Olivia
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Y7
@0x100U
接触 Web3 两年 | AI学习者 | 自己做站点
只分享验证过的东西：踩坑、工具、个人见解
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【零基础 3 天搭好个人博客：我实际踩过的坑，和能复用的步骤】
三天前，如果你问我：
“你会写代码吗？”
我的答案可能是：
会一点，但远远谈不上会。
但三天后，我真的把一个属于自己的 Blog 搭起来了。
从页面设计、代码修改，到域名、部署、Cloudflare，再到一些原本没有的功能……
整个过程，最大的变化不是我突然学会了编程。
而是我发现了一件事：
现在零基础做东西，真的应该学会使用 AI。
不是让 AI 替你做。
而是把 AI 当成一个随时可以问的“老师 + 搜索引擎 + 排错助手”。
第一天：我甚至不知道代码应该改哪里
刚开始搭的时候，其实挺懵。
一个项目打开以后，里面各种文件。
.astro
.ts
.css
还有一堆我根本不知道干什么用的东西。
如果按照以前的学习方式，我可能会先去找一套完整教程。
HTML 学完。
CSS 学完。
JavaScript 学完。
再学框架。
再学部署。
……
等真正开始做，估计已经是很久以后了。
这次我没这么干。
我直接开始做。
不知道这个文件是干什么的？
问 AI。
不知道某一段代码是什么意思？
丢给 AI，让它解释。
想实现一个功能，但不知道怎么写？
先让 AI 告诉我实现逻辑。
代码报错？
把报错信息和相关代码一起给 AI。
然后我再自己判断、修改、测试。
这个过程中我发现一个特别有意思的事情：
以前遇到问题，我会想：
“我不会。”
现在遇到问题，我会想：
“我不知道，但我可以先问。”
这两个思维方式，其实差别很大。
第二天：开始真正“折腾”自己的 Blog
网站跑起来以后，事情反而更多了。
因为你会开始产生各种奇怪的想法：
“这里能不能换一下？”
“这个按钮能不能这样？”
“图片能不能点击放大？”
“移动端能不能也这么显示？”
“这个功能模板没有，我能不能自己加？”
……
然后就开始了一轮又一轮：
想法 → 问 AI → 修改代码 → 本地测试 → 出问题 → 再问 AI → 再修改。
有时候 AI 给出的代码并不能直接用。
甚至会出现：
“看起来完全正确，运行起来完全不对。”
😂
所以后来我也慢慢明白：
AI 很强，但不能无脑复制。
你至少要知道：
它修改了哪个文件。
为什么这么修改。
可能影响什么。
出了问题应该去哪里找。
否则你只是从“不会写代码”，变成了：
“不会写代码，但复制了一大堆自己看不懂的代码。”
这其实没有解决问题。
第三天：部署把我整得有点怀疑人生
本地运行的时候：
一切正常。
我甚至已经开始幻想：
“马上就上线了。”
结果部署以后：
不正常。
有些功能本地可以。
线上不行。
改一个地方，另一个地方又出问题。
然后就是经典流程：
看日志。
找报错。
复制错误信息。
问 AI。
修改。
重新部署。
再看日志。
……
有一次折腾到后面，我甚至觉得：
算了，能打开就行。
但最后还是继续搞。
因为我突然发现，这其实才是学习最快的时候。
你不是在“学习 Cloudflare”。
你是在解决：
“为什么我的网站上线以后打不开？”
你不是在“学习 TypeScript”。
你是在解决：
“为什么我改了这段代码以后出现这个报错？”
你也不是在“学习 Astro”。
你是在解决：
“为什么这个功能本地正常，部署以后不正常？”
问题本身，就是最好的老师。
而 AI 的存在，让这个学习过程快了很多。
我现在越来越觉得，AI 最大的价值不是“帮你生成代码”
而是：
降低了普通人开始做事情的门槛。
以前你可能因为一个问题卡两三个小时。
甚至因为看不懂一个专业名词，直接放弃。
现在你可以直接问：
“用完全不懂代码的人能听懂的方式解释一下。”
甚至可以继续追问：
“为什么？”
“还有没有更简单的方法？”
“我改这个会不会影响其他地方？”
“给我一个可以直接测试的版本。”
你可以一直问。
而且不用担心问的问题太基础。
但我觉得还有一个特别重要的东西
就是：
不要把 AI 当成自动驾驶。
AI 可以帮你走得更快。
但方向还是要自己判断。
这三天我最大的收获，甚至不是把 Blog 做出来。
而是慢慢形成了一套自己的做事方式：
先做。
遇到问题再学。
不知道就问。
让 AI 帮你解释。
自己动手测试。
出错再回头找原因。
一步一步把问题拆掉。
而不是：
“等我全部学会了，我再开始。”
因为很多东西，你可能永远都学不完。
三天前，我觉得“做 Blog”是一件很复杂的事情。
现在回头看：
它确实不简单。
但也没有想象中那么难。
最难的其实是第一步。
你得先打开那个项目。
哪怕第一天什么都看不懂。
哪怕代码改错。
哪怕网站部署失败。
哪怕 AI 给你的方案也不对。
都没关系。
因为你只要继续解决下一个问题，就会比昨天多懂一点。
然后某一天你突然发现：
**诶？
我好像真的把它做出来了。**
如果你也想自己搭一个 Blog，其实不用一开始就想着把所有东西学明白。
先做起来。
遇到具体问题，再一个一个解决。
如果你在搭建过程中遇到一些我刚好踩过的坑，也可以在评论区交流。
能回答的，我会尽量把自己的解决过程写出来。
毕竟我也是这么一路问过来的。
从“不知道怎么做”，
到“试着做”，
再到：
“原来这个真的可以。”
这可能才是这三天最有价值的地方。
🚨关键投票！参议院 CLARITY Act 实时直播
🚨Critical Vote! Watch the Senate CLARITY Act Cloture Live https://t.co/U8kbAb42aV
@standwithcrypto If you’re just joining: this is cloture to start debate, not the final bill.
