#装修日记

正式开工已经一周了，所有工作都在有条不紊的推进，目前一切顺利。写一个阶段性的装修经验攻略。（其实后面还有翻车的可能，但是我怕现在不写很多事之后忘了）

谈到装修，评论区会看到各种血泪避雷经验，比如：
- 装修公司纯坑，自己找工长才是最好的，我装下来很满意
- 别找熟人专杀熟
- 设计师没什么用，自己搞就好了
……

仔细看下来，会发现没有一条路是不坑的。事实上这和之前提到的电器故障率问题很相似，绝大多数人装修也就一两次，很多经验只谈结果没有意义，只是高随机性事件的结果。要总结为经验和攻略，必须是看清背后的逻辑而不是听故事看结果。

（另外，装修对业主本身的要求也很高，我觉得装修算是成年人的一场会考，至少考察了业主是否有：看人的能力、选品的能力、总结归纳自己需求的能力、沟通表达能力、谈判能力、小团队组织能力等等。有很多装修失败的案例，和业主自己的问题关系很大。）

我目前总结下来的核心结论是：
- 只要预算不是太紧，就应该找一个靠谱的装修公司（存续时间够长，口碑不错），在其中认真挑选有经验且负责设计师和工长（可以多面试几个，优选三四十岁人员，太年轻经验不够，太年长不好沟通容易固执）。
- 如果预算有限，可以考虑选择被窝、栖息地这种套餐模式的装修，当然模版化的情况非常严重，需要看能不能接受。
- 除非你非常有把握，否则不推荐自己找工长甚至自己找工人去装修。另外设计师也必不可少，纯远程设计师不靠谱。

以上是基于你对装修结果有比较高追求的情况，如果标准是能住就行那另说。

讲完了结论，我来说下逻辑。

1. 为什么选装修公司，因为如果直接对接个人，你对工长和设计师其实是没有约束力的，如果出现冲突，可能的手段只有吵架、不结尾款、和起诉。后两个不是搞出大篓子，几乎不可能考虑，代价太大。吵架这种事，一来对自己内耗大，二来吵多了对方带着情绪不可能产出好结果。

而装修公司的存在解决了这个问题，一个运作良好的装修公司，是在意用户的满意度，且要避免冲突的。公司运作良好的秘诀是像流水线般不断的接手与交付项目，业主不满意天天有人吵架撕逼，运营损耗很高，要不了多久就得倒闭。

所以装修公司确实会有意愿去进行监督，另外，监管对于他们来说其实也没有什么成本，而且他们对工人和设计师有切实有效的约束力，比如奖金和评级。在这样的三方模式下实现了相互牵制，应该是最优解。

当然装修公司有他的成本和利润，肯定费用要高一些，但我觉得值得。

题外话，装修公司半包模式下，一般也会有合作的主材供应商，处于同样的原因我也会优先选择，比起去自采多了一重保障。实践下来装修公司的供应商确实也是忌惮装修公司的，因为把业主搞不满意，业主最后肯定是连装修公司一起骂，多搞几次设计师就不会再给他们家引流了，所以一般姿态都很卑微。

而且价格上，由于都是标品，可以自己去外面找其他供应商问报价，然后和装修公司的供应商比价，基本都能可以做到同价，甚至更低。虽然装修公司会在其中提成，但是因为主材一般毛利很高，装修公司的供应商省去了店面、销售、渠道的成本，所以也能做下来。而且装修公司和设计师在主材上的提成，一般是按总价的百分比计算，所以贵出来的那点差价，他们不在意，为了成单会帮着你和供应商砍价。

2. 专业的人干专业的事，自己看的信息再多，比起专业的设计师也根本不是一个水平。不要拿自己的爱好去挑战别人的职业。我这装修过程中经常遇到些搞不定的事，一问设计师都立刻可以给我几个可落地的解决方案。很多可能要到入住后才会发现的坑点，如各种点位的高度位置等等，设计师给出的方案基本都已经是最优解。人家一年经手十多二十个项目，该踩的坑早就踩过了。

