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## 编译过了，界面还得靠猜——Agent 驱动下我暂时放下 GPUI Kit
- URL: https://hencte.top/log/compile-passed-ui-still-guesswork/
- 发布: 2026-10-15
- 更新: 2026-10-15
- 标签: Rust, GPUI, GPUI Kit, TypeScript, Tauri
一、背景：尝试使用 Rust 构建桌面应用 昨天我基于 Rust 开始搭建自己的桌面 Markdown 编辑器项目（mimenote）1，最初选用了开源的 GPUI Kit2 作为 UI 框架。
最初选择 GPUI Kit，主要是看中了它的原生渲染能力、性能潜力，以及相对完善的桌面 UI 组件体系。
从实际体验来看，GPUI Kit 已经能够完成大部分基础 UI 的构建，并且拥有一些很吸引人的设计理念：
现代化 UI 设计： 借鉴了 shadcn/ui 的设计哲学，提供统一的组件风格与设计规范。 主题化支持： 提供主题系统与设计 Token，方便构建一致的视觉体验。 国际化支持： 提供 i18n 相关能力，适合开发面向不同语言用户的应用。 桌面应用组件： 包括 Dock、面板布局、数据表格、表单、输入组件，以及代码编辑器等。 Rust 原生能力： 结合 GPUI 的 GPU 渲染与原生应用架构，具有性能和资源控制方面的潜力。 某种程度上，我觉得它更像是一个具有 VS Code 部分基础能力的桌面 UI 框架，可以快速构建一套带有侧边栏、编辑区域、命令面板以及可扩展布局的应用。
但它距离一个功能完整的 VS Code 或 Obsidian，仍然存在明显差距。
这里需要说明的是：GPUI Kit 并非完全没有编辑器能力。 它已经具备代码编辑、语法高亮、折叠、搜索，以及 Markdown 渲染等基础设施3。
真正的问题在于，我想开发的并不是普通的代码编辑器，而是一款类似 Obsidian 的 Markdown 笔记应用。
这两者看起来相似，但在编辑体验、交互复杂度和底层能力上的要求并不相同。
二、项目目标：一个类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器 这个项目的目标不是简单地打开、修改和保存 Markdown 文件，而是构建一套完整的笔记编辑体验。
理想情况下，它应该具备：
完善的 Markdown 编辑能力： 标题、列表、引用、代码块、表格、图片、任务列表等。 所见即所得或混合编辑模式： 能够在 Markdown 源码与可视化内容之间自然切换，甚至支持 Live Preview。 复杂的编辑交互： 光标定位、文本选区、快捷键、撤销与重做、拖拽、粘贴、输入法等。 可扩展的内容系统： 自定义 Markdown 语法、插件、嵌入内容和交互组件。 良好的桌面体验： 文件系统集成、多个工作区、主题系统、快速搜索与性能优化。 其中真正复杂的并不是 UI，而是编辑器内核。
一个看起来简单的 Markdown 编辑区域，背后可能涉及文档模型、增量解析、选区映射、输入法合成、编辑事务、历史记录以及渲染状态同步。
例如，在 Obsidian 类似的 Live Preview 模式下，用户输入：
**Hello World**
界面可能需要将其显示为加粗文本，同时仍然保持 Markdown 源码的可编辑性。
当光标进入或者离开这一段内容时，Markdown 标记可能还需要动态显隐。
这已经不是普通文本输入框加上 Markdown 渲染器能够轻松完成的事情。
GPUI Kit 当前面临的问题 GPUI Kit 提供了源码编辑组件和 Markdown 文本渲染组件，但这些能力并不等于一个成熟的富文本 Markdown 编辑器内核。
如果继续沿着当前方向开发，就意味着许多高级功能需要自行实现，或者对已有组件进行深度改造。
对于一个个人项目或者需要快速迭代的产品而言，这部分工作会占据大量精力。
因此，我目前的判断是：GPUI Kit 更适合构建具有复杂桌面布局、基础输入交互和代码编辑需求的应用，而不一定适合作为现阶段 Obsidian 类编辑器的主要技术基础。
这不是说 GPUI 无法实现这些功能，而是实现成本与项目目标之间可能存在不匹配。
三、最大的痛点：AI Agents 驱动开发时的端到端调试 相比编辑器功能本身，我在实际开发过程中还发现了另一个影响更大的问题：
Rust 原生 GUI 在 AI Agents 自动化开发场景下，缺少一条足够低成本、成熟且标准化的视觉反馈闭环。
3.1 目前的开发反馈方式 在这次尝试中，很多功能的验证主要依赖单元测试、集成测试以及编译反馈。
例如，Agent 完成一个 UI 组件后，可以执行：
cargo check：验证代码是否通过类型和借用检查。 cargo test：验证单元测试与部分集成逻辑。 cargo clippy：检查潜在问题和代码质量。 这些工具都很有价值，尤其是 Rust 编译器提供了相当严格的静态检查能力。
但是，这些检查并不能回答一个关键问题：
界面实际渲染出来之后，到底是不是我想要的样子？
比如：
元素是否发生了重叠？ Dock 布局是否正常？ 主题切换之后颜色是否正确？ Markdown 编辑区域的光标是否错位？ 弹出菜单是否被其他组件遮挡？ 文本选区是否与实际渲染位置一致？ 这些问题并不能单纯依靠编译通过或单元测试通过来判断。
对于 AI Agent 而言，如果没有图形化反馈，就容易出现：
flowchart LR A[生成代码] --> B[编译通过] B --> C[假设 UI 正确] C --> D[继续开发] 但实际上，程序能够运行并不意味着界面或交互符合预期。
3.2 为什么这会产生额外的 Token 消耗？ 如果 Agent 无法直接获取可靠的界面状态，它就需要更多的中间步骤来确定问题。
例如：
阅读组件实现，尝试推断布局结果。 修改 UI 代码。 编译并启动应用。 获取截图或人工反馈。 重新分析视觉问题。 修改代码并重复验证。 对于复杂编辑器而言，一个很小的视觉异常都可能涉及布局、文本测量、事件分发和编辑状态等多个模块。
