恶劣环境有助于创新（重复造轮子）。GitHub上有个jira-cli，但我们it封了GitHub安装包下载，于是我就造了一个只有bash和python依赖的jr命令行工具。一切贴着自己的需要来，爽呆了。

不理解想当然，大骂了一顿pi的设计之后，最后搞明白了，发现小丑竟是我自己。

今天被 Opus/Sonnet 蠢哭了。Anthropic到底行不行啊，一天到晚牛逼哄哄，不但运维烂透了，降智也太频繁。

Windows上的node版本问题我最后是这样解决的：scoop 安装一个 nodejs-lts。然后npm 安装pnpm，然后pnpm env就可以在需要时管理其他版本的node。

卸掉了fnm。不爱了。

每天变着法子和IT斗智斗勇。那个偏要装各种不让装的应用程序的家伙就是我。

### Why I’m sticking with Pi:

- Efficiency: My token limits last 10x longer for the same volume of work.
- Precision: The output quality is significantly higher, with far less LLM confusion or "weird" architectural decisions.
- Instruction Following: The model sticks accurately to my system prompts and constraints.
- Flexibility: I can switch between model providers seamlessly, even mid-session.
- Branching: It supports session branching, allowing me to form a "tree" of conversations to explore different solutions.
- Autonomy: It keeps working until the LLM determines the task is complete—"YOLO mode" by default.

#网摘

对Anthropic 印象越来越差。服务不稳定，企业文化也有毒。

#网友语录 懒聪 只会妒忌不会成功；唯有模仿才有机会。

#网友语录 郝靠谱 人是所有经历的总和。重点不在于经历了什么事情，而是在于如何对待这些事。你对待世界的方式描绘出真实的你。

用AI解决问题也会很昂贵。因为对一个复杂系统来说，即使只是为了解决一个小问题，模型也需要先读大量的代码来了解系统如何工作，而且通常会写足够多的测试来保证修复是正确的并且没有打碎别的东西。这是好的，但它不像工程师能长久的记住曾经读过的东西（虽然人类也记不准确）。一天下来，为了解决不同的问题，同样的代码他可能会读很多遍，而每读一次都要charge你money。真正用来解决问题的token数字很可能十不及一。

Gall's Law 的本质——能用的复杂系统都是从能用的简单系统演变来的，从零设计出来的复杂系统从来都不能用。这一点在 AI 时代不仅没有失效，反而更加成立：迭代速度快了，"先跑起来再改"的成本比以前更低，"提前想清楚"的性价比比以前更差。

系统崩溃也有系统崩溃的优点，你那些舍不得关的窗口，优柔寡断的遗存，全部一扫干净。干干净净重新来过。你会发现，没有什么东西是真正丢不起的。死亡也是这样，遗憾的是死亡只能来一回。

A社还是太狠了，三个订阅3.5小时就烧完了。Opus还是太费了，看来干活还是得Sonnet为主。

我对AI说：你发现可能的根因了吗？可以开票了吗？（虽然我还是在云里雾里）

然后就发现...咱们汉语其实也是好美呀。说自己还没弄明白就说自己还在“云里”“雾里”。哇，明明是笨，却这么浪漫。

嘴馋买了十几刀一公斤的进口桃子，然而一点也不好吃。

我发现我的Opus最近害了被迫害妄想症，好几次说自己收到fake system reminder或者工具调用有莫名其妙不相关的杂乱的输出影响它分析问题。我曾经以为是我tmux配置问题，但再三检查并没有。也许它只是碰巧运行在一块质量不佳的显卡上？

太棒了，实现了！第一个订阅烧光了token的瞬间claude code无感的自动迁移到下一个订阅。

我最近在做一个agent quota gateway。做着做着就发现项目自动长成了agent auto 调度proxy。好棒！

「@fomalhaut 近几年的一些经历后，我唯一学会的事情就是爱意就是要直接表达出来，我没什么好装的，爱就是爱，爱就天天说，我说的够快，时间就追不上我，遗憾也追不上我」#网友语录