先想到这么多，未完待续，之后出个合订本

#装修日记

机电和家电选品基本完成了，天天跑居然蔚来都提示我要不要收藏车位了😂

这是目前的选品清单，欢迎建议和抄作业，等用个一年后我再来总结个推荐榜单。

中央空调：大金，B 系列 140 一拖四
理由：今年 B 系列升级后，和 P 系列唯一的区别只剩除湿，但是北京完全用不到除湿…

新风：松下，智净新风 350m³/h + 智润加湿
理由：仔细研究了各个品牌的全屋加湿方案，松下的加湿段设计最合理，不过由于是新品目前缺乏市场反馈信息。

地暖：瑞好
理由：没什么理由，机电供应商推荐直接选了。

全屋净水：安吉尔，自动冲洗前置 + M7 Home 800 中央净水 + Mini 中央软水
理由：净水设备一线大厂的滤料都是顶级供应商提供，效果没有区别，安吉尔整体价格最合适，外观也好看，各种小细节做的也不错，还有联网功能，可网络控制总阀、漏水报警等等。

系统窗：沃伦，85 星欧 Pro 超白+Low-E
理由：系统窗选择和装机很像，就是选择各个供应商的组件装在一起，各组件的配置基本代表最终性能。这个配置所有参数拉满：4SQ、华建6060-T66铝材、泰诺风多腔体隔热条PA66-GF25、森林理特一体折弯胶条、索宾柯整套五金

燃气热水器：卡萨帝 CU3
理由：设计需要平衡式热水器，选项很少。林内的价格高的多，标称噪音值反而更高，搜了一圈用户反馈也确实是如此。

智能门锁：小米 2 Pro
理由：考虑到配套 app 易用性，基本只有小米、鹿客、Aqara 可以选，Aqara 的颜色我接受不能，鹿客做工不行，且 App 虽然好用但是居然加了全屏广告。就小米没什么短板。另外我还是喜欢握把的形式，为了避免夹手换了 7068 锁体，交给防盗门厂商定制开孔。

空开、墙插：施耐德
理由：好看，做工优良品质有保障。

全屋智能：米家
理由：另一个候选是 Aqara，我先提前部署了一套测试，延迟明显比小米 mesh 2.0 要高，而且生态弱选品会受到相当大的限制。米家产品极为丰富。

床垫：舒达 阿尔托派
理由：试睡后感觉真的不一样，试了一圈，这款和六位数的体感有的拼。

油烟机/灶台：卡萨帝 致境 Ultra
理由：升降式设计真的非常优雅，外观也好看。至于 AI 功能属于希望有用吧。

冰箱：三星 9 系
理由：好看（去年的版本，今年的不太行），带自动制冰，另外轻触开门功能感觉很舒适。而且纯进口产品价格比卡萨帝还低。

洗衣烘衣：Miele 或 ASKO
理由：ASKO 好看，Miele 更放心，再犹豫下

洗碗机：AEG FFB83807PM
理由：可以提升的拉栏感觉非常实用。

嵌入式微蒸烤一体机：待定
看上了 ASKO 的，不过价格过高，由于我使用率很低，再犹豫下。

落地马桶：恩仕 NEX
理由：好看，恩仕其实是假进口品牌，但是做工确实不错，另外想要泡沫盾的话只有国产可选

壁挂马桶：汉斯格雅 纯境 ElementS
理由：好看，壁挂普遍偏贵，汉斯格雅反而显得还有性价比了。

淋浴：汉斯格雅 暗装双星雨
理由：好看，住这么多酒店感觉还是汉斯格雅淋浴最好。

电热毛巾架：科勒
理由：好像除了科勒没什么大牌子做电热毛巾架了。

#装修日记
这几天集中看了各种厨电。国产品牌在功能和性价比上已经是无敌的存在，但是高端产品还有路要走，卡萨帝和 COLOM 的价格已经追上了第一梯队，功能上倒是玩的很花，指标看评测也不错，但是销售水平、做工细节、设计感、服务等等通通跟不上，高端产品卖的不仅是产品。