Agent 为定位问题可能需要读取大量上下文，进行多轮推理和代码修改。
这就意味着较高的 Token 消耗和较慢的迭代速度。
当然，Token 成本并不是由 Rust 语言本身直接决定的。
真正影响成本的是：
Agent 为完成一次有效修改，需要经历多少次“观察—推理—修改—验证”的循环，以及每次循环需要消费多少上下文。
如果能够通过测试工具直接告诉 Agent 哪个 DOM 节点出现问题、哪个元素位置不正确，通常就能减少盲目推断。
这也是我重新认识 TypeScript 技术栈优势的重要原因。
四、TypeScript 为什么可能更适合 AI Agents 开发？ 过去在技术选型时，我往往会优先考虑性能、内存占用、类型安全和应用体积。
但在 AI Coding 越来越普遍的情况下，我认为需要增加一个新的维度：
技术栈对 AI Agents 是否足够友好。
这不仅仅是大模型会不会写这门语言，更重要的是它能否独立完成开发、运行、观察、验证和修复。
4.1 成熟的浏览器自动化能力 这是 TypeScript + Web 技术栈非常突出的优势。
例如使用 Playwright，可以进行4：
根据 DOM 结构定位元素。 模拟点击、键盘输入、拖拽等操作。 读取页面属性、文本内容和组件状态。 对页面进行截图和视觉对比。 记录测试过程、DOM 快照、控制台日志与 Trace。 自动化验证实际用户操作流程。 这意味着 Agent 不必完全依赖阅读源代码来猜测 UI 结果。
它可以执行真实操作，然后检查应用呈现出的状态。
例如，开发 Markdown 编辑器时，可以自动输入一段 Markdown，检查标题是否渲染成功、文本是否符合预期，再通过截图判断视觉效果。
虽然 DOM 断言不能代替所有视觉检查，但它至少提供了更直接、更结构化的反馈渠道。
相比只能得到“测试通过”或者“测试失败”的结果，Agent 能获得更多可用于定位问题的信息。
4.2 更丰富的编辑器生态 TypeScript 的另一个显著优势在于成熟的编辑器基础设施。
例如：
CodeMirror 6： 适合 Markdown 源码编辑，具备语法解析、编辑状态、扩展系统等能力5。 ProseMirror： 提供结构化文档模型、事务和复杂富文本编辑基础6。 Tiptap： 基于 ProseMirror 的编辑器框架，提供更高层次的扩展与集成接口7。 Monaco Editor： 适合代码编辑器或 IDE 类型场景。 这些项目并不能开箱即用地复制 Obsidian 的编辑体验，但它们能够显著减少自行开发编辑器底层能力的工作量。
对于 AI Agent 而言，生态成熟还意味着：
有更多 API 文档、示例与已知问题可供参考。 常见交互问题存在相对成熟的解决路径。 可以针对已有扩展接口开发，而不是反复修改编辑器内核。 测试方法和调试工具更容易标准化。 4.3 更快的反馈循环 在 Web 技术栈中，Vite 等开发工具能够提供较快的热更新与构建反馈。
对于大部分 UI 修改，不一定需要重新编译完整的桌面应用。
Agent 可以利用较短的反馈路径：
修改 TypeScript → 热更新 → 自动化操作 → 读取 DOM / 截图 → 验证结果
相比之下，Rust 原生 UI 的修改通常涉及编译、启动以及专门的 GUI 测试设施。
即便 Rust 也有增量编译和热重载方案，整个工具链的成熟程度与可复用性仍然可能存在差异。
4.4 类型信息更容易进入 Agent 的工作流 TypeScript 能够通过类型定义、编译诊断、语言服务器和 IDE 提供丰富的静态信息。
例如：
tsc --noEmit 可以快速反馈类型错误。 .d.ts 文件可以帮助 Agent 理解第三方库的 API。 ESLint 可以提供统一的代码规范。 Vitest 可以快速执行逻辑测试。 Playwright 可以覆盖浏览器交互测试。 Rust 在类型检查和编译器诊断方面同样很强，甚至在很多关键约束上更加严格。
因此，TS 的优势并不是“类型系统比 Rust 更适合 AI”，而是其 Web 应用开发链路已经将编辑、构建、调试、测试和 UI 自动化高度整合。
4.5 对多 Agent 协作更加友好 当多个 Agent 同时参与开发时，可以将任务划分为：
一个 Agent 开发组件。 一个 Agent 实现业务逻辑。 一个 Agent 编写测试。 一个 Agent 执行端到端验证。 如果项目具备稳定的组件接口、自动化测试和类型约束，这种分工就更容易形成闭环。
当然，多 Agent 协作的效果仍然取决于架构设计、任务边界和并发修改管理，并非 TypeScript 天然保证。
五、TypeScript 对 AI Agents 的劣势 虽然 TypeScript 的开发生态很有优势，但它也存在一些容易被忽略的问题。
5.1 编译通过不代表运行正确 TypeScript 的静态类型系统主要作用于编译阶段。
类型检查通过，并不意味着运行时状态一定正确。
例如：
外部 API 返回了不符合预期的数据。 异步请求出现竞态条件。 组件状态发生不一致。 某个依赖在运行时出现异常。 类型断言掩盖了实际问题。 Agent 可能生成一段看起来符合类型规范、实际上却存在逻辑缺陷的代码。
相比之下，Rust 的所有权、借用检查和类型约束能在编译期间阻止更多类别的问题。
对于复杂的并发任务、文件操作和核心数据处理，Rust 可能有更明显的优势。
5.2 过度依赖第三方生态 TypeScript 的库非常丰富，但丰富也意味着更多选择和依赖。
在 AI 编程中，一个常见问题是：Agent 很容易为了实现一个小功能引入新的依赖。
这可能导致：
项目依赖数量迅速增加。 不同组件之间出现重复功能。 依赖版本冲突。 使用过时 API。 代码结构不统一。 长期维护成本增加。 尤其在编辑器项目中，如果同时混用多套状态管理、Markdown 解析和富文本编辑方案，很容易引发架构混乱。
因此，成熟生态虽然能够帮助 Agent 快速实现功能，但也会增加约束技术选型的必要性。
5.3 容易产生只解决表面问题的代码 当 AI Agent 能够快速修改 DOM 和 CSS 时，也更容易采用局部修补的方式解决问题。
