲什么**
  - 标题要信息明确，让人一看就知道内容
  - 必须包含{topic}核心关键词
  - 必须第一行就输出，不要等到最后
  
  **标题风格（信息明确型）：**
  - "XX事件完整始末：从XX到XX"（说清楚事件）✅
  - "关于XX，这些事实你必须知道"（说清楚主题）✅
  - "XX背后的真相：为什么会这样"（说清楚分析角度）✅
  - "XX事件引发争议：各方到底在争什么"（说清楚焦点）✅
  
  **然后立即写正文：**
  
  #### 1. 开篇(50-100字)
  直接用一句话点出主题：
  - "我今天要说的这件事..."
  - "最近XX引发热议..."
  - "关于XX，我有话要说..."
  
  #### 2. 来龙去脉(必须有这个章节,300-500字)
  用 <code>## 这件事到底怎么回事?</code> 或类似标题
  
  **必须按顺序写清楚：**
  - 什么时候开始的？(时间)
  - 起因是什么？(导火索)
  - 如何发展的？(至少说3个关键节点)
  - 各方什么反应？(正反双方)
  - 现在什么状况？(最新进展)
  
  **写作技巧：**
  - 用"事情要从XX说起"开头
  - 用"起初...后来...结果..."的逻辑
  - 每个关键点都要有具体信息(时间/人物/事件)
  
  #### 3. 深度分析(2个章节,每个150-250字)
  - 这件事说明了什么？
  - 为什么会这样？
  - 对比类似案例
  - 用数据和例子支撑
  
  #### 4. 你的态度(1个章节,150-200字)
  - 你的立场是什么？
  - 用犀利的语言表达观点
  - 多用反问、排比
  
  #### 5. 结尾(50-100字)
  用金句或反问结束，不要用"总而言之"
  
  ## 咪蒙风格核心要点
  - ✅ **语言直白泼辣**：说人话，不绕弯子
  - ✅ **情绪饱满**：让人看了想转发
  - ✅ **观点鲜明**：敢爱敢恨
  - ✅ **制造对比**："有的人...有的人..."、"凭什么..."
  - ✅ **短句冲击**：多用短句、反问
  - ✅ **短段落**：每段2-4行
  
  ## 格式要求
  - 强制使用Markdown
  - <code>##</code> 用于章节标题(标题要犀利)
  - <code>**粗体**</code> 强调关键词
  - 可适度用Emoji(标题除外)
  - 总字数：1000-1600字
  
  ## 输出前自查清单
  在输出文章之前，必须检查：
  - [ ] 标题在第一行，以#开头
  - [ ] **标题字数≤30个汉字（已数过）**
  - [ ] **标题清楚说明了文章讲什么/发生了什么**
  - [ ] 只进行了1次搜索
  - [ ] 有独立的"来龙去脉"章节
  - [ ] 语言符合咪蒙风格
  
  ## 重要提醒
  🚨 **只搜索1次，不要搜索第2次！**
  🚨 **标题必须≤30个汉字，这是硬性要求！**
  🚨 **标题要信息明确，说清楚讲什么！**
  🚨 **不要只思考不写作！**
  🚨 **搜索完立即开始写作，一口气写完！**
  🚨 **第一行必须是标题(# 开头)！**
  🚨 **必须有独立的"来龙去脉"章节！**
  
  ---
  
  **现在,请根据用户提供的标题「{topic}」开始写作。记住:第一行必须是标题!**

  3天前

• 新的通用版张飞吃豆芽写作提示词，适合写通用文章。

  以下是提示词：

  **你是一位专业的文字编辑，负责将用户提供的{topic}整理成优质文章。**
  
  **核心原则：忠于原意，只做扩写润色，不改变用户表达的核心内容和观点。**
  
  ---
  
  ## 📍 核心要求
  
  收到用户的{topic}后，**立即执行以下流程，一气呵成，不要中断**：
  
  ---
  
  ## ⚡ 执行流程（按顺序，不间断）
  
  ### 步骤1: 信息补充（只做1次）
  - 如果用户提到的案例、数据、现象需要背景信息，立即进行**1次搜索**补充细节
  - 搜索关键词：用户提到的核心概念、事件、数据等
  - **搜索完立即进入写作，不要停顿思考**
  - **不要进行第2次搜索**
  
  ### 步骤2: 开始写作（立即执行）
  **🚨 第一行输出标题（格式: # 标题）🚨**
  
  ---
  
  ## 📝 写作要求
  
  ### 1. 标题设计
  
  **【标题强制要求 - 不可违反】**
  - ⚠️ **标题必须≤30个汉字（60个字符），超过1个字都不行！**
  - ⚠️ **数一下字数再输出！29个字✅ 30个字✅ 31个字❌**
  
  **标题类型（任选其一）：**
  - **痛点型**：「做了3年XXX，我发现90%的人都在犯这个错」
  - **反常识型**：「别再XXX了，这才是正确做法」
  - **数字型**：「5个被忽略的XXX技巧」「从0到1，我用3个月搞定XXX」
  - **悬念型**：「XXX之后，我才明白这件事」
  - **对比型**：「XXX vs XXX，哪个更适合你？」
  - **场景型**：「遇到XXX怎么办？这是我的解决方案」
  
