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03be85005c | ||
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4373e3ed64 |
@@ -1,7 +1,7 @@
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title: LLM Agent is All You Need - 当我用大模型助手来指导我完成MVP产品 - 「Colin's Weekend Project」
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title: LLM Agent is All You Need - 让AI指导我完成 MVP 产品 - 「Colin's Weekend Project」
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date: 2025-09-14
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description: 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内, 捣鼓点小玩意. 这个栏目用来记录我的这些 idea、作品、创作过程以及吐槽. 今天来挑战一下, 在大模型的指导下, 完成一个最小可行产品(MVP)
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description: 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内，捣鼓点小玩意。这个栏目用来记录我的这些 idea、作品、创作过程以及吐槽。今天来挑战一下，在大模型的指导下，完成一个最小可行产品 (MVP)
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categories:
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- Weekend Project
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tags:
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@@ -12,42 +12,42 @@ tags:
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> **「Colin's Weekend Project」**
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> 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内, 捣鼓点小玩意. 这个栏目用来记录我的这些 idea、作品、创作过程以及吐槽
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> 我个人喜欢挑一个周末在一个很短很专注的时间内，捣鼓点小玩意。这个栏目用来记录我的这些 idea、作品、创作过程以及吐槽
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今天来挑战一下, 在大模型的指导下, 完成一个最小可行产品(MVP)
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今天来挑战一下，在大模型的指导下，完成一个最小可行产品 (MVP)
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## idea
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如果单纯是开发一个完整的 web 程序 or 移动端程序, 其实没啥意思. 我之前已经搞过很多, 更别提日常在公司里面就是在开发各种功能. 今天我打算以一个非专业人士的视角, 探究一下:
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如果单纯是开发一个完整的 web 程序 or 移动端程序，其实没啥意思。我之前已经搞过很多，更别提日常在公司里面就是在开发各种功能。今天我打算以一个非专业人士的视角，探究一下：
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- 当下各种 AI 助手已经百花齐放, 飞入寻常百姓家. 但是当下的 AI 在真实世界的任务中, 究竟能做到什么地步
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- 如果作为一名非专业人士, 究竟能不能借助这些 AI 工具做出一个可用的产品
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- 如果真正要做一个面向 C 端的产品, 把流程 Run 起来持续下去, 需要考虑哪些因素
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- 当下各种 AI 助手已经百花齐放，飞入寻常百姓家。但是当下的 AI 在真实世界的任务中，究竟能做到什么地步
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- 如果作为一名非专业人士，究竟能不能借助这些 AI 工具做出一个可用的产品
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- 如果真正要做一个面向 C 端的产品，把流程 Run 起来持续下去，需要考虑哪些因素
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## 如果一切都从 LLM 开始...
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我需要代入一个非专业开发人员的视角, 来进行这次的项目. 首先项目启动的第一个问题: 在没有任何产品经理的知识, 不懂得产品开发流程的小白的情况下, 我需要如何开始?
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我需要代入一个非专业开发人员的视角，来进行这次的项目。首先项目启动的第一个问题：在没有任何产品经理的知识，不懂得产品开发流程的小白的情况下，我需要如何开始？
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在没有 LLM 以前, 或许我需要先各种查阅资料学习, 或者各种摇人让懂行的朋友进行指导. 但是现在, 一切都不一样了: 随便一个 LLM 都可以帮我快速入门
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在没有 LLM 以前，或许我需要先各种查阅资料学习，或者各种摇人让懂行的朋友进行指导。但是现在，一切都不一样了：随便一个 LLM 都可以帮我快速入门
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一开始, 我是打算接住 LLM 让我快速了解产品相关的知识. 但是突然觉得, 既然都用 AI 了,为什么还在遵循原有的路径, 一步步自己学习、理解然后教 AI 做事呢? 换个思路, 我只要提供需求, AI 来拆解任务.
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一开始，我是打算接住 LLM 让我快速了解产品相关的知识。但是突然觉得，既然都用 AI 了，为什么还在遵循原有的路径，一步步自己学习、理解然后教 AI 做事呢？换个思路，我只要提供需求，AI 来拆解任务。
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于是
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利用 AI 生成一套提示词, 来指导我如果分析我的需求、拆解任务
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利用 AI 生成一套提示词，来指导我如果分析我的需求、拆解任务
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不得不说, 对于这些跨领域的知识, 能有一个不厌其烦的 AI 助手来循序渐进地跟你交流、帮你分析, 效果非常好. 人类可能还真不好干这个活.
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不得不说，对于这些跨领域的知识，能有一个不厌其烦的 AI 助手来循序渐进地跟你交流、帮你分析，效果非常好。人类可能还真不好干这个活。
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## 「AI 教我做产品」
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经过跟这个「MVP 导师」的 LLM Agent 反复沟通, 确定了产品的主要构想和核心事项. 以下是摘录的一部分
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经过跟这个「MVP 导师」的 LLM Agent 反复沟通，确定了产品的主要构想和核心事项。以下是摘录的一部分
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```markdown
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#### MVP 概要（3 句话）
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@@ -61,66 +61,66 @@ tags:
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## MVP 核心功能：
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1. **活动列表**：集中展示多种可入门活动（绘画、球类、手工等）。
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2. **入门详情**：点击任意活动 → 展示入门门槛、必备材料、推荐教程链接。
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3. **埋点追踪**：记录 “点击 → ≥1 min 外部阅读 → 回站” 行为，用于验证假设。
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3. **埋点追踪**：记录“点击 → ≥1 min 外部阅读 → 回站”行为，用于验证假设。
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```
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这里印象深刻的是, MVP 导师让我先确保用户痛点一定要是真实的, 在初期没有论证的情况下, MVP 的意义就在于基于一个假设(假设用户的痛点是 xxx), 我们要围绕这个痛点先开发出 1-2 个核心功能, 然后通过用户数据分析, 来验证我们关于用户痛点的假设是否成立. 如果不成立说明是伪需求, 也就没有继续投入的必要了.
