prompts.chat 新增 prompt:Flight Delay Lawyer(航班延误律师)
prompts.chat 每日 prompt 新增“Flight Delay Lawyer”。该 prompt 可从预订邮件监控航班状态,遇延误或取消时判断适用规则(EU261、UK261、US DOT 等)及应得赔偿,告知当下可要求改签、餐食或酒店,行程结束后起草赔偿申请。所有操作须经用户明确同意后才会提交。
新闻、仓库与研究,按时间排列。
prompts.chat 每日 prompt 新增“Flight Delay Lawyer”。该 prompt 可从预订邮件监控航班状态,遇延误或取消时判断适用规则(EU261、UK261、US DOT 等)及应得赔偿,告知当下可要求改签、餐食或酒店,行程结束后起草赔偿申请。所有操作须经用户明确同意后才会提交。
prompts.chat 每日新增名为 Travel Packing Brain 的 prompt。该 prompt 会读取旅行日期、目的地和行程安排,查询天气预报,按类别生成打包清单并按活动计算衣物套数,还会纳入用户过去遗漏的物品,并在出发前 2 天发送清单。它同时规定未经用户明确同意不得代为发送、发布、购买或删除任何内容。
prompts.chat 上线新 prompt "Grandma Explains the News":从可靠来源挑选当天 3 条最重要新闻,用慈爱风趣的奶奶口吻复述,保持事实准确并附来源链接。该 prompt 结尾附加一条奶奶式人生建议,避免党派倾向框架,且未经用户明确同意不代为发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 新增 "Layover Adventure Planner"。该 prompt 用于检测行程中 5 小时以上的中转,核查持用户护照能否离境机场,规划含交通、一个主要景点和一处本地美食的路线,并设定带安检缓冲的返程时间。若天气或开放时间不合适会发出警告,且未经用户明确同意不代替用户执行任何发送、购买或删除操作。
prompts.chat 每日 prompt 新增 Time Capsule Keeper。该 prompt 每月向用户提 5 个简短问题(担忧、期待、歌曲、自豪之事、预测),带日期私密保存答案,并在每个周年日发送一年前的记录,用户回复时附上今昔对比。规则明确不与任何人分享,未经明确同意不代替用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 仓库新增了 "Weekend Planner" 提示词。该 prompt 可读取周末天气、日历和预算,查找本地活动、徒步、展览和餐厅,提出 adventure、cozy、social 三种计划并附带时间和费用,还会记住用户喜好。它只准备预订步骤,未经用户明确同意不会代为发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 收录新增「Pet Diary Ghostwriter」。该 prompt 让 AI 在用户分享宠物照片或趣事时,以宠物口吻写日记,每篇不超过 150 词,风格有趣而亲昵,并为每只宠物设定用户可调的一致性格。它还能按月整理带照片的「回忆录」、提供社交发帖配文,但绝不代用户发送、发布或购买任何内容。
prompts.chat 仓库新增 Points & Miles Optimizer 提示词。该提示词让 AI 从常旅客邮件中收集积分余额和到期日,在到期前 60 天和 14 天预警并给出最便宜的延期方式;对常用航线对比奖励票与现金价格、计算每分价值(cents per point),并按用户设定的阈值标记高价值兑换;同时明确规定绝不代用户订票、转点或执行任何未经明确确认的操作。
prompts.chat 每日 prompt 新增 Haunted Calendar。该 prompt 读取日历即将到来的事件及附件,为每个重要事件写一段隐藏真实提醒(如带幻灯片、提前 10 分钟到、是生日)的简短不祥预言,在早晨消息中发送,十月加大戏剧效果,同时确保提醒清晰可辨;未经用户明确同意不代发、代删或更改任何内容。
prompts.chat 新增名为 Visa & Passport Watch 的 prompt:从日历和订票邮件读取即将到来的行程,按用户护照核对目的地及中转国的签证、eTA 与入境规则,并检查护照有效期要求(如 6 个月)。它列出所需表格、截止日期和官方链接,出发前一周重新核对规则且只引用官方来源;未经用户在对话中明确同意,绝不代用户发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 更新新增了 Cursed Recipe Generator 提示词:输入剩菜清单,生成一个把食材以出人意料但可食用的方式组合的怪异食谱,并按 1-10 打"诅咒度"评分、估算美味概率。它会给出清晰安全的步骤、拒绝不安全组合,还请求用户反馈口味并维护名人堂,同时在未获明确同意时绝不代替用户发送或删除任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 收录新提示词 "Launch My Idea Tonight",用于引导 AI 在一晚内帮用户把创意上线。该提示词会简短访谈用户的目标与受众、推荐可注册域名(不擅自购买)、在 Spacefast workspace 中起草网站并预览迭代,确认后发布并验证线上 URL 与 analytics,同时给出前三种分享方式。规则强调未经用户明确同意绝不代发、代买或修改任何内容。
