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置顶12月已经到来，先给自己的11月做个小结：整个11月一共运动了26次，其中晨练/陪朋友打羽毛球24次，和朋友一起绕喻家湖跑了2次10公里，数据都在截图里。看到这一串记录，还是挺有成就感的。
也在这些打卡里发现了一个小问题——羽毛球有点“独宠”了，其他运动项目有点少。身体在变强的同时，也开始更在意均衡和长期可持续，而不只是单一项目的堆量。
所以给自己定个12月的小目标：在保持运动习惯的前提下，加入健身房的力量训练和游泳，适当减少羽毛球频次，合理分配这四项运动的时间。期待更丰富的12月运动打卡，加油加油💪
也在这些打卡里发现了一个小问题——羽毛球有点“独宠”了，其他运动项目有点少。身体在变强的同时，也开始更在意均衡和长期可持续，而不只是单一项目的堆量。
所以给自己定个12月的小目标：在保持运动习惯的前提下，加入健身房的力量训练和游泳，适当减少羽毛球频次，合理分配这四项运动的时间。期待更丰富的12月运动打卡，加油加油💪
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感谢安利，我最近一直在用讯飞输入法的这个语音输入法，我最近觉得讯飞输入法的语音输入效果也还行，但是刚刚看了你那个这个视频的话，我觉得你这个效果可能更好，我准备去下载一下豆包语音输入法，谢谢分享！🍺🍺😊
佐老板聊AI: AI 语音输入法，赶紧用起来。 我的电脑上面很早就用了豆包语音输入法，后来又切到了闪电说。 现在豆包语音输入法推出了手机版本，效果还是非常的好，尤其是安卓用户，没有 iOS 管控的这么严格，不需要频繁跳转，体验会更好。
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听完“鲁豫对话陈果丨命运无常，我有常”的这一期播客，我颇有感受。其中我印象比较深刻的七句话分享给大家：
1、关于自我接纳：“每个人都有权利不优秀，每个人都只是正常人，活成正常人感觉太好了！”
2、关于快乐与成功：“你只要‘精神愉快’就行了。做你内心认为正确的事，做你认为不后悔的事。”
3、关于选择智慧：“小事情听脑子的，大事情听内心的。”
4、关于应对无常：“天总是会亮的，你需要一点耐心。”
5、关于成熟与自由：“真正成熟的标志就是你扪心自问，你是否活得更加自由。”
6、关于生命成长：“我在长出新的自己来。”
7、关于经验与智慧：“人的智慧不在于经验的数量，而在于经验的质量。”
强烈推荐各位即友仔细地去听完这期播客。陈果老师和鲁豫老师的声音都非常动听，听完之后，你也会得出一些非常有启发性的一些感悟。
很开心，12月第一天通过早上仔细听完这期播客，让自己的内心得到一些平静，同时多了一些对生活和对未来的一些畅想。加油，暂新的12月💪
1、关于自我接纳：“每个人都有权利不优秀，每个人都只是正常人，活成正常人感觉太好了！”
2、关于快乐与成功：“你只要‘精神愉快’就行了。做你内心认为正确的事，做你认为不后悔的事。”
3、关于选择智慧：“小事情听脑子的，大事情听内心的。”
4、关于应对无常：“天总是会亮的，你需要一点耐心。”
5、关于成熟与自由：“真正成熟的标志就是你扪心自问，你是否活得更加自由。”
6、关于生命成长：“我在长出新的自己来。”
7、关于经验与智慧：“人的智慧不在于经验的数量，而在于经验的质量。”
强烈推荐各位即友仔细地去听完这期播客。陈果老师和鲁豫老师的声音都非常动听，听完之后，你也会得出一些非常有启发性的一些感悟。
很开心，12月第一天通过早上仔细听完这期播客，让自己的内心得到一些平静，同时多了一些对生活和对未来的一些畅想。加油，暂新的12月💪
S6E9 鲁豫对话陈果 | 命运无常，我有常
岩中花述