例如：
不合理地增加 z-index。 通过绝对定位掩盖布局问题。 使用额外状态变量绕开原有状态管理。 添加重复事件监听。 通过 setTimeout 规避异步状态问题。 这些修改可能暂时让测试通过，却留下长期维护隐患。
反馈速度快，不代表架构质量一定更高。
如果缺少明确的工程约束，Agent 可能让项目逐渐积累技术债务。
5.4 浏览器环境与桌面环境不完全一致 即便使用 Tauri + TypeScript，浏览器中测试通过，也不能证明最终桌面应用完全正常。
例如：
WebView 在不同操作系统上的渲染差异。 原生文件系统权限问题。 应用窗口生命周期。 WebView 与 Rust 后端之间的 IPC。 系统菜单和快捷键冲突。 平台特定的输入法行为。 这些问题仍然需要在真实桌面运行环境中验证。
因此，Web 自动化能够显著改善 UI 开发体验，但不能完全代替桌面端到端测试。
5.5 性能与资源控制不如原生方案直接 对于大型笔记库、长文档、高频编辑以及大量交互组件，性能仍然是需要关注的问题。
Web 技术栈可能涉及：
JavaScript 主线程阻塞。 大量 DOM 节点的渲染开销。 垃圾回收导致的延迟。 React 等框架的额外状态更新成本。 WebView 自身的资源占用。 不过，这些问题并不意味着 Web 编辑器一定性能差。
CodeMirror 等成熟编辑器已经针对大文档和频繁编辑进行过大量优化。
最终性能取决于具体实现，而不是简单地由 Rust 或 TypeScript 的语言标签决定。
六、GPUI Shell：一个值得保留的技术方向 在研究 GPUI Kit 时，我还注意到官方提供了 GPUI Shell8。
这一方案值得单独讨论。
GPUI Shell 的核心目标并不是把 GPUI 改造成另一个 Electron 或 Tauri，而是：
让 Rust 编写的 GPUI 应用能够通过 JavaScript 进行扩展。
它主要有两个使用场景：
插件扩展： 在现有 Rust 应用中动态加载 JavaScript 插件，扩展面板、界面或业务逻辑。 完整应用： 利用 JavaScript 编写应用层，通过 GPUI Shell 提供的接口构建整个应用。 官方更强调第一个场景，也就是插件化能力。
这种设计非常有吸引力，因为它试图兼顾 Rust 原生应用和动态脚本扩展的优势。
例如，主应用可以继续使用 Rust 处理渲染、文本编辑以及系统能力，JavaScript 则负责 UI 组合和业务逻辑。
另外，GPUI Shell 已经提供热重载、类型定义生成和脚本检查等能力，对开发迭代也有帮助。
但是这里存在一个重要区别：
GPUI Shell 支持 JavaScript，不代表它自动拥有 Web 生态的全部优势。
它不是浏览器环境，也没有 DOM、HTML、CSS 或完整的 Node.js 运行环境。
因此，Playwright、Tiptap、CodeMirror 等依赖浏览器或 DOM 的方案，并不能直接作为 GPUI Shell 的原生组件使用。
换句话说，采用 GPUI Shell 并不能直接解决我当前最关注的两个问题：
缺乏成熟的 Obsidian 类 Markdown 编辑内核。 缺少可直接复用的 Web UI 自动化调试闭环。 尽管如此，它仍然是一个值得保留的技术方向。
如果未来希望构建性能优先、具有高度插件化能力的原生桌面应用，GPUI Shell 依然很有研究价值。
七、重新考虑技术选型 经过这次尝试，我认为应该重新评估构建 Markdown 桌面应用的技术路线。
技术方案 主要优势 主要挑战 Rust + GPUI Kit 原生渲染、性能潜力、Rust 类型与内存安全 高级 Markdown 编辑器能力需要较多定制开发 Rust + GPUI Shell 原生 UI、JS 扩展、插件架构 不具备浏览器 DOM 和 Web 编辑器生态 Tauri + TypeScript Rust 原生能力与 Web 编辑器生态结合，调试体系成熟 仍需处理 WebView 与 Rust 间的集成和跨平台差异 Electron + TypeScript 浏览器环境统一、生态完善、开发反馈快 安装体积、运行时资源占用和进程管理成本 对于当前项目，我更倾向于继续采用 Tauri + TypeScript9。
原因不是 Rust 原生 UI 技术路线不好，而是当前的核心需求决定了项目最重要的部分是 Markdown 编辑器，而不是 UI 渲染框架本身。
更合理的职责划分 TypeScript 负责应用层与编辑器交互：
Markdown 编辑器。 富文本与 Live Preview。 工作区 UI。 主题、国际化及交互。 编辑器插件和扩展。 前端自动化测试。 Rust 负责性能敏感与系统级能力：
文件系统访问。 本地文件索引与搜索。 大型笔记库的数据处理。 操作系统集成。 后台任务。 必要的性能优化模块。 如此一来，可以将两种语言各自的优势结合起来，而不是为了实现完全原生的 UI 而承担大量编辑器基础设施开发成本。
八、一个新的技术选型指标：Agent 开发友好度 这次尝试让我意识到，以前评价技术栈时，主要考虑以下维度：
运行性能。 内存占用。 应用体积。 跨平台支持。 生态成熟度。 长期可维护性。 但现在还应该加入一个重要指标：
Agent 开发友好度（Agent Development Friendliness）。
我认为这个指标可以从以下几个方面衡量：
维度 核心问题 代码可理解性 Agent 能否准确理解 API、项目架构和类型约束？ 反馈速度 修改代码后能否快速构建和运行？ 可观测性 Agent 能否直接读取应用状态、日志和界面结构？ 可测试性 是否容易构建单元、集成和端到端测试？ 自动修复能力 失败信息是否足够明确，使 Agent 能自主定位问题？ 上下文成本 完成一次有效修改需要读取多少代码和输出？ 生态支持 是否有成熟的文档、组件和自动化工具？ 在 AI Agents 主导大量重复开发工作的情况下，技术栈的生产力不仅取决于开发者写代码的速度，也取决于 Agent 能否自主完成验证。