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这里印象深刻的是，MVP 导师让我先确保用户痛点一定要是真实的，在初期没有论证的情况下，MVP 的意义就在于基于一个假设 (假设用户的痛点是 xxx), 我们要围绕这个痛点先开发出 1-2 个核心功能，然后通过用户数据分析，来验证我们关于用户痛点的假设是否成立。如果不成立说明是伪需求，也就没有继续投入的必要了。
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这一点还是让我挺惊喜的, 因为大部分人有个 idea 想做 xx 产品, 大部分都是脑门一热, 想要有 xxx 功能但是其实根本的需求并不是这个. 花了很多精力搞出来的功能其实是伪需求. 而 AI 导师专业水准还是挺在线的, 能够在一开始就识别这个风险
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这一点还是让我挺惊喜的，因为大部分人有个 idea 想做 xx 产品，大部分都是脑门一热，想要有 xxx 功能但是其实根本的需求并不是这个。花了很多精力搞出来的功能其实是伪需求。而 AI 导师专业水准还是挺在线的，能够在一开始就识别这个风险
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## Vibe Coding
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接下来就是要进入开发的部分了. 我选择的 AI 代码工具是字节的 Trae 海外版, 不用验证手机号而且可以使用 Google Gemini、OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 4 等高级模型.
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接下来就是要进入开发的部分了。我选择的 AI 代码工具是字节的 Trae 海外版，不用验证手机号而且可以使用 Google Gemini、OpenAI GPT-4o、Anthropic Claude 4 等高级模型。
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首先让 AI 根据产品需求文档、拆解任务文档, 确定了技术方案. 不过这里我为了效率简化了下&注入了一些自己的私房调料, 最终使用的方案为:
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首先让 AI 根据产品需求文档、拆解任务文档，确定了技术方案。不过这里我为了效率简化了下&注入了一些自己的私房调料，最终使用的方案为：
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- astro + vue3 + tailwind css 来构建 web 站点
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- directus cms 作为后端,省去编写后端和对接数据库的麻烦
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- directus cms 作为后端，省去编写后端和对接数据库的麻烦
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- vercel 快速部署
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这部分没啥好说的, 简单列几个吐槽的点吧:
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这部分没啥好说的，简单列几个吐槽的点吧：
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- astro 配置 tailwindcss, 换了一圈大模型没一个正确的. 应该是跟近期大版本更新有关系. 最后还是我手动跟着 astro 官方的文档搞定的
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- trae 高级模型试用额度很低, 没写几个功能就超限了开始排队, 动不动前面几百号人基本没法用
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- 现阶段 AI IDE 基本都是基于 vs code 改的. 所以 vscode 的缺点也都一并继承了过来, 很多语言的插件需要额外手动安装、各种变量跳转用不了、各种奇怪的波浪线报错又没法快速修正
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- astro 配置 tailwindcss, 换了一圈大模型没一个正确的。应该是跟近期大版本更新有关系。最后还是我手动跟着 astro 官方的文档搞定的
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- trae 高级模型试用额度很低，没写几个功能就超限了开始排队，动不动前面几百号人基本没法用
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- 现阶段 AI IDE 基本都是基于 vs code 改的。所以 vscode 的缺点也都一并继承了过来，很多语言的插件需要额外手动安装、各种变量跳转用不了、各种奇怪的波浪线报错又没法快速修正
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最后简要看下最终的成果吧
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后台数据:
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后台数据：
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## 埋点上报与用户行为分析
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之前做的都是玩具项目和公司内部平台, 没怎么接触过 C 端用户行为分析. 这块确实还是个挺陌生的领域. 不过好在我们有万能的 AI. 在经过埋点需求分析、 技术方案对比、任务拆解之后, 最后采用了 Umami 平台来进行上报, 并简单配置了下指标用于计算用户停留, 辅助验证我们关于用户痛点的假设
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之前做的都是玩具项目和公司内部平台，没怎么接触过 C 端用户行为分析。这块确实还是个挺陌生的领域。不过好在我们有万能的 AI. 在经过埋点需求分析、技术方案对比、任务拆解之后，最后采用了 Umami 平台来进行上报，并简单配置了下指标用于计算用户停留，辅助验证我们关于用户痛点的假设
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跟 MVP 导师沟通的时候,确定了验证假设的方式为: 衡量用户是否点击「查看详情」按钮
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跟 MVP 导师沟通的时候，确定了验证假设的方式为：衡量用户是否点击「查看详情」按钮
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- 用户点击并在外部阅读 ≥ 1 分钟后回站
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- 成功阈值: ≥ 25 % 的访问者完成“点击 → ≥ 1 min 回站
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- 成功阈值：≥ 25 % 的访问者完成“点击 → ≥ 1 min 回站
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为了方便统计, 借助 umaimi 的统计功能快速实现, 我只需要统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情」. 具体到代码实现上, 就是在「点击详情」按钮添加一个上报, 上报内容包括用户的 session id, 后面在 umaimi 统计一段时间内, 按钮点击事件里面, 有多少独立的 session id 处以总的 uv 就可以.
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为了方便统计，借助 umaimi 的统计功能快速实现，我只需要统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情」. 具体到代码实现上，就是在「点击详情」按钮添加一个上报，上报内容包括用户的 session id, 后面在 umaimi 统计一段时间内，按钮点击事件里面，有多少独立的 session id 处以总的 uv 就可以。
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## 投放
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众所周知, 天朝桌面端 web 用户已经约等于 0 了, 技术博客都很少人看, 更别提这种泛娱乐向的内容. MVP 导师提供的方案, 也是路线正确, 但是 web 端用户数据反馈验证的路子基本没用. 不过这个 web 页面我也不指望能成为流量主力, 最多算个 wiki.
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众所周知，天朝桌面端 web 用户已经约等于 0 了，技术博客都很少人看，更别提这种泛娱乐向的内容。MVP 导师提供的方案，也是路线正确，但是 web 端用户数据反馈验证的路子基本没用。不过这个 web 页面我也不指望能成为流量主力，最多算个 wiki.
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要想真的有人看, 收获真实用户反馈, 还是需要到各种新媒体平台去投放的. 然后再收集数据进行分析, 不过这个工作量就是另外一回事了. 运营起来还是需要挺多时间精力的.