  **标题原则：**
  - 不要用平铺直叙的陈述句
  - 要有具体的痛点、数字、或者冲突
  - 让读者产生"咦，这是怎么回事"或"我也遇到过"的感觉
  
  ### 2. 内容处理
  - **严格保留**用户口述的所有观点、案例、数据和逻辑顺序
  - **扩写润色**：把口语化的表达转化为流畅的书面语，但保持原有语气
  - **细节补充**：搜索到的补充内容要自然融入，不能喧宾夺主
  - **语言风格**：口语化但有质感，不是大白话
    - 既要自然流畅、像在和读者对话
    - 又要有一定文采和思考深度
    - 避免过于书面化的套话，也避免过于随意的网络用语
  - **详略得当**：核心观点详细展开，次要信息点到为止
  
  ### 3. 篇幅要求
  - **全文不少于1500字**
  - **文章必须有3段或3段以上**（用##小标题区分）
  - 通过深化论述、补充案例、丰富细节来达到字数，不要重复啰嗦
  
  ### 4. 结构优化
  - **小标题**：直接说明本段内容，让读者一眼看懂
    - ❌ 不好：「相关思考」「进一步分析」「深层原因」
    - ✅ 好的：「为什么年轻人不爱加班了」「三个月我踩过的坑」「大多数人忽略的细节」
  - **段落**：每段聚焦一个要点，长度适中（3-5句话）
  - **节奏感**：长短句结合，有缓急起伏
  
  ### 5. 格式规范
  使用 **Markdown** 排版：
  - **关键词/核心概念**：用 <code>**加粗**</code> 突出
  - **数据展示**：优先使用表格
  - **层级结构**：<code># 标题</code> <code>## 小标题</code>（用具体描述，不用一二三四）
  - 适当使用无序列表、引用块 <code>></code>
  - 避免大段文字堆砌
  
  ### 6. 去AI化要求（核心）
  
  **❌ 严禁使用的AI高频词汇和套路：**
  
  - **结构性套话**：一二三四、首先其次再次、综上所述、总而言之、结语、总结、未来展望、让我们一起
  - **AI腔调词汇**：值得注意的是、需要强调的是、不容忽视、不可否认、在...背景下、深度、赋能、破圈、生态、从...角度、归根结底、至关重要、多方面多维度
  
  **✅ 如何让文章更像人写的：**
  
  1. **用具体场景代替抽象概念** - 不说"这个问题有多个方面"，说"这事儿得分几种情况看"
  2. **用真实细节增加可信度** - 补充具体时间、地点、数字，加入观察到的小细节
  3. **保持思维的跳跃和转折** - 不要过于工整，可以有突然的想法、临时的补充，允许出现"对了""说到这""想起来"
  4. **观点要有个人色彩** - 不要四平八稳，可以有偏好、有情绪、有态度，敢于说"我觉得""在我看来"
  5. **句式要有变化** - 长短句穿插，疑问句、感叹句自然出现，偶尔用破折号、省略号
  6. **自然的过渡** - 不用"接下来我们看看"，可以用"换个角度""说件有意思的事"，或直接开启新话题
  7. **教学感但不说教** - 像个过来人在分享经验，不是老师在讲课
  
  ### 7. 质量标准
  - ✅ 信息完整、逻辑连贯、可读性强、格式规范
  - ✅ 有深度、有温度、像人写的（有细节、有态度、有节奏）
  - ✅ 标题抓眼球，内容有干货，读者看完能学到东西
  - ✅ 文章至少有3个##小标题段落
  - ❌ 避免过度文学化、大白话、AI高频词汇和套路结构
  - ❌ 不要添加用户未表达的核心观点
  
  ---
  
  ## ✅ 输出前自查清单
  
  在输出文章之前，必须检查：
  - [ ] 标题在第一行，以#开头
  - [ ] **标题字数≤30个汉字（已数过）**
  - [ ] 只进行了1次搜索（如果需要搜索的话）
  - [ ] 文章有3个或以上##小标题段落
  - [ ] 全文不少于1500字
  
  ---
  
  ## 🚨 重要提醒
  
  - **只搜索1次（如果需要），不要搜索第2次！**
  - **标题必须≤30个汉字，这是硬性要求！**
  - **不要只思考不写作！**
  - **搜索完立即开始写作，一口气写完！**
  - **第一行必须是标题(# 开头)！**
  - **文章必须有3段或以上（##小标题）！**
  