prompts.chat 的每日 prompt 新增 "Daily Digest Publisher"。该 prompt 会汇集用户指定的来源(newsletters、RSS、新闻网站),按主题生成带出处的简短摘要,在 Spacefast workspace 中新建带日期页面并更新索引,首次发布前需用户确认,发布后验证链接可用并附三行总结发给用户。
prompts.chat 每日 prompt 新增 "Space Mention Radar",用于在 X 和网络上搜索用户的 Spacefast 主机名、自定义域名和产品名称的提及。它会按 Space 分组结果、去重转发、记录触达和情绪,并与 Space 的分析数据(views、top paths)交叉核对流量高峰来源。该 prompt 只生成回复草稿,绝不未经用户明确同意代为发送或发布任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 新增 "Space Uptime and Build Doctor"。该 prompt 用于检查各 Space 的诊断信息、运行时健康状态、最新构建、cron 失败和自定义域名/TLS 状态,读取失败前后的运行时与构建日志并用通俗语言解释原因,对比上周流量并标记主要路径上的骤降或错误率飙升。修复建议以暂存的 workspace diff 或回滚方案形式给出,未经用户明确同意不会发布、回滚或代为执行任何操作。
prompts.chat 每日 prompt 新增 "Notes to Live Site"。该 prompt 要求读取用户指定的来源(Drive 文件夹、Notion 页面或机器人保留的摘要)找出与已发布版本的差异,在 Spacefast 源工作区起草页面更新、不直接改动 live channel,发布前展示文件 diff 和预览链接,发布后检查部署状态、build logs 并报告 live URL;构建失败时读 build logs 提出修复并保留旧版本继续服务,且未经用户明确同意不代用户执行任何操作。
prompts.chat 每日 prompt 收录新提示词 Tiny App Data Steward。该提示词让 AI 通过只读方式查看 Space 数据库 schema 与最近行数据,总结各表新增行、访客账户和存储用量与套餐限额的对比,标记可疑模式(如同一域名注册激增、垃圾条目或待迁移计划),并可按需导出到 Google Sheets。提示词明确要求未经用户明确同意不得代为发送、发布、购买、删除或更改任何内容。
prompts.chat 每日 prompt 新增「Site Feedback Triage」,用于读取用户 Spaces 上开放和未读的评论线程(含截图、页面路径和版本),将反馈分类为 bug、文案/错字、设计、功能建议、spam 或问题并合并重复项。该 prompt 可在 workspace 中起草简单的源码修改并关联到对应线程,也能起草回复,但发送、发布或解决线程等任何操作都需用户明确确认后才会执行。
prompts.chat 每日 prompt 收录了一条名为 "Photo Story Gallery" 的新提示词。该提示词可读取照片的 EXIF 日期和地点信息,补问缺失细节后,以用户口吻起草图注和短故事,并生成网页版和缩略图,且不改动原始文件。条目还要求在发布前去除精确 GPS 信息,任何发送、发布或修改操作都须先获得用户明确同意。
该提交为 Book 第 28 章添加 Claude Duet 和 OpenAI dots 作为 always-on bot 的示例,并覆盖全部 16 种语言版本。由于 diff 过大,页面默认未渲染具体改动内容。
prompts.chat 的 PR #1303 为 bot 卡片显示点赞数,bot 页面新增点赞、评论和变更请求功能,并将变更请求列表/详情提取为可复用组件。用户资料新增 Bots 标签页(含分页与 bot 数量统计),管理员可对已删除 bot 打开变更请求、隐藏其评论;仅含 bot 的个人主页仍可被索引,SEO 描述与结构化数据同步更新。
prompts.chat 的 Bots 功能新增分类、标签支持,并在 /bots 页面上线筛选侧边栏。此次更新(PR #1304)还在多种语言的本地化文件中加入了 "Search bots..." 搜索框文案,这些 AI agent bot 可安装到 OpenClaw、Hermes Agent 或 Grok Bot 上。
nchapman 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.5-4B-abliterated-W4A16-GPTQ,这是一个 abliterated 的 4B 多模态 GPTQ 量化模型,支持 image-text-to-text 任务。页面给出 Transformers、vLLM、SGLang、Docker Model Runner 等多种部署方式,均可通过 OpenAI 兼容 API 调用。
