日语新旧字体:从 Rime 输入法说起

最近在折腾 [[Rime]] 输入法,想配置一套日语输入方案,方便写笔记时随时切换输入日语词汇。配置过程中我发现了一个奇怪的现象:候选词列表里有时会出现一些看起来像简体中文的汉字,而不是标准日语汉字的写法。出于好奇,我翻开 japanese.jmdict.dict.yaml 字库文件仔细检查,才意识到背后其实涉及日语汉字的一段重要历史——新旧字体之争。 日语汉字改革的历史背景 要理解这个问题,得先回到二战结束后的日本。1945 年战败后,日本政府推行了一系列文字改革,目的是降低汉字学习难度,推动文化普及。1946 年,日本内阁颁布了《当用漢字表》 Read more ...

2026-04-20 japanese , rime , input-method , kanji , language

Karpathy 的知识库管理方法:用 LLM 维护一个会自我生长的 Obsidian Wiki

[[Andrej Karpathy]] 最近在 GitHub 上发了一个 Gist,介绍了一套他叫做「LLM Wiki」的个人知识库管理模式。很多人说这是他这两年分享的东西里最实用的一个,我花了几天时间认真研究了一遍,觉得值得写一篇文章把它的核心逻辑说清楚。 Karpathy 不是第一次聊知识管理的话题了。2024 年初他就写过一篇关于 [[Obsidian]] 的「情书」,核心观点是 Obsidian 代表了他心目中软件应该有的样子——不是一个试图锁定用户的产品,而是一个哲学上站得住脚的工具。但那篇文章更多是在夸 Obsidian 的设计理念,而 Read more ...


Karpathy 的 AutoResearch:让 AI 替你做实验,一夜跑完 100 次迭代

2026 年 3 月 7 日,[[Andrej Karpathy]] 在 X 上发了一条推文,宣布开源一个叫做 AutoResearch 的项目。帖子的热度出乎很多人的意料——发布几天内 GitHub 累积了 21,000 个星标,原始推文的浏览量达到了 860 万。两周后,《财富》杂志专门写了一篇文章,把这套方法命名为「The Karpathy Loop」,认为它代表了 AI 研究方式的一次范式转变。 我自己看完这个项目之后第一反应是:这个想法太简洁了,简洁到让人觉得「为什么之前没有人这么做」。它的核心思路用一句话就能说清楚:把一个 AI Age Read more ...


理解 kitty keyboard protocol:终端键盘输入终于不再靠猜

最近在重新整理终端和 [[TUI]] 工具链的时候,我又一次被一个老问题绊住了:为什么在图形界面里看起来再自然不过的一组快捷键,到了终端里就突然变得暧昧不清?最典型的例子就是 Tab 和 Ctrl+i,还有 Enter 和 Ctrl+m,再加上那个几乎所有 [[Vim]] 和 [[Neovim]] 用户都感受过的 Esc 延迟问题。你表面上看到的是一个快捷键不太灵,往下挖一层,真正的问题往往不在编辑器本身,而在终端把键盘事件传给程序的方式,本来就带着历史包袱。 这也是我最近重新认真去看 kitty keyboard protocol 的原因。它名字里虽 Read more ...

2026-04-09 kitty , keyboard-protocol , terminal , tui , neovim , vim , cli

Google AI Edge Eloquent 是什么,一款离线优先的 AI 语音整理应用

这两年我一直在看一个很有意思的变化:AI 产品一开始最容易被做成聊天窗口,但真正会进入日常工作流的,往往不是“再来一个聊天机器人”,而是那些把某个具体动作做得更顺手的工具。语音输入就是典型例子。很多人其实并不缺“能识别语音”的系统,手机自带输入法、系统听写、[[Whisper]] 生态都已经够用了,真正不够的,是把一段乱糟糟、带口头禅、夹杂自我修正的自然说话,直接变成可以贴进邮件、文档、消息框里的成品文字。 所以我看到 [[Google]] 最近推出 Google AI Edge Eloquent 时,第一反应不是“Google 又出了一个 AI Read more ...


Claude Managed Agents 是什么,如何使用

过去一年我在看 [[Agent]] 产品的时候,一个感受越来越强烈:真正难的往往不是“让模型会调用工具”,而是把一套能长期跑、能恢复、能接企业系统、还能管住权限的 agent 基础设施搭起来。很多团队一开始做 demo 很快,给 [[Claude]] 或别的模型加几个 tool,跑通一个 happy path 并不难;但一旦任务变成长时间执行、要操作代码、要调用外部服务、要给不同用户隔离凭据、要把中间状态可靠地保存下来,问题马上就从 Prompt 设计变成了系统设计。 所以我第一次看到 [[Anthropic]] 推出 Claude Managed Read more ...


OpenCLI 是什么,如何安装和使用这个把网站变成命令行的项目

最近我越来越在意一个问题:我们已经有很多很强的 [[AI Agent]] 了,但真正能稳定调用的能力,还是主要集中在 shell、API 和本地文件系统里。至于网页上的功能,哪怕已经很成熟、很高频,到了 Agent 这里往往还是得重新“理解页面、点按钮、猜 DOM、处理登录态”。这类方式不是不能用,只是每次都像临场发挥,离稳定和可复用总差一口气。[[OpenCLI]] 让我觉得有意思的地方,就是它没有继续在“更聪明地看网页”这条路上内卷,而是换了一个角度,想办法把网页、[[Electron]] App 和本地工具都收编到统一的命令行入口里。 这里说 Read more ...