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谢谢分享，Get it. 这是一种非常理性的购买决策👍👍👍，通过精确的计算价格与使用频次的比例，用理性数值为感性做判断，为接下来的感性购买做出一些理性决策！😊
法外狂师张3_C: Will I gelan a lot of value from this thing? Or am I jusy buying this thing because it's on sale？ 用购买价格除以使用频次 🤡好主意～使用频次为0的经不起除
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最近11月，每天大概4：40左右起床，然后去光谷体育馆晨练羽毛球（6-8点），已经形成习惯了，用晨练开启新的一天，让我觉得一天动力满满，而且一天时间贼长。我的作息规律：晚上22：30困意来临，就直接入睡，早上4：30-40左右自然醒，然后洗漱后吃一顿晨练餐，然后收拾收拾球包，大概5：40出门走路热身去球馆晨练到8点结束回宿舍洗漱，中午再午休低于30分钟，便于晚上高质量的睡眠。这个早上晨练习惯我会继续坚持下去，以后我会先晨跑30分钟，再去晨练羽毛球，这是我下一阶段目标，嘿嘿。
七个梦: 2025年11月9日 九月二十 星期日 #共享日历计划 周末愉快！宜 早睡早起 有没有长期早睡早起的朋友来给我讲讲你的人生过得有多精彩？最近很想试试5点起床的作息 via@Lauren.Q
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🏸 运动类：『第247次挥拍·羽毛球成长记录』
累计：497.9 小时｜247 次｜293,317 千卡
今日：晴｜华中科技大学光谷体育馆
到馆：05:40（门未开先室外热身；进馆时一人独享光体）
项目：混双＋男双｜高强度对局｜成功率≈60%
关键数据（华为运动健康）
消耗 1,241 千卡｜运动 2:06:51
心率：平均 133 次/分｜最高 166 次/分
心率区间：极限 0′｜无氧 21′｜有氧 41′｜燃脂 52′｜热身 6′
训练压力：有氧 3.3｜预计恢复 20 小时
技术统计（好球）
挥拍 812 次｜杀球 181 次｜最大拍速 274 km/h
分布：正手 485｜反手 327｜上手 365｜下手 447｜最大连拍 8
跑步补充
11/08 下午 10 km「刷酸」有氧耐力跑；叠加本月连续 9 次训练，心肺与最大摄氧量在提升——平均心率较以往常见的 ~155 明显下降（今日 133），强度不降而更从容。
作息与恢复
晚间约 22:30 易困→早睡；中午午休 30′；今日恢复建议 20 h。
科学补给（今日）
晨练前：特仑苏 1 瓶＋橙子 2 个（轻碳水补能）。
训练中：怡宝矿泉水按口渴喝水（今晨未加电解质，体感足够）。
训练后：丰盛早餐补充蛋白与碳水。
今日收获
教练建议：杀球以直线为先，少打斜线，提升压迫与球速；后续专练“直线杀＋前扑”，明早继续降失误、保持节奏。
本月进度（11 月）
已 9 次｜19.6 小时｜11,732 千卡
累计：497.9 小时｜247 次｜293,317 千卡
今日：晴｜华中科技大学光谷体育馆
到馆：05:40（门未开先室外热身；进馆时一人独享光体）
项目：混双＋男双｜高强度对局｜成功率≈60%
关键数据（华为运动健康）
消耗 1,241 千卡｜运动 2:06:51
心率：平均 133 次/分｜最高 166 次/分
心率区间：极限 0′｜无氧 21′｜有氧 41′｜燃脂 52′｜热身 6′
训练压力：有氧 3.3｜预计恢复 20 小时
技术统计（好球）
挥拍 812 次｜杀球 181 次｜最大拍速 274 km/h
分布：正手 485｜反手 327｜上手 365｜下手 447｜最大连拍 8
跑步补充
11/08 下午 10 km「刷酸」有氧耐力跑；叠加本月连续 9 次训练，心肺与最大摄氧量在提升——平均心率较以往常见的 ~155 明显下降（今日 133），强度不降而更从容。