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要想真的有人看，收获真实用户反馈，还是需要到各种新媒体平台去投放的。然后再收集数据进行分析，不过这个工作量就是另外一回事了。运营起来还是需要挺多时间精力的。
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尝试做了几个图投放到小红书, 放几个示例图
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尝试做了几个图投放到小红书，放几个示例图
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用的搞定设计的模版调整了下, 插图是用 Gemini, 效果还可以, 能很好地遵循用户指令, 不过美学方面跟 MidJourney 那些还是差了一截, 毕竟人家专攻的方向. 提示词里面限制好风格的话出图效果还是可以的, 这里后续如果有必要的话, 其实也可以 AI 批量生产插图.
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用的搞定设计的模版调整了下，插图是用 Gemini, 效果还可以，能很好地遵循用户指令，不过美学方面跟 MidJourney 那些还是差了一截，毕竟人家专攻的方向。提示词里面限制好风格的话出图效果还是可以的，这里后续如果有必要的话，其实也可以 AI 批量生产插图。
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不过小红书账号冷启动, 反响平平. 这里后续有时间再研究吧
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不过小红书账号冷启动，反响平平。这里后续有时间再研究吧
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## The End
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278
content/posts/OpenClaw虽好, 搭配沙箱才安心 - 使用Lume构建mac虚拟环境.md
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278
content/posts/OpenClaw虽好, 搭配沙箱才安心 - 使用Lume构建mac虚拟环境.md
Normal file
@@ -0,0 +1,278 @@
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title: OpenClaw虽好, 搭配沙箱才安心 - 使用Lume构建mac虚拟环境
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date: 2026-02-04
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description: OpenClaw 这种应用最吸引人、最方便的地方在于 ta 可以成为「代理」, 去执行任何「你可以做」的事. 你能做, ta 就能做. 不过前提便是宽松的权限管理, 超级多的权限.下面介绍一个 基于 lume 的 Mac OS 虚拟机方案, 将其作为沙箱环境节点供 openclaw 调用.
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categories:
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- 技术
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- 指南
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tags:
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- 技术
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- LLM
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- AI
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近日 OpenClaw(原 Clawdbot, 曾用名 Moltbot)爆火, 独立自主操控电脑完成各种任务, 一个挺 fancy 的 agent 应用. 结合 moltbook 网站的新闻, 在各种媒体的鼓吹下故事画风变得愈发科幻, 巴不得明天就统治全人类.
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爆火没两天, 就爆出不少安全新闻, 要么是 agent 自作主张直接电脑删空, 要么是大量小白用户把实例暴露在公网, 别有用心的人可以直接通过 openclaw 的黑洞控制整个电脑. OpenClaw 这种应用最吸引人、最方便的地方在于 ta 可以成为「代理」, 去执行任何「你可以做」的事. 你能做, ta 就能做. 不过前提便是宽松的权限管理, 超级多的权限.
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下面介绍一个 基于 lume 的 Mac OS 虚拟机方案, 将其作为沙箱环境节点供 openclaw 调用.
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## OpenClaw Gateway 安装
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由于 gateway 节点负责与各个 channel 即 bot 通信, 最好有公网 ip, 这里我在 linux 云服务器上进行部署.
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官方默认给的安装命令很简单, `npm install -g openclaw` 就可以了. 但是为了安全起见我还是偏好使用 docker 容器. 官方对 docker 容器的支持并不是很好, 文档也有点混乱, 实际测下来从代码库自行构建镜像比较好
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首先是克隆仓库. 注意默认的 main 分支可能不是很稳定, 最好切换到某个 tag 或者 github actions 全部通过的 commit 再构建.
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```bash
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# 示例: 切换到指定tag
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git pull --rebase
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git fetch --tags
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git checkout v2026.1.29
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```
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之后准备构建. 很多教程包括官方文档是让用户直接在克隆后的 git 仓库里, 修改 compose 和 env 文件. 但是这样的话后续不方便更新, 因为工作区有修改, 每次都要 stash 再 pull 还要解决冲突的问题, 太麻烦了. 建议的方式是在代码库上级目录创建 compose 和 env, 这样下次要更新的话, 直接到 repo 里面 git pull 再重新构建镜像就可以了.
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目录结构如下:
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```
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.
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├── .env
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├── docker-compose.yml
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└── **openclaw-repo**
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```
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compose 文件设置好构建的目录即可. 示例如下
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```yaml
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services:
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||||
openclaw-gateway:
|
||||
image: ${OPENCLAW_IMAGE:-openclaw:local}
|
||||
container_name: openclaw-gateway
|
||||
build: ./openclaw-repo
|
||||
environment:
|
||||
xxx:xxx
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```
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准备好目录和 docker compose 之后, 即可开始构建
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完整 docker compose
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```yaml
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services:
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||||
openclaw-gateway:
|
||||
image: ${OPENCLAW_IMAGE:-openclaw:local}
|
||||
container_name: openclaw-gateway
|
||||
build: ./openclaw-repo
|
||||
environment:
|
||||
HOME: /home/node
|
||||
TERM: xterm-256color
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_BIND: ${OPENCLAW_GATEWAY_BIND}
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_PORT: ${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}
|
||||
XDG_CONFIG_HOME: ${XDG_CONFIG_HOME}
|
||||
PATH: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
|
||||
volumes:
|
||||
- ${OPENCLAW_CONFIG_DIR}:/home/node/.openclaw
|
||||
- ${OPENCLAW_WORKSPACE_DIR}:/home/node/.openclaw/workspace
|
||||
ports:
|
||||
- "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}:${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}"
|
||||
# - "${OPENCLAW_BRIDGE_PORT:-18790}:18790"
|
||||
init: true
|
||||
restart: unless-stopped
|
||||
command:
|
||||
[
|
||||
"node",
|
||||
"dist/index.mjs",
|
||||
"gateway",
|
||||
"--bind",
|
||||
"${OPENCLAW_GATEWAY_BIND:-lan}",
|
||||
"--port",
|
||||
"${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}",
|
||||
]
|
||||
|
||||
openclaw-cli:
|
||||
image: ${OPENCLAW_IMAGE:-openclaw:local}
|
||||
environment:
|
||||
HOME: /home/node
|
||||
TERM: xterm-256color
|
||||
BROWSER: echo
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_BIND: ${OPENCLAW_GATEWAY_BIND}
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_PORT: ${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}
|
||||
XDG_CONFIG_HOME: ${XDG_CONFIG_HOME}
|
||||
PATH: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
|
||||
volumes:
|
||||
- ${OPENCLAW_CONFIG_DIR}:/home/node/.openclaw
|
||||
- ${OPENCLAW_WORKSPACE_DIR}:/home/node/.openclaw/workspace
|
||||
stdin_open: true
|
||||
tty: true
|
||||
init: true
|
||||
entrypoint: ["node", "dist/index.mjs"]
|
||||
restart: none
|
||||
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||||
|
||||
```
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||||
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||||
env 示例
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||||
```ini
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||||
OPENCLAW_IMAGE=openclaw:latest
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=change-me
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_BIND=lan
|
||||
OPENCLAW_GATEWAY_PORT=8089
|
||||
|
||||
OPENCLAW_CONFIG_DIR=/data/openclaw
|
||||
OPENCLAW_WORKSPACE_DIR=/data/openclaw/workspace
|
||||
XDG_CONFIG_HOME=/home/node/.openclaw
|
||||
```
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||||
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||||
```bash
|
||||
|
||||
# 镜像中的应用默认以uid 1000账户运行, 手动设置data数据目录的权限避免出现预期外的问题
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||||
sudo chown -R 1000:1000 /data/openclaw
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||||
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||||
# 构建镜像
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||||
sudo docker compose build
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||||
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||||
# 第一次使用, 初始化相关配置
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||||
docker compose run --rm openclaw-cli onboard
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||||
# 之后启动gateway
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||||
docker compose up -d openclaw-gateway
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```
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||||
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||||
如果使用 tg channel ,创建完 bot 后需要配对才可以使用.
