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10Mole 出 Mac 版后，用户教会了我做产品
最近我写了不少关于独立开发的思考，想着汇总一下，就把 Mole 从开源 CLI 做到 Mac 付费软件这一路聊一聊，当时是怎么想的，哪些事情做下来有用。 Mole 的官网是 mole.fit，CLI 在 GitHub 开源，可以先去玩一玩。 去年国庆我在三亚的泳池边写了几百行代码，做了个 Mac 清理的命令行工具 Mole CLI 开源到 GitHub 上，本来只想给自己和同事用。结果不到一年收了 60K star，陆续发了 50 多个版本，121 位来自全球各地的开发者提交过代码，解决掉近 800 个功能建议和 Bug。 其实我一直没太意识到用的人有多少，直到有一次，因为在 README 上挂了两张用 Vercel 加速的图片，流…
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02你不知道的具身智能：从小机器狗到 Optimus
太长也要读 今年 4 月我组装了一台小机器狗，做的过程在推特上发过几条，大伙应该都刷到过，从买零件、装结构，到最后它能听懂指令、走两步、还能对话几句。 缘由要从过年那段时间说起，那阵子我天天用 Opus 4.6 写代码，发现很多地方它写得比我好，又快又准，越用越 FOMO，于是就想，要不试试软硬件结合的东西，这块相比纯软件可能还有一点门槛。 真想做了，方向很快就落到具体问题上，传感器怎么读，舵机怎么控，通信怎么兜底，电池、结构件和故障怎么处理。这些都比「做一台机器人」实在，于是我买了 STM32、ASRPRO、ESP32-C3、MG90S 舵机、OLED、DHT11、锂电池，还有一套 3D 打印结构件，凑成一台能听懂话、会趴下、会走…
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03你不知道的 GEO：AI 可见性的原理、实践与取舍
花一小时让 AI 找到你的内容 这几天有好几个小伙伴@我说，我的开源工具在他们问 AI 的时候被主动推荐了，啥也没做居然可以被收录，想着要不花一个小时把内容结构化整一整，应该会更好，于是整好以后，快速发了一个速记推，但是内容结构不清晰，想着大家很感兴趣，那要不就整一个结构清晰的文章便于沉淀和查找。 我很讨厌去刷排名或者生产垃圾内容，更多想着让现有的内容对 AI 更可见，所以这篇文章不会教你投机，而是如何让 AI 更好理解你现有的内容。 去查了一下，发现 AI 搜索跟传统搜索逻辑完全不一样，传统 SEO 拼的是进 Google 前 10，但 83% 的 AI Overview 引用来自排名前 10 之外的页面，AI 看的是结构清晰、来…
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04你不知道的 AI Coding：非技术人的上手、场景与实战
太长不读 上个月在公司里给产品和业务的小伙伴分享了下如何上手 AI Coding，加上最近又发了条推特，聊到不少同学因为订阅门槛没机会用上一线 AI Coding 工具，方法和习惯不花钱就能先学，索性把上手这部分整理出来。不少人用 Claude Code 其实是卡在使用命令行的第一步，看到只有字符的终端会觉得是给程序员用的，自己肯定搞不定。其实门槛没想象的高，会用豆包这类对话框 AI 的人花点时间也能上手，剩下的就是慢慢习惯把执行权交给它。 等你用顺手后会发现它像个什么活都接的能干助手，跑后台数据、写解决你问题的小工具、把乱七八糟的文档拼成简报、做原型、整理销售报表都能干。之前会不会写代码不是关键，等你有意识把项目背景写进 CLAU…
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05在 AI 时代，我是如何深入学习一个技术领域的
想和大伙聊聊，在 AI 时代我是怎么深入学习一个技术领域的。没有 AI 之前，更多是看书、翻这个领域国内外有名的人的博客，然后摘抄记录到笔记本，速度挺慢，但很有学习的乐趣。比如当时学 WebGL，学懂一个东西差不多要半年空闲时间，慢但快乐。 有了 AI 之后，我还是很讨厌网上那种「3 分钟教你看完百年孤独」，也不喜欢短剧和倍速看剧的方式，更多还是挑好的看，宁愿慢一点、真正搞懂，也不愿意刷一堆摘要最后脑子里什么都没剩。 不过最近写「你不知道的 Claude Code」和 Agent 系列，除了自己懂的部分，还有大量不太清楚的领域。好在之前收藏了不少相关资料，刚好借这个机会清库存，全部搞懂再输出出去。一直觉得，看了多少、听了多少、输入了…
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06你不知道的大模型训练：原理、路径与新实践
