轻如纸张

一个脱离了人民的人｜一个纯粹的低级趣味的人｜东安大略水猫从业者｜名誉マーレ人 (null/null/null)

[轻如纸张 @vicch]

十几年前钻被窝里刷推的时候，我是没想到有一天会变成一个用时间购买流水线内容的菜市场，一百万个小摊贩在向全世界广播，吆喝着要么买我的东西，要么跟我学练摊，而且算法就能把那些你确实感点兴趣的小摊推到面前骑脸输出，我只能握紧仅有的这点时间赶紧溜走

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现在点菜也交给 AI 了，照一张菜单或者直接说是哪个馆子，反正推荐的这个鱿鱼五花肉还不错的，比自己撞大运要强

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终于换到了，PTCGP 几千张卡感觉最帅的就这张

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开一个系列，#多村车牌赏析 （不是你想的那种）

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不太文明的感觉

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小朋友进化到了十万个为什么阶段，你等着，下次 postmortem 你负责 5-why

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https://t.co/EfSooQ4oX2

这条世界线越来越像一个整活儿存档

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你的草地不错，现在它是我们的了

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就像专业运动员和厨师用定制的家伙事，普通人只用制式的，因为成本或者 ROI，磨刀不误砍柴功有个限度，不可能总磨，但如果磨刀成本极低，而且刀可以自己磨自己，就没有必要大家用一样的了。所谓 second brain，脑子不可能统一，需要学的是怎么长脑子，然后各长各的

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之前写了个 doctor skill，用来做日常排障，一部分是 know-how 比如怎么查日志，怎么串联各种的 ID，再加一个模式库，记录常见问题用于快速匹配，打算放到共享 repo 里，结果有一个类似但过于简单的 skill，别人建议整合一下，本来合理，但我觉得掺在一起做撒尿牛丸大家都用得不顺手，一直没动手

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后来生成的知识库也是，想放在团队文档系统，但对于正确性的信心并不足，错的信息不如没有。这些 by the AI, for the AI 的工具和文档大概没有共享的必要了，一个是我们没有评估各自版本质量的有效方法，一个是都是各自用着顺手最重要，以后除了代码库是共享的，大概都是活在各自的现实里

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https://t.co/sLM95i2og8

牛逼，原来是因为这个，整个北京禁止飞行和持有，一声令下几十万台无人机被开除京籍，吾皇万岁

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几个月前带着无人机回国，发现拒绝起飞，费半天劲在手机上各种填表，后来证明好像是多此一举，留了我妈手机号，我走了之后这事还没完，派出所找了三次了让确认这个那个的，今天又来让提供一堆信息，就说告诉他们卖了，结案吧，闲的这帮人，160 克的无人机好像多大安全隐患似的

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对话历史是引子和信息参考，LLM 的任务不是 synthesize，是从大量对话中发现重复的主题，找到痛点和知识 gap，然后依靠代码库和其他文档，以 top-down 方式进行独立调查和写作，生成少量但更系统性和有深度的文档，而不是一大堆 entity 和 concept 文档。准备搞一搞看看效果

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新工作 domain 复杂起来之后，逐渐有建立知识库的想法，看了 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 深以为然，试了几个实现，都不理想，最近想通了，因为输入的日常工作产生的会话历史大部分是碎片信息，喂给 LLM 就像盲人摸象，以 bottom-up 方式试图拼合出完整的知识库，不是有效方式

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发到 r/rct，瞬间被 downvote 到地板之下了，真有点多余，Reddit 还是互联网早期的抱团取暖感，尤其中老年扎堆儿的小众频道，就每天发些 circle jerk 的类似内容，生人勿入，也许互联网未来就是这样，各玩各的茧房

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过山车大亨在 iOS 上有个 Classic 版，好像是 OpenRCT 基础上开发的，因为本地单机，之前就动了作弊改钱的念头，但存档文件根本弄不懂，今天突发奇想用 Kilo Code 试试，折腾了几个小时，比想象的复杂很多，现金这个数值有四处同步，还有各种非常规的 hashing 和校验

[轻如纸张 @vicch]

手动提取了 6 组只有微小差别的原始游戏存档给 AI 分析对比，各种猜解试验，最后 GLM 5.3 给搞定了，成功的一刻非常舒坦。其实不见得有时间去玩，但就想获得这种掌控。另外看 AI 干活也愈发成瘾了，尤其干私活，看着想法一步步实现，有种获得超能力的感觉

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把 NAS 上的 Plex 换成了 Jellyfin，如果不是 Plex 免费版不支持加速播放，本来没有动力折腾的，另外现在有 AI 辅助搭建和排障，使用开源工具的 cognitive burden 大大下降，何乐不为

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https://t.co/gVBlkPSNKa
换用 GLM 5.3 以后 Mtok 花费依旧是从 $1.3 直降到 $0.3，公司可以把 Claude 订阅关了，从用量统计看已经没几个人用了，下周准备试试 Qwen 3.8

[轻如纸张 @vicch]

GLM 5.3 Flash 综合成本是 Opus 4.8 十分之一啊，生产级别的复杂上下文的 debug 和 design 也没感觉出明显下降，真不知道人类学拿什么竞争，模型又没有黏性，说切就切

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Meta AI 有点意思的，试着拍了段视频扔进去，丫真分析了，还生成一个 HTML 标记出哪有问题，虽然标错了，但努力的样子挺有趣

[轻如纸张 @vicch]

昨天断电几次，热水器又憋泡儿了，vibe debugging 一番怀疑是火焰感应器出问题，看起来自己拆风险颇高，只能摇人来修，幸好是租的，应该免费，今天早晨抱着试一试的心态又点火，好像好了，缝缝补补再三年吧