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||||
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||||
```
|
||||
docker compose run --rm openclaw-cli pairing approve telegram <code>
|
||||
```
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||||
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||||
日常配置可以直接使用这个 cli 镜像后面加上需要的参数. 或者直接到 Gateway 镜像中执行 `node dist/index.mjs xxx` 代替 官方文档里 `openclaw xxx` . (官方 Dockerfile 里面对 cli 工具名字的处理有问题,先曲线救国)
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||||
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||||
```
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||||
docker compose run --rm openclaw-cli xxx
|
||||
```
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## MacOS VM via Lume
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||||
接下来配置 mac os 的虚拟机. 使用 lume 工具
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||||
```bash
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||||
brew install lume
|
||||
|
||||
brew services start lume
|
||||
```
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||||
|
||||
之后可以快捷安装 macos vm. 一般情况下, 默认安装当前系统大版本下最新的小版本. 你可以通过以下方式查询
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||||
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||||
```bash
|
||||
# 查询`latest`参数对应默认的系统镜像和版本, 可以看到显示的url指向的系统版本为15.6.1
|
||||
~ » lume ipsw
|
||||
[2026-01-31T12:23:12Z] INFO: Fetching latest supported IPSW URL
|
||||
|
||||
[2026-01-31T12:23:13Z] INFO: Found latest IPSW URL url=https://updates.cdn-apple.com/2025SummerFCS/fullrestores/093-10809/CFD6DD38-DAF0-40DA-854F-31AAD1294C6F/UniversalMac_15.6.1_24G90_Restore.ipsw
|
||||
|
||||
https://updates.cdn-apple.com/2025SummerFCS/fullrestores/093-10809/CFD6DD38-DAF0-40DA-854F-31AAD1294C6F/UniversalMac_15.6.1_24G90_Restore.ipsw
|
||||
|
||||
|
||||
# 查询当前系统版本为15.2
|
||||
~ » sw_vers
|
||||
ProductName: macOS
|
||||
ProductVersion: 15.2
|
||||
BuildVersion: 24C101
|
||||
```
|
||||
|
||||
也可以从这里获取指定版本的系统镜像下载地址, 手动下载. https://ipsw.me/. 一般 mac os 的镜像大小在 15-20GB
|
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||||
创建 vm
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```bash
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# 默认安装最新的版本
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lume create openclaw --os macos --ipsw latest
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# 如果失败报错"Installation requires a software update." 可以下载不高于当前系统运行的版本手动创建
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lume create openclaw --os macos --cpu 2 --memory 8GB --disk-size 100GB --ipsw ./<YOUR-DOWNLOAD-IPSW-FILE>
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# 启动vm
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lume run openclaw
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```
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之后会输出一个 vnc 地址,可以用 mac 自带的 「屏幕共享」app 进行查看. 菜单「连接」- 「新建」
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完成系统安装的几个必要步骤, 然后到设置里把远程控制打开,后面 SSH 要用到. 系统更新建议关掉.
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![[image-23.png]]
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![[image-24.png]]
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在 mac vm 上安装 openclaw
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```bash
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# 基础环境配置
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## brew 安装 (加速版本, 使用中科大镜像源)
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export HOMEBREW_BREW_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git"
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export HOMEBREW_CORE_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-core.git"
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export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles"
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export HOMEBREW_API_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/api"
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/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/misc/brew-install.sh)"
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## brew 镜像配置
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echo 'export HOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles"' >> ~/.zshrc
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echo 'export HOMEBREW_API_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/api"' >> ~/.zshrc
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echo 'export HOMEBREW_CORE_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-core.git"' >> ~/.zshrc
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echo 'export HOMEBREW_BREW_GIT_REMOTE="https://mirrors.ustc.edu.cn/brew.git"' >> ~/.zshrc
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source ~/.zshrc
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## 安装基础环境
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brew install node
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brew install pnpm
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pnpm setup
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source ~/.zshrc
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echo "registry=https://npmreg.proxy.ustclug.org/" >> ~/.npmrc
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pnpm install -g openclaw@latest
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openclaw onboard --install-daemon
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```
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client 端配置好 gateway 地址和 token .第一次连接显示需要配对. 在服务端执行
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```bash
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openclaw devices list
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openclaw devices apprve <复制的request id>
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```
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```bash
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# 作为node注册
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openclaw node install --host <gateway-host> --port 18789 --display-name "Mac mini"
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# 然后在服务端approve
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# 查看状态
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openclaw node status
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# 启动节点
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openclaw node start
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```
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之后就可以让 openclaw 调用这个节点啦
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THE END
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@@ -0,0 +1,66 @@
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title: Search-as-a-RSS! 把任何搜索查询转换为RSS! FeedCraft 新功能速递
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date: 2025-12-22
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description: 作为 RSS 5 年忠实用户, 我非常享受 RSS 主动管理信息源给我带来的掌控感. 但是传统 RSS 订阅方式只能基于站点或者频道, 更多时候我其实是想关注某一个特定领域信息, 使用方式局限性很大. 其实最理想的方式是直接把搜索引擎的结果拿来作为信息源. 在 FeedCraft 新版本中, 我新增了一个 Search-as-a-RSS 的功能, 用户只需要使用自然语言指定好要搜索什么, 接下来就可以自动根据搜索结果生成一个 RSS 了.
