AI 不是「不会说话」的鸭子。
这个过程叫头脑风暴，AI 的职责是和你讨论技术方案，而不是假装成一只鸭子。

……赛博迷信？

@Revenant #29 一大堆企业愿意付远超 20 美元/月的订阅费。
我现在大概一天就能用$20 的量，一个月能花掉公司几百。

顺便 Debian 似乎还没有更新 - https://tracker.debian.org/pkg/linux-signed-amd64

[2026-03-13] Accepted linux-signed-amd64 5.10.251+1 (source) into oldoldstable-security
[2026-03-12] Accepted linux-signed-amd64 6.1.164+1 (source) into oldstable-security
[2026-03-12] Accepted linux-signed-amd64 6.12.74+2 (source) into stable-security

这有啥好怀疑的，谁家好人坐在数据中心里用机房 IP 看油管啊。

我们 org 已经基本禁止手写代码了，不管复杂简单的代码都必须 AI 生成 AI 修改。

有一点我觉得是 MCP 的优势，就是 MCP server 能跑在远端服务器上。
我在工作中就给一个内网的服务做了 MCP 接口，把本来的 web app 转换成了 MCP app 。当然你说 CLI+Skill 走 curl 硬做能不能做，那当然是能做的，但 MCP 来实现我感觉更好一些。

700 哪来的？如果是卖 VPS 每月入 700 稳定收入五年十年那 OK 。如果只看广告访问量或者打赏那你再想想吧。

我 Debian 的 .vimrc 一般直接把鼠标功能关了。

source $VIMRUNTIME/defaults.vim
set mouse=
set t_Co=256
set tabstop=2 shiftwidth=2 expandtab

AI 的用法有很多。比如你说你手里屎山，那 AI 应该先用来分析代码生成文档，然后接下来看能不能帮你写测试，提高测试覆盖率。再有就是让 AI 给你重构建议，逐步改善屎山。

我最近在试验另一种做法。我们有一个大仓库，里面几万个历史提交（是那种大 PR 的提交，不是分时小提交的那种提交），我让 AI 去一个一个提交去读，读对应的 Jira ，然后总结出经验，生成几万个历史校验教训。然后做新特性的时候，让 AI 用关键字去找历史经验，然后再去读历史提交，学习前人是怎么把需求变成现实的，让 AI 去模仿他们。你也可以试试看。

正规公司用 AI 做 vibe coding 可不是想别人拍视频那样脑子一拍从零开始什么都不做准备就直接开干。该有的 SDLC 流程，memory bank ，都是得做的。

Windows 上也一样拉，随便干点什么就给你 CPU 拉爆。
关掉杀毒软件会好一些，但就只是好一些而已。
很难想象一个核心产品能拉成这样。

4000 天前：陪我玩
现在：把被毕业同事炼化成赛博同事（）

这是重新发明了 chinaren 吗

@Rnreck 大概率不会发，完成率太低了，烧完几百个提交，现在还是
v8_0 = v0_0[i]
v9_0 = i + 1
v9_0 = v0_0[v9_0]
v10_0 = i + 2
v10_0 = v0_0[v10_0]
v11_0 = v8_0 & 15
v11_0 = v11_0 << 8
v12_0 = v9_0 & 15
v12_0 = v12_0 << 4
v11_0 = v11_0 | v12_0
v12_0 = v10_0 & 15
v11_0 = v11_0 | v12_0
v12_0 = v11_0 & 1
这样的代码。