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置顶从需求梳理到功能落地，和 Claude 一起把 Fuwari 改成了「Firefly」！
集成了 Gitee 图床 + RSS 订阅，连页面切换都加了平滑动画，终于有个能安心发技术笔记的地方～
项目链接：github.com
集成了 Gitee 图床 + RSS 订阅，连页面切换都加了平滑动画，终于有个能安心发技术笔记的地方～
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我在星巴克用手机跑了一遍Claude Code，旁边的人以为我在回微信 mp.weixin.qq.com
王老禅头: UU远程最新版加入了控制电脑终端功能 也就是说可以直接手机上丝滑使用codex、claude code等cli了
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📦 用 Obsidian 记笔记快两年了，一直有一个隐患没解决：本地优先固然好，但数据兜底全靠自己。
硬盘故障、误删、电脑丢失——任何一个都能清空几百天的积累。同步插件付费，iCloud 不靠谱，折腾来折腾去都是妥协。
上周花了 15 分钟配了一套 Git 备份，发现这才是最干净的方案：
1 本地 Git 记录每一次改动
每次写完停下来，Obsidian Git 插件自动提交。不需要手动操作，版本历史一条不漏。
2 GitHub 私有仓库做远程存储
数据完全私有，免费，不限容量。电脑坏了换新电脑，一条 `git clone` 完整恢复，连目录结构都一样。
3 启动时自动 pull，停止编辑后自动 push
配置一次之后就不用再管。Obsidian 打开，先从 GitHub 拉最新版本；停止写作 1 分钟后，自动推送上去。
整套方案没有月费、没有第三方账号、没有网盘限速。真正的本地优先，又真正有远程兜底。
配置过程里最省力的一步：连接远程仓库那段，直接把提示词发给 AI，一键帮你跑完所有命令。
从此之后，只管写笔记，备份这件事彻底不用操心了。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
硬盘故障、误删、电脑丢失——任何一个都能清空几百天的积累。同步插件付费，iCloud 不靠谱，折腾来折腾去都是妥协。
上周花了 15 分钟配了一套 Git 备份，发现这才是最干净的方案：
1 本地 Git 记录每一次改动
每次写完停下来，Obsidian Git 插件自动提交。不需要手动操作，版本历史一条不漏。
2 GitHub 私有仓库做远程存储
数据完全私有，免费，不限容量。电脑坏了换新电脑，一条 `git clone` 完整恢复，连目录结构都一样。
3 启动时自动 pull，停止编辑后自动 push
配置一次之后就不用再管。Obsidian 打开，先从 GitHub 拉最新版本；停止写作 1 分钟后，自动推送上去。
整套方案没有月费、没有第三方账号、没有网盘限速。真正的本地优先，又真正有远程兜底。
配置过程里最省力的一步：连接远程仓库那段，直接把提示词发给 AI，一键帮你跑完所有命令。
从此之后，只管写笔记，备份这件事彻底不用操心了。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
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进来
get笔记→Obsidian：get-to-obsidian
web→Obsidian：Obsidian Web Clipper
出去
Obsidian→Notion：Share to NotionNext
Obsidian→飞书：ObShare
Obsidian→github→博客：Git&Astro
待补充。。。
get笔记→Obsidian：get-to-obsidian
web→Obsidian：Obsidian Web Clipper
出去
Obsidian→Notion：Share to NotionNext
Obsidian→飞书：ObShare
Obsidian→github→博客：Git&Astro
待补充。。。
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🔥 被 Karpathy 的 CLAUDE.md 刷屏了