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categories:
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- 技术
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- 指南
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tags:
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- 技术
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- LLM
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- AI
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## 前言
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作为 RSS 5 年忠实用户, 我非常享受 RSS 主动管理信息源给我带来的掌控感. 但是传统 RSS 订阅方式只能基于站点或者频道, 更多时候我其实是想关注某一个特定领域信息, 比如 AI 领域世界模型有什么新的新闻, 或者是想订阅一个特定的信息, 比如我关注的 xxx 歌手有没有新的巡演规划.
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这些需求通过传统 RSS 方式难以实现, 你只能定向的订阅某个新闻站点, 然后过滤一下关键词. 使用方式局限性很大. 其实最理想的方式是直接把搜索引擎的结果拿来作为信息源. 问题主要是噪声太多:
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- 搜索查询一般是按照关键词来的, 不够灵活
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- 垃圾内容农场泛滥
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- 高质量的信息很多时候是多种语言的网页, 直接阅读会很困难
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好在我们有了 AI, 很多问题有了新的解决方法. 在 FeedCraft 新版本中, 我新增了一个 Search-as-a-RSS 的功能, 用户只需要使用自然语言指定好要搜索什么, 接下来就可以自动根据搜索结果生成一个 RSS 了.
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接下来简要介绍一下流程:
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## FeedCraft 如何通过搜索结果创建 RSS
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FeedCraft 本身是一个一站式处理 RSS 的工具, 这里的搜索需要依赖第三方服务. 首发支持的搜索服务是 LiteLLM Proxy(一个 AI 服务的代理转发平台, 开源可自部署, 可以方便对接各种第三方搜索服务比如 Exa, Tavily, Plexirity, Perplexity, Brave 等等)
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以 Tavily 为例, 这个平台提供了每月 1000credits 的额度, 可以执行上百次搜索, 轻度使用绰绰有余了. 前往官网注册个账号, 生成一个 api key 即可.
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> [Tavily](https://www.tavily.com/) 是一个专为人工智能代理（AI Agents）设计的搜索引擎，旨在优化 AI 在执行任务时的信息检索过程。它不同于传统的面向人类用户的搜索引擎（如 Google 或 Bing），而是专门为 AI 系统“理解”和“查找”所需信息而构建，强调高效、准确和上下文相关的搜索结果。
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接下来到 LiteLLM 的后台, Tool - Search Tool 里面增加一个 search tool. 这里 search tool name 可以自定义, 先记下来待会在 feed craft 的设置页面需要填入.
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在 LiteLLM 后台生成一个 API KEY, Key Name 可以随便写主要是备注. 这个生成的 api key 可以用于请求 LLM, 也可以调用刚才配置的搜索工具. 确认生成后, 复制 api key.
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在 FeedCraft 后台, 设置里面配置搜索服务, 这里 API URL 是你的 LiteLLM 服务加上`/search` 后缀.
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例如你的 LiteLLM 服务部署在 `https://my-litellm.example.com`, 那么这里就填写 `https://my-litellm.example.com/search` . 工具填写刚才在 LiteLLM 后台接入 Tavily 的时候填写的 search tool name
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之后在「搜索转 RSS」页面, 输入你想查询的东西即可. 你可以直接用自然语言描述, 比如「SpaceX 的最新新闻」. 之后点击下一步即可预览搜索结果.
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你可以按需调整搜索语句. 确认没问题一直下一步, 可以保存为自定义的配方(Custom Recipe) , 就可以生成一个唯一的 RSS 链接, 在你喜欢的任意 RSS 阅读器里面查看啦
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更进一步, 你可以使用 FeedCraft 的各种 Craft 来做进一步的处理. 比如获取全文, 添加总结、翻译文章、以及调用 AI 使用自然语言对文章进行筛选等等
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总体功能就是这样啦, 欢迎试用 FeedCraft 和 Star 🌟! Have fun!
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https://github.com/Colin-XKL/FeedCraft
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@@ -320,6 +320,19 @@ Status for the jail: sshd
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`- Banned IP list: 154.216.19.42
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### 2.7 Git 代理
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一般在 `.bashrc`/`.zshrc` 中定义 `HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` 可以应对大部分场景.但是对于使用ssh 协议的git仓库 (通过ssh方式, 相较于https 的不用每次输用户名和密码. 一般对只有克隆公共仓库的时候才会用https, 其他时候对于自己的仓库我都是用ssh), 并不会走http 代理.
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这里需要在ssh config 中配置转发走代理才行. 使用`nc`(macOS等默认会预装)搭配socks代理最方便
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```ini
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Host github.com
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HostName github.com
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User git
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Port 22
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ProxyCommand nc -x 192.168.100.222:8085 %h %p
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```
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## 3 - 进阶内容
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content/posts/写在21世纪已然走过四分之一之际 - 我的2025年度回顾.md
Normal file
169
content/posts/写在21世纪已然走过四分之一之际 - 我的2025年度回顾.md
Normal file
@@ -0,0 +1,169 @@
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title: 写在21世纪已然走过四分之一之际 - 我的2025年度回顾
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date: 2026-02-08
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lastmod: 2026-02-08
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description: 写在21世纪已然走过四分之一之际 - 我的2025年度回顾
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categories:
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- 杂记
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- 年度总结
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tags:
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- 总结
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- 杂记
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写在 21 世纪已然走过 1/4 之际
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又是新旧年交替之际, 21 世纪已然走过 1/4. 2025 的世界也是不太平的一年, 一边是懂王在疯狂搞事,另一边是 AI 在飞速发展. 产业还没发展起来, 先利好了卖铲人, 连带着 GPU、DRAM、甚至是金属矿的需求和价格都猛猛上涨. 虽然不太平, 但是中美股市、黄金白银等各类资产却都一路狂飙.