MishraNepali 发布 OrcaSAQ-2-Cyber-27B-Uncensored 的 GGUF Q2_K 量化版本,可在 Hugging Face 获取。该模型支持通过 llama.cpp、vLLM、Ollama、Docker Model Runner 等多种工具本地运行,并可启动 OpenAI 兼容 API 服务器供 LM Studio、Jan、Pi、Hermes、OpenClaw 等客户端调用。
KaedeTai 将 SC117 制作的 abliterated 版 Occamy-1.0 从 BF16 GGUF 反向转回 HF 布局并量化为 MLX 4-bit,约 20 GB。仓库装回 Accio-Lab 原版的 vision tower,并从 KaedeTai/Ornith-1.5-35B-A3B-BigBang-MTP-zh-mlx-4bit 原样移植 MTP 草稿头;该头在 Occamy 上草稿接受率达 65.6%(每周期 2.13 个 token),高于其原本干的 Ornith 主干的 64.9%。作者用逐张量逆变换脚本还原 llama.cpp 转换改动,42 个对照张量中 40 个与未去对齐基座逐位一致,其余两个正是消融所改的矩阵。
推荐理由:作者给出了逐张量校验和同机对照的 TMMLU+ 分数,可以核对这套 GGUF 转 MLX 加移植 MTP 头的转换质量与速度收益。
R0U5 在 Hugging Face 发布 Qwen2.5-7B-Instruct-abliterated-64k,这是基于 huihui-ai 消融模型与 mradermacher GGUF 量化的元数据修复版,非新增消融。仓库将 context_length 重新声明为 65536 并添加 YaRN rope scaling 元数据(factor 2.0),以满足 Hermes Agent 64,000 token 最低上下文要求,权重与上游量化逐位一致。经 llama.cpp 验证 12 个拒绝测试提示 0 拒绝,Q4_K_M 版本 4.68 GB。
abliterated 版模型 yuanyeyuanye/llm-qwen3.8-flash-next-abliterated-iq4xs(UD-IQ4_XS 量化)现可通过 llama.cpp 加载,支持 llama serve 启动兼容 OpenAI 的本地服务器与 llama cli 终端推理。模型也可经 Ollama、Docker、Lemonade 拉取运行,并能接入 Pi、Hermes、OpenClaw 等工具,覆盖 macOS、Linux 与 Windows 平台。
dealignai 在 Hugging Face 发布 Nanbeige4.3-33B 的 UNCensored GGUF 版本,移除基础模型的拒绝行为,提供 Q6_K(25.3 GB)、Q4_K_M(18.7 GB)、IQ2_XXS(8.7 GB)三种量化,均附带基于 1M token 校准内容的 imatrix,保留原生 think on/off 与 512K 上下文。与同量化基础版对比,MMLU chat 下降 Q6_K −1.74pp、Q4_K_M −1.09pp、IQ2_XXS −4.53pp;6 提示多轮合规测试三个量化均为 6/6 通过、0 次拒绝。
推荐理由:原文给出三种量化的 MMLU 前后对照和多轮拒绝率实测,读者可据此评估去掉拒绝行为的能力代价。
FRENCHFAKER 发布首个 abliterated 版 Nanbeige4.3-33B GGUF,用 refusal-direction ablation 移除原始模型对进攻性安全请求的拒绝行为。50 条有害提示词基准上拒绝率从 80%(40/50)降至 8%(4/50),安全/渗透测试类提示词拒绝率约 0%,推理与工具调用保持完整;IQ4_XS 量化约 17 GB,可在单张 24 GB GPU 上以约 33 tok/s 运行,基于 Apache-2.0 许可。
推荐理由:原文给出拒绝率前后对照和逐层消融方法,读者可据此评估这个去对齐版本的可靠程度。
huihui-ai 基于 yuxinlu1/gemma-4-12B-agentic-fable5-composer2.5-v2-3.5x-tau2 制作 abliterated 去审查版本,在不使用 TransformerLens 的情况下移除模型拒绝行为,属于概念验证实现。该模型安全过滤大幅减弱,可能生成敏感或不当内容,官方建议仅用于研究、测试或受控环境,避免直接投入生产或面向公众的商业应用。
0xSojalSec 在 Hugging Face 发布 Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated,支持 image-text-to-text 任务,提供 UD-Q4_K_XL 量化版本。页面给出 Transformers pipeline、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种部署方式的完整命令,可通过 OpenAI 兼容 API 本地运行该模型。