不过个别品类已经实现技术超越，比如燃气热水器和油烟机，再贵的进口品牌也没有什么竞争力。

另外感觉日本家电品牌已经全部没落（大法除外），产品感觉已经十多年没什么更新了，一直吃老本。像大金等少数几个一直在迭代更新的品牌，也感觉背后应该是中国团队在做研发。（比如大金已经上了 DeepSeek 的 AI 语音控制面板，我不信这会是日本团队做的）

#装修日记
看到现在觉得最智商税严重的品类是全屋净水，末端 RO 这些年已经被国产厂商圈上天了，相对来说还比较好。
前置、中央、软水设备，怡口之类的进口厂商价格能按倍往上翻，然而实际上大家的滤材都是几个头部供应商的，厂商也就做个壳子加个泵，根本没有什么技术含量。
而且进口设备一看外观就像是几十年前穿越过来的东西一样，功能和设计都毫无长进，反倒是国产厂商在细节功能和设计上，还做出来了些小改进。

罗永浩喜欢到处怼人，和创业总是失败，我觉得应该是有因果关系的。

绝大多数情况我觉得老罗都占理，并非胡搅蛮缠搞流量，就为争口气，但确实得罪人。（抢十字路口商标除外）

得罪太多人，难免创业路上各种人明里暗里报复使坏，别说创业公司，大公司可能都扛不住。所以现在只能做些直播类的小生意才能做好。（这里小生意指的是企业复杂度而非流水）

所以各种老板 CEO 甚至说绝大多数公众人物，公开场合一般都是预制人，两面逢源，全是客套话，没意思。

希望多一点老罗这样活人感强点的大 V。

#装修日记
最近下定决心开始装修，早就听闻这是最乱的一个行业，仔细了解了下，因为行业的特殊性（细节难以量化、信息不透明、学习成本高、复购率低），在这个行业并不是一分钱一分货，花了大钱也不一定能买到好东西。

专门找做室内设计的朋友聊了下，明确告诉我这行都在宰客，你价格开低了，人家还觉得你是不是有问题。所以设计费定价高低完全是看心情。另外，真正有抱负有专业性的室内设计师一般都做商业项目去了，家装项目大部分是水货。

所以周末见了一个设计师，故意显得小白，想直接全包。一通方案展示后给我报价设计费是八百一平，整体预算约八千一平，我问主材用的都是什么品牌，比如地板，给我说是他们特挑的「工作室」合作款，这样才能保证他们的设计。

出门我就直接把微信给删了…

清仓了三个月前重仓的蔚来，浮盈 15%，获利了结。主要是入场早了点，晚两周入场的朋友赚了 50%。
清仓不是觉得蔚来不行，是关于中国新能源车的信息实在太多了，作为重仓股东看到各种消息难免产生情绪波动，又不可能完全屏蔽，还是置身事外吧。
蔚来是我最喜欢的品牌之一，虽然经营上确实存在很多问题，但是还是希望能转危为安，走上正轨，年末等 ES9 发布了换一台支持一下。

正好今天换了新的智能马桶，618 国补后才 1800，体验吊打几年前六千块买的 TOTO 马桶盖。国内破的虽然确实破，但这些年的小家电大跃进，很多东西现在能买到的体验最好的都是国产品牌了，而且价格甚至还便宜的多。