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## Part 1. 2025 年度印象
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2025 年 AI 的风吹遍了各个角落, 从年初的 Deepseek 横空出世震惊世界, 到后续 Qwen、OpenAI、xAI、Anthropic、Google 各家扔出王炸, 新版本大模型霸榜各类 Benchmark 和 Leaderboard. 众多公司也开始在内部强推 AI 提效, 大家生怕错过了这班车.
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25 年的 AI 确实提升了很多, 我日常使用的频率和场景也在逐步增加. 上半年的 AI 智能程度还很有限, 当时想着先在 LLM 的舒适区: 文本生成领域,先搞点玩具试试水, 于是便有了 WordMeme 项目. 简而言之, 就是让各个 LLM 根据给定的英语单词, 编写一个微小说.
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一开始让 LLM 直接写, 自己选个单词,然后再编写对应的微小说. 跑了一段时间发现 AI 翻来覆去就只会选那几个单词, 虽然不同家的 LLM 由于训练语料不同的缘故, 偏好的单子会有所不同. 但是无论跑多少遍, 结果的集合也就那么十几个.
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后来换了个思路: AI 的发展, 一定是智能和算力的成本不断下降. 既然运算的成本这么低, 干脆直接遍历所有英文单词. 效果挺不错, 后台又开始折腾 LLM Proxy 以及疯狂白嫖各家的 LLM API , 调用不同模型来进行对比, 然后又整了个工作流对小说进行打分. 发现了一些挺有意思的现象: 打分的模型会偏袒自家模型生成的结果! 比如我用 qwen-qwq 给 qwen-235b 生成的微小说打分, 平均分明显比其他模型的结果高不少. 很多打分 90-100 分的结果, 点进去一看哭笑不得, 驴头不对马嘴, 而且尬的要死根本不是正常中文母语的人能想出来的.
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想来这种「偏袒」的行为应该跟训练材料以及对齐流程有关. 比如同一个家族的模型, 训练材料和底座相同, 对于什么是「搞笑」「温情」「有趣」的喜好以及判定标准也都是一样的.
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除了 WordMeme 这种试验性项目, 25 年也尝试了很多其他的东西, 比如时下流行的 Vibe Coding, 以及 Google Jules 这种异步 Coding Agent. 确实能明显感觉到 LLM 的水平在不断快速进步. 站在这个时间节点, 结合这一年的经历, 不由得令我思考几个问题:
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- AI 的发展, 智能的成本快速下降, 究竟能带来什么?
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- 智能变得廉价, 对人类文明, 对普通人的生活幸福, 会不会带来积极的结果?
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- AI 的趋势看起来是不可逆的, 如果它会带来负面的结果, 作为普通人应该何去何从?
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我的一些看法：
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**科技的发展, 对人类在物质层面来说一定有价值**
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过去几个世纪的科学技术发展, 让人类(大部分)摆脱了饥饿, 生活水平和平均寿命得到了确确实实的提升.
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在可以预见的未来, AI 和机器人进一步发展, 替代人类危险、杂乱、不受欢迎的工作. 比如养老、护理、检修等等. 这些会使我们的物质生活变得更好, 我也在期待这样的未来.
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**智能变得廉价,对于当前阶段的中国, 是一场灾难**
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很多科幻作品里, 各种机器人帮人类处理家务、帮我们从繁杂琐碎的任务中抽离出来, 人们有更多的精力投入到更具创造力、更有价值的活动当中, 比如艺术创作、高精尖技术攻克等等. 但是这只是人类作者的一厢情愿. 已经发生的现实是, AI 最先被投入的, 就是高价值的工作内容. 绘画、音乐、代码、科学研究, 一个又一个领域在被 AI「攻占」、「侵蚀」. 从实际情况出发, 当前这些 AI 的发展是受资本驱动的. 而资本一定会涌向高回报率的东西, 那么自然这些所谓的「高价值」工作, 最先收到资本的关注. AI 也表现也确实出色, 短短一两年时间, 已经可以 cover 大部分中低端工作.
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人们能从「低价值」工作中释放出来, 投入「高价值」工作, 或者物质极大富足根本不需要工作, 这固然是好事. 但是有几个问题:
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1. 初学者失去了锻炼机会. 四年过后, 市面上 AI 的能力成长会比现在的大一新生强的多, 企业根本没有任何理由雇佣他. 以国内高校的教育体系, 根本跟不上这样的变革, 大批毕业生可能面临毕业即失业. 至少专业对口的工作岗位会大幅减少
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2. 现阶段的中国根本没有能力消化「高端」的工作产出. 如果人们的时间和精力释放出来, 投入诗歌、文学、高精尖技术这些领域, 以当前的大众文化水平、商业环境, 根本无从消化. 没有市场, 就算想转型也根本无从谈起
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3. 工作的价值是什么? 乌托邦真的有可能实现吗? 各种科学技术进步, 让人类在物质层面极大地富足, 但是没有供需, 劳动和生产不再具有价值. 人类的生活形态会变成什么样子? AI 圈养的宠物? 那人类文明还算实质上存在吗?