如果您刚刚加入：这是开始辩论的结束，而不是最终法案。
今天9 月 16 日凌晨 2:15
参议院排的是「是否开始正式审议」的程序票，不是最终通过。
要先凑到约 60 票，才能进入辩论和修改。
就算过了，还得和众议院对同一份文本，再送总统。
卡点主要是：公职人员持币伦理、稳定币、DeFi 范围。
所以现在只适合说「规则可能变清楚」，
不适合说「已经利好落地」。
很多人把 CLARITY Act 当成「加密货币合法了」。
不是。它是美国想给数字资产立一套分工的法案：
谁来管现货、谁来管证券属性、交易所要遵守什么。
简单说，以前经常是 SEC 和 CFTC 抢着管，或事后靠执法来管。
这部法想先把地盘划清楚。
要成为法律，通常要走完这些：
众议院通过 → 参议院委员会通过 → 参议院全院通过（中间常要 60 票结束辩论）→ 两院文本一致 → 总统签字。现在进度：
2025 年 7 月众议院已过（约 294:134）。
2026 年 5 月参议院银行委员会已过。
还没走完参议院全院，更没有签字生效。
@Concordium 这才是 infra 问题。模型已经能买东西了，没法干净证明授权。有意思的是钱动的时候，谁对谁负责。
@Spectre__AI 这是一个有用的习惯：在比较赔率之前阅读决议文本。相同的标题，不同的问题。这就是为什么两个“CLARITY”市场可以存在分歧，但又可以保持一致。
@coinbase CLARITY Act 主要是理顺市场结构和 SEC/CFTC 的管辖边界。
目前版本对稳定币和 DeFi 的覆盖还不够全面，但它确实能减少“靠执法来监管”的不确定性。
对很多项目方来说，这才是眼下最实际的改善。
我不会写代码，也没做过网站。
三天里真正管用的不是“灵感”，是把范围砍小：先能访问，再谈好看。
我后来只盯 4 件事：
1、选一个不用自己运维的平台
2、第一天只做“能打开的空站”
3、第二天只写 1 篇完整文章
4、第三天才加导航、功能、主题配色
最大的坑是一上来就纠结主题、配色、插件。
【零基础 3 天搭好个人博客：我实际踩过的坑，和能复用的步骤】
三天前，如果你问我：
“你会写代码吗？”
我的答案可能是：
会一点，但远远谈不上会。
但三天后，我真的把一个属于自己的 Blog 搭起来了。
从页面设计、代码修改，到域名、部署、Cloudflare，再到一些原本没有的功能……
整个过程，最大的变化不是我突然学会了编程。
而是我发现了一件事：
现在零基础做东西，真的应该学会使用 AI。
不是让 AI 替你做。
而是把 AI 当成一个随时可以问的“老师 + 搜索引擎 + 排错助手”。
第一天：我甚至不知道代码应该改哪里
刚开始搭的时候，其实挺懵。
一个项目打开以后，里面各种文件。
.astro
.ts
.css
还有一堆我根本不知道干什么用的东西。
如果按照以前的学习方式，我可能会先去找一套完整教程。
HTML 学完。
CSS 学完。
JavaScript 学完。
再学框架。
再学部署。
……
等真正开始做，估计已经是很久以后了。
这次我没这么干。
我直接开始做。
不知道这个文件是干什么的？
问 AI。
不知道某一段代码是什么意思？
丢给 AI，让它解释。
想实现一个功能，但不知道怎么写？
先让 AI 告诉我实现逻辑。
代码报错？
把报错信息和相关代码一起给 AI。
然后我再自己判断、修改、测试。
这个过程中我发现一个特别有意思的事情：
以前遇到问题，我会想：
“我不会。”
现在遇到问题，我会想：
“我不知道，但我可以先问。”
这两个思维方式，其实差别很大。
第二天：开始真正“折腾”自己的 Blog
网站跑起来以后，事情反而更多了。
因为你会开始产生各种奇怪的想法：
“这里能不能换一下？”
“这个按钮能不能这样？”
“图片能不能点击放大？”
“移动端能不能也这么显示？”
“这个功能模板没有，我能不能自己加？”
……
然后就开始了一轮又一轮：
想法 → 问 AI → 修改代码 → 本地测试 → 出问题 → 再问 AI → 再修改。
有时候 AI 给出的代码并不能直接用。
甚至会出现：
“看起来完全正确，运行起来完全不对。”
😂
所以后来我也慢慢明白：
AI 很强，但不能无脑复制。
你至少要知道：
它修改了哪个文件。
为什么这么修改。
可能影响什么。
出了问题应该去哪里找。
