昨天夜里眼睁睁看着气温有10度爬坡到午夜的14度，没有阳光但气温一直在上升。来自北方的温暖气流太赞了。结果，初冬的今天居然有21度！好宜人。

晚间就要开始下雨，南方的冷空气要反击了。哈哈哈哈

我其实并不喜欢长上下文，或者说是现在agent使用上下文的方式。每次带着几十万token的上下文去请求服务器，钱包真的很痛。完成一项任务要很多次供工具调用，agent每次看工具调用结果决定下一步做什么都要带上当前session所有的上下文。这是个很糟糕的设计。

服务器端不愿意keep当前session的内容，token提供商舍不得不charge用户这些“有关系又不是总有关系”的包袱。就像一个人爬山，目标是登到山顶，他一路上会不断的收集材料，有些有用有些没用，但他绝不会扔掉（这是他的历史，他的上下文），每往山顶方向走一步都多背了一些东西。

这很可怜。

运气好，还没压垮自己就到顶了，运气不好，爬到一半钱包就被openai/anthropic们掏光了。

@2200 我的img server 居然有这么久了

我们那个村子，家家有一个叫过道的建筑，其实就是一小间房子，两头通气，一边是大门，一边通家里院子，对着影背墙。我家门前有棵大槐树，过道就是乘凉的好地方。//@veldts：小时在农村，都是靠穿堂风乘凉的 :) #老家

#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。

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

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。