或许你曾经有过这样的经历，你想要把自己的屏幕分享给自己的好友或者是工作伙伴，你会发现自己可能需要打开 Microsoft Teams 或者是 Google Meet，然后使用它内建的屏幕分享的功能来分享自己的屏幕。但是这些工具的话，他们要不就是需要你们共同拥有账号，并且打开可能会有几秒钟的延迟，要不就是他们分享的质量会很差，甚至都无法看清自己的屏幕上的文字或者代码。
这就是 Screego 的作者编写这样的一款屏幕分享工具的初衷，作者想要创建一个解决方案，让用户可以通过低延迟的方式轻松地分享自己的屏幕。并且这个工具也只仅仅做一件事情，可以不依赖于任何的
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昨天，花了半天的时间去听了 Andrew Huberman 的一个 YouTube 视频 —- The Science of Making & Breaking Habits，主要讲的是从神经科学结合心理学的角度，探讨了习惯的形成和破除机制，并且 Huberman 教授提供了多项实用的工具来帮助我们培养习惯以及破除我们不希望的习惯。
Andrew Huberman 是谁？
Andrew Huberman 是斯坦福大学医学院神经生物学和眼科学教授，同时兼任神经病学和行为科学客座教授，他著有大量关于视觉神经和神经可塑性的研究论文。
2021 年
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在之前的文章中遗留下来一些没有解决的问题，当时只是记录了一下， 后来因为只使用了 local 集群就没有继续调查，现在想要创建 K3s 集群的时候再次遇到了类似的问题。
在 Rancher 中创建新的 K3s 集群时，在节点上运行注册脚本的时候抛出如下的错误。
[FATAL] Aborting system-agent installation due to requested strict CA verification with no CA checksum provided
原因是 agent-tls-mode 处于严格（strict）模式
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Google 提供了非常慷慨的 Gemini 模型调用额度，但是如果日常高频使用的话，还是可能超出使用限制，我的主力帐号，每天几十 K Token 的使用也差不多有 3 美元左右的费用了，所以我想着能不能直接利用多个 Google 帐号的 AI Key 轮询使用免费的额度，果不其然都已经有人实现了并开源了，Gemini Balance 就是这样一个可以使用多个 API 密钥的项目。
什么是 Gemini Balance
Gemini Balance 是一个基于 Python FastAPI 构建的开源应用，专门为 Google Gemini API
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Trellis：让 AI 编码代理真正投入生产的框架
最近我一直在思考一个问题：AI 编码工具越来越多，但为什么每次切换工具或开启新会话，都感觉像是从零开始？我用 [[Claude Code]] 写了一段时间，又想试试 [[Gemini]] CLI，但每次都要重新解释项目背景、编码规范、当前任务进度。这种重复性的”上下文喂养”工作，慢慢变成了一种隐性负担。
tiptop：用图表重新定义命令行系统监控
最近在排查一台服务器的性能问题时，我习惯性地打开了 [[htop]]，盯着那一列列滚动的数字，试图从里面读出 CPU 负载的变化趋势。说实话，数字本身没什么问题，但当你需要判断”过去几分钟内 CPU 是否有明显的周期性抖动”时，一屏幕的百分比实在不如一条折线来得直观。就在那个时候，我发现了 tiptop 这个工具，用了之后感觉有点相见恨晚。
Claude Code /goal：让 AI 自主持续工作直到达成目标的新命令
用 [[Claude Code]] 写代码时，一直有一个令人微妙不适的摩擦：每当 Claude 完成一轮工作，控制权就回到了我这里，我需要再次发出指令，告诉它”继续”“再检查一遍”“还有这个文件没改”。对于那种需要跑很多轮才能完成的任务——比如把一个模块从旧 API 迁移到新 API 直到所有测试通过，或者逐文件重构某个目录直到符合统一规范——这个”人类中继”的环节就显得相当机械，本质上我只是在不停地按确认键。