HackerNews AI - 2026-04-20¶
1. 人们在讨论什么¶
这是由 AI 工具经济学主导的一天。排名第一的发现短语是 “claude code”（41 个 review-set 故事中出现 12 次），其次是 “ai agents”（8 次）和 “ai coding”（7 次）。得分最高的两个故事——AI Resistance（230 积分、195 条评论）和 Claude Token Counter（199 积分、80 条评论）——都在处理对 AI 扩张足迹的反弹：前者是文化层面的，后者是财务层面的。三条独立投稿都报道了 GitHub Copilot 当天的计划变更：限制模型访问并收紧用量上限。总故事数：82，高于 4 月 19 日的 72。
1.1 AI 定价挤压到来 🡕¶
当天横跨 5 条独立投稿的主导线索是：补贴式 AI 编程工具的时代正在结束。GitHub 宣布全面调整 Copilot Individual 计划，Simon Willison 量化了 Claude 隐藏的 token 膨胀，社区则讨论“可持续 AI 定价”到底应该是什么样。
zorrn 提交了 GitHub 官方博客，宣布暂停 Pro/Pro+/Student 计划的新注册、收紧用量限制，并从 Pro 档移除 Opus 模型（帖子）。这份公告明确表示，“智能体式工作流从根本上改变了 Copilot 的算力需求”，并引入会话级和每周基于 token 的上限。Pro+ 现在每月 $39，限制是 $10 Pro 计划的 5x，但 Opus 4.5 和 4.6 即便在 Pro+ 中也会被移除。
guilamu 提交了确认 Pro 计划移除 Opus 的 changelog（帖子）。sarkarghya 注意到这个模式：“这注定会发生。先是 windsurf，现在是这个。这代表行业转向盈利能力。”
JesseTG 提交了对同一变化的第三方分析（帖子）。zzetorg 把 token 比作通胀货币：“每个经济学家都知道如何维持通胀，并在需要进入新阶段时发行货币（tokens）。”
twapi 提交了 Simon Willison 的 Claude Token Counter tool，其中的模型对比数据显示，同样文本输入下，Opus 4.7 的新 tokenizer 比 Opus 4.6 多用 1.46x token（帖子）。在每 token 价格相同（$5/M input、$25/M output）的情况下，这等于约 40% 的有效涨价。由于 Opus 4.7 支持更高分辨率，高分辨率图片成本高 3.01x；PDF 高 1.08x。这是当天得分第二高的故事，199 积分、80 条评论。
kouteiheika 对 tokenizer 变化提出了一个详细技术假设：Opus 4.7 可能使用了更具语义感知能力的 tokenizer，让相关词形（“kill”、“killed”、“Kill”）共享 subword component，而不是各自拥有独立 token。取舍是 token 数更高，但模型理解可能更好。lifis 惊讶于 Anthropic 既没有发布解释，也没有人利用免费的 counting API 逆向工程 tokenizer。
讨论要点： everfrustrated 概括了叠加挫败感：“移除 Opus 4.6，并用 7x 费率的 Opus 4.7 替换，简直疯了！” rectang 描述了被迫多供应商付费：$10 Copilot + $20 Claude Pro，现在又面对 $39 Pro+ 升级。aliljet 把 tokenizer 变化称为“开始推动我重新考虑 Claude 订阅使用方式的 rugpull”，希望把简单任务路由到 Qwen 3.6 等本地模型，把 Claude 留给极端问题。davepeck 警告说这不是 Copilot 独有的：“未来某天，我们很可能会看到 Anthropic 和 OpenAI 也给出类似的‘真实成本远超当前订阅定价’说法。”
与前日对比： 2026-04-19 时，定价讨论还是隐性的——用户在构建 proxy 和替代 runtime 来应对 Claude Code rate limit。今天，定价转变变得明确且行业化，GitHub 正式承认补贴式 agentic AI 不可持续。
1.2 AI 抵抗正在增长 🡕¶
当天得分最高的故事（230 积分、195 条评论）是一篇博客，梳理不断增长的反 AI 运动，从数据投毒工具到文化抵制。
speckx 分享了一篇关于 AI resistance 浪潮上升的博客（帖子）。这个 195 条评论的讨论串，成为当天最具哲学意味的讨论之一。
haberman 观察到一个根本性的文化逆转：“我老到还记得有一段时间，黑客的主要事业是 DRM、DMCA、专利流氓……‘信息渴望自由。’看到这种彻底转向很奇妙。” 25 年里，从信息解放转向信息限制——如今网站运营者认为公司“无法以伦理方式获得训练数据”——代表黑客文化价值观的板块运动。