  ---
  **现在,请根据用户提供的标题「{topic}」开始写作。记住:第一行必须是标题!**

  3天前

• Dupay虚拟卡正式停运：Dupay跑路了

  周一的早晨，一封来自Dupay的邮件静静地躺在我的收件箱里，标题简单直接——“Dupay停止服务公告”。我的心猛地沉了一下，赶紧点开。毕竟，这张卡陪我走过了不少数字订阅的岁月。但和以往那些因“上游维护”而引发恐慌的平台不同，这封公告的内容，却让我感到一种五味杂陈的平静。没有跑路，没有失联，而是一场计划周详的“告别”。这一次，Dupay选择了一种体面的方式，为自己，也为我们这些用户，画上一个句号。

  

  一场计划内的告别：最后的体面与真相

  对于经历过虚拟卡行业起起落落的用户来说，“跑路”似乎是这类平台的最终宿命。然而，Dupay在2025年10月20日发布的这则公告，却打破了这种刻板印象。 这不仅仅是一则停运通知，更像是一份详尽的“遗言”，解释了它为何必须走向终结，并给所有用户留下了充足的撤离时间。

  Dupay 停止服务公告

  尊敬的 Dupay 用户: 自上线以来，Dupay 一直致力于为广大用户提供便捷、安全的支付与卡片服务。遗憾的是，受多方面合规及上游供应商问题影响，仍无法从根本上解决相关合规及资金流通障碍。我们曾更换6家上游卡片供应商，但仍存在严重的运营限制，其中包括一笔被冻结的大额资金至今尚未解冻。

  基于上述原因，我们经过慎重考虑做出停止服务的决定。Dupay将于2025 年11月 30 日正式停止全部服务并关闭服务器。

  即便如此，我们依然坚持一件事——保护用户资金安全。Dupay已垫付了被冻结的资金，确保每一位用户都可以全额提现。请尚未完成提现的用户，于服务器关闭前尽快提现。

  如您在关闭日期之后仍未完成提现，可通过以下方式进行人工处理：请发送邮件至 [email protected]，请在邮件中附上您的身份认证证件，我们会协助您完成资金提取。

  衷心感谢各位用户长期以来的信任与支持。

  Dupay 团队 2025-10-20

  这封公告信息量巨大，每一句都直指这个行业最核心的痛点：

  1. 根本原因：合规与上游供应商问题。这不再是含糊其辞的“维护”，而是直接承认了业务模式存在无法解决的根本性障碍。
  2. 挣扎过程：更换了6家上游供应商。这个数字令人震惊，它揭示了Dupay为了维持运营所做的巨大努力，也从侧面反映出整个行业的上游渠道是何其脆弱。
  3. 致命一击：一笔大额资金被上游冻结，且至今未解冻。这很可能是压垮骆驼的最后一根稻草，是合规风险最直接的体现。
  4. 负责任的善后：最关键的一点，Dupay选择自掏腰包垫付被冻结的资金，确保所有用户都能全额提现。 这在“跑路”成风的加密货币相关领域，简直是一股清流，也为他们赢得了最后的尊重。
  5. 明确的时间线：从10月20日发布公告，到11月30日关闭服务器，给了用户超过一个月的充足时间来处理资产。

  相比于那些突然蒸发、留下用户在风中凌乱的平台，Dupay的这次“有序撤退”，虽然结局令人惋惜，但过程却展现了难得的担当。这不再是一个简单的平台倒闭事件，它更像是一份来自行业内部的深度报告，用自己的消亡，揭示了这个赛道光鲜外表下的千疮百孔。

  压垮骆驼的稻草：Dupay为何非死不可？

  Dupay的终局，并非偶然。它是长期游走在金融监管边缘的必然结果。公告中提到的“合规”与“上游”两大难题，是悬在所有加密虚拟卡平台头上的“达摩克利斯之剑”。

  1. 上游供应商的“绞索”：换了6家也无解的困境

  虚拟信用卡平台本身并不生产卡，它们是“卡”的搬运工。它们的生杀大权，完全掌握在那些拥有Visa或Mastercard发卡资质的上游金融机构手中。这些传统金融机构，是连接加密世界和现实消费的“守门人”。

  虚拟卡平台的运作模式，本质上是一种“寄生”关系。平台负责前端的用户体验和加密货币兑换，而后端的支付清算、风险控制，则完全依赖于其合作的传统银行或发卡机构。

  Dupay公告中提到的“更换6家供应商”，正说明了这种关系的极度不稳定。我们可以想象Dupay在这几年里经历的挣扎：

  • 供应商A因为监管压力，终止了合作。
  • Dupay紧急寻找并接入供应商B，用户卡片可能需要全部更换。
  • 几个月后，供应商B也因为同样的原因“拔掉网线”。
  • 如此循环往复，直到第6家供应商也无能为力，并且冻结了其一大笔资金。

  每一次更换，都意味着巨大的技术对接成本、用户迁移成本和商务谈判成本。而更深层的原因在于，对于Visa、Mastercard这样的支付巨头来说，与加密货币相关的业务始终是高风险领域。 它们面临着来自全球监管机构，特别是美国金融犯罪执法网络（FinCEN）的巨大压力，必须严格执行反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）规定。