利用 mise 替换 asdf 的迁移方案

前面我分别写过使用 asdf-vm 管理编程语言多个版本和多版本管理工具 mise 使用详解。那两篇更偏工具介绍,适合第一次认识 asdf 和 mise。但真轮到自己迁移的时候,最关心的通常不是概念,而是另外一个问题:我已经在机器上用 asdf 管了很多年的 Python、Node.js、Ruby,现在如果想换到 mise,到底该怎么换,才能既不打断当前工作,又不把已有项目折腾乱。 我自己这段时间重新梳理了一遍本地环境,最后得出的结论很简单:不要一上来就卸载 asdf,也不要先把所有仓库里的 .tool-versions 全部改成 mise.tom Read more ...


logrotate 使用详解:Linux 服务器日志管理的必备工具

前段时间有一台跑了几个月没怎么管的 VPS,突然收到磁盘空间告警。SSH 上去一看,/var/log 目录下积攒了好几个 GB 的日志文件,其中 [[Nginx]] 的 access.log 一个文件就占了 3GB 多。其实这类问题我遇到过不止一次了,每次的解决方案都很简单——确保 logrotate 正确配置。logrotate 是 Linux 系统上一个看似不起眼却极其重要的工具,它能自动帮你轮转、压缩、删除旧日志,让日志管理真正变成一件不需要操心的事情。 logrotate 是什么 logrotate 是 Linux 系统上专门用来管理日志 Read more ...


JSONL 格式详解:为什么越来越多的数据工具都在用它

最近在处理一批从 [[OpenAI]] API 导出的微调数据时,我注意到官方要求的训练数据格式不是普通的 JSON,而是 .jsonl。打开文件一看,每一行都是一个独立的 JSON 对象,没有外层的方括号,也没有逗号把它们串起来。一开始觉得这不过是把 JSON 数组拆开写罢了,但真正用起来之后才发现,这种看似简单的格式变化,在数据处理的效率和灵活性上带来了非常显著的提升。 JSONL 是什么 JSONL 的全称是 JSON Lines,有时候也被叫做 Newline Delimited JSON(NDJSON)。它的规则可以用一句话概括:文件中 Read more ...


最近文章

  • 呆呆面板 daidai-panel:轻量级青龙面板替代品介绍与 Docker 部署教程 Homelab 里跑久了,总会攒下一堆零散的小脚本:每天早上抓一次汇率发到 Telegram,定时检查几个网站的证书有没有快过期,隔一段时间把某个 API 的数据拉下来存一份,再加上各种网站的自动签到。最开始我都是直接写进服务器的 crontab,时间一长就发现问题很多,脚本散落在不同的机器上,日志不知道去哪看,失败了也没人通知,Python 依赖装在系统里还经常和别的东西打架。几年前我为此折腾过 [[qinglong 青龙面板]],最近在 GitHub 上又看到一个定位几乎一样、但更轻量的新项目,叫呆呆面板([[daidai-panel]])。
  • RAGFlow:以深度文档理解为核心的开源 RAG 引擎介绍与部署使用教程 这两年我陆陆续续接触过一些 RAG 小工具,从最早自己用 [[LangChain]] 拼一个 demo,到后来用 [[AnythingLLM]]、[[Dify]] 的知识库功能,有一个体验几乎每次都会重演:拿几篇 Markdown 测试的时候效果惊艳,一旦换成真实的业务材料,比如一份带合并单元格的财报 PDF、一份双栏排版的论文、几页扫描的合同,回答马上就开始胡说八道。追查下去会发现问题根本不在大模型,而在最前面的解析和切块环节,表格被拍平成一串没有表头的数字,左右两栏的文字被交错拼接在一起,模型拿到的上下文本身就是错的。也正是因为这个痛点,我在调查 ESP32 小智 AI 后端的时候发现了 [[RAGFlow]],一个可以「深度文档理解」的开源 RAG 引擎。
  • Git 本地忽略文件:.git/info/exclude 的作用与使用技巧 由于本地 IDE、插件、Agent 的差异,所以经常打开项目之后会出现一些只属于我自己的文件,AI Agent 和一些 MCP,Skill 也喜欢在项目根目录里面添加文件。每次 git status 都能看到这一串红色的 untracked 文件,看着很烦,又不太好意思为了自己的习惯去改项目的 .gitignore。这时候我想起了 .git 目录里一个存在感极低的文件 info/exclude,它刚好就是为这种场景设计的。
  • Meta Muse 使用教程:上手设置、提示词技巧与实用案例 上一篇 Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent 把 [[Muse]] 是什么、怎么注册、额度怎么算都整理了一遍,但是留了一个结尾:注册完之后到底该让它干什么。Muse 上线这几周,我查阅了一些测评体验,整理了 X 和 Threads 上用户晒出来的用法,发现大家的使用路径其实很像:从提醒和文件这类零风险的任务开始,确认它靠谱之后再慢慢接入邮箱、日历,最后才让它碰钱。这篇就按这个顺序来整理,从界面和设置讲起,再到具体的案例和踩过的坑。
  • Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent 2026 年 9 月 8 日,[[Meta]] 发布了个人 AI Agent [[Muse]],宣传语只有一句:「它去做,而不是告诉你怎么做」。用 [[ChatGPT]] 或 [[Claude]] 时,我们得到的往往是一份说明书,真正动手的部分,打开网页、填表单、下单付款,还得自己来。Muse 想把这一段也接过去:你交给它的不是一个问题,而是一件事,它会自己打开浏览器一步步做完,需要你拍板时再回来问你。这是 Meta 迄今为止在消费级 AI 上下的最大一笔注,两周后的 Connect 2026 大会几乎整场都围绕它展开。