这里整理了一下我在学习Go语言过程中的笔记🚀
小于 1 分钟
深维
生活声音： 海浪、炉火、街道、冥想
Fluxor
Lending dApp based on Mixin Computer
友链
我的朋友们
从买一台搬瓦工 VPS 到自建代理：手动版 + 让 AI 帮你搞
买了一台搬瓦工 CN2 GIA-E 的洛杉矶 VPS，搭成自己的海外出口，Windows 上用 v2rayN 直连。这篇把整个过程记下来：手动怎么做，踩了哪些坑，最后怎么把这摊事整个甩给 AI（Claude Code）去干。
原创大约 9 分钟
为什么你应该需要至少两个 AI 订阅
现在干知识活的人，基本都有自己的 AI 订阅，公司发的也好，自己掏钱的也好。
不少人为了省钱只留一个，用 GPT 就一直用 GPT，Skill、Hook、记忆、项目配置全围着它搭。看着挺高效的，但有个事儿特别容易被忽略：只有一个 AI 的时候，没人能告诉你它错了。
原创大约 5 分钟
卖课的都在割韭菜？
「课程都是割韭菜」——这句话本身，可能是最贵的一句话。
它不是在保护你，它只是让你停止判断。买课不是消费，是一笔投资；既然是投资，就该像投资一样被计算，而不是靠感觉站队。
下面这份幻灯片，讲的是同一件事的两面：什么时候必须花钱买专业意见，什么时候花钱只是在买心安。最后给一条能落到数字上的判断线。
幻灯片
想全屏播放：点这里打开幻灯片版
原创大约 9 分钟
AI 写的代码，我真的可以一行都不看吗？
当 AI 可以一次生成几千行代码时，人还需要逐行阅读它吗？
这个问题最近一直在我脑子里转。
我自己用下来的感觉是，AI 写的代码经常比人写的更长，也更啰嗦，重复的地方特别多。以前我们的默认流程是自己写、自己读，再让别人审。现在实现代码的边际成本在飞快往下掉，要是大部分时间还花在逐行阅读上，AI 带来的杠杆好像根本没用上。
可完全不看呢？出了事谁背锅？
先把结论撂这儿。个人项目要是风险低、随时能回滚，逐行读 AI 的代码就不必当成上线前提，先验证需求、行为和结果更划算。但不逐行读，不代表不审查，单元测试、集成测试、端到端测试、静态分析、安全扫描、监控、回滚，这些反而得备得更全。到了生产系统，就别拿一句「这是 AI 写的」来推责任了，失败代价越高、影响范围越大、越难回滚，关键路径就越得深入到实现层去审。
说白了，问题根本不在看不看代码，在于：
这个系统出事了，会造成多大损失？
原创大约 9 分钟
我的 AGENTS.md
我用 AI 写代码以后，经常遇到同样的话要说很多遍的情况。
- 别顺手重构无关代码
- 先读项目再改
- 修 bug 先复现,改完要跑测试
- 不要看到一个报错就猜原因,少写一层没用的抽象
问题是这些要求在一次对话 session 里有效，换个会话又要重说，说多了，我自己也会漏掉。
原创大约 7 分钟
当构建成本为零时，该做什么?
AI 已经让开发成本越来越低，为什么我们还是不知道该做什么？
AI 降低的是构建成本和寻找机会的成本，并没有降低完成商业闭环的成本。真正应该寻找的不是一个“看起来有护城河的创意”，而是一笔现在就能成交、能够重复，并且会逐渐积累优势的交易。
原创大约 7 分钟
知识库真的对 AI 有帮助吗？
看了李笑来的一篇文章，发现这个事儿还真不是这么简单。
双盲测试是用来判断某个方式是否有用的好办法，在计算机领域有个专门的词叫 AB 测试。
事情大概是这样的，李笑来之前开发了一个叫 klode 的工具。它的原则是：
Cite, don’t recall——引用，不要依靠模型回忆。
klode 要求 AI 的每个观点都引用真实原文，并通过检查工具确保引用确实存在。于是，他原本准备把软件工程经典著作和研究方法论书籍做成知识库，让 AI 根据这些经典资料回答问题。
原创大约 4 分钟
开心的生活总是那么短暂
原创大约 3 分钟
AI 对消费习惯的影响
原创大约 4 分钟
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