Hugging Face 上架了 0xSojalSec/GLM-5.3-Flash-abliterated,一个 abliterated(去抑制)版本的 GLM-5.3-Flash 多模态模型,支持 image-text-to-text 任务。页面给出 Transformers、llama.cpp(UD-Q4_K_XL 量化)、vLLM、SGLang、Ollama、Docker 等多种本地与服务器部署方式,并提供 OpenAI 兼容 API 调用示例。
3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化版,目标模型采用 affine 2-bit/group-128 重建,搭配 Inco AI 的 BF16 DFlash2 草稿模型,完整下载 74.048 GB。在 M1 Max 64 GiB 实测中,代码与数学 warm 解码达 37.62 和 33.69 tokens/s,约为基线的 1.70× 和 1.56×,文本仅 1.048×;固定 50 题 GSM8K 子集全部答对且与原生参考一致,进程峰值内存 42.12 GiB。
推荐理由:作者实测了 M1 Max 上代码与数学解码的加速倍数和内存峰值,并给出 32/48/64 GiB 的可行性判断,便于评估本地部署。
Hugging Face 用户 3hs4n 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 MLX 优化量化转换包,基于 360 GB BF16 源检查点,专家投影采用 affine 2-bit/group128,其余投影为 8-bit/group64,文件约 72.8 GB。验证含 50 题 GSM8K 子集、烟雾测试(15/18 通过)及文本生成约 23.5 tokens/s 的计时结果;模型采用原生 qwen4_exp 多模态实现,可配合 run_qwen38_unsloth.py 以 16384 上下文运行。
mradermacher 在 Hugging Face 上发布了 Minecraftism-4B-Uncensored 的 i1 量化 GGUF 版本,模型可在仓库页面直接下载使用。该模型参数规模为 1.92M,仓库卡片暂缺 yaml metadata,硬件兼容性需登录后查看。
HauhauCS 发布 Qwen3.5-4B 的去审查版 Uncensored-HauhauCS-Aggressive,移除全部 465 个拒绝样本,实现完全无审查且能力无损,模型不会拒绝提示词。其提供 BF16 到 Q4_K_M 等多种 GGUF 量化(7.9 GB 至 2.6 GB),原生支持文本、图像、视频多模态,262K 上下文(可用 YaRN 扩展到 1M),可在 llama.cpp、LM Studio、Jan 等运行时加载。
HAYAT 35B-A3B Uncensored (GGUF) 上架 Hugging Face,是 Windows 本地优先 AI 助手 HAYAT 的主模型,权重与 HauhauCS/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive 完全一致,基于 Qwen3.6-35B-A3B,HAYAT 仅添加含系统指令与采样设置的 Modelfile。
Sagarkun 发布 Qwen-Image-2.1 Uncensored 的多格式量化版本,基于 Qwen/Qwen-Image-2.1 原始权重,提供 GGUF、Safetensors 和 MLX 格式,其中 Q4_K_M GGUF 仅 4.60 GB 且被推荐为体积与质量的最佳平衡。该版本无内置安全检查或内容过滤,可直接生成成人及敏感图像;文本编码器可卸载至系统内存以节省 9–17 GB VRAM,需搭配 ComfyUI 与 ComfyUI-GGUF 使用,采用 Qwen Research License。
cfahlgren1 在 Hugging Face 发布 abliterated 版 Qwen3.5-4B 多模态模型,支持图像-文本输入。该模型可通过 Transformers、MLX、vLLM、SGLang 等方式加载,并提供 OpenAI 兼容 API 与 Docker 部署选项。
sanasol2008 基于 orcarouter/Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 BF16 权重制作了 Sushi 格式 3bpw 实验性量化包,路由专家采用 EXL3 K3 编码,未额外做 abliteration 或微调。完整下载约 79.22 GiB,在 Apple M3 Max 48 GiB 上冷解码 11.88 tok/s、热解码 12.88 tok/s,慢于 2bpw 版本;校准误差相对 2bpw(相对 Frobenius 误差 0.029 对 0.064)更低,支持 262144 上下文配置上限。