看过我博客的人会发现，我在这半年的时间里面体验了非常多的语音转文字工具，可以说，这样的工具极大地提升了我的生产效率。不仅搭配 Obsidian 可以更快地写笔记，搭配 Claude Code 等编程工具也可以让我更快地输入提示词。体验到后面，遇到类似的产品，我一般也不会单独地出一篇文章，但是今天体验完了 Typeless，我觉得它值得写一篇文章，单独介绍一下。
Typeless是一款专为 macOS 设计的 AI 语音输入工具，试用下来感觉非常不错。首先，Typeless 的新手入门流程，做的就是我所有体验过的产品当中最简洁、最完善的。一般来说，工具都
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也是为了”颜值”买单
自从 Clash for Android (CFA) 的原作者删库停更之后，Android 平台上的代理工具虽然没有到”至暗时刻”，但也确实经历了一段迷茫期。虽然我们都知道，内核才是关键，界面只是皮囊，但作为每天都要打开好几次的 App，谁不想让它长得更好看一点呢？
这半年多来，我主要在使用 Clash Meta for Android (CMFA)。它不仅继承了 CFA 的衣钵，更重要的是跟进使用了 Mihomo (原 Clash Meta) 内核，协议支持全，功能极其强大。但是，不得不说，CMFA 的界面设计还是充满了浓浓的
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2025-12-04 flyclash
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QM-Music 是一个基于 Subsonic 协议构建的开源私有云音乐服务器，专为音乐爱好者设计。它以轻量、高效、全平台兼容为核心特点，让用户能够轻松搭建属于自己的音乐流媒体服务。
之前总结过一篇文章如何使用 Navidrome 搭建在线音乐库，我自己使用下来几年也非常稳定，但 Navidrome 的交互界面有一些老旧，并且我有一个挺常用的，网页随机播放功能支持不是很完善，今天刚好看到 QM Music，交互页面非常友好，所以安装用用。
我自己会在本地使用 Musiver 原名音流来串流音乐。
核心亮点
极致轻量与高性能：
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本文记录 Gemini CLI 使用过程中一些容易被忽略的问题，以及使用小技巧。
对于常用的 Gemini CLI 命令比如操作符 @ / 等，可以参考官方文档完成入门学习。
每分钟请求数 RPM : 60 次
每天请求数 RPD: 1000 次
GEMINI.md 项目上下文定义
GEMINI.md 和 CLAUDE.md 文件作用类似，它们被设计用来存储项目特定的上下文信息。每次你在项目目录中启动 Gemini CLI 时，它都会自动加载这个文件的内容。这相当于给 AI 预设了一个“出厂设置”，让它迅速了解项目的规范、常用命令和注
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看过我博客的人会发现，我过去分享了非常多 Claude Code 下的使用小技巧，Claude Code 提供了非常好用的 Clash Commands，可以让我们直接通过快捷方式调用我们预先定义好的 prompt。最近我在使用 Gemini CLI 时，也发现我需要类似的功能。但幸好，Gemini CLI 已经帮我们实现了 slash commands，我们只需要定义好一个函数，就可以非常轻松地通过斜杠命令来调用。
今天就来聊聊怎么配置这套”快捷指令”。
什么是 Slash Commands？
简单来说，Slash Commands 就是你在聊天
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从 2020 年开始使用 Obsidian 算起，到今天也已经快 5 年了，这个过程中我将过去将近 10 年的笔记，包括 Evernote，WizNote 中的笔记，豆瓣上的笔记全部转成了 Markdown 保存到了本地，后来陆陆续续使用的比如 [[Voicenotes]] 也都转成 Markdown 存如 Obsidian。虽然过去纪念陆陆续续在整理，但是实际上每天添加到笔记库中的内容要远多于要整理阅读的内容，笔记仓库也是越来越大，所以我越来越想使用一个工具可以帮助我真正地理解我写下的东西，并且在我想使用的时候能快速的找回。
现状是当我想要回溯笔记中
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在 k3s 中使用 Helm 安装的应用，更新流程非常标准化。基本公式是：更新仓库 -> (可选)修改配置 -> 执行 Upgrade。
以下是通用步骤，假设你要更新名为 gitea 的应用：
更新 Helm 仓库缓存
首先必须告诉 Helm 获取最新的 Chart 版本列表，否则它只知道旧版本。
helm repo update
(可选) 查看有哪些新版本
如果你想知道现在有什么版本可供升级：
# 搜索仓库里的版本
helm search repo gitea/gitea
# 或者查看你当前安装版本的状态
helm lis
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Z-Image-Turbo 是由阿里巴巴集团开发的高性能图像生成模型，基于 Z-Image 原始版本进行了深度蒸馏和强化学习。 这个模型采用了 6B 参数的轻量级设计，但能够在保证质量的前提下，实现闪电般的生成速度。
[[Z-Image-Turbo]] 的最大特色在于，它仅使用了 8 个 NFE 函数评估次数就完成了高质量的图像生成。而传统的扩散模型通常需要 50 步以上。 企业级的 Nvidia H800 GPU 上，它能够实现一秒以内的推理延迟。 即使在配备 16GB 显存的消费级设备上，也能流畅运行。
Z-Image-Turbo 高效能得益于其
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在之前的文章中写过太多的语音转文字输入法，在 B 站的视频中也介绍了不少。包括 [[Aqua Voice]]，[[Spokenly]]，[[Wispr Flow]]，[[superwhisper]]， [[Whispering]] ，国内也有不少团队做出了类似 [[闪电说]]，[[Ququ 蛐蛐]] 这样体验非常棒的应用。除了豆包语音输入法，现在又一家大语言模型公司下场做语音输入法，小凹语音输入法。
小凹语音输入法
小凹语音输入法 是由智谱 AI 公司推出的一款 AI 驱动的语音输入法，基于智谱 AI 大语言模型 GLM-4.5，在 2025 年 1
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在云原生时代，Kubernetes (K8s) 已经成为容器编排的事实标准。然而，对于很多开发者来说，Docker Compose 依然是本地开发和测试的首选工具，因为它简单、直观且易于配置。
当我们准备将应用从本地开发环境迁移到生产环境的 Kubernetes 集群时，往往面临着一个痛点：如何将 docker-compose.yaml 文件“翻译”成 Kubernetes 的各种 YAML 资源文件（Deployment, Service, PVC 等）？
手工编写这些 Kubernetes Manifests 不仅耗时，而且容易出错。这时，Kom
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