作息与恢复
晚间约 22:30 易困→早睡；中午午休 30′；今日恢复建议 20 h。
科学补给（今日）
晨练前：特仑苏 1 瓶＋橙子 2 个（轻碳水补能）。
训练中：怡宝矿泉水按口渴喝水（今晨未加电解质，体感足够）。
训练后：丰盛早餐补充蛋白与碳水。
今日收获
教练建议：杀球以直线为先，少打斜线，提升压迫与球速；后续专练“直线杀＋前扑”，明早继续降失误、保持节奏。
本月进度（11 月）
已 9 次｜19.6 小时｜11,732 千卡
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🏸 运动类：『第235次挥拍·羽毛球成长记录』
——“好球app”，从鸡肋到真香的终极指南！
最近四天打了三场球，体验感爆棚！必须把我最近挖到的宝藏App“好球”和独家使用技巧安利给所有羽球人！（附图文详解）
我其实早在7月份就用过它，但当时体验不佳，因为挥拍手戴着手表，一发力杀球，手表就滑到手腕导致记录中断，几次下来觉得它就是个“鸡肋”，只好放弃。
直到前几天，我翻看之前的AI聊天记录寻找灵感，突然茅塞顿开，完美解决了两大痛点！
📌 痛点一：如何防止手表滑脱，导致数据记录中断？
这是劝退我的核心问题，但解决方案简单到不可思议：
✅ 【先戴手表，再套护腕】
我之前戴护腕只是为了吸汗，防止汗液流到拍柄上。现在这个简单的顺序调整，不仅保留了吸汗功能，还用护腕把手表牢牢“锁”在手臂上。再猛烈的杀球，数据都稳稳记录，问题完美解决！
📌 痛点二：持拍手戴表又重又不舒服，影响手感？
这也是小红书上很多人吐槽的点。我的心得是：
✅ 【把佩戴变成日常习惯】
我以前也习惯左手戴表。为了适应打球，我干脆改成白天日常也用右手佩戴。几天下来，身体就完全适应了，打球时几乎感觉不到它的存在。所以，这真的只是一个习惯过程。
💡 我的独家“数据同步”小技巧 (华为Watch用户必看!)
为了同时拥有“好球app”的专业挥拍数据，和华为手表精准的心率、卡路里、休息建议，我摸索出了最佳组合拳：
手表端：打球时，别打开手表上的“好球app”。直接开启系统自带的「羽毛球」运动模式。
手机端：“好球app”授权读取「华为运动健康」的数据。
自动同步：打完球后，手表记录的卡路里、心率等数据会自动同步到“好球app”里。
这样一来，一份数据，两份快乐！“好球app”的专业分析和华为的健康数据全都有了，体验感拉满！
真心总结，这不是广告。因为太喜欢，我已经买了终身会员。希望我踩过的坑和总结的经验能帮到大家。强烈安利各位球友试试看！
#羽毛球 #好球app #运动装备 #羽毛球黑科技 #华为Watch #羽毛球攻略
——“好球app”，从鸡肋到真香的终极指南！
最近四天打了三场球，体验感爆棚！必须把我最近挖到的宝藏App“好球”和独家使用技巧安利给所有羽球人！（附图文详解）
我其实早在7月份就用过它，但当时体验不佳，因为挥拍手戴着手表，一发力杀球，手表就滑到手腕导致记录中断，几次下来觉得它就是个“鸡肋”，只好放弃。
直到前几天，我翻看之前的AI聊天记录寻找灵感，突然茅塞顿开，完美解决了两大痛点！
📌 痛点一：如何防止手表滑脱，导致数据记录中断？
这是劝退我的核心问题，但解决方案简单到不可思议：
✅ 【先戴手表，再套护腕】
我之前戴护腕只是为了吸汗，防止汗液流到拍柄上。现在这个简单的顺序调整，不仅保留了吸汗功能，还用护腕把手表牢牢“锁”在手臂上。再猛烈的杀球，数据都稳稳记录，问题完美解决！
📌 痛点二：持拍手戴表又重又不舒服，影响手感？
这也是小红书上很多人吐槽的点。我的心得是：
✅ 【把佩戴变成日常习惯】
我以前也习惯左手戴表。为了适应打球，我干脆改成白天日常也用右手佩戴。几天下来，身体就完全适应了，打球时几乎感觉不到它的存在。所以，这真的只是一个习惯过程。
💡 我的独家“数据同步”小技巧 (华为Watch用户必看!)