65 行规则，AI 编程准确率从 65% 拉到 94%，22 万星，登顶 GitHub 趋势榜。
第一反应跟所有人一样：卧槽。
点进去看完，四条规则写得确实好——先想再写、简洁优先、精准修改、目标驱动。每条都在对抗"先写再说"的本能。
但冷静下来，几个问题绕不开。
1 94% 怎么测的
大概率跑的是独立函数、单文件逻辑、边界清晰的算法题。你每天面对的是五年老项目，改一行崩三个模块，文档三年没更新。场景差一整个银河系。
2 规则有边界
需求模糊的时候，AI 没法替你想清楚你要什么。遗留代码库里耦合度超出静态规则能处理的范畴。同事的 CLAUDE.md 跟你的打架，AI 该听谁的。
3 最被忽略的前提
Karpathy 是前 0.01% 的程序员。四条规则是他二十年经验的结晶，但上下文不在那 65 行里。新手照抄，跟拿驾照学 F1 车手过弯一样动作都对，结果不对。
真正有价值的不是那四条规则，是有"规则文件"这个东西本身。他在示范一种跟 AI 协作的方式，不是给你金科玉律照着抄。
与其纠结 94%，不如想一个更简单的问题——今天用 AI 编程最烦它做什么？把这个写进你的 CLAUDE.md，就这一条。
22 万星给的不是那 65 行文字。是给"AI 时代开发者该怎么工作"这个问题的第一个认真回答。
你需要做的不是仰望那 22 万星。是写出你自己的 22 行。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
65 行规则，AI 编程准确率从 65% 拉到 94%，22 万星，登顶 GitHub 趋势榜。
第一反应跟所有人一样：卧槽。
点进去看完，四条规则写得确实好——先想再写、简洁优先、精准修改、目标驱动。每条都在对抗"先写再说"的本能。
但冷静下来，几个问题绕不开。
1 94% 怎么测的
大概率跑的是独立函数、单文件逻辑、边界清晰的算法题。你每天面对的是五年老项目，改一行崩三个模块，文档三年没更新。场景差一整个银河系。
2 规则有边界
需求模糊的时候，AI 没法替你想清楚你要什么。遗留代码库里耦合度超出静态规则能处理的范畴。同事的 CLAUDE.md 跟你的打架，AI 该听谁的。
3 最被忽略的前提
Karpathy 是前 0.01% 的程序员。四条规则是他二十年经验的结晶，但上下文不在那 65 行里。新手照抄，跟拿驾照学 F1 车手过弯一样动作都对，结果不对。
真正有价值的不是那四条规则，是有"规则文件"这个东西本身。他在示范一种跟 AI 协作的方式，不是给你金科玉律照着抄。
与其纠结 94%，不如想一个更简单的问题——今天用 AI 编程最烦它做什么？把这个写进你的 CLAUDE.md，就这一条。
22 万星给的不是那 65 行文字。是给"AI 时代开发者该怎么工作"这个问题的第一个认真回答。
你需要做的不是仰望那 22 万星。是写出你自己的 22 行。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
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DeepSeek 今日官宣：
V4‑Pro API 将于 5 月 31 日限时 2.5 折结束后永久按原价 1/4 定价（等同 2.5 折），相当于优惠常态化，旗舰级 AI 调用成本 “白菜化”，普惠开发者与企业。
这不是短期促销，而是直接改写行业定价权：用技术降本支撑永久低价，把高性能大模型从 “奢侈品” 打成 “日用品”，倒逼全行业跟进，AI 规模化落地拐点已至。
可以聊聊你对降价的事怎么看！
V4‑Pro API 将于 5 月 31 日限时 2.5 折结束后永久按原价 1/4 定价（等同 2.5 折），相当于优惠常态化，旗舰级 AI 调用成本 “白菜化”，普惠开发者与企业。
这不是短期促销，而是直接改写行业定价权：用技术降本支撑永久低价，把高性能大模型从 “奢侈品” 打成 “日用品”，倒逼全行业跟进，AI 规模化落地拐点已至。
可以聊聊你对降价的事怎么看！
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阿里憋了几个月，Qoder 1.0 终于放出来了。
跟早期测试版比，这次是推倒重做的。最让我印象深刻的是 Agent Harness 这套系统——给一个需求，它不直接开写，先派"调研专家"来问细节。确认后，动态拉起十几个角色的专家团并行工作。