例如，两个技术方案在运行性能上可能相差明显，但如果其中一个能够让 Agent 更快地完成开发、测试和修复，那么在产品初期，它带来的整体收益可能反而更高。
不过，这仍然是一种需要实际测量的工程假设。
要验证它，可以选择相同的 UI 功能，分别记录 Rust 原生和 TypeScript 实现过程中的开发耗时、失败次数、工具调用次数、Token 消耗以及最终缺陷数量。
这样才能避免仅凭主观体验得出过于绝对的结论。
九、总结与反思 这次尝试并不意味着 Rust 不适合桌面应用，也不意味着 GPUI Kit 不够优秀。
相反，GPUI Kit 在原生 UI、组件设计和插件化探索方面具有独特价值。
但我认为技术选型首先应该服务于产品需求。
对于一款类似 Obsidian 的 Markdown 编辑器来说，最复杂、最重要的部分是编辑器本身。
成熟的富文本编辑基础设施，以及能够被 AI Agents 自动化验证的开发环境，比单纯追求原生 UI 更符合项目当前阶段的需求。
这次经历让我形成了三个新的认识：
第一，能构建 UI，不等于适合构建复杂编辑器。
基础 UI 组件的完善程度，与富文本编辑器内核的成熟程度是两个不同的问题。
第二，语言性能不等于开发效率。
Rust 能够提供优秀的性能和安全性，但如果为了实现产品的核心功能，需要投入大量底层开发工作，那么这种优势在短期内未必能够抵消工程成本。
第三，AI Agents 改变了技术选型的评价标准。
技术栈是否具备成熟的自动化测试、清晰的错误反馈、可访问的界面状态和较短的开发闭环，正在成为一个越来越重要的工程因素。
最终结论 对于当前的 Markdown 编辑器项目：
以 Tauri + TypeScript 作为主要技术路线。 优先采用成熟的 Markdown 编辑器基础设施。 使用 Rust 实现系统能力和性能敏感模块。 将 GPUI Kit / GPUI Shell 保留为未来的技术探索方向。 在开发过程中，优先建设 Agent 能够自主执行的测试与调试闭环。 这次最大的收获，不是发现了某个框架的不足，而是重新理解了技术选型的核心：
最适合项目的技术，并不一定是运行速度最快、架构最先进的技术，而是在当前需求、开发资源和工程约束下，能够以合理成本持续交付可靠产品的技术。
尤其在 AI Coding 逐渐成为日常开发方式的今天，让 Agent 看得见问题、理解得了问题、验证得了修改，可能比单纯让 Agent 写得出代码更加重要。
hencter/mimenote — 本地优先 Markdown 知识库桌面应用. https://github.com/hencter/mimenote ↩︎
GPUI Kit 官方文档. https://gpui-kit.com/docs/ ↩︎
GPUI Kit Editor 组件. https://gpui-kit.com/zh-CN/component/editor/ ↩︎
Playwright Trace Viewer. https://playwright.dev/docs/trace-viewer ↩︎
CodeMirror. https://codemirror.net/ ↩︎
ProseMirror. https://prosemirror.net/ ↩︎
Tiptap. https://tiptap.dev/ ↩︎
GPUI Shell 官方中文文档. https://gpui-kit.com/zh-CN/shell/ ↩︎
Tauri. https://tauri.app/ ↩︎
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## GEO 两年：我翻了 16 个一手信源，把这门生意的真话和谎话分开
- URL: https://hencte.top/tech/2026-09-02-geo-two-years/
- 发布: 2026-09-02
- 更新: 2026-09-02
- 摘要: 核查 16 个一手信源后的 GEO 复盘：把论文、流量数据、平台口径与 315 投毒案放在同一张证据表里，分开真实问题与营销神话。
- 标签: GEO, 生成式引擎优化, AI搜索, SEO, 实事求是
2026-09-02。这篇写的是 GEO（生成式引擎优化）——让内容被 ChatGPT 这类 AI 问答推荐的技术。这两年它被包装成"SEO 的终结者"“AI 时代的免费广告位”，催生了上百家服务商和几十亿融资。但翻完 16 个一手信源之后，我的结论是：真问题存在，神话更厚。
一只不存在的智能手环 2026 年 3 月 15 日，央视 315 晚会播出了一个实验[1]。
业内人士在某电商平台随机购买了一款叫"力擎 GEO 优化系统"的软件。用它自动写了十几篇智能手环的宣传软文，故意编入虚构信息——包括"量子纠缠传感"“黑洞级续航"这种一眼假的卖点。发布两小时后，在某 AI 大模型问"Apollo-9 智能手环怎么样”，模型开始头头是道地介绍起来，连虚构卖点都照搬了。
接着他们用同一软件炮制了 8 篇"专家测评"+2 篇"行业排名"+1 篇"用户测评"，共 11 篇，三天内发布。再问"智能健康手环推荐"——两个 AI 大模型推荐了这款不存在的手环，排名靠前。
力擎的运营者李总（北京力思文化传媒有限公司）在晚会上说得很直白：GEO 业务受热捧，就是能帮客户在 AI 大模型里"喂料投毒"，实现客户的商业目的。
这个实验同时证明了 GEO 的两面性：它确实能让内容被 AI 引用；它也能让谎言被 AI 引用。下面把所有证据分层摆出来。
GEO 从哪来：40% 的真实边界 GEO 这个词来自一篇 KDD 2024 论文，作者来自印度理工学院德里分校和普林斯顿[2]。论文做了三件事：为"生成式引擎"定义框架；构建了一万条查询的基准（GEO-bench）；测试了九种优化方法。结论是——引用来源、引用原话、加入统计数字，能让内容的"引用可见度"提升最高 40%[2]。
这里需要说清楚 40% 的边界。论文衡量的是"可见度（visibility）"——基于位置调整的引用指标，比如你的内容在 AI 回答里被引用了多少、占了多长篇幅。不是点击量，更不是收入。