为了同时拥有“好球app”的专业挥拍数据，和华为手表精准的心率、卡路里、休息建议，我摸索出了最佳组合拳：
手表端：打球时，别打开手表上的“好球app”。直接开启系统自带的「羽毛球」运动模式。
手机端：“好球app”授权读取「华为运动健康」的数据。
自动同步：打完球后，手表记录的卡路里、心率等数据会自动同步到“好球app”里。
这样一来，一份数据，两份快乐！“好球app”的专业分析和华为的健康数据全都有了，体验感拉满！
真心总结，这不是广告。因为太喜欢，我已经买了终身会员。希望我踩过的坑和总结的经验能帮到大家。强烈安利各位球友试试看！
#羽毛球 #好球app #运动装备 #羽毛球黑科技 #华为Watch #羽毛球攻略
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超越云端：在安卓设备上探索本地大模型的真实性能
Google最近发布了一个名为AI Edge Gallery的实验性安卓应用github.com，它并非一个面向普通用户的聊天工具，而是一个给开发者和技术爱好者用于展示其MediaPipe LLM Inference API能力的参考项目。其核心是实现了完全的“端侧运行”，模型下载后即可离线工作，所有数据处理均在本地完成。
应用内主要展示了四个核心功能用例：一是基础的文本对话（Chat）；二是支持图文输入的多模态对话（Chat with image）；三是将本地音频文件转录为文字（Audio transcription）；四是提供一个用于测试和优化提示词的“提示词实验室”（Prompt Lab）。这些功能清晰地呈现了生成式AI模型在移动设备上不依赖云端，也能实现多样化任务的潜力。
一位机器学习/AI爱好者Hakim Naufal在Medium上发布的一篇文章中分享了他对此的深入体验。他在自己的小米13T手机和电脑桌面上对这个应用进行了测试，并将其与SmolChat等客户端进行了对比。他指出，AI Edge Gallery最大的价值在于其“Stats”性能监控功能，该功能可以实时显示首个token生成时间（TTFT）和每秒解码token数（tokens/sec）等关键指标，让开发者能直观地量化和对比不同模型（如Gemma与Phi-2）在移动硬件上的真实性能表现。
Naufal在文章结尾总结了几点重要的启示。他认为，像AI Edge Gallery这样的官方工具的出现，清晰地表明了AI正加速向边缘设备迁移，这是一个重要的行业趋势。对于开发者而言，这意味着构建更注重隐私、并且能够离线运行的AI应用成为可能。性能是决定端侧AI体验好坏的关键，而这个应用恰好提供了一个标准的基准测试平台，让开发者在项目选型时有据可依，不再是纸上谈兵。
总而言之，虽然端侧AI的能力仍在发展中，但Google通过这个项目，不仅展示了其技术实力，更重要的是为整个开发者社区提供了宝贵的工具和参考实现，极大地降低了开发者探索和构建下一代端侧智能应用的门槛。它清晰地揭示了未来AI应用的一个方向：一个由云端走向终端，更加个人化和无处不在的未来。
Google最近发布了一个名为AI Edge Gallery的实验性安卓应用github.com，它并非一个面向普通用户的聊天工具，而是一个给开发者和技术爱好者用于展示其MediaPipe LLM Inference API能力的参考项目。其核心是实现了完全的“端侧运行”，模型下载后即可离线工作，所有数据处理均在本地完成。
应用内主要展示了四个核心功能用例：一是基础的文本对话（Chat）；二是支持图文输入的多模态对话（Chat with image）；三是将本地音频文件转录为文字（Audio transcription）；四是提供一个用于测试和优化提示词的“提示词实验室”（Prompt Lab）。这些功能清晰地呈现了生成式AI模型在移动设备上不依赖云端，也能实现多样化任务的潜力。
一位机器学习/AI爱好者Hakim Naufal在Medium上发布的一篇文章中分享了他对此的深入体验。他在自己的小米13T手机和电脑桌面上对这个应用进行了测试，并将其与SmolChat等客户端进行了对比。他指出，AI Edge Gallery最大的价值在于其“Stats”性能监控功能，该功能可以实时显示首个token生成时间（TTFT）和每秒解码token数（tokens/sec）等关键指标，让开发者能直观地量化和对比不同模型（如Gemma与Phi-2）在移动硬件上的真实性能表现。
Naufal在文章结尾总结了几点重要的启示。他认为，像AI Edge Gallery这样的官方工具的出现，清晰地表明了AI正加速向边缘设备迁移，这是一个重要的行业趋势。对于开发者而言，这意味着构建更注重隐私、并且能够离线运行的AI应用成为可能。性能是决定端侧AI体验好坏的关键，而这个应用恰好提供了一个标准的基准测试平台，让开发者在项目选型时有据可依，不再是纸上谈兵。