关于 iOS 26 新 UI 的适配：
• 目测 Apple 做了大量自动化适配工作。如果使用的是原生控件，升级 SDK 后即可完成大部分适配。只要魔改不严重，基本都能自动获得不错的效果。
• 新 UI 将是 Web 技术 App 的噩梦：控件无法自动适配，UI 逻辑也完全不同，几乎不可能兼容新 UI。
• 即使是原生开发的 App，由于旧版整体是扁平化风格，即使高度自定义，割裂感也不明显（如 Google 系 App、微信等）。但在新 UI 下，割裂感会明显加剧。

综合来看，中大型开发者适配新 UI 会遇到不小阻力，包括：
1. 需要同时兼容 iOS 18 及更早版本，双 UI 适配成本不低。
2. Android 端难以复刻新 UI，双平台维护压力倍增。
3. 使用 Web 技术的项目不仅适配难度更高，还容易被上游库进度阻塞。
4. iOS 已不再具备当年 iOS 7 那种统帅力，Android 厂商可能不会跟进这波 UI 改版，难以带动产业链整体 UI 换代。

所以，未来几年 iOS 上的 UI 割裂感，可能将成为常态。

最近大家都在聊 AI 加持下的 vibe coding，我来聊聊作为资深开发者最近高强度使用 AI 的一些感受：

一句话总结，AI 让不会写代码的人具备了“直接造辆车”的能力，而让资深开发者一个人就有了“独立建造航母”的可能。

### 项目重构

最近使用 claude-4 对我之前的一些代码进行了重构。原因是原来的实现中，为了降低编写时的心智负担，会使用一些性能偏低但是易于书写的代码。比方说自动锁管理、ARC、使用 array 数据结构代替 queue。

然而用 AI 实现就没了这些负担，我先让 AI 为原始实现编写完整测试用例，确保原代码行为明确，然后让 AI 对整个 class 进行重构，追求极致性能，写完新代码后再重新运行测试保证行为一致。

就这样，我轻松完成了部分核心数据结构的重构。尽管重构后的代码量几乎翻倍，但逻辑清晰、复杂度可控，换来的则是约 20% 的性能提升。

核心是，AI 编写代码不怕苦不怕累，没有必要为了简化代码而牺牲性能。人类工程师目前主流习惯是牺牲部分运行性能以换取开发效率。

### AI 编程语言

这牵扯出的另一个观察是，什么编程语言对 AI 更友好，我的观察是可读性越高、行为越明确的语言效果越好。语法糖等简化编码技术，反而不利于 AI 使用。（AI 在发现一些奇怪的行为是运算符重载导致的不知道会不会跟我一样跳脚骂街）

而像 SwiftUI 那些优势仅在开发效率上的技术，在 AI 时代更显得有些生不逢时。反正都是 AI 写，AI 用 UIKit/AppKit 实现不过是代码长一点而已，在可控性和行为明确性方面更适合 AI 自动化维护，性能也高的多。

### AI 的资深

虽然 AI 的编码技能，比起资深的工程师其实可能还是会有差距，但是要论知识丰富程度，则远非任何个体可比。

这个优势体现在当我要去实现一些技术盲区时，原本的流程大概是：先读几本书，再对照比较一系列 RFC，再请教下相关领域的朋友确认自己已经理解。或者先按照自己的想象做个最小工程实践，然后再根据各种问题一点点填坑。

比方说最近在实现 IPv6 ND 协议栈，一些特定的 RA 消息构造在某些操作系统上就是无法生效，原本这可能要耗费我几天的时间去研究，阅读各种文献甚至 kernel 源码实现，而现在只需请教 AI，就能非常准确地找到答案。

AI 的这种资深，在你对某个技术的表层足够了解，但是缺乏经验和细节信息时，能够极快的帮你补全。

### 极强的 debug 能力

我的项目里有一个藏了很久的问题，在特定情况下会出现 TCP 性能下降，由于并没有产生任何明确的报错，这让修正这个问题变得异常麻烦。

我原本是单纯向 AI 描述了我的使用场景和问题表现，AI 提出了几种猜想，大部分我看一眼就知道不靠谱，剩下几个试了下也并无效果。索性，我直接把 100MB 的抓包结果丢给了 o3 让他分析。它在几分钟内就精准指出了问题所在，甚至给出了改进建议。这种调试能力在人类团队中几乎无法复现。

