感觉每天都在《不把token用完就无法离开的房间》

目的和约束是设计的两个静态支柱，但它们之间的动态交互才是设计真正发生的地方。

AI 能写任何软件，但很多时候用现成的工具更划算。同样一件事，会找工具的人十分钟搞定，不会的人折腾一天。Agent 能帮每个人变成那个会找工具的人，用现成的还是自己造一个，是一道成本计算题。

大量的人从来没找到过最适合自己的工具，agent 会替他们找到。这对好的 SaaS 来说是新的分销渠道。

self-host 十几年没成主流，是因为搭建门槛和维护成本高，在过去只能是少数geek的游戏。

AI agent 把这个成本归零，任何self-host服务的部署、维护都可以自动化。如果现有的开源软件不满足需求，甚至可以定制一个。
只要硬件开机、准备好token、提出要求，你需要的大部分云服务都可以转为本地、个人定制的版本。

这时候 token 就变成了电费。你不关心电是火电还是水电，也不关心 token 来自哪家。按月付，跟水电煤一起交。

过去把一切搬上云，是因为个人没能力运维。如果运维成本归零，这笔交换就不划算了。也许个人数据和服务会回流到本地，云从默认选项变成特定场景的选择。

每个家庭一个常开的 agent 终端，像路由器一样。大部分人不知道里面跑了什么，但拥有自己的数据。self-host 不再是 geek 的爱好，而是个人计算的默认形态。

#一个想法不一定对

假设有无限的算力资源，不需要架构设计，只靠 Vibe Coding和足够的测试也能堆出足够鲁棒的代码。

生命的MVP版本，几十亿年前的自复制组件就是最初的commit。 没有架构设计，每一个版本都是直接部署到生产环境。跑崩了就是尸体，跑通了就是后代。

人类也是无数次迭代出的屎山代码：喉返神经绕了远路，呼吸道和食道共用接口，视网膜把感光层装反了。充满了临时的workaround和依赖巧合的编程，但主要功能都扛过了数亿年的全流量压力测试。

大自然有近乎无限的测试预算，几十亿年，无数个体。我们的不是。架构设计减少了需要的测试组合，我们需要它，是因为我们没有无限的计算资源来 Vibe Coding。

虽然订阅费只有$200，但是每周限额没用完的时候，心理感受像是损失了$2000。

睡觉前给OpenClaw排一串任务，让它指挥Codex通宵工作。但中途可能遇到各种意外导致agent 进程跟着断掉，早上起来发现白跑了。
尝试通过tmux解耦+agent原生的session resume解决这个问题，写成了一个通用的skill。

让OpenClaw 写了个skill，把你在豆瓣上标记过的书影音游戏自动同步到Openclaw的workspace。

全量导出一次，之后每天通过RSS 增量同步，不需要登录。

同步到本地之后，OpenClaw 就能基于你的真实观影和阅读记录做推荐、写年度总结、分析你的口味变化，而不是每次都要你手动描述自己看过什么。

工作和游戏的区别也许没那么大：都是在规则内解题、得到反馈。

有个我喜欢的游戏定义是：“自愿去克服非必要的障碍”。仔细想想，不少人的工作也是。

AI正在把不自愿的那部分变少。

写了一个纯本地运行的 Markdown 转 PDF 小工具：MDXport。

起因是受不了 ChatGPT 导出的表格和长文没法直接复制分享，截图又不方便二次编辑。

尝试基于 Typst + WASM 的方案写了这个小工具，主要解决了三个问题：

- 针对 LLM 生成的 Markdown 格式做了一些规则修正。
- 既然只是格式转换，没必要经过服务器。所有渲染都在浏览器本地完成，拔了网线也能用。
- 得益于 Typst 引擎，它对文档的分页逻辑比浏览器自带的打印功能严谨得多。尤其是处理长表格跨页和数学公式时，能保持类似 LaTeX 的工整感，不会出现内容被拦腰截断的情况。

目前功能还比较基础，但胜在干净、无需登录。感兴趣的朋友可以体验一下。