总而言之，虽然端侧AI的能力仍在发展中，但Google通过这个项目，不仅展示了其技术实力，更重要的是为整个开发者社区提供了宝贵的工具和参考实现，极大地降低了开发者探索和构建下一代端侧智能应用的门槛。它清晰地揭示了未来AI应用的一个方向：一个由云端走向终端，更加个人化和无处不在的未来。
https://medium.com/@hakimnaufal/beyond-the-cloud-exploring-local-llms-on-android-with-smolchat-and-google-ai-edge-gallery-1fd10eb76b31
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678（有启发）👍👍，我刚刚将上述信息匹配检索了，分享给有需要的即友们
YouTube 作者是：Alex Finn，标题是：How I use Claude Code to automate my entire life (5 tricks)，网址如下：
www.youtube.com
YouTube 作者是：Alex Finn，标题是：How I use Claude Code to automate my entire life (5 tricks)，网址如下：
www.youtube.com
向度之桥: 我今天刷YouTube看到有一个叫Alex的创作者用Claude Code搭建了一套完整的生活操作系统，直接让AI帮你处理日常工作中那些重复性的任务。 Alex每周四都要写一篇newsletter，以前要花几个小时做市场调研、分析竞品、写草稿。现在他只需要输入一个命令`/newsletter researcher`，AI就会自动分析竞争对手的内容、总结热点趋势、生成个人化的草稿。 什么是真正的AI生产力革命？ 不是那些花里胡哨的功能展示，而是让AI成为你的24小时超级助手。 大多数人对Claude Code的认知停留在编程层面。这么说好像也没错，毕竟它确实是以代码构建为卖点推出的。但Alex发现了一个关键洞察：Claude Code本质上是一个AI智能体，编程只是它的表面功能。 具体来说，它具备三个最核心的能力： 1⃣️文件读写和管理 2⃣️网络搜索和数据抓取 3⃣️自定义指令和子代理创建 让我们拆解一下Alex的newsletter自动化流程： 他在电脑上创建了一个文件夹，里面包含： - 竞品newsletter链接清单 - 个人写作风格样本 - 历史内容存档 然后他给Claude Code输入了一个主提示词：创建一个newsletter研究系统，要求AI分析竞品内容并生成草稿。 真正让人震撼的是Alex建立的整套生活操作系统。他不只有newsletter助手，还有： 情绪追踪系统：每天记录心情状态，AI分析情绪模式并给出建议 内容灵感挖掘器：分析日常思考记录，识别可以发展的内容主题 市场情报收集器：自动搜索行业动态，生成个性化资讯简报 目标管理仪表板：追踪关键指标，分析进展趋势 Alex的这套系统背后体现的是跨领域迁移能力。他把企业级的工作流自动化思维，迁移到了个人生产力管理上。 Alex做了这样的类比： - 企业的CRM系统 → 个人的情绪管理系统 - 企业的BI报表 → 个人的目标追踪仪表板 - 企业的市场调研 → 个人的内容策略分析 Alex的实践揭示了一个重要趋势：未来的工作不是被AI替代，而是与AI协作。 最理想的状态是什么？ 人机协作的分工是：AI负责信息收集、模式识别、初步分析；人类负责创意整合、价值判断、情感表达。 Alex的newsletter流程完美体现了这一点，AI帮他完成了90%的基础工作，但最终的润色、个人观点的注入、情感共鸣的创造，仍然需要他亲自完成。 看到这里，你可能会问：这套系统我也能搭建吗？ 答案是肯定的，但需要转变思维方式。 第一，养成系统化思考的习惯。每当你重复做某项任务时，问自己：这个流程的标准化部分有哪些？哪些可以交给AI处理？ 第二，学会与AI对话。不要把AI当成搜索引擎，而要把它当成你的助手。详细描述你的需求，让它帮你设计解决方案。 第三，接受渐进式改进。Alex的系统不是一天建成的，而是在使用过程中不断优化的结果。 传统的生产力提升往往聚焦在效率层面——如何更快地完成任务。但Alex的实践展示了效果层面的突破——如何重新定义任务本身。 他不是在寻找更快写newsletter的方法，而是在重新定义什么是newsletter创作。传统方法是：调研→写作→发布。他的方法是：设计→执行→优化。 这种思维转变具有普遍意义。在任何领域，当你开始思考如何设计系统而不是执行任务时，你就从操作者转变成了设计者。 Alex展示的不仅仅是一套工具使用方法，更是一种全新的个人管理哲学。 换句话说，未来每个人都需要成为自己生活的产品经理。
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