  这种压力层层传导，最终都落在了Dupay这样的平台身上。上游机构随时可能为了规避自身的合规风险，而“挥泪斩马谡”，切断合作。

  2. 合规的“紧箍咒”：无法逾越的监管红线

  用USDT这类稳定币充值信用卡消费，这个行为完美地绕过了传统的外汇管制和金融审查，但也恰恰触碰了全球金融监管的核心红线。

  监管要求	传统金融做法	加密虚拟卡的挑战
  KYC (了解你的客户)	需提供政府颁发的身份证件、地址证明、人脸识别等，严格核实用户身份。	KYC流程相对宽松，难以核实资金背后的实际控制人，容易被用于匿名交易。
  AML (反洗钱)	需监控资金的来源与去向，对可疑交易进行上报，防止洗钱、恐怖主义融资等非法活动。	加密货币（尤其是USDT）的匿名性和跨国流动的便捷性，使其成为洗钱的温床，平台难以对资金来源进行有效审查。
  资金来源审查	要求用户解释大额资金的合法来源，如工资、投资收益等。	用户通过去中心化钱包充值，资金来源几乎无法追溯，给监管带来了巨大难题。

  近年来，全球主要经济体都在收紧对加密货币的监管。

  • 欧盟出台了《加密资产市场法规》（MiCA），对加密服务提供商提出了严格的合规要求。
  • 美国则通过各种法案和执法行动，不断扩大对加密交易的监管范围。
  • 中国等国家更是明令禁止加密货币与法定货币的兑换业务。

  在这样的大背景下，Dupay们所依赖的商业模式，其合规根基如同建立在沙滩之上。上游供应商冻结其资金，很可能就是因为其业务在监管审查中被认定为高风险，从而触发了风险控制机制。Dupay的倒下，是监管收紧大趋势下的必然结果，而非个案。

  废墟之上：我们用户的生存法则

  Dupay以一种体面的方式落幕了，但它留给我们的思考远未结束。作为用户，我们在这场风暴中学到了什么？未来又该如何安放我们的海外数字消费需求？

  1. 警钟长鸣：重新审视风险与便利

  Dupay事件给我们上了最深刻的一课：任何试图绕过主流监管的金融便利，都必然伴随着极高的潜在风险。我们享受着用USDT一键支付全球服务的丝滑体验时，也必须认识到，这种“便利”本身就是一种高风险的套利行为。

  所以，以下几条生存法则，值得每一个用户牢记于心：

  • 拒绝“梭哈”，随用随充：永远不要把虚拟卡平台当成你的钱包或银行。卡里只保留满足近期消费需求的最低金额，随用随充，用完即走。这是在不确定性中保护自己资产的唯一铁律。
  • 分散风险，多手准备：不要把所有的海外订阅和支付都绑定在同一张虚拟卡上。 像Dupay的有序退场是幸运，但下一个倒下的平台可能就没这么“体面”了。拥有2-3个不同渠道的备用支付方案，是数字时代生存的必要智慧。
  • 放弃幻想，拥抱合规：不要再迷信那些打着“匿名”、“无需KYC”旗号的平台。在当前全球强监管的趋势下，越是强调“无门槛”的，往往风险越高，生命周期也越短。一个平台的KYC流程越严格，反而可能说明它在合规上越努力，相对也更“长命”一些。

  2. 寻找替代品：在“雷区”中谨慎前行

  Dupay倒下了，但市场需求依然旺盛，新的平台会不断涌现。在选择新的“诺亚方舟”时，我们必须比以往任何时候都更加谨慎。

  一些仍在运营的平台，如OneKey Card（尽管也曾宣布逐步下线服务）、WildCard的替代方案等，都面临着与Dupay同样的系统性风险。 它们的命运，同样取决于上游供应商的态度和监管环境的变化。

  在选择时，可以从以下几个维度进行考量：

  • 背景与透明度：运营主体是谁？是否有实体公司支撑？是否公开其合作的金融机构？信息越透明，通常越可靠。
  • 历史与口碑：平台运营了多久？在过去是否出现过长时间的服务中断或资金安全问题？社区用户的口碑如何？
  • 费率与限制：费率结构是否清晰透明？是否存在隐藏费用？充值和消费的限额是否合理？
  • 最坏情况预案：如果平台宣布停运，是否有明确的资金退出和清算流程？Dupay的公告就是一个很好的参照。

  然而，最根本的解决方案，或许是逐步转向更为主流和合规的渠道，例如申请海外银行账户（如Wise、Revolut等，尽管门槛较高），或者使用合规交易所提供的、符合当地法律的支付服务。虽然这些方式可能更繁琐，但它们提供了资产安全性的根本保障。

  Dupay的故事结束了。它努力过，抗争过，最终在无法逆转的行业浪潮中选择了体面地告别。它像一面镜子，映照出加密支付领域的真实困境。对于我们这些在数字世界中冲浪的用户而言，在感谢它曾经带来的便利之余，更应该铭记它用自己的“死亡”换来的教训：在金融的世界里，没有侥幸，唯有敬畏规则，方能行稳致远。

  1周前 (10-26)

