@ruanimal 手动+脚本的不考虑了 见上 希望非常即时同步

@kenyons 有比 dropbox 更优的文件目录 indexing 系统吗？商用网盘反正，五百万个文件以上目前还没干过 dropbox 的，onedrive 和 googledrive 全挂，dropbox 慢点但是没问题

@xy2401 哎 那还要考虑几个同环境的 proj 归类 不优雅了哈哈
git 目录无所谓的，充其量几百个文件 .venv 才是大头（一次几万个 对文件表是灾难） 而且 uv 的方便本来就是随地使用随地丢吧 就是 dropbox 会把一次性垃圾收了

@BenHunDun 嗯谢谢 1+3 我刚也想过脚本化整个 projects 目录 不过后来想起来 shell wrapper 可以事先自动阻断 应该更优
2. 主要是工程里还有大量数据文件上不了 git ，不过堆一层 gitlfs 是不是就完全一样了？没试过。如果可以主动推大文件那 gitlfs 是不是可以直接当网盘用了？还是只是一推多而非任意推任意？

@EeveeRibbon 是的可以 不过就是每次新建一个项目的环境都要手动标记很不爽
不过现在找到办法了！给 uv 和 npm 加个 shell wrapper ，比如用 uv venv 建立环境时候自动标记 dropbox 勿动就行了

@nativeBoy 好思路 但是还是需要在裸仓库所在的边缘机器主动 pull ？

@EeveeRibbon 哎 麻烦 就 要是 dropbox 有个.ignore 规则就好了

@sastar 见上，git 不能即时一推三。我知道 完全排除 就是 咋排除 对网盘 最简单？

@skankhunt42 噗

@saberlove 因为有四台服务器需要同步……还有服务器环境 slurm 很复杂
经常 A 机器昨晚上个编辑就要跑到 B 去看情况，一直 push pull 不现实，最快还是 dropbox

太舒适了：


Sudo 没问题，开始装！先装 NVIDIA 驱动：

NVIDIA 驱动安装中，可能需要几分钟...

驱动装好了！ 继续装 CUDA 、VSCode 和 Miniconda：

CUDA 安装中（比较大，要几分钟）... 我会在完成后通知你

CUDA 12.6 继续装 VSCode：

VSCode 已装好（刚才那个锁是上次进程装完的）。现在装 Miniconda：

Miniconda 现在创建 ML 环境 + 装 PyTorch （这步最慢）：

就 直接这样用：

me, [Feb 21, 2026 at 20:25:00]:

帮我安装一切需要的，有八张 4090

bot, [Feb 21, 2026 at 20:25:13]:
好的，先摸清楚现在装了什么：


好，Linux Mint 22.3 (Ubuntu 24.04 base)，4090 全新环境。帮你写好一个完整安装脚本：


脚本已准备好！正在终端里运行：
bash ~/.openclaw/workspace/setup_ml.sh
这个脚本会自动安装：
| 步骤 | 内容 |
| --- | ------------------------ |
| 1 | NVIDIA Driver |
| 2 | CUDA Toolkit 12.6 |
| 3 | VSCode |
| 4 | Miniconda （环境管理） |
| 5 | PyTorch + CUDA + 常用 ML 库 |
| 6 | VSCode Python/Jupyter 插件 |
大概需要 20-40 分钟（取决于网速）。

装完后需要重启才能加载 NVIDIA 驱动。重启后用 nvidia-smi 验证 4090 是否识别到。

tool use 啊
新弄个服务器 我现在都先上 claw 直接让它帮我配置一切其他的 直接省一个早上

还搁那搞营销 挺烦
刚出来的时候 ai analysis 还排第三 搞着搞着排第五了 等下周排第十了开始打折

@bug403 不是 这不是 放假还没具体跌到改跌到的样子 的证明吗？

@frankies 你们小心 互联网是有记忆的
我认为 AI 就是伟大而正确的。我学过的一切专业统计模型一文不值。我支持 AI 统治一切碳基和硅基生物。

就语音，弄个对口的麦克会降低你的不适感，输入感觉目前 typeless 最好，缺陷是有时候会直接回答你的问句，如果有经验解决的请告诉我。spokenly 比较次。有更好的方案非常希望知道。

上面一堆让 ai 给你写啥的人还没到遇到这个问题的阶段。