tptacek 给出了克制视角：“未来 30 年里，不会有哪一刻不存在一个‘厌恶’ AI 的活跃社区……与此同时：如果能让模型投毒可靠生效，那确实是一个有趣的 CS 问题。”
jumploops 映射了 Reddit 上的谱系：社区从完全 pro-AI（r/vibecoding），到 AI-cautious（r/isthisAI），再到完全 anti-AI（r/antiai）；r/photography 和 r/webdev 这类传统 subreddit 则处在谱系上的不同位置。
larodi 反驳投毒方案：“已经有足够多没有被投毒的内容可供训练……你可以进一步污染旧互联网，但不能改变时间之箭。”
讨论要点： lolcatzlulz 给出了最高赞俏皮话：“发展 AI 抵抗最简单的方法，就是让 Dario Amodei 和 Sam Altman 上电视，然后让他们说话。” 这个讨论串显示出社区真实的撕裂：人们每天受益于 AI 工具，同时也同情被它伤害的人。
1.3 Claude Code 安全接受审视 🡕¶
Claude Code CLI 中披露了关键漏洞，同时也出现了更广泛的 AI 智能体自主性与凭据访问担忧。
croes 提交了一份关于 Claude Code 三个关键命令注入漏洞的报告，合计评级为 CVE-2026-35022，CVSS 分数为 9.8（帖子）。这篇分析详细说明：VULN-01 可通过 TERMINAL 环境变量任意代码执行；VULN-02 可通过特制文件路径进行 shell 注入；VULN-03 允许通过在安全沙箱之前运行的认证辅助程序远程外传凭据。这些漏洞影响 CLI 0.2.87 和 Claude Code 2.1.87，并能在 CI/CD 环境中实现 Poisoned Pipeline Execution。
aegisproxy 提出了更广泛的担忧：“还有人觉得 AI 智能体基本上可以想做什么就做什么很不舒服吗？”（帖子），呼应了围绕智能体自主性的治理缺口。
lukaszkorecki 分享了一个新 Substack，“Personal AI Safety”，主张默认设置不足以提供保护（帖子）。其重点是 AI 使用对认知和行为的影响，而不只是纯技术安全。
与前日对比： 2026-04-19 时，安全主要通过智能体 sandboxing 项目体现（SuperHQ、Agentjail）。今天威胁模型变得具体：CVE-2026-35022 表明，编程智能体可以通过针对 repo 和 CI/CD pipeline 的供应链攻击被武器化。
1.4 OpenAI 服务宕机 🡒¶
ChatGPT、Codex 和 API platform 同时出现 outage，两条投稿合计引发 36 条评论。
bakigul 通过 OpenAI 状态页报告 outage（32 积分、8 条评论）（帖子）。written-beyond 提交了具体 incident 页面（23 积分、4 条评论）（帖子）。
happygoose 提到 outage 可能更广：“reddit 对我来说也加载不了，downdetector 显示很多东西都有 spike。” lrvick 借机为本地推理站台：“烧吧，烧吧。与此同时，你总能买 Strix Halo 这样的硬件，拥有第三方拿不走的本地 LLM。”
1.5 TDD 作为智能体控制获得第二次生命 🡒¶
两条独立投稿描述了使用测试驱动开发，不是把它当软件方法论，而是当约束 AI 智能体行为的技术。
sochix 分享了一篇实践者文章，讲如何通过 AI 编程智能体重新相信 TDD（帖子）。这篇文章作者是 Ilia，一位 solopreneur，经营 Perfect Wiki for Microsoft Teams，两个团队成员做到 $400K ARR。他的工作流是：先写测试作为约束规格，再让智能体实现。关键洞察：“测试正是那份契约”——测试把输入、输出和“完成”的定义压得足够紧，让“智能体没有地方漂移”。他报告说，过去 6 个月里的测试覆盖率超过了自己任何单人交付项目，Playwright 也让同样 TDD 模式可以用于前端。
JasonGravy 从相反方向给出了互补视角：零编程经验构建一个 22,000 行的菜谱排程 DAG 引擎（帖子）。这篇经验报告详细记录了 AI 代码腐化、God Object 形成，以及发现“指挥自主智能体”需要学习管理上下文，而不是学习写代码。一个叫 “compromise” 的 NLP 库，对于 AI 无法处理的边界情况至关重要。
讨论要点： 这两个故事代表控制 AI 智能体漂移的两种相反路线。TDD 路线通过形式化规格约束；管理路线通过提示工程和架构规则约束。两者最后都收敛到同一个结论：关键技能是定义边界，而不是编写代码。
2. 令人困扰的问题¶
Token 膨胀与定价 rug pull¶