有一次看它处理一个复杂任务：瞬间实例化 3 个调研员加 1 个全栈工程师。一个去 GitHub 扒高星项目做竞品对标，一个全网搜行业指南，另一个去社交平台爬经验贴。三个一组合，深度远超普通大模型的 Deep Research。
还有个"W 模式"挺有意思。AI 在独立隔离目录里开发，翻江倒海也不影响主干代码，验证通过后才合并回来。代码审查和自动化测试也内置了，审查员还会吐槽提示词不专业，像极了严苛的领导。
越用越懂使用习惯的持久化记忆也是亮点，自动生成项目 Wiki，随 Git 提交共享。
编程正在从逐行敲键盘变成"调度 AI 专家团"的架构工作。淘汰开发者的不是 AI，是先用上 AI 指挥团队的人。
跟早期测试版比，这次是推倒重做的。最让我印象深刻的是 Agent Harness 这套系统——给一个需求，它不直接开写，先派"调研专家"来问细节。确认后，动态拉起十几个角色的专家团并行工作。
有一次看它处理一个复杂任务：瞬间实例化 3 个调研员加 1 个全栈工程师。一个去 GitHub 扒高星项目做竞品对标，一个全网搜行业指南，另一个去社交平台爬经验贴。三个一组合，深度远超普通大模型的 Deep Research。
还有个"W 模式"挺有意思。AI 在独立隔离目录里开发，翻江倒海也不影响主干代码，验证通过后才合并回来。代码审查和自动化测试也内置了，审查员还会吐槽提示词不专业，像极了严苛的领导。
越用越懂使用习惯的持久化记忆也是亮点，自动生成项目 Wiki，随 Git 提交共享。
编程正在从逐行敲键盘变成"调度 AI 专家团"的架构工作。淘汰开发者的不是 AI，是先用上 AI 指挥团队的人。
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有个朋友在工厂做品控，干了六年。问我AI这么火，我能干啥？
我问他喜欢什么。他说钓鱼，拍视频。"没用。"
他把"没用"两个字放那里的方式，很有意思。很多人面对兴趣的本能反应，就是先把它和赚钱切割干净。
但AI时代，这件事在松动。
以前兴趣分两种。消费型：打游戏、刷视频，开心但不出东西。产出型：写作、拍视频、做设计，能给出去的价值。以前产出型变现路径很窄，画画好但不走商业插画，基本就自娱自乐。
AI把这条路拓宽了很多倍。脚本生成、封面出图、字幕剪辑，AI处理掉大部分环节，人只需要提供最核心的东西——水边坐着，鱼咬钩的那一刻。
没兴趣怎么办？找让情绪波动的事。愤怒也行，着迷也行。或者把过去五年买过的课、关注过的账号、读过的书喂给AI，让它帮忙照出一个可能没认真看过的自己。
还有个事，AI编程的门槛比想象的低。Claude Code从零开始，前几个月可能比手动还慢，但大概半年会有拐点，开始理解AI在做什么之后，复利效应就起来了。
说到底，找到一个自己真正懂的领域，用AI把产出效率放大，先小范围验证有没有人买单，再逐步投入。
我跟那个朋友说，现在最缺的不是赚钱方案，是一个开始。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
我问他喜欢什么。他说钓鱼，拍视频。"没用。"
他把"没用"两个字放那里的方式，很有意思。很多人面对兴趣的本能反应，就是先把它和赚钱切割干净。
但AI时代，这件事在松动。
以前兴趣分两种。消费型：打游戏、刷视频，开心但不出东西。产出型：写作、拍视频、做设计，能给出去的价值。以前产出型变现路径很窄，画画好但不走商业插画，基本就自娱自乐。
AI把这条路拓宽了很多倍。脚本生成、封面出图、字幕剪辑，AI处理掉大部分环节，人只需要提供最核心的东西——水边坐着，鱼咬钩的那一刻。
没兴趣怎么办？找让情绪波动的事。愤怒也行，着迷也行。或者把过去五年买过的课、关注过的账号、读过的书喂给AI，让它帮忙照出一个可能没认真看过的自己。
还有个事，AI编程的门槛比想象的低。Claude Code从零开始，前几个月可能比手动还慢，但大概半年会有拐点，开始理解AI在做什么之后，复利效应就起来了。
说到底，找到一个自己真正懂的领域，用AI把产出效率放大，先小范围验证有没有人买单，再逐步投入。
我跟那个朋友说，现在最缺的不是赚钱方案，是一个开始。
📎 详细文章请看：mp.weixin.qq.com
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