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2026.10.25
AI 的冲击之下，社会和各个行业还是会沿着原来的路径运行一段时间。这种惯性也算是个人转型可以利用的一段缓冲地带，只是感觉它不会持续太久，得在转型过程中一步步观察和调整。
2026.10.22
最近越来越觉得，随着 AI 能力不断增强，每天继续深卷单个算法和技术细节，对我来说投入产出比可能会越来越低。接下来的重心想逐渐往整体工程落地和产品规划上移。
2026.10.18
经常带降噪耳机出门之后，每次在户外摘下耳机，就会有一种感官被放大的感觉，突然体会到环境是那么吵，有那么多的声音同时挤进耳朵里。
2026.10.13
现在已经离不开 AI 了，每天大部分时间都在和 AI 聊天。但聊了大量信息之后，渐渐没有感受到有效提升，不知道是自己的阈值提高了，还是越来越懒惰了。
2026.10.09
如果未来 Personal local agent 一定会来到每个人身边，那么能引爆它大规模应用的甜点值到底在哪里？
2026.10.01
最近在项目里基于 Claude 做 agent 分工的体验绝佳，打算把所有工作都逐步搬到 Claude 上；好在我整个框架从设计之初就围绕 Markdown 和项目 repo 本身构建，阶段性数据都实际落盘存档，迁移的工作量主要在 skill 和工作框架的适配上。
Claude 更适合做架构优化，Codex 适合以大用量完成具体的执行操作；而在使用同一套优化过的 skill 时，两者的生成质量并没有显著差异。
2026.09.26
中秋节一整天罕见地少碰手机，大部分时间都在享受生活和旅行的风景，观察城市里的人来人往，试图解读他们的生活。脱离 AI 和其他想法的压力之后，彻底放松了下来，这是之前没有感受到的状态。
2026.09.03
如果自己没有训练或者微调模型的诉求，那么本地算力的成本基本打不过云端 API。
云厂商能通过 TPU、LPU 这类专用芯片和规模化极大地降低推理成本；相比之下，本地算力的折旧和电费毫无优势，哪怕是 token/s 也存在不可逾越的差距。
2026.08.12
对我来说，AI 最大的提效点是并发度：可以放心地让多个正交的任务并行分析和修改 repo，自己的注意力从细节和重复的任务里抽离出来投入其他事情，同时不影响已经 handoff 出去的任务完成。
2026.08.04
人也需要定期清理上下文，以减少幻觉。
2026.07.25
突然意识到一天不和 AI 聊天，就已经有了非常大的戒断反应，然后果断升级了 ChatGPT 的 Pro 订阅（逃
2026.07.24
随着大模型的智能程度越来越高，token 消耗带来的生产力提升会出现明显的边际效应，而这个边际效应的主要来源是人。
2026.06.28
来上海参加了 AICon，感受如下：
- PPT 上能看到的工程化代码展示越来越少，大家普遍在基于 AI 搭各种框架；
- 只有 AI Infra 还涉及大量底层架构，核心的内容也都集中在大规模集群调度；
- 绝大部分观众更倾向于围观 Harness Engineering 这类新概念，哪怕展示的观点技术含量并不高。
2026.06.25
之前觉得小米金沙江充电宝纯粹是好看，电量小充电慢都是缺点；但实际用下来发现，电量正好够一天的额外补电，而且携带很方便，完美符合实际需求。
2026.06.19
看完 Fitbit Air 的评测，第一反应是它和 Apple Watch 功能差不多，所以 Apple Watch 是一个很“苹果式划算”的设备：单价偏高，但横向找不到同等功能的替代。
另外打算尝试把所有的工作事务 AI 化：如果那些流程真能被 AI 接管，说明“手动做”这件事本身是冗余的，还能省下大量时间；如果不能完全替代，也是强化自己 AI 能力栈的好机会。
2026.05.31
周末租了一台 Apple Vision Pro，最明显的两个不适：一是佩戴存在感太强，戴上和摘下都有不适感；二是沉浸视频像在看十年前的 720P，经常出戏。抛开这两点，不错的音效和交互、还能和苹果设备串流，几乎是当前的顶级体验。
2026.05.24
「AI 数字员工」这个概念，本质上是在满足人的控制欲和拟人化本能，而不是在解决真实的工程问题。真正高效的用法是把 Agent 视为函数调用：上下文隔离、用完即弃、按模型能力档位分工。一个干净的上下文包远比岗位描述重要；Agent 干完活就应该返回结果、释放资源，主线程必须保持清醒的决策权；简单任务用便宜模型，复杂判断用 SOTA 模型。多个 Agent 指向同一个模型去模拟“朝堂议政”，产生不了真正的多视角制衡，只会制造氛围感而非生产力。
有了 AI 之后，一个人的技能水平本身对竞争力的影响已经没有以前那么大了，更重要的能力是问题能否被良好定义。
2026.04.29
看到一个视频观点感觉很不错：数码博主以“数码玩具”的视角看手机，关注新奇和差异；普通消费者则以“数码家具”的视角来选，看重稳定、熟悉、好用。
像苹果这种护城河极深的厂商，吸引的往往是多年没换机、旧设备已经卡顿的老用户，他们追求的是稳定升级而不是尝鲜。
2026.02.24
从我的视角看，不同职业被 AI 替代的难易程度满足这样的分布：
- 身份密集型（医生、警察）：职业身份上就决定了不会被替代，AI 和机器人只能作为补充。“没有人愿意让 AI 来全盘接手，必须让人来”
- 人智密集型（律师、程序员、会计、产品经理）：AI 的行业能力极强，但依然需要人对接上下游领域和业务；绝大部分工作会由 AI 承担，岗位往 AI 辅助转型。
- 纯人力型（翻译、老师）：AI 做的又快又好，以至于任何人都能通过 AI 完成这个岗位的工作；因此工作会被整合为其他岗位的 sidework，逐渐不需要专门划分这个职业。
2026.02.12
趁着年前摸鱼写年度总结，我打算结合过去一年各个 APP 的年度总结来让 ChatGPT“生成”一个客观评价，然后再完整做一个年度规划。
去年其实就想过把自己每周的纪要喂给 ChatGPT 去生成年度总结，但结果啰啰嗦嗦如同流水账；今年的 AI 跃进应该会让结果“优雅”那么一点，再加上我对行业的观察应该也会比较合适。
然后接下来就是 2025 的年度摄影图，找了一圈发现自己去年确实没有去什么新的地方，基本是在东亚转；加上本职的工作量暴增，倒也没什么时间出游拍风光了。
2026.01.22
抽空更新一下博客，把主色调换成了 Panton 的 2026 主题色 Cloud White。至于主题，我打算继续基于这个风格不变，继续和 Codex 做审美偏好的小修小改。