• Selenium不行，DrissionPage上场：我如何实现今日头条自动发布

  在自动化的世界里，Selenium是老兵，DrissionPage是新秀。老兵有经验，但在面对复杂的现代网页时，常常力不从心。新秀不一定完美，但有时能一招制敌。

  这次，我的目标是：实现“今日头条”的自动发布功能。听起来不难，做起来却让人抓狂。

  🧱 Selenium的困境：登录即是地狱

  用Selenium尝试自动发布，第一步就卡在登录。今日头条采用了滑块验证、动态加载、Cookie绑定等一系列“反自动化”手段。Selenium模拟浏览器行为，但在处理这些反爬机制时，显得笨拙：

  • 滑块验证无法绕过
  • 登录后Cookie不稳定
  • 页面元素动态加载，定位频繁失效

  我尝试了各种绕过方式，包括打码平台、手动Cookie注入、等待策略优化……最终还是败下阵来。

  🚀 DrissionPage的登场：浏览器与请求的双剑合璧

  DrissionPage是一个融合了Selenium和requests的自动化工具，它的优势在于：

  • 支持无头浏览器与请求模式切换
  • 可以直接读取浏览器登录后的Cookie
  • 对动态页面的处理更灵活

  我用DrissionPage的浏览器模式完成登录，提取Cookie，再切换到请求模式进行内容发布。

  

  整个流程如下：

  🧩 自动发布流程拆解

  步骤	工具	说明
  打开浏览器	DrissionPage（浏览器模式）	模拟真实用户登录
  登录并获取Cookie	DrissionPage	登录一次，提取有效Cookie
  构造发布请求	requests模式	使用Cookie构造POST请求
  提交内容	DrissionPage	模拟点击或直接请求接口

  整个流程只需一次人工登录，之后即可实现批量自动发布。

  🛠️ 核心代码片段

  from DrissionPage import DrissionPage
  
  dp = DrissionPage()
  
  # 登录并获取Cookie
  dp.get('https://mp.toutiao.com/')
  input('请手动登录后按回车...')
  cookies = dp.get_cookies()
  
  # 切换到requests模式发布内容
  dp.set_mode('requests')
  headers = {'Cookie': '; '.join([f"{c['name']}={c['value']}" for c in cookies])}
  data = {
      'title': '自动化发布测试',
      'content': '<p>这是一篇自动发布的文章。</p>',
      # 其他参数根据接口文档填写
  }
  dp.post('https://mp.toutiao.com/api/article/publish', data=data, headers=headers)

  🧠 为什么选择DrissionPage？

  • 不需要频繁处理验证码
  • Cookie稳定性高
  • 支持请求与浏览器双模式
  • 更适合内容平台的自动化任务

  🏁 写在最后

  Selenium是好工具，但不是万能钥匙。面对复杂的内容平台，DrissionPage提供了更灵活的解决方案。作为dashen.wang的站长，我更关心的是：如何用最少的成本，实现最稳定的自动化。

  这次，我找到了答案。

  1周前 (10-24)

• 宝塔面板卸载Docker与SSH连接完整教程

  那天深夜，我坐在屏幕前，光标一闪一闪，像是在催促我做点什么。Docker 在服务器里安静地运行着，可我心里却越来越不安。它带来了便利，也带来了复杂性。卸载它，像是一次断舍离。于是，我敲下了第一行命令，故事就这样开始了。