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## Part 2. 我的 2025
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### 2025 Highlight
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- 清明故友小聚, 久违的默契和放松
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- 五一川西游、六月湖南张家界、十一青甘大环线、元旦上海跨年, 这一年去了不少地方, 尽量把每个小长假都用起来, 和朋友聚会旅游, 可能这才是这个年纪、这个年代最「该干的事」
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- 下半年突然开始沉迷打卡, 「学外语」「做锻炼」「练乐器」已经连续每周打卡了, 回过头来看还挺有成就感
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### 「再来亿遍」
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#### 年度五星影片
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- 《攻壳机动队》 伟大无需多言
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- 《初步举证》 独角戏, 非常精彩
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- 《怪物之子》 这部片的基调很熊彻一样，大大咧咧，粗犷搞怪底下又有着一丝难以直接启齿的温情。看多了一本正经的叙事和抒情，以及国产片粗制滥造尬到抠脚的搞笑片段，这部片反而能更打动我
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- 《控方证人》 1957 年的片子了, 经典，剧情和台词设计简练干脆，更绝的是夫妻两个在法庭作证的时候，透露出的一点点假演戏的感觉，更是微妙
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#### 年度音乐
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- 《Polytype》《Horizon Dreamer》by 三浦大知, 两首都是《死亡搁浅 2》里面的配乐, 游戏里的人偶表演以及现场演出的版本都超级惊艳, 甚至有剁手 ps5 冲死亡搁浅游戏的冲动
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- 《星と僕らと》 (星星和我们) by Lyn, P5R 的曲子. 就是因为这首曲子才入坑的 p5, 现在还没出来
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#### 年度游戏
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- P5 天下第一
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#### 年度好物
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缺席. 但是突然发觉手头已经有一些东西陪伴很多年了, 值得记录一下
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#### N 年好物盘点
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- iPad 2018 - 已经 7 年了, 从最开始搭配 Apple Pencil 记笔记, 配上蓝牙键盘上课 SSH 连服务器敲代码、到配合 Logic Remote 当 MIDI 键盘&打击垫&调音台, 再到毕业工作后退居二线专职做 Bilibili 播放器. 这台 iPad 竟然已经陪我走过了 7 年的光阴. 不由得感叹 Apple 生态和做工, 再战三年!
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- Xbox Series S & 极米投影仪 Z6X - 从 21 年末到现在已经四年多了, 最开始还是显卡荒的时候买的 XSS, 没想到斗转星移, 市场已经过了一轮, 又来到了下一个显卡荒的年代... 自从配了专门打游戏的 PC 后 XSS 很少用了. 除了过年回家为了打游戏带回去顶一下, 去年又翻出来搭配回音壁组家庭影院才又开始发光发热, 不过说起来 Xbox 很早以前的定位之一就是机顶盒 hhh
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- 树莓派 3B+ - 7 年前最早买回来做智能小车, 后面被我改造成单独的迷你服务器, ADGuard 去广告和 SMB 服务器等等, 练手 Linux ,以及陪我辗转多地. 至今仍在服役
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- TTRSS - 入坑 RSS 已经五年了, 受益良多. 脱离了各种 App 的推送感觉世界甚是清净. 未来还会继续当 RSS 坚定的拥护者
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### 时空信件 from 2025
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> 一年后的自己，有没有找到一件不后悔青春的事？
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很遗憾, 没有像预期一样, 找到那种所谓「惊天动地」「不放肆不青春」的答案. 不知道在什么时候起, 就一直幻想着能有「轰轰烈烈」的 xxx, 一场毕业的狂欢, 一次旅行... 又不知道什么时候起, 发觉可能平凡才是常态, 又或者是很多「轰轰烈烈」的节点, 在当时看来也是很普通, 很平凡. 比如中考体育加试结束的那天, 面试完接到 offer call 的那天, 回想起当时, 可能也只比平时要高兴些许. 是当时的我没有珍视这些不平凡的平凡,没有仪式感? 还是单纯没有到回首往昔感叹的年纪? 现在的我没有答案. 我选择先记录当下, 通过照片, 通过这些文字, 创建记忆的锚点. 或许十年后, 二十年后, 每每想起, 会感叹「当时只道是寻常」罢.
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### 2025 小目标 review
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> 更多的收入来源，薪资外收入占比超过 5%
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✅ 年度理财收益达到年度总收入的 20%, 超额完成.
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> 在至少两个领域，分别至少有一个阶段性的代表作
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(1/2), 除了 FeedCraft V3.0 算得上有点意义, 其他的 Weekend Project、各种制作很多都不了了之, 没能继续完成做下去.
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## Part 3. 2026 Plan
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### 一些想法
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过去一年里, 一直在思考几个问题, 一直在寻找答案.
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> 有没有「梦想成为的人」, 职业生涯/人生轨迹 能「抄作业」的目标?
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学生时代, 我们被灌输各种「等后面 xxx 了就好了」的「思想钢印」, 前面的路很清晰, 也很局限. 小镇做题家 可以「心无旁骛」沿着既定的道路前进. 到后来脱离象牙塔才发现, 之前都是命题作文, 后面全是开放题. 如果可以的话, 能有一个可以参照的对象, 是再好不过.
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可也许, 这个问题最好不要有答案.
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> 哪些是「哪天退休了, 我一定要 xxxx」的事情?
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「土拨鼠之日」里, 主角困在了时间循环, 身边的人和事一直是同一天在不断的重复. 主角从最开始的恼羞成怒、自暴自弃, 到后来与自己和解, 重新审视自己可以做的事、想做的事、要做的事. 他开始尝试帮助小镇上的每一个人, 因为时间足够久, 他可以熟悉所有人, 知道所有人即将面临的麻烦事, 他开始追寻一直想做的事, 比如学起了钢琴, 学习各种东西. 尽力过上一个更完美的「今天」.
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很多人常常挂在嘴边「以后退休了要 xxx」, 我不想把这些留到退休. 学生时代被植入了很多「延迟满足」的思想, 很多需求和渴望不知不觉被深埋, 现在有足够多的自由, 应当去追寻真正重要的东西.
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> 如何「做时间的朋友」? 有哪些方式和途径
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「种一棵树最好的时机, 一个是十年前, 一个是现在」时间的积累和复利是非常强大的力量, 近期也在一直想着怎么能利用好.
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下半年开始打卡记录, 多邻国学日语、每周锻炼、练习乐器, 这几样对应的东西我觉得都是可以随时间成长获益良多的. 另外今年也开始学习理财, 毕竟存款放着也是放着, 至少也得跑赢通胀. 目前这几样也都小有成就.
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除了这几样以外, 也在思考更多其他的可能性. 除了理财、身心健康、一些需要长期投入的技能, 另外值得做的, 一个是类似自媒体这样的影响力/品牌建设, 另外就是最近在探索的 个人向 AI Agent 的迭代.
