使用 Beancount 记账篇七:Fava 展示

之前的文章中已经详细介绍过纯文本记账软件 [[Beancount]] 是什么,以及怎么使用纯文本的文件来记录和管理自己的资产,负债,支出等等,但是 Beancount 毕竟还是纯文本的工具,不能直观地查看账本中的信息,这篇文章就介绍一下 Fava,Fava 是一款可以帮助用户将 Beancount 账本信息展示出来,查看,分析的 Web 工具。 Fava 是一个基于 Flask 框架开发的 Web 应用程序,它可以将 Beancount 账目文件解析并在浏览器中以直观的方式展示出来。使用 Fava 可以方便地查看账目的各种统计信息、生成报表以及进行筛选 Read more ...


通过 Uptime Kuma 监控服务在线状态

Uptime Kuma 是 [[Uptime Robot]] 的一个开源实现,可以自行架设。 如果看过我之前的文章,应该知道我过去也整理了很多服务器监控服务,我一路经历过了 Nodequery 、 Netdata 以及 哪吒。甚至一度想要上商业的服务监控比如 [[Datadog]],但后来想想目前应该还不需要,但是这么多年过来,我整理笔记的时候发现很早之前写的 uptime kuma 的文章竟然没有发布出去。所以再在 2024 年时间的维度梳理一下。 具体来说 Uptime Kuma 是一款监控服务在线状态的工具,可以监控的类型见下图,简单的来说,还 Read more ...


面向开发者的垂直搜索引擎 devv.ai

Devv Search 是一个面向开发者的搜索引擎,并且通过 AI 的加持,提供了更好,更精确的代码搜索能力。之前介绍过 GitHub Code Search,但是只能通过简单的代码片段去搜索 GitHub 上已有的代码,而 Devv 搜索则是可以通过自然语言的方式去查询具体的编程问题,虽然 ChatGPT,Bard 也能做到,但是初步体验了一下 Devv.ai,目前还是比较准确的。 交互界面 Devv_ 的交互界面比较简单,不需要介绍,直接输入问题,获得答案即可。 related [[RAG 系统]] Read more ...

2023-11-02

在阅读中认识更多的单词 Relingo 插件使用

Relingo 是一款通过在浏览过程中将陌生单词标注出来帮助学习的工具,Relingo 有浏览器插件,也有提供 Android 和 iOS 客户端。 功能 Relingo 能根据设置难度等级以及收藏的词汇来自动高亮显示页面中的内容,并进行翻译。 通过阅读和观看积累自己的生词本,并通过后期的间隔记忆让背单词不再是一个任务 Relingo 可以在非常多的主流网站运行,还支持 YouTube 等流媒体 安装 点击这里 安装 Chrome 插件 使用 使用效果图 用 Relingo 自己的设置页面来做一个说明,但实际默认 Read more ...


解决 OpenAI insufficient_quota 问题

因为一直在用 OpenAI 的 API,之前是账户中还有一些余额,但是在 2023 年 11 月 1 号就到期了,但是到期之后我账户中也是有充值了 5 美元的余额,理论上应该直接切换到使用我的账户余额,但问题就是 OpenAI 的接口无限制地返回了 insufficient_quota 错误。 网上去查询这个错误的时候大部分的错误都是说当前已经超过了配额限制,所以报错,但是明明我的账户中还有 4.95 美元的余额。所以我开始怀疑是不是 OpenAI 后台处理这个余额切换的时候出错了。 于是我就找到了 这个问题 几乎是一样的错误,最高赞里面的说明是,当 Read more ...

2023-11-01 openai , ai , chatgpt

我购买了一只 Blue Yeti

我购买了一支 [[Blue Yeti]],这是一支我很早就想购买的麦克风,早很多年就在我的待购列表中,但是因为一直没有使用场景,所以一直就没有怎么开始,但是现在想要做一些播客相关的内容,所以就入手了。 优点 无需驱动,直接 USB 连接即可使用 四种独特的录音模式 立体声 心型 全指向 双向 使用 打开 Yeti 包装之后,将麦克风旋转 180 度,使得 Blue 的 Logo 和耳机音量控制朝向自己 调整到角度之后,拧紧底座左右两侧的固定旋钮 将 Read more ...


NextCloud macOS 客户端修改服务端地址

起因是因为我因为搬家把 NAS 放在了家里,然后使用了 ZeroTier 做内网穿透,于是原来搭建在 NAS 上的 NextCloud 局域网地址,变成了 ZeroTier 的地址。那么我所有的同步客户端就没有办法直接再连接上了,所以得想办法。 最初想到的最笨的办法就是登出,然后再用新的 NextCloud 地址登录。但是这样就需要重新关联本地的同步文件,极有可能会让 NextCloud 将同一份文件同步两次(这种蠢事我之前也干过)。 于是我就找能不能只修改本地的配置,让原来的 192.168.2.xxx 变成 ZeroTier 的局域网地址 192 Read more ...