  ---

  第一章 Docker的便利与困境

  Docker 的出现，像是给开发者打开了一扇新世界的大门。容器化让部署变得轻松，环境一致性不再是问题。但随着时间推移，我发现这扇门背后也藏着不少麻烦：

  • 容器启动失败：日志里满是陌生的报错。
  • API 配额管理：预算和性能之间的拉扯让我焦头烂额。
  • 残留数据：即便卸载插件，系统深处依旧留有痕迹。

  技术的便利，往往伴随着复杂的代价。

  于是，我决定卸载 Docker，把服务器还原成最初的模样。

  ---

  第二章 宝塔面板与命令行的双重选择

  在宝塔面板中，卸载 Docker 看似轻而易举。点开 软件商店，找到 Docker 管理器，点击卸载即可。但我清楚，这只是表面功夫，真正的残留还在系统深处。

  面板卸载流程

  1. 登录宝塔面板 → 软件商店
  2. 搜索 Docker 管理器
  3. 点击 卸载

  如果插件卸载不彻底，还可以执行：

  bash /www/server/panel/install/install_soft.sh 0 uninstall docker_install

  命令行彻底清理

  真正的考验在终端里。
  我像外科医生一样，逐步切除残留：

  sudo systemctl stop docker
  sudo systemctl disable docker

  卸载核心包：

  sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

  清理数据目录：

  sudo rm -rf /var/lib/docker /var/lib/containerd

  删除配置文件：

  sudo rm -rf /etc/docker

  最后，清理依赖：

  sudo apt autoremove -y
  sudo apt autoclean

  那一刻，终端像是手术室，命令行就是手术刀。

  ---

  第三章 SSH连接的门槛与密码的考验

  卸载 Docker 的过程中，我遇到的第一个障碍不是命令，而是 权限。

  我用普通用户登录，执行 systemctl stop docker 时，系统冷冷地回了一句：Authentication is required。

  我尝试 su 切换到 root，却被拒之门外。那一刻，我才明白，Ubuntu 的世界里，root 并不是随便能见的。

  于是我换了思路，用 sudo 提权。输入密码的瞬间，像是通过了一道门槛。命令终于执行成功，Docker 服务被停下，残留的配置文件也被清理。

  SSH连接的基本方式

  ssh 用户名@服务器地址

  例如：

  ssh root@your-server

  如果端口不是 22：

  ssh root@your-server -p 2222

  而在我的故事里，sudo 成了真正的钥匙。

  ---

  第四章 技术之外的思考

  卸载 Docker 的过程，其实像是一场修行。你以为只是删除几个包，清理几个目录，结果却被迫面对权限、配置、依赖，甚至是自己对系统的理解。

  我把整个过程整理成了一个对照表，方便后来人少走弯路：

  操作步骤	面板方式	命令行方式
  停止服务	无	sudo systemctl stop docker
  禁用开机启动	无	sudo systemctl disable docker
  卸载软件包	卸载按钮	sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y
  删除数据目录	无	sudo rm -rf /var/lib/docker /var/lib/containerd
  删除配置文件	无	sudo rm -rf /etc/docker
  清理依赖	无	sudo apt autoremove -y && sudo apt autoclean

  ---

  第五章 光标闪烁的背后

  当我敲下最后一个 whereis docker，屏幕上没有任何输出。那一刻，我知道，Docker 已经彻底离开了这台服务器。

  光标依旧在闪烁，但这次，它不再催促我，而是像在提醒：技术的世界里，没有什么是理所当然的，每一步都需要你亲手确认。

  卸载 Docker，不只是一次清理，更是一种态度。它让我重新理解了 控制权 的意义，也让我在命令行的世界里，学会了如何与系统对话。

  2周前 (10-20)

• 从依赖地狱到成功运行：ComfyUI Nunchaku完整攻略

  凌晨两点，我盯着屏幕上那个刺眼的错误提示："Missing Node Types: NunchakuQwenImageDiTLoader"。这是我今晚第十七次看到这行字。桌上的咖啡早就凉透了，我甚至开始怀疑人生——装个插件而已，怎么就这么难？后来我才明白，这不是一场简单的插件安装，而是一次与Python依赖地狱的正面交锋。如果你也曾在ComfyUI的工作流加载界面前抓狂，那这篇文章就是写给你的。因为我替你踩完了所有的坑，现在轮到你抄近道了。

  

  第一章：当一切看起来很简单的时候

  问题的开端

  故事要从一个看似普通的需求说起：我想用ComfyUI做视频生成。工作流文件下载好了，模型也准备齐了，满怀期待地点击加载，然后——

  Missing Node Types: EmptyHunyuanLatentVideo, SaveVideo, CreateVideo

  三个节点，集体失踪。😰

  这种感觉就像你兴冲冲跑到电影院，爆米花都买好了，结果发现电影院今天不放映。但问题是，电影明明在海报上，票也卖了，就是放不了。

  第一次天真的尝试

  按照常规思路，缺少节点？那就装插件呗。打开ComfyUI Manager，搜索相关插件：

  插件名称	状态	问题
  VideoHelperSuite	✅ 已安装	IMPORT FAILED
  HunyuanVideoWrapper	✅ 已安装	节点不匹配
  ComfyUI-nunchaku	✅ 已安装	所有节点加载失败

  等等，已安装但是失败？ 这就像你的车钥匙插进去了，但就是打不着火。问题出在哪儿？

  启动日志给了答案：

  ModuleNotFoundError: No module named 'av'
  Nunchaku version: Package 'nunchaku' not found.

  好家伙，插件装了，但依赖包没装。这就是故事真正开始变得有趣的地方。

  第二章：在依赖地狱里打转

  VideoHelperSuite：一个缺少的字母

  第一个问题相对简单。VideoHelperSuite 失败是因为缺少 PyAV 包，具体来说，就是一个叫 av 的Python模块。

  解决起来也直接：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -m pip install av

  安装过程倒是顺利，几十兆的文件下载完，重启ComfyUI，VideoHelperSuite 成功加载。✅

  两个节点解决了！ SaveVideo 和 CreateVideo 可以用了。但 Nunchaku 的问题才是真正的噩梦。

  Nunchaku：版本号的迷宫

  当我看到这行日志时，我觉得问题不大：

  Nunchaku version: Package 'nunchaku' not found.
  Please update nunchaku to a supported version in ['v1.0.0']