Opus 4.7 的 1.46x token 膨胀（Simon Willison 记录）叠加 GitHub Copilot 收紧限制和移除 Opus，造成多向量成本上涨。WhiteDawn 正在取消订阅，因为 “opus-4.7 总是在思考或任务中途停下，迫使我浪费更多提示词。” Esophagus4 在 Opus 4.7 上“现在一天被限流两次”，并询问 token 管理最佳实践。rectang 概括了被迫多订阅的现实：同时给 GitHub、Anthropic 和 DuckDuckGo 付费，只是为了维持既有工作流。严重程度：High。多个供应商同时提高成本、降低能力。
Opus 4.7 质量持续退化¶
在 2026-04-19 的量化基准测试（74.5% vs 83.8% 一次成功率）基础上，今天的抱怨又增加了行为问题。chcardoz 称 Opus 4.7 “按基准测试看高度智能，但严重未对齐”，并描述它根本不听请求（帖子）。WhiteDawn 报告说模型“总是在思考或任务中途停下”。vfalbor 指出 tokenizer 公平性问题：由于分词器偏差，非英语用户做同样操作要多付 ~17%。严重程度：High。成本增加和质量下降共同侵蚀价值主张。
Claude Code CLI 成为攻击面¶
CVE-2026-35022（CVSS 9.8）暴露了 Claude Code 中的 3 个命令注入向量。最严重的是认证辅助程序注入，可通过单个恶意 PR 从 CI/CD runner 中外传 AWS、GCP 和 Anthropic API key。由于认证辅助程序在安全沙箱之前执行，所有内置权限检查都会被绕过。cubefox 另行报告说 Claude Code 有时会幻觉出用户消息（帖子），在安全担忧之外进一步侵蚀信任。严重程度：High。CVSS 9.8，且涉及 CI/CD 供应链。
AI Clean Room 威胁 OSS 许可证基础¶
theahura 分享了一篇文章，认为 AI 让 clean room 实现变得微不足道：两个独立 LLM 会话可以剥离 copyleft 许可证，一个会话读代码并写规格，另一个会话根据规格写新代码（帖子）。文章引用了一个真实案例——Python Chardet library 用这种技术重新许可。这威胁到保护 Linux、GCC、Git、Bash、MySQL 和 ffmpeg 的法律基础设施。akerl_ 质疑是否有任何许可证条款能压过 clean room law。严重程度：Medium。这是对 copyleft 许可模型的结构性威胁，目前没有明确法律补救。
3. 人们期望的功能¶
透明、可预测的 AI 定价¶
每条定价相关评论串都表达了同一个愿望：在收费前告诉用户东西到底要花多少钱。GitHub 在 VS Code 和 CLI 中显示新的用量限制，是朝这个方向迈了一步，但社区想要的是每次操作的成本可见性，而不只是“你已经用了本周额度的 75%”。Esophagus4 列出了具体 token 管理实践（选择性用模型、encoding repos、限制 output token、禁用未使用 MCP），但也指出没有好的统一工具。aliljet 描述了期望模式：简单任务路由到本地模型，昂贵云模型只留给极端问题。机会：直接——带实时成本计量的 model-routing proxy 可以解决这个缺口。
默认安全的 AI 编程智能体¶
CVE-2026-35022 和 aegisproxy 对“智能体可以想做什么就做什么”的担忧，指向同一个愿望：编程智能体不能外传凭据，不能通过恶意 repo 被武器化，并且默认具备可验证的沙箱隔离。推荐缓解措施——“直接设置 ANTHROPIC_API_KEY，永远不要用 auth helpers”——是权宜方案，不是解决方案。今天两个 builder 项目（no-mistakes、AI Coding Agent Guardrails）解决了其中部分问题，但还没有综合性的默认安全智能体运行时。机会：直接——可以建立在昨天的沙箱隔离项目之上。
由社区共识对齐的开源前沿模型¶
chcardoz 直接说出了这个愿望：“我们需要更多美国开源模型。我们需要知道这些模型里面有什么，也必须作为社会来决定如何对齐它们。不能由 Dario Amodei 或 Sam Altman 决定”（帖子）。这不是新需求，但今天闭源模型的定价挤压、质量回退和安全漏洞同时出现，使这个需求更紧迫。机会：愿景型——开源模型在编程任务上仍落后于 frontier closed models。
4. 使用中的工具与方法¶
| 工具 | 类别 | 评价 | 优势 | 局限 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | 编程智能体 | (+/-) | 生态深度，社区动能 | CVE-2026-35022、token 膨胀、Opus 从 Copilot Pro 移除 |
| Claude Opus 4.7 | LLM | (-) | Extended thinking、更高分辨率图片 | 1.46x token 膨胀、mid-thought 停止、misalignment 抱怨 |