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近日 OpenClaw 的火爆全网,最近也在研究 AI Agent, 想到「个人专属 agent」 这种东西, 本身也是需要花时间不断迭代的东西? AI 能力在不断发展, 如果是迭代技能、工具, 我觉得意义很优先. 毕竟可能花几天功夫调教好让 ai 学会了什么技能, 明天新的 SOTA 模型就能零门槛直接上手了. 但是如果说的 Agent 的记忆, 个人的偏好, 这些东西还是值得去调教和迭代的, 最近也在尝试跨 AI Agent 的通用记忆体方案.
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### 2026 小目标
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- 更多的收入来源，薪资外收入占比超过 10%
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- 在至少两个领域, 留下一个阶段性的代表作
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- 构建至少一个持续迭代和进化的成长型事项
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### 时空信件 2026
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一年后的自己, 有没有追寻到一件向往已久的事物
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## Part 4. 年度流水账
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- 平平无奇的春节假期, 在猛肝老头环中度过
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- 入坑狂追攻壳机动队, 鬼才导演齐聚一堂带来超越时代的狂想, 年度五星 🌟
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- 清明,故友来深, 财富自由小分队会师, 安排了经典的香港和澳门各一日游, 几年未见, 还是熟悉的默契, 话匣子忍不住打开, 连带着唤醒了某些尘封已久的记忆, 和落灰冷落的难以和其他人放开讨论的话题.
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- 终于还是剁手了无人机, 体感穿越套装带来小鸟第一视角, 很新奇的体验
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- 广东分部喜迎扩张, 除了干饭就是干饭
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- 五一约了一帮同学包车游川西, 上班之后要凑一起出去玩确实越来越难只能等小长假, 还好川西线路基本算是避开了人潮高峰. 景色比视频里刷到的更为震撼. fpv 第一视角在广阔的川西飞起来也是超爽
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- Mariah Carey 演唱会! 现场有点小雨搞得工作人员有点手忙脚乱, 但是不妨碍大家享受音乐, 开场是卫兰带来几首粤语歌暖场, 现场的声音和律动超出预期, 正主更是一如既往的稳, 享受丝滑的律动
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- 六月跟公司团建重游张家界, 小团深度自由游体验确实很棒, 加上壮阔的自然景观和耳目一新的湘西美食, 不禁让我开始期待下一次的旅行
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- 把之前工作上的一些成果写了文章, 没想到上内网热榜了, 还引得大老板亲自赞赏, 小小骄傲一下, 不枉我好来回改稿折腾好几遍
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- 继续开动打印机, 宝可梦系列模型手调上色, 手艺更进一步了
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- 入坑狂追 鲁鲁修系列, 不知是什么时候被推荐的了, 追起来很是上头
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- 暑期他如约而至, 我却无法赴约. 目送又一波同学毕业, 吃完这顿饭都是步入社会的打工人了
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- 折腾 WordMeme 项目, 给定一个单词让 llm 写一个关联的微小说. 然后让另一个 LLM 打分筛选. 后来发现 llm 有「包庇自家人」的问题开始折腾 llm prompt evaluation. 不过折腾一通最后发现现阶段的 llm 文字能力还是很有限, 先跑着看后续下一代的 llm 能不能整出点能看的东西吧
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- 忘记了是哪个夜里, 听了什么歌,想起了什么事, 下单了吉他. 拿到手之后肌肉记忆开始开始涌现出来想要表现一把, 还是像以前一样笨拙. 不过弹了几天熟悉几首曲子之后好了很多. 吉他这种乐器原声果然还是很令人触动. 接下来也要好好继续练琴哇
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- 蹲到了喜欢的演出, 专门跑去光明的剧院听音乐剧 gala, 现场演出超棒, eliza 一出意满离
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- 结合 vibe coding 做了个实验, better me 项目, 设计、规划、代码都一路畅行,但是瓶颈点是在于我的认知, 没法找到更多的适合 better me 的活动了, 本身是个开放式问题没有关键词和描述也也没法让 ai 找, 项目卡在了奇怪的地方最后止步于 demo
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- 台风天, 在 10 月终于等到 25 年的居家办公. 超市物资被抢购一空, 路边的商铺玻璃都贴满了胶带, 也算是广东台风天的经典场面了
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- 魔幻，紧张，充实的两周，23 下午 24 全天台风居家，抢购物资发现货架早已被清空。26 还在上班 27 落地西安，29 西宁，30 祁连山，10.1 早起七彩丹霞看日出，10.2 大柴旦 ，10.3 南八仙魔鬼城，10.4 哈拉湖，10.5 西宁野生动物园，10.6 夜游西安，10.7 落地深圳。这几天间之前长期看好且重仓的几只股票也迎来上涨，基本翻了一倍。所有这些都发生在短短两周之内
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- 开启了每天多邻国打卡学习日语的日子
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- 一个调休的工作日, 我选择去了一家漫画屋. 拿起纸质的漫画, 找个地方一看一下午, 熟悉而又陌生的体验
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- 入坑 p5, 无法自拔
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- xbox 手柄摇杆漂移的厉害, 一怒之下决定买整套焊锡装备自己换摇杆. 折腾了一晚上手柄满血复活了喜大普奔, 不过买的焊锡装备这些不知道下次用上又是什么时候, 也是怪无语的
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- 有生之年等到了健康日, 顺带督促自己开始每周锻炼和体重管理起来
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- 反复横跳 n 次后还是入手了空气炸锅, 正好气温降下来了, 加餐可以搞些热的. 有一说一不考虑涂层的问题, 加热些半成品还是很方便的
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- weekend project 折腾 cliQ 项目, 将命令行调用转换为模版化的 gui 表单界面, 尝试了一些新技术比如 wails, monorepo, 和其他大多数玩具一样死于日常没有刚需没有动力继续迭代...
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- 发现了 Google 有个异步编程代理 Jules 还挺好使, 开始疯狂提需求给 Jules 来迭代 FeedCraft, 早上提需求晚上回来收菜, 搞了一堆 ai bot 和我一起 review pr, 小小的项目也有如此热闹的场面,不禁让人期待下一代编程代理了
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- 2025 的尾巴, 和一帮同学在上海跨年, 顺带休个小长假. 魔都的二次元氛围令我大受震撼, 另外作为老牌经济中心, 基建实力和服务水平确实很强. 一周多的时间里各种胡吃海喝, 一天两杯奶茶, 美食这块确实给力, 沪币结算很符合我对上海的刻板印象
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- 2025 the end
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