同年有一个有意思的注脚：维基百科的 GEO 词条挂着"新造词（neologism）“的质疑模板，截至 2026 年初，学术文献里这些词仍然没有共识定义[3]。AEO、AIO、LLMO 一堆近义词混着用。说白了，这是一个营销词跑在学术词和行业词前面的领域。
引擎怎么决定引用谁 Google 官方文档把自家 AI 概览和 AI 模式的机制写得清清楚楚[4]：两者都基于检索增强生成（RAG），用核心搜索排名系统从同一个索引里检索网页，再交给大模型组织答案。并且有 query fan-out（查询扇出）——一个问题拆成多个子查询。
这意味着两件事：第一，你没进索引，AI 里就没有你——“特殊优化"建立在"能被抓能被收录"这个地基上；第二，你原来为一个关键词优化，现在得为问题树优化。
更有冲击力的动向来自 Cloudflare。2025 年 7 月 1 日，CEO Matthew Prince 宣布"内容独立日”：默认阻止 AI 爬虫，除非它们付费[5]。同一天推出 pay-per-crawl 私测 —— 爬虫要么按 HTTP 402 付费获取内容，要么被拒（Allow/Charge/Block 三档）。Cloudflare 自己点破了这层含义：互联网上"我们爬你、你获得引荐"这个维持了 30 年的契约，已经失效了[5]。
流量真相：数字盘 Pew Research 2025 年 7 月发布的研究给出了两组关键对比[6]：
指标 遇 AI 摘要时 无 AI 摘要时 用户点击传统结果 8% 的访问 15% 的访问 直接结束浏览走人 26% 的页面 16% 的页面 点击 AI 摘要内链接 仅 1% 的访问 — AI 摘要在显著压缩点击量。被引用的百科全书类来源占比 26%，但几乎没人点进去。
Ahrefs 的研究把镜头拉到了搜索排名侧[7]。三十万关键词样本中，出现 AI 概览时，排名第一页面的点击率比同类无 AI 概览关键词低 34.5%（2025 年 4 月）。2026 年 2 月复测，差距恶化到了 58%。
但这里有个诚实声明：点击率下降不等于总流量下降。Google 官方的说法是 AI 概览提升了用户满意度。目前没有公开研究能把因果闭环——那 58% “没点第一名"的用户最后去了 AI 答案里的其他链接、还是什么都没点——这仍是未知[8]。
另一个冷静的数字：Similarweb 的研究称 AI 聊天机器人引荐流量只占全站访问的约 1%，其中 ChatGPT 占 92.4%[9]（这条一手页直连失败，待核实）。
平台说人话，卖方说神话 Google 官方文档有两句原话[4]：
“要出现在 AI 概览或 AI 模式里，没有额外要求，也不需要特殊优化。” “从 Google 的角度，为生成式 AI 搜索做优化，就是为搜索体验做优化，所以这还是 SEO。”
Google 搜索总监 Sullivan 说得更直接：“好 SEO 就是好 GEO。"[10] Illyes 2025 年 7 月也说过类似的：“你只需要做正常的 SEO。”
对照一下卖方的话术。Profound（累计融资 $58.5M）的 PR 稿称"部分客户 AI 引荐流量 +700%"[11]。国内某服务商宣传"语义匹配准确度 99.7%““首月销售 800 万”[12]——均无验证方法。
最值得点名的一条：业内流传的一份落地指南，引用了一份所谓"OpenAI《GEO 优化团队协作指南》"，称分工得当效率提升 70%——但我把能搜的引擎都搜了一遍，OpenAI 从来没有发布过这份文件，这是条虚构引用[13]。
结构上的利益冲突很清楚：平台靠内容生态繁荣吃饭，所以它劝你别焦虑；服务商靠你的焦虑吃饭，所以它催你赶紧上车。两边都听，但要知道谁在赚你的钱。
什么真的有效：三级证据 高置信（有研究或官方文件支撑） SEO 基本盘：可抓取、可收录、速度快——这是所有 AI 引用的前置条件[4] 一手、独特、事实性的内容——Google 官方明确说一手评测比复述别人的有优势[4] 引用来源、引语、统计数字——论文实验证明提升引用可见度超 40%[2] 品牌实体在各渠道的一致性表述 在 Reddit、知乎、评测站等第三方语料中的真实存在——CXL 转述的 Semrush 研究发现 ChatGPT 常引用 Google 排名 21 位开外的页面[14] 中置信（有逻辑但证据薄） llms.txt：Jeremy Howard 2024 年 9 月提出的建议标准。托管 2 万域名的用户实测报告没有 AI 爬虫来抓。Google 的 Mueller 原话：”据我所知没有任何 AI 服务声明在使用 llms.txt——翻服务器日志就知道，它们连查都不查"[15] GEO 监测工具：“有没有被提及"可测，但"被提及→收入"没人能归因 低置信 / 高风险 隐藏文本、prompt 注入、刷共识——违反平台政策，315 案已示范法律与监管风险[1] “保证 AI 推荐位"的服务——AI 答案由黑箱+随时变的模型决定，“保证"在技术上讲不通 噪声经济：这门生意的钱怎么流动 全球来看，红杉领投的 Profound 累计融资 5850 万美元[11]。国内，弯弓研究院追踪到 110 多家 GEO 服务商，其中拿到过融资的只有约 19 家，合计 55 亿元，渗透率不到 15%[16]。它自己还点破了一句：很多公司融资时讲的是 GEO 的故事，资本投的其实是它原来的营销业务——“GEO 更像是讲给市场听的新故事”。
营销数字流水线也在运转：无署名机构造出"71% 企业已入局"“转化率提升 2.8 倍”，被转载、进内参、变决策依据——全程没有一个可核验的原始出处。我连自己库里的旧蜂群报告都翻了一遍，里面"AI 流量年增 693%““转化率高 4.4 倍"的数字，追到源头全是厂商博客[17]。
最后，你能做的 今天就能做三件事：确认自己的网站能被正常收录[4]；把产品关键事实页写成问题-答案结构，填上一手数据；给自己建一个 20 个问题的清单，每周问一遍主流 AI，记录它提没提到你——当自己的监测工具。
别买的是这四样：保证 AI 推荐位的服务、无出处的"XX% 提升"案例集、llms.txt 一键部署神器、拿虚构信源做背书的方案。