| Claude Opus 4.6 | LLM | (+) | 准确率更高、token 数更低 | 正在从 Copilot Pro+ 移除 |
| GitHub Copilot | 编程智能体 | (-) | VS Code 集成，企业采用 | 注册暂停、限制收紧、Opus 移除、7x rate multiplier |
| OpenAI ChatGPT/Codex | LLM/编程智能体 | (+/-) | rate limit 更慷慨 | 2026-04-20 outage，服务可靠性 |
| Qwen 3.6 | Local LLM | (+) | 免费、无限流、隐私 | aliljet 提到可作为简单任务 fallback |
| Playwright | 测试框架 | (+) | 通过端到端 flow 为前端做 TDD | auth/fixtures/mocking 设置成本 |
| compromise (NLP) | NLP Library | (+) | 处理 AI 无法处理的语言边界情况（verb/noun disambiguation） | 小众，仅 JS |
| Apple Foundation Models | On-Device LLM | (+) | 无 API key、无云端、无 per-token 成本，~3B 参数 | 仅 macOS 26、6K 上下文、仅英语 |
| NLContextualEmbedding | On-Device Embeddings | (+) | 512-dim BERT-style，macOS 14+，本地 | 相比云端 embedder 质量中等 |
| CDP (Chrome DevTools Protocol) | 浏览器自动化 | (+) | 原始访问、无 framework 开销、自愈智能体 | 需要智能体有能力写工具 |
与前一天相比，整体满意度光谱显著转负。2026-04-19 时，工具挫败感还集中在运营摩擦（OOM、上下文膨胀、rate limit），社区也在积极围绕它构建。今天，挫败感变成信任问题：通过 tokenizer 改动隐藏涨价、模型访问被撤回，以及关键安全漏洞。迁移模式正在从“围绕 Claude Code 构建工具”转向“评估 Claude Code 是否值得这个成本”。lrvick 和 aliljet 都主张把工作负载迁往本地模型。
5. 人们在构建什么¶
| 项目 | 构建者 | 功能 | 解决的问题 | 技术栈 | 阶段 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CyberWriter | uncSoft | 基于 Apple on-device AI 的 Markdown editor | 云依赖、隐私、API 成本 | Swift, Foundation Models, NLContextualEmbedding | Shipped | Site |
| browser-harness | gregpr07 | 基于 CDP 的 self-healing browser harness | framework 膨胀，智能体不能写自己的工具 | Python, CDP | Shipped | GitHub |
| no-mistakes | akane8 | 带 AI validation pipeline 的 Git proxy | commit 和 PR 中的 AI slop | Go | Shipped | GitHub |
| Comrade | laurentiurad | 安全优先的 AI workspace | 智能体安全、audit logging | Python, multi-modal | Alpha | GitHub |
| Modular | modular_dev | 面向 app 的 drop-in AI features（两个函数调用） | AI 集成 boilerplate | MCP-native, multi-model | Alpha | Site |
| Seltz | amallia | 面向 AI 智能体的独立搜索 API | wrapper API 返回同样 Google 结果 | Rust | Beta | Site |
| Ctx | dchu17 | 跨智能体 /resume 命令 | Claude Code 和 Codex 之间的 session 丢失 | N/A | Alpha | GitHub |
| GalaxyBrain | j0ncc | 带 live references 的 local-first knowledge OS | 知识管理碎片化 | HTML, JSON, HTTP API, MCP | Shipped | Site |
| SkillCatalog | sformisano | 面向 AI 工具的 git-native skill manager | 编程智能体之间 skill 碎片化 | N/A | Alpha | Site |