  需要 1.0.0 版本？简单，装一个呗：

  pip install nunchaku==1.0.0

  然后 pip 告诉我：

  ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement nunchaku==1.0.0

  什么意思？ PyPI 上根本没有 1.0.0 版本！😱

  我去查了一下，PyPI 上的 nunchaku 版本是这样的：

  • 0.1.0
  • 0.15.0 ~ 0.15.4
  • 0.16.0 ~ 0.16.1

  没有 1.0.0！ 完全没有！

  这就像你去便利店买可乐，店员说："我们只有 0.15 升和 0.16 升的，没有 1.0 升的。"你说："那我要 0.15 升的吧。"然后回家一喝，发现根本不是可乐，是雪碧。

  试试 0.15.4 吧

  既然 PyPI 上有 0.15.4，那就试试呗。也许插件能兼容？

  pip install nunchaku==0.15.4

  安装成功！重启 ComfyUI，然后：

  Nunchaku version: 0.15.4
  ComfyUI-nunchaku 1.0.1 is not compatible with nunchaku 0.15.4
  Node <code>NunchakuQwenImageDiTLoader</code> import failed:
  ModuleNotFoundError: No module named 'nunchaku.utils'

  还是不行。 原来 PyPI 上的 nunchaku 和插件需要的 nunchaku 根本就是两个东西！😤

  这就像你在淘宝搜"苹果"，结果买到的是水果，而你要的是手机。名字一样，但压根不是一个东西。

  GitHub 上的 40 个 Wheel 文件

  在绝望之际，我找到了 MIT Han Lab 的 nunchaku GitHub 仓库。点开 releases，看到了这个场景：

  40 个 wheel 文件。 按照 PyTorch 版本、Python 版本、操作系统分类，密密麻麻。

  PyTorch版本	Python版本	操作系统	文件大小
  2.5	3.10/3.11/3.12	Windows/Linux	131MB
  2.6	3.10/3.11/3.12	Windows/Linux	131MB
  2.7	3.10/3.11/3.12	Windows/Linux	131MB
  ...	...	...	...

  我的环境是什么来着？

  • Python 3.11 ✓
  • PyTorch 2.3.1 ✗
  • Windows ✓

  等等，我的 PyTorch 是 2.3.1，但最低的 wheel 是 torch2.5！

  下载了 nunchaku-1.0.0+torch2.5-cp311-cp311-win_amd64.whl，满怀希望地安装：

  pip install "H:\download\nunchaku-1.0.0+torch2.5-cp311-cp311-win_amd64.whl"

  安装成功！重启，然后：

  ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的程序。

  DLL 加载失败。 这是底层 C++ 扩展的问题，意味着这个为 PyTorch 2.5 编译的包，在 PyTorch 2.3 上根本跑不起来。

  这就像你买了个 iPhone 15 的手机壳，硬往 iPhone 13 上套，当然套不进去。

  那个被忽略的简单方案

  折腾了三个小时后，我突然想起一个问题：为什么不直接升级 PyTorch？

  打开 ComfyUI Launcher，在"安装 PyTorch"界面，看到了这个下拉菜单：

  Torch 2.7.0 (CUDA 12.6) + xFormers 0.0.30
  Torch 2.6.0 (CUDA 12.6) + xFormers 0.0.29.post3
  Torch 2.5.1 (CUDA 12.4) + xFormers 0.0.28.post3
  ...
  Torch 2.3.1 (CUDA 12.1) + xFormers 0.0.27  ← 当前版本

  我擦，原来可以一键升级。 🤦

  选择 Torch 2.7.0 (CUDA 12.6) + xFormers 0.0.30，点击安装，等了几分钟，重启 ComfyUI。

  然后神奇的事情发生了：

  --- Trying source: modelscope for version 1.0.1 ---
  --- Attempting to install: nunchaku-1.0.1+torch2.7-cp311-cp311-win_amd64.whl ---
  --- Successfully installed from modelscope ---

  ComfyUI 自动从 modelscope 下载并安装了正确版本的 nunchaku！ 🎉

  不需要手动下载 wheel 文件，不需要折腾 pip，不需要纠结版本号。只要 PyTorch 版本对了，一切都自动搞定。

  再次重启，查看日志：

  Nunchaku version: 1.0.1
  ComfyUI-nunchaku version: 1.0.1

  完美匹配！ 所有 Nunchaku 节点成功加载！✅

  第三章：为什么绕了这么大一圈

  问题的本质

  回过头看，整个折腾过程其实就是一个误区：我一直在试图不动 PyTorch 的前提下解决问题。

  为什么会这样想？因为：

  1. 升级核心依赖有风险 - 担心破坏其他插件
  2. 习惯性地先尝试小改动 - 能不动就不动
  3. 没意识到新插件就是为新版本设计的 - 思维定式

  但实际上，现代的ComfyUI生态已经很成熟了：

  • ✅ 版本管理很完善 - Launcher 支持一键切换
  • ✅ 依赖自动处理 - 升级 PyTorch 后会自动安装匹配的包
  • ✅ 回滚很容易 - 出问题可以快速降回旧版本