太长也要读 在写完《你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践》、《你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践》后，我想着继续来写第三篇，这次打算挑战下自己来梳理一下大模型训练到底怎么回事，这篇文章争取让非专业背景的人也能读得懂。 2026 年来看大模型效果真正拉开差距的地方，慢慢不再是预训练本身了，而在它更后面的那一大段：后训练、评测、奖励、Agent 训练、蒸馏，每一个步骤都在影响用户实际感受到的效果。你发现某个模型突然变强了，背后可能是这几块一起优化到位了，而非单一因素导致。 下文按大模型训练链路顺序来讲，重点放在厂商怎么通过后半段训练栈来提升最终上线效果。 大模型训练其实是一条流水线 过去几年，一般会用参数、…
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07杀死那个手工程序员
标题来自 12 年前我很喜欢的一首万青的歌《杀死那个石家庄人》的改写，虽然歌里写的不是一回事，但那种看着熟悉世界一点点被替换掉的感觉，还真有点像。 好多年没坐公交了，上次去太子湾，因为景区限行，只能把车停在外面，坐景区的免费接驳车进去。 前排有个小女孩一路都在刷那种 AI 生成的短视频，画面很粗糙，内容也很假，滑到下一个居然还是差不多的东西，她却看得津津有味，每个视频的点赞居然也都不低。看到这一幕的时候，我甚至有点难受，会忍不住想，以后我的小孩是不是也会在这种粗制滥造的 AI 内容里慢慢长大，最后连什么是真正美好的东西都越来越难分辨。 有了 AI 之后，很多东西的生产一下子就变简单了，做内容简单了，做软件也简单了。以前做一个东西出来…
阅读全文你不知道的 Agent：原理、架构与工程实践
太长不读 在写完「你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践」之后，发现自己对 Agent 底层的理解还不够深入，加上团队在 Agent 方向已经有不少业务落地经验，一直缺少一份系统梳理，所以我又把资料、开源实现和自己写的代码一起过了一遍，最后整理成了这篇文章。 这篇文章主要讲 Agent 架构里几块最影响工程效果的内容，包括控制流、上下文工程、工具设计、记忆、多 Agent 组织、评测、追踪和安全，最后再用 OpenClaw 的实现把这些设计原则串起来看一遍。 整理下来，有几处判断和我原来想的不太一样，更贵的模型带来的提升，很多时候没有想象中那么大，反而 Harness 和验证测试质量对成功率的影响更大，调试 Age…
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09你不知道的 Claude Code：架构、治理与工程实践
太长不读 今天这篇来自最近半年深度用 Claude Code 的实际踩坑，两个账号每月 40 刀，算是交了点学费。 刚开始也把它当 ChatBot 用，后来很快发现不对劲：上下文越来越乱、工具越来越多效果越来越差、规则越写越长却越不遵守，折腾一段时间，研究了 Claude Code 本身之后才搞清楚问题在哪。 最直接的理解方式，是把 Claude Code 拆成六层来看： 层 职责 CLAUDE.md / rules / memory 长期上下文，告诉 Claude “是什么” Tools / MCP 动作能力，告诉 Claude “能做什么” Skills 按需加载的方法论，告诉 Claude “怎么做” Hooks 强制执行某些…
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10连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢？
今天看腾讯大厦装龙虾这件事，挺有感触，有点儿《龙虾大跃进》的感觉。 最近很多大厂都在疯狂让一线非技术员工去安装龙虾，网上甚至真有 500 上门安装服务。大家都在拼命找使用场景，拼命要求落地，拼命证明这个东西已经重要到不能错过，整个过程让我有一种很强的赛博科技折叠感。 看到一句话很有意思，连龙虾都不会装的人，怎么会用龙虾呢。再往前一步，连基本使用都没有建立起来，却要先做出完整场景，做出结果，做出价值证明，这本身就更难。 这背后有两个东西叠在一起。一个是错觉，很多老板看了太多视频号切片，被各种夸张叙事和万能案例反复轰炸以后，真的会产生一种幻觉，觉得这东西什么都能做，哪里都能接，谁都该装，装了就应该立刻有产出。另一个是焦虑，大家又都怕错过…
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