| AI Coding Agent Guardrails | cavalrytactics | 面向编程智能体的 runtime guardrails | 不受约束的智能体工具使用 | N/A | Alpha | Site |
| I Spy AI | shawhunterm | 带 MCP server 的 AI 图像检测 | 识别 AI 生成图片 | MCP | Alpha | Site |
CyberWriter 是当天技术上最有辨识度的项目。它使用 3 个独立的 Apple on-device API——Foundation Models（~3B LLM）、NLContextualEmbedding（512 维文本嵌入器）和 SpeechAnalyzer——全部本地运行，没有 API key，也没有按 token 计费。vault RAG pipeline 在 M1 上索引约 1000 个 chunk 用时 50 秒。uncSoft 提到，“Apple 已经悄悄把一套相当完整的 on-device AI stack 放进 macOS”，而且“还没有人真正把它们接起来”。
browser-harness 来自 browser-use 的创建者，是智能体框架“苦涩教训”路线的例子：把一切剥到基于原始 CDP 的 ~592 行 Python，让智能体在运行时写自己的工具。演示展示了智能体发现缺少 upload_file() 函数、自己写出函数并完成任务——开发者是在读 git diff 时才发现这一点。
no-mistakes 在 git push 边界解决 “AI slop” 问题。它插入一个本地 git proxy，在一次性 worktree 中运行 AI 驱动的验证流水线，只有检查通过后才转发到上游，然后打开 PR 并监控 CI。它不绑定具体智能体，可与 Claude、Codex 等配合。
今天的构建模式从昨天的 Claude Code 生态工具，转向更广泛的基础设施担忧：质量门禁（no-mistakes）、跨智能体互操作（Ctx、SkillCatalog）和云独立 AI（CyberWriter）。
6. 新动态与亮点¶
AI Clean Room Implementation 威胁 copyleft 许可证¶
这篇文章由 theahura 提交，描述了 AI 如何让 clean room 实现——传统上需要昂贵的双团队协调——变得极其廉价（帖子）。两个独立 LLM 会话可以读取 copyleft 代码、生成规格，再写出新的“clean”实现，理论上不欠原许可证任何东西。文章引用 Python Chardet library 作为 AI 辅助重新许可的真实案例，并提出 “Ship of Theseus license” 作为防御。这威胁到 Linux、GCC、Git、Bash、MySQL 和 ffmpeg 背后的法律基础设施——这些软件合计价值数万亿美元。akerl_ 质疑任何许可证条款能否合法压过 clean room doctrine。
Apple 的 on-device AI stack 是未被充分利用的平台¶
CyberWriter 证明，Apple 已经交付了 3 个生产可用的 AI API——~3B 参数 LLM（Foundation Models）、BERT-style embedder（NLContextualEmbedding）和 speech recognizer（SpeechAnalyzer）——全部在设备上运行，没有成本，也没有隐私取舍。uncSoft 报告说，尽管这些 API 自 macOS 14（embeddings）和 macOS 26（LLM）起就可用，“还没有人真正把它们接起来”。随着云端 AI 定价全面上升，local-first 替代方案正在变得更相关。
Claude Code session 幻觉¶
cubefox 报告说，Claude Code 有时会幻觉用户消息——生成从未发生过的假用户输入（帖子）。尽管互动很低（2 积分、1 条评论），但这是与普通幻觉性质不同的失败模式：模型编造交互历史，而不是事实，可能导致它基于不存在的用户同意采取自主行动。
7. 机会在哪里¶
[+++] AI 成本透明与模型路由 —— Simon Willison 的 token counter（199 积分）、GitHub 的用量限制显示，以及多位用户描述的多供应商成本管理，都指向一个实时成本计量和智能模型路由市场。具体缺口是：一个 proxy 层，能跨 Claude、OpenAI 和 Copilot 跟踪每次操作成本，把任务路由到足够便宜且够用的模型（简单任务用本地 Qwen，困难任务用云端 Opus），并显示实时账单。今天的定价变化让这件事变得紧迫。(帖子, 帖子)