说到底，GEO 的核心方法论——让 AI 更好地认识你——大部分是好 SEO 的老手艺加一点新认知。真正的分水岭不在技术：你是想被 AI 准确引用的内容创作者，还是想给 AI 投毒的人。315 之后，这个选择不只是道德问题，是法律问题。
English version: GEO, Two Years In: What 16 Primary Sources Reveal About the Truth, the Lies, and the Money
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SEO+GEO 三位一体架构：大模型时代的搜索优化 — 结构化数据标记、双路径内容处理、统一观测体系 AI 防幻觉工作流：信息验证的标准化方法 — 四级信息源优先级、交叉验证规则、实时验证策略 央视 315 晚会《AI大模型遭"投毒"？给AI"洗脑"已成产业链》，2026-03-15。腾讯新闻/猎云网转述：news.qq.com/rain/a/20260315A073XU00 ↩ Aggarwal et al. GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024, doi:10.1145/3637528.3671900. arXiv:2311.09735. 全文 html: arxiv.org/html/2311.09735v3 ↩ Wikipedia, Generative engine optimization, 截至 2026-08 挂 neologism 模板；"学术文献截至 2026 年初无共识定义"。en.wikipedia.org/wiki/Generative_engine_optimization ↩ Google Search Central, Optimizing for generative AI + AI features：「There are no additional requirements nor special optimizations necessary.」2026 年仍在线更新。developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide ↩ Cloudflare Blog: Content Independence Day: no AI crawl without compensation (2025-07-01), Introducing pay per crawl (2025-07-01), Your site, your rules (2026-07-01). blog.cloudflare.com/... ↩ Pew Research Center, Google users are less likely to click on links when an AI summary appears, 2025-07-22. pewresearch.org/... ↩ Ryan Law & Xibeijia Guan, Ahrefs: AI Overviews Reduce Clicks by 34.5% (2025-04-17)；Update: AI Overviews Reduce Clicks by 58% (2026-02-04). 30 万关键词, GSC CTR.ahrefs.com/... ↩ 诚实的因果缺口：Ahrefs 测的是"有 AI Overivew 时第一名 CTR 更低"；Google 官方称 AI Overviews 提升满意度。点击去了哪里（其他结果/AI 内链/零点击）——无公开全链路归因。此为推断。 ↩ Similarweb / authoritytech.io 转述："AI 引荐流量约占全站访问 1%，ChatGPT 占 92.4%"。一手页（similarweb.com）直连 SSL 失败，降级为待核实。 ↩ Danny Goodwin, Search Engine Land: Google's Danny Sullivan: "Good SEO is good GEO", 2025-09-02. Keynote at WordCamp US 2025-08-28. searchengineland.com/... ↩ Profound PR Newswire, 2025-08-12：$35M Series B led by Sequoia, total $58.5M. "700 percent increase in AI referrals in some cases" 为厂商宣传口径。 prnewswire.com/... ↩ 智推时代融资稿，搜狐 2025-10-29（三七互娱领投、趣睡科技跟投）。其落地指南声称"语义匹配 99.7%""搜索量+220%""首月销售 800 万"——无验证方法。 sohu.com/a/... ↩ "OpenAI《GEO 优化团队协作指南》(2026-02)" 出现在知识库内流传的《企业品牌 GEO 优化完整落地指南》中。多引擎（DDG/Bing/Google）精确短语检索零命中。判定为虚构引用。 ↩ Tarek Reslan, CXL: Is AEO/GEO Just SEO Hype? What the Data Actually Shows, 2026-01-27.cxl.com/blog/\... 该文转述了 Semrush 研究发现。 ↩ Roger Montti, Search Engine Journal: Google Says LLMs.Txt Comparable To Keywords Meta Tag, 2025-04-17。原文引用 Mueller：「AFAIK none of the AI services have said they're using LLMs.TXT (and you can tell when you look at your server logs that they don't even check for it).」searchenginejournal.com/544804 ↩ 弯弓研究院，腾讯新闻 2026-07-17：追踪 110+ 家 GEO 服务商，仅 ~19 家获 21 笔融资合计 55 亿元，渗透率 <15%。该院自身有图谱/评选/白皮书业务，利益相关已标注。news.qq.com/rain/a/20260717A055M100 ↩ 库内 2026-05-29 蜂群报告（swarm_reports/2026-05-29_geo-ad/）曾采信的 "35% 额外点击 /4.4x 转化 /693% 增长 /50.5% CAGR"——本次复核追踪至 Searchable、AirOps、Moz 等厂商博客，未过一手源标准，降级为待核实。本文不引用这些数字。 ↩