如此庞大的数据量，人工分析非常困难。即使借助各种工具，仅学习用法、配置环境就已令人头大。（因为 TCP 流控分析的各种工具链基本都是上个世纪的项目）

现在我已经习惯了这种 vibe debug，遇到什么问题，直接把 verbose 日志和问题描述丢给 AI，大概率就能直接找到问题，这其实也是得益于 AI 的不怕苦不怕累的精神。

### Peer review

作为独立开发者，我的 code review 一直以来只能靠自己，但是自己写的 bug，很多时候自己是看不出来的🙈，现在我只需将 git diff 的结果交给 AI，就能请它帮我 review。

同样的，我也会 review AI 给出的结果，AI 当然也会犯错，高级低级的都有。但是比起人类同事来说，AI 没有 ego，能很好地接受反馈并立即调整；很多人类做不到，或至少过程很曲折。

### 职业影响

就目前 AI 的能力来看，无疑是对初级开发者就业市场产生了巨大的压力，对于资深工程师来说，反而是一种赋能。（我目前还是能为找到 AI 的错误并指导它而沾沾自喜，但也不知道还能持续多久。）

这比较让人担忧的是，这可能导致职业断层，因为初级开发者根本没有机会得到训练机会而成长。

不过这已经早已不仅仅是软件工程师所面临的问题，本质上来说，所有脑力工作者的职业都受到了巨大威胁。像咨询、律师等职业，还可以依靠私域信息门槛维持。而像医生这样完全依赖公域信息的职业，初级职位也同样完全可以被 AI 替代了，当然最终取决于患者的接受程度。

我最近一次体检后的报告喂给 o3 进行解读，他给出的信息量、准确性、建议，均远超全科医生给出的解读。不仅仅是因为 AI 的信息更全面，AI 可以为报告中每一项异常数据，检索最新研究与各国医疗指南，并整合后给出建议，甚至由于 GPT 已经了解我的生活习惯，能更优针对性的给出意见。而这种工作量对于人类医生来说是不可接受的（当然大多数情况下也确实没有必要）。

很多人对 AI 医疗的顾虑是：AI 犯错了怎么办？然而其实人类医生也会犯错，而且就现在的 AI 水平来看，AI 犯错的概率应该已经比一般人类医生低了。当然最优解还是兼听则明，把 AI 的意见告知医生，也把医生的反馈告知 AI，基本最后都会达成一致。对于一些不重要的小问题，仅 AI 意见完全足够。

### AI 的限制

当然 AI 也不是万能的，甚至可以说局限性相当明显。claude-4 虽然非常强，但是随着 context 的增长，注意力溃散的非常严重，后面基本就像喝多了一样。

当前的最佳实践是：尽量保持 context 精简，聚焦具体任务，依靠人力来拆解复杂目标。

比方说先用一个 context 确定具体需求，再开一个 context 将明确好了的需求转换为具体任务列表，再把任务单独交给一个个 context 去具体实现。这样效果会好很多。

仔细一看，这不就是人类的团队协作模式嘛 😂

这让我想起不久前由 GPT o1 和 DeepSeek R1 的思维链引发的 AI 能力巨幅提升。其实在思维链能力出来之前，就可以靠 prompt 指引 AI 一步步思考，取得类似的效果，甚至催生了 prompt 工程师职业。然而直接在模型层面将这种能力整合后，prompt 引导就非常多余了。

那么目前编程实践中，如今常用的 context 切分技巧，我认为在不久的将来也可能被模型层原生支持，即 AI 自主可以通过切换 context 的方式维持注意力，保持高效。这可能带来 AI 能力的又一次飞跃式进步。