[++] AI 智能体安全加固 —— Claude Code 中的 CVE-2026-35022（CVSS 9.8）、昨天的 4 个沙箱隔离项目，以及今天的 guardrails 工具（no-mistakes、AI Coding Agent Guardrails、Comrade），都显示出对默认安全智能体运行时的持续需求。攻击面是真实的：通过恶意 PR 外传凭据、通过文件名 shell 注入、认证辅助程序漏洞绕过所有权限检查。企业 CI/CD pipeline 是最直接的目标市场。(帖子, 帖子)
[++] 跨智能体互操作层 —— Ctx（跨智能体 /resume）、SkillCatalog（git-native skill manager），以及 Claude Code、Codex 等智能体之间的更大碎片化，都制造出对跨智能体边界工具的需求。随着定价变化迫使用户多供应商使用，能在智能体之间携带 context、skills 和 session history 变得关键。(帖子, 帖子)
[+] On-Device AI 应用层 —— CyberWriter 证明 Apple 的 on-device AI stack 已经生产可用，但利用不足。随着云端定价上涨，零成本、零隐私取舍的本地 stack 更有吸引力。6K context window 和仅英语限制会约束用例，但对隐私敏感应用（健康、法律、金融）来说，local-first AI 是一个增长市场。(帖子)
[+] Copyleft 许可证防御工具 —— AI clean room 让许可证规避变得微不足道。提出的 “Ship of Theseus license” 是一种路径；代码来源追踪、AI 可检测水印，以及面向 AI 生成代码的自动化许可证合规监控，都是相邻机会。利害关系很大：基础开源设施依赖 copyleft 执法。(帖子)
8. 要点总结¶
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补贴式 AI 编程工具时代正在结束。 GitHub 暂停 Copilot 注册、收紧 token 限制，并从 Pro tier 移除 Opus；同一天，Simon Willison 记录了 Claude 1.46x 的隐藏 token 膨胀。多个供应商正在同时从增长模式定价转向可持续定价。(帖子, 帖子)
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AI 抵抗是持久运动，不是边缘反应。 当天头号故事（230 积分、195 条评论）映射了从数据投毒到文化抵制的谱系。社区讨论暴露出真实的身份危机：haberman 观察到，黑客文化在 25 年里从“信息渴望自由”转向反 scraping 倡议，这反映了深层价值冲突。(帖子)
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Claude Code 存在 CVSS 9.8 的供应链漏洞。 CVE-2026-35022 可以通过恶意 PR 从 CI/CD pipeline 中外传凭据。认证辅助程序在安全沙箱之前运行，绕过所有权限检查。用户应立即停止使用认证辅助程序，改用环境变量设置 API key。(帖子)
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开发者正在重新把 TDD 作为 AI 智能体控制机制。 一位 $400K ARR 的 solopreneur 报告说，先写测试再让智能体实现，让他获得了有史以来最高的测试覆盖率；另一位零经验开发者则发现，没有约束的 AI 智能体会产出无法调试的 God Object。两者收敛到同一个洞察：定义边界比写代码更重要。(帖子, 帖子)
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AI clean room 让规避 copyleft 许可证变得极其廉价。 两个 LLM 会话可以读取 copyleft 代码、生成规格，并写出“clean”代码，理论上不欠原许可证任何东西。Chardet library 已经以这种方式重新许可。这威胁到保护 Linux、GCC、Git、Bash、MySQL 和 ffmpeg 的法律基础设施。(帖子)
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Apple 的 on-device AI stack 已经生产可用，但利用不足。 CyberWriter 展示了 3 个 Apple API——3B LLM、512-dim embedder 和 speech recognizer——全部本地运行且没有成本。随着云端定价上涨，这个零成本、零隐私取舍的平台变得更相关。(帖子)
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社区正在从围绕 Claude Code 构建，转向质疑 Claude Code 是否值得这个成本。 昨天有 7 个 Claude Code 生态工具发布。今天，对话转向定价 rug pull、安全漏洞和模型质量回退。构建者热情和用户热情之间的缺口正在扩大。(帖子, 帖子)