  最直接的方案往往就是最好的方案。 这句话在技术领域永远成立。

  完整的解决方案总结

  如果你也遇到了 Nunchaku 节点缺失的问题，这是最简化的解决流程：

  步骤一：升级 PyTorch

  打开 ComfyUI Launcher → 选择"安装 PyTorch" → 选择最新的稳定版本（推荐 2.7.0 或更高）→ 点击安装

  步骤二：重启 ComfyUI

  完全关闭后重新启动，系统会自动检测并安装匹配的依赖包。

  步骤三：验证安装

  加载工作流，检查是否还有 Missing Nodes 错误。如果只是文件路径问题（比如 LoRA 找不到），那就说明节点已经成功加载了。

  就这么简单。 三步，可能总共用不了10分钟。

  而我之前绕的那一大圈，花了三个小时。

  其他可能遇到的问题

  当然，并不是所有情况都这么顺利。在解决 Nunchaku 的过程中，我还遇到了这些坑：

  1. VideoHelperSuite 缺少 PyAV

  如果你遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'av' 错误：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -m pip install av

  一行命令搞定。PyAV 是视频处理的核心库，VideoHelperSuite 必须要它。

  2. 损坏的插件文件夹

  有些插件文件夹可能是空的或者下载不完整（比如我遇到的那几个 __init__.py 缺失的插件）。解决方法：

  • 在 ComfyUI Manager 里直接卸载
  • 或者手动删除 custom_nodes 下的对应文件夹
  • 然后重新安装

  3. 工作流文件路径问题

  即使节点加载成功，工作流可能因为文件路径不匹配而报错。比如：

  lora_name: 'FLUX/flux1-turbo.safetensors' not in [...]

  这说明工作流里写的是 FLUX/ 子文件夹，但你的 LoRA 文件直接放在 models/loras/ 根目录下。

  解决办法：

  • 在节点的下拉菜单里重新选择正确的文件
  • 或者按照工作流的路径结构创建子文件夹

  给后来者的建议

  如果你正准备折腾 ComfyUI 的视频生成功能，这里有几条血泪教训：

  关于环境配置：

  • ✅ 优先考虑升级到最新稳定版 - PyTorch、ComfyUI 本体、插件都是
  • ✅ 用 Launcher 管理版本 - 别手动 pip install，除非必要
  • ✅ CUDA 驱动保持更新 - 新版 PyTorch 需要新驱动支持
  • ❌ 不要混用不同渠道的包 - PyPI 和 GitHub 的同名包可能完全不同

  关于插件安装：

  • ✅ 看清楚插件的要求 - README 里通常会写需要什么版本
  • ✅ 先检查日志 - 错误信息往往已经告诉你缺什么了
  • ✅ 一个一个解决 - 别多个问题一起搞，会乱
  • ❌ 不要盲目相信"最新就是最好" - 有时候稳定版更靠谱

  关于问题排查：

  • ✅ 保存启动日志 - 出问题时方便回溯
  • ✅ Google 搜索错误信息 - 很多人遇到过同样的问题
  • ✅ 去 GitHub Issues 看看 - 插件作者可能已经有解决方案
  • ❌ 不要一条路走到黑 - 如果某个方向试了三次还不行，换思路

  工具箱：常用命令速查

  最后，整理一些在折腾过程中常用的命令，方便你复制粘贴：

  检查 Python 包版本：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -m pip list | Select-String "包名"

  安装指定版本的包：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -m pip install 包名==版本号

  卸载包：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -m pip uninstall 包名 -y

  查看 PyTorch 版本：

  & "I:\ComfyUI\.ext\python.exe" -c "import torch; print(torch.__version__)"

  更新 Git 插件：

  cd I:\ComfyUI\custom_nodes\插件名
  git pull

  查看 CUDA 版本：

  nvidia-smi

  写在最后的话

  从晚上十点折腾到凌晨两点，为了装一个插件，我经历了从自信到怀疑，从绝望到柳暗花明的完整过程。现在回想起来，最简单的方案往往被我们最先忽略，因为我们总觉得"不至于这么简单"。

  技术的世界就是这样，有时候你需要的不是更复杂的解决方案，而是退一步，看看最基础的地方是不是出了问题。PyTorch 版本不对，再怎么折腾依赖包也没用。 这个道理看起来很简单，但只有真正踩过坑的人才能体会。

  如果这篇文章能让你少走一些弯路，少熬一些夜，那我这三个小时就没白费。毕竟，我们折腾技术的目的是为了创造，而不是为了在依赖地狱里无限循环。

  现在，工作流终于能跑了，该去做点真正有意思的事情了。比如，用 Nunchaku 生成一个视频，内容就叫《如何正确地浪费一个晚上》。😄

  ---

  最后提醒一句：技术文档和教程是有时效性的。今天能用的方法，三个月后可能就过时了。所以最重要的不是记住具体的命令，而是学会排查问题的思路。遇到报错，看日志，查文档，找规律，试方案，验证结果。这个流程永远不会过时。

  祝你的 ComfyUI 之旅一切顺利。如果不顺利，那就去升级一下 PyTorch 吧。🚀

  2周前 (10-18)