使用 uBlock Origin 拦截 YouTube 广告

之前一直在 Chrome 下观看 YouTube, 通过广告屏蔽插件,基本上可以看不到 YouTube 的贴片广告, 但是最近 Google 更新了 YouTube 的广告屏蔽插件监测,应该是最新的 Chrome 上线了一些新的特性能让 Google 做到,所以一系列的广告拦截插件都纷纷失效了。但是简单的搜索了一下之后发现,uBlock Origin 还能正常拦截广告。 虽然我也一直安装了 uBlock Origin,之前也推荐过,但是我忘记更新它的过滤规则,所以导致 YouTube 还是会出现广告弹窗,并且不让继续观看视频。 uBlock Orig Read more ...


我的照片管理方案

虽然过去一直使用 Google Photos(从 Picasa 时代就开始使用),一个账户中也累积了也有 30G+ 的照片,另外还有一些相机拍摄的照片存储在硬盘上没有上传 Google Photos,但是最近越来越不想使用 Google Photos,之前也有写过文章,逐步从 Google 的服务中逃离。去年更换了低配版 iPhone 之后因为存储空间有限,所以订阅了 iCloud 200G 版本,最初只是为了缓解一下手机的存储空间以及和 macOS 同步,这样想来也差不多用了近一年,但和 Google Photos 一样的问题,我想在本地(以文件的形式 Read more ...


MacBook 16 寸连接外接显示器 CPU kernel_task 占用极高问题解决

上个礼拜在 Prime Day 购入了明基的 4K 显示器,但是用 Type-C 连接上电脑(Macbook 2019 16 寸)的时候发现,MacBook 非常卡顿,用 [[iStat Menu]] 查看了一下,发现 kernal_task 占用极高,进而导致系统非常缓慢。刚开始的时候还以为是软件开多了哪里不对,但是逐渐的发现,当我把显示器断掉之后立即就恢复了正常水平。所以立即把问题定位到了显示器上面。 根据之前的经验,我尝试重置 S.M.C,还重置了一下 NVRAM,但是都不管用。中间还尝试了一下将 Type-C 线更换成 HDMI,但依然没有 Read more ...


最近文章

  • 利用 mise 替换 asdf 的迁移方案
  • Field Theory CLI:把 X Bookmarks 同步到本地,变成可搜索的个人知识库
  • 在 OpenClaw 中配置 Longbridge CLI 与 Skill 打造对话式量化交易工作流 最近我一直在折腾自己的投资工作流,想把 AI Agent 和真实的行情、持仓、交易动作接到一起。手里一边是 [[Longbridge]] 账户,一边是 [[OpenClaw]] 这类可以扩展 Skill 的开源 Agent,单看都不缺能力,问题是它们原本不在一个工作界面里。查行情要切 App,下单要切网页,想做一点自动化分析还得自己补脚本。直到我把 Longbridge 官方的 longbridge-terminal 和 OpenClaw 里的 Longbridge Skill 接上,这套东西才终于顺了起来。现在我可以直接在终端里问 AI 一句话,让它去查报价、看持仓、整理数据,必要的时候再把下单命令准备好。这篇就把我自己跑通的过程和一些实际感受整理下来。
  • CLIProxyAPI 把 Claude Code、Gemini CLI、Codex 订阅包装成统一 API 的开源神器 最近在折腾自己的 AI 工具链时,我遇到了一个非常现实的痛点。手里同时握着 [[Claude]] Pro、ChatGPT Plus、Gemini Advanced 这几个订阅,每次想在自己的脚本或小工具里调用它们的能力,都只能望洋兴叹——订阅账号给的是网页端或 CLI 工具的使用权,而不是 API Key。如果想走 API 路径,就得额外付一次费,而且 API 的定价往往比订阅贵得多。于是我一直在找一个能把订阅账号的额度转化为 API 调用能力的方案,直到最近发现了 [[CLIProxyAPI]] 这个项目。今天就聊聊这个工具到底解决了什么问题。
  • LM Studio:在本地运行大语言模型的最佳桌面工具 自从各类大语言模型开始开源以来,我就一直在尝试在本地运行它们。早期折腾 [[llama.cpp]] 的时候,需要手动编译、手动下载模型权重、在命令行里敲参数,对于非技术背景的用户来说门槛相当高。直到我发现了 [[LM Studio]],才算是真正体验到了”把 AI 装进自己电脑”的顺畅感。用它运行本地模型,就像在 App Store 下载一个 App 一样自然。