否则你只是从“不会写代码”，变成了：
“不会写代码，但复制了一大堆自己看不懂的代码。”
这其实没有解决问题。
第三天：部署把我整得有点怀疑人生
本地运行的时候：
一切正常。
我甚至已经开始幻想：
“马上就上线了。”
结果部署以后：
不正常。
有些功能本地可以。
线上不行。
改一个地方，另一个地方又出问题。
然后就是经典流程：
看日志。
找报错。
复制错误信息。
问 AI。
修改。
重新部署。
再看日志。
……
有一次折腾到后面，我甚至觉得：
算了，能打开就行。
但最后还是继续搞。
因为我突然发现，这其实才是学习最快的时候。
你不是在“学习 Cloudflare”。
你是在解决：
“为什么我的网站上线以后打不开？”
你不是在“学习 TypeScript”。
你是在解决：
“为什么我改了这段代码以后出现这个报错？”
你也不是在“学习 Astro”。
你是在解决：
“为什么这个功能本地正常，部署以后不正常？”
问题本身，就是最好的老师。
而 AI 的存在，让这个学习过程快了很多。
我现在越来越觉得，AI 最大的价值不是“帮你生成代码”
而是：
降低了普通人开始做事情的门槛。
以前你可能因为一个问题卡两三个小时。
甚至因为看不懂一个专业名词，直接放弃。
现在你可以直接问：
“用完全不懂代码的人能听懂的方式解释一下。”
甚至可以继续追问：
“为什么？”
“还有没有更简单的方法？”
“我改这个会不会影响其他地方？”
“给我一个可以直接测试的版本。”
你可以一直问。
而且不用担心问的问题太基础。
但我觉得还有一个特别重要的东西
就是：
不要把 AI 当成自动驾驶。
AI 可以帮你走得更快。
但方向还是要自己判断。
这三天我最大的收获，甚至不是把 Blog 做出来。
而是慢慢形成了一套自己的做事方式：
先做。
遇到问题再学。
不知道就问。
让 AI 帮你解释。
自己动手测试。
出错再回头找原因。
一步一步把问题拆掉。
而不是：
“等我全部学会了，我再开始。”
因为很多东西，你可能永远都学不完。
三天前，我觉得“做 Blog”是一件很复杂的事情。
现在回头看：
它确实不简单。
但也没有想象中那么难。
最难的其实是第一步。
你得先打开那个项目。
哪怕第一天什么都看不懂。
哪怕代码改错。
哪怕网站部署失败。
哪怕 AI 给你的方案也不对。
都没关系。
因为你只要继续解决下一个问题，就会比昨天多懂一点。
然后某一天你突然发现：
**诶？
我好像真的把它做出来了。**
如果你也想自己搭一个 Blog，其实不用一开始就想着把所有东西学明白。
先做起来。
遇到具体问题，再一个一个解决。
如果你在搭建过程中遇到一些我刚好踩过的坑，也可以在评论区交流。
能回答的，我会尽量把自己的解决过程写出来。
毕竟我也是这么一路问过来的。
从“不知道怎么做”，
到“试着做”，
再到：
“原来这个真的可以。”
这可能才是这三天最有价值的地方。
@giantcutie666 《CLARITY Act》可能在推动美国回答一个过去一直没有真正回答的问题：
数字资产，到底是不是未来金融体系的一部分？
@Betinlife 也是边学边用AI，慢慢积累吧，我是想做内容的，网站这块基本功能够用就行
🎉 三天时间，我的 Blog 终于上线了。
说实话，我是连英文都认不全的人，更别说代码了。
折腾了三天，一路踩坑、反复修改，也有过“算了不折腾了”的时候。
但最终还是把它做出来了。
Y7 Blog 也是我记录、分享和沉淀的地方。
不一定专业，但尽量真实。
今天，正式启用。🚀
🔗 https://t.co/lMwj4cpLHC
@Vivienyxxx 先互动一波。最近主线还是 Web3 和 AI，顺便把成长经历记下来，博客也在慢慢更新。
@David76cm 我一般刷到互关好友的帖子就会来互动一下，给别人做流量，也是在为自己做流量，我主要做web3和AI方面的内容，还会有个人成长历程，有运营自己的blog
👉【亲测有效】推特会员3个月只要4U，购买链接https://t.co/8EML1k0JeZ
@nannan07788 我坡都没爬上去，你几十万，我几十个
@0xguoba 必须有用，都浇起来
@liujie12389 能互动起来吗？ 我在时间线看到了就会互动
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