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## 写给小白：怎么在你的电脑上用上 AI
- URL: https://hencte.top/tech/tutorials/2026-07-09-ai-on-your-computer/
- 发布: 2026-07-09
- 更新: 2026-07-09
- 摘要: 从零开始在电脑上用上 AI 工具——不是网页版 ChatGPT，而是能在你电脑上直接帮你写文件、整理资料、搜索信息的 AI。分免翻墙版和完整版两条路线。
- 标签: AI, OpenCode, Claude Code, DeepSeek, Cursor, 教程, 小白
这篇文章是什么 教你从零开始在电脑上用上 AI 工具——不是网页版 ChatGPT，而是能在你电脑上直接帮你写文件、整理资料、搜索信息的 AI。
分两个版本：
免翻墙版：用 OpenCode + DeepSeek（国内服务，不需要科学上网） 完整版：翻墙后用 Claude Code + DeepSeek（功能更强，需要科学上网） 先从免翻墙版开始，觉得好用再升级到完整版。
一、网页版 AI vs 电脑版 AI 1.1 你可能已经在用的——网页版 AI 你在浏览器里打开 ChatGPT、DeepSeek、通义千问的网页版，打字聊天，AI 回答——这是网页版 AI。
它的局限：
只能聊天，不能帮你操作电脑上的文件 你让它写一篇文章，它只会把文字发在聊天框里，你得自己复制粘贴保存 不能读你电脑上的文件，不能上网帮你搜索 每开一个新对话，之前聊的全忘 1.2 这篇要教的——电脑版 AI（Coding Agent） 有一类工具叫 Coding Agent（编程智能体），虽然名字里有"编程"，但不是只有程序员才能用。它能：
✅ 直接在你电脑上创建文件、写文章、保存 ✅ 读取你电脑上的文件内容并分析 ✅ 上网搜索信息并整理成文档 ✅ 批量处理文件（比如把 100 个文件按规则重命名） ✅ 记住你给它的指令（Skill），下次自动执行 和网页版最大的区别：你不是在"和 AI 聊天"，而是在"让 AI 帮你干活"。你告诉它做什么、存到哪，它直接执行。
网页版 AI 电脑版 AI（Coding Agent） 输出方式 聊天框里回复 直接帮你创建/修改文件 能读你的文件吗 不能 能 能上网搜索吗 部分 能 能记住指令吗 不能（新对话就忘） 能（通过 Skill） 需要装软件吗 不用（浏览器打开） 需要 需要翻墙吗 看用哪家 看用哪条路线（见下文） 1.3 两条路线 免翻墙版 完整版 工具 OpenCode（桌面版） OpenCode + Claude Code（命令行） AI 模型 OpenCode 免费模型 + DeepSeek API DeepSeek API（驱动 Claude Code） 需要翻墙吗 不需要 需要（Claude Code 要访问境外服务器） 费用 免费模型 0 元 / DeepSeek 充 10 元 DeepSeek 充 10 元 难度 ⭐ 最简单 ⭐⭐⭐ 需要配环境变量 能干什么 写文章、整理资料、搜索、批量处理 以上全部 + 更多高级功能 推荐顺序 先走免翻墙版：装 OpenCode + Git，用免费模型体验 觉得好用后，充 10 元 DeepSeek，在 OpenCode 里接 DeepSeek API 想要更强功能，再走完整版：翻墙 + 装 Claude Code + 配环境变量 二、完全合规版：OpenCode + DeepSeek 2.0 这条路线不需要魔法 OpenCode 桌面版可以从国内下载，DeepSeek 是国内公司的 AI 服务，API 服务器在国内，全程不需要魔法。
如果你将来想升级到完整版（Claude Code），那时才需要科学上网——先看 这篇科普。
2.1 装 Git（必须） Git 是版本管理工具，AI 工具靠它追踪文件的改动。不装的话部分功能用不了。
操作：
打开 https://git-scm.com 点 Download for Windows 选 64-bit Git for Windows Setup 安装：一路 Next（默认设置就是最优的，不用改任何选项） 2.2 装 OpenCode 打开 https://opencode.ai/zh/download 选你的系统版本（Windows / macOS） 下载安装：一路 Next 版本要求 DeepSeek 官方文档建议 OpenCode 版本 >= v1.14.241。如果已装旧版，在终端执行 opencode upgrade 升级。
2.3 创建项目 启动 OpenCode 建议在 D 盘建一个项目目录，比如 D:\Projects\first-prj 在 OpenCode 里打开这个文件夹 为什么要建项目目录 AI 工具是在「项目」里干活的。你让它写文章、整理资料，它会在当前项目文件夹里创建文件。别在 C 盘用户目录下干，文件多了会乱。
2.4 用免费模型（零成本入门） OpenCode 自带免费模型，不用任何配置、不用充钱、不用注册任何账号，装完就能用。
界面里选免费模型，直接开始对话。
试一下：输入「你好，帮我看看今天的新闻」，它会自动上网搜索并总结。
免费模型怎么玩 免费模型每天有额度限制，但足够你学习和体验。建议：
每天用免费模型练习对话、写文章、整理资料 试着让它「在当前项目下用 md 格式保存一篇文章」 体验不同免费模型的效果差异 额度用完了明天再来，每天刷新 2.5 让 AI 做事，而不只是聊天 关键区别 在网页版你跟 AI 聊天，它只回复文字。 在 Coding Agent 里你要告诉它做什么操作、存到哪。
