A Journal Through My Activities, Thoughts, and Notes
@2200 我的img server 居然有这么久了
#网摘 中中 分享一個維持幸福感的方法。
你吃巧克力的時候,旁邊的狗也想吃。但你不會給牠,因為你知道狗吃了巧克力會死。狗狗不知道這件事,牠只會不爽,不明白為什麼你不給牠。
你就是那隻狗。而你得不到的那個東西,就是巧克力。
得不到的巧克力,都是命運對你的高抬貴手。
這讓我想到尼采說的 Amor Fati,愛你的命運,包括那些你沒有選擇的部分。
你吃巧克力的時候,旁邊的狗也想吃。但你不會給牠,因為你知道狗吃了巧克力會死。狗狗不知道這件事,牠只會不爽,不明白為什麼你不給牠。
你就是那隻狗。而你得不到的那個東西,就是巧克力。
得不到的巧克力,都是命運對你的高抬貴手。
這讓我想到尼采說的 Amor Fati,愛你的命運,包括那些你沒有選擇的部分。
xfce4-keyboard-settings
Alt+Ctrl+L => xset dpms force off # 一键关掉所有显示器
xfce4-session-settings Application Autostart
Prevent monitor off => 'xset s off; xset -dpms' on login
#unixtips
Alt+Ctrl+L => xset dpms force off # 一键关掉所有显示器
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Prevent monitor off => 'xset s off; xset -dpms' on login
#unixtips
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。
### 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
- 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
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。