在互联网和服务器管理领域中，订阅节点通常指的是在分布式系统中，各个节点之间进行数据同步和通信的一种机制。这些节点可以是服务器、客户端、数据库等，它们通过订阅特定的主题或事件来接收更新或通知。这种机制在很多系统中都有应用，比如消息队列服务（如RabbitMQ、Kafka等），分布式缓存（如Redis Cluster）等。

现在市面上有很多录音转文字的工具和模型，它们利用了先进的语音识别技术，可以将音频文件转换成文字格式。以下是一些识别率较高的工具和模型推荐，您可以根据自己的需求选择合适的工具进行使用。

1. Google Speech-to-Text：Google 提供的语音识别服务，具有非常高的识别准确率，支持多种语言和方言，并且可以处理各种背景噪音。
2. Microsoft Azure Speech Service：微软的语音服务同样提供了强大的语音识别功能，支持实时和非实时的音频转文字，以及多种语言和方言。
3. IBM Watson Speech to Text：IBM 的语音转文字服务也相当不错，它提供了高精度的识别能力，并且支持多种语言和定制化模型。
4. DeepSpeech：由 Mozilla 开发的开源语音识别引擎，可以用于开发自定义的语音识别应用，支持多种语言。
5. 讯飞听见：讯飞是中国领先的智能语音技术公司，其语音识别技术在国内具有很高的准确率，支持多种语言和方言。
6. 百度语音识别：百度也提供了强大的语音识别服务，支持多种语言和方言，并且可以处理各种背景噪音。

对于您提到的17分钟会议录音，这些工具都能够很好地处理，并且提供较高的识别率。您可以根据自己的需求选择合适的工具进行录音转文字，以便更好地整理和分析会议内容。

在IDEA中寻找类似通义灵码的智能体，主要目的是为了提升代码补全的速度和效率。通义灵码是一种AI辅助编程工具，它能够理解代码的上下文，从而提供精准的代码建议和自动补全功能。对于需要在IDEA中寻找类似功能的用户，有几个推荐的智能体可以考虑：

1. IntelliJ IDEA的内置智能助手：IntelliJ IDEA自带的AI助手，名为IntelliJ AI，能够提供代码补全、代码重构、代码搜索等功能，是官方推荐的智能体之一。
2. Kite：Kite是一款专门为开发者设计的AI代码补全工具，它能够与多种IDE集成，包括IntelliJ IDEA。Kite利用机器学习技术，能够提供非常快速的代码补全建议。
3. GitHub Copilot：GitHub Copilot是一款基于GitHub的AI编程助手，它能够理解你的代码意图，并提供代码建议。GitHub Copilot可以与多种编辑器集成，包括IntelliJ IDEA，并且支持自定义API，可以根据你的项目需求进行定制。
4. Tabnine：Tabnine是一款AI驱动的代码补全工具，它支持多种编程语言和IDE，包括IntelliJ IDEA。Tabnine利用深度学习技术，能够提供精准的代码补全建议，提升开发效率。

这些智能体都能够提供高效的代码补全功能，并且部分支持自定义API，可以根据你的具体需求进行选择和配置。希望这些建议能帮助你在IDEA中找到合适的智能体，提升你的编程体验。

称，他们使用小号创建了一个免费的TEAM，并用自己的银行卡进行了验证。随后，他们立即取消了订阅，并将TEAM的管理员权限转移到了大号，同时从小号中移除了自己。然而，用户在银行账单中发现了一笔来自ChatGPT的订阅扣款，感到非常困惑和不满。用户提到，取消订阅时使用的是大号，因为小号已经不是TEAM的管理员或所有者了，并且收到取消TEAM的邮件也是发送到大号的。现在，用户面临被反薅的情况，不知道该如何解决。他们询问社区中的其他成员是否有类似的经历，以及如何处理这种情况。

油猴脚本是一种强大的工具，它允许用户通过编写脚本来自定义网页的功能。最近，一位开发者 vibe coding 创建了一个特别的油猴脚本，专门用于 Google AI Studio，以解决用户在对话中遇到的长对话问题。这个脚本能够一键压缩历史消息，并且可以分叉出压缩过的聊天记录继续聊天，极大地提高了用户的使用效率和体验。

这个脚本的安装非常简单，用户可以从项目的README文件中找到一键安装的方法。由于该开发者刚刚在 GitHub 上创建了账号，还没有权限分享脚本，所以暂时无法直接在 Greasy Fork 上找到这个脚本，但开发者承诺稍后会上传。

该脚本的主要功能是在 Google AI Studio 中提供一键压缩聊天记录、注入快照、监控 GenerateContent 请求的工具。这样，用户在长对话中可以方便地继续编写和迁移历史记录。安装后，用户只需点击对话栏右侧的按钮，脚本就会自动进行压缩和新聊天的切换。

值得注意的是，由于脚本使用的是 branch 的方法进行创建，因此旧的聊天记录依然会被保留，用户无需担心压缩会导致原有记录的丢失。此外，压缩的 prompt 可以自定义，默认是照抄的 gemini-cli 的提示词。

这个脚本的原理主要包括两个步骤：首先，通过在输入框中注入压缩的 prompt 发送，截获 GenerateContent 请求，从请求中提取全对话历史，并从回复中提取压缩结果；其次，用户可以随便选择一个聊天块点击 branch from here，截获 CreatePrompt 请求，并篡改请求的 data 为压缩后的聊天记录，从而创建一个新的压缩后的聊天的对话链接。

这个脚本的发布，为 Google AI Studio 的用户带来了极大的便利，特别是在处理长对话时，能够有效地帮助用户管理对话历史，提高工作效率。