❌ 错误用法（只会回复文字）：
text 复制 帮我写一篇文章 ✅ 正确用法（会创建文件）：
text 复制 请在当前项目下，用 md 文档格式，写一篇关于 XX 的文章并保存 你想要 错误说法 正确说法 写文章 「帮我写一篇文章」 「在当前项目下用 md 格式写一篇关于 XX 的文章并保存」 整理资料 「帮我整理这些信息」 「读取当前目录的 xx.txt，提取关键信息，整理成 md 表格保存」 搜索 「今天有什么新闻」 「搜索今天的 AI 新闻，整理成 md 文件保存到当前项目」 记住：告诉它做什么 + 存到哪 + 什么格式，它才会帮你执行操作。
2.6 接入 DeepSeek API（可选，进阶） 免费模型有额度限制。想用更强的模型（DeepSeek-V4-Pro），可以接 DeepSeek 的 API。不需要翻墙，DeepSeek 是国内服务。
关于实名认证（重要，先看） DeepSeek 平台注册须知 DeepSeek 是国内公司（深度求索），注册平台账号需要手机号——这是国内服务的常规要求。
你需要知道的事实（本教程作者实测）：
注册 platform.deepseek.com 需要手机号（接收验证码） 手机号背后对应你的实名信息（运营商实名制，这是运营商层面的事，不是 DeepSeek 额外要求的） 充值需要绑定支付方式（微信/支付宝，也是实名的） 你的 API 使用记录会和你的账号关联 DeepSeek 不会封号（和 Claude 官方账号不同），正常使用不用担心 为什么不推荐直接用 Claude 官方账号：
Claude 官方账号检测到中国 IP 会封号，充了钱可能打水漂 DeepSeek 是国内服务，不存在这个问题 DeepSeek API 的费用远低于 Claude 官方 结论：DeepSeek 比 Claude 官方账号安全（不会封号），但你的使用记录和手机号关联。正常用于学习、工作、写文章不用担心。如果你对隐私非常敏感，可以考虑用一张副卡注册。
操作步骤 打开 https://platform.deepseek.com，用手机号注册登录 左侧菜单 → API Keys → 创建 API Key 名称填 opencode，创建后立即复制保存到记事本（只显示一次！） 充值：先少充一点试试（建议 5-10 元起步），别一次性充太多。用完再充，心里有数 在 OpenCode 里接入 在 OpenCode 对话框里输入 /connect 输入 deepseek 并选择 填入你的 DeepSeek API Key 选择 DeepSeek-V4-Pro 模型 DeepSeek 模型说明 deepseek-v4-pro：主力模型，能力强，适合复杂任务 deepseek-v4-flash：快速模型，速度快、便宜，适合简单任务 deepseek-chat 和 deepseek-reasoner 将于 2026/07/24 弃用，用上面两个代替 费用参考 DeepSeek API 按使用量收费（Token 计费），日常写文章、整理资料的话，10 元能用很久。具体价格见 DeepSeek 官方定价。
三、完整版：Claude Code + DeepSeek（需要翻墙） 3.0 什么时候升级到完整版 免翻墙版玩明白了，想要更强功能 想用命令行工具（更快、资源占用更小） 需要 Claude Code 的高级功能（Web Search、更多 Skill 兼容） 3.1 前置条件 科学上网：Claude Code 要访问境外服务器。如果没搞定，先看 这篇科普 Git：已装（免翻墙版装过了） Node.js（可选）：打开 https://nodejs.org，选 LTS 版本下载，一路 Next 安装 关键：必须开 Tun 模式 Claude Code 在命令行里运行，命令行不走系统代理。必须开 Tun 模式（虚拟网卡）强制所有流量走代理。 详见 科学上网科普文第四节。
3.2 环境变量是什么——小白最懵的概念 Claude Code 的配置会反复提到「环境变量」，先搞懂它。
环境变量就是 Windows 系统里存的一些「全局设置」。软件安装后会把自己的路径写进环境变量，这样你在任何地方输入命令名就能启动它。
打个比方：
环境变量 = Windows 的「通讯录」 你输入 claude → Windows 翻通讯录 → 找到 claude 在哪 → 启动它 如果通讯录里没有 claude 的记录 → Windows 说「找不到命令」 怎么打开环境变量设置：
按 Win + S，输入「环境变量」 点「编辑系统环境变量」 弹出窗口右下角点「环境变量」 上面是用户变量（只对你生效），下面是系统变量（对所有人生效） 大部分情况配用户变量就够了 加完环境变量要重开终端 环境变量改了之后，已经打开的终端不会立刻生效。关掉终端窗口重新打开，新设置才会读到。
3.3 装 Claude Code 方式一：原生安装（推荐）
右键左下角开始菜单 → 选「终端管理员」 复制粘贴这行命令，回车： powershell 复制 irm https://claude.ai/install.ps1 | iex 终端粘贴技巧 PowerShell 里直接 Ctrl+V 可能无效。右键直接粘贴，或按 Ctrl+Shift+V。
装完关闭终端，重新打开 方式二：npm 安装（方式一失败时用）
powershell 复制 # 先设置执行策略（只需一次） Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser # 安装 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 3.4 添加 Path 环境变量 装完后如果输入 claude 没反应，说明环境变量没加。
按 Win+S 搜「环境变量」→ 打开 在用户变量里找 Path，双击 新建一条：%USERPROFILE%\.local\bin 在系统变量的 Path 里也加一条同样的 确定，关掉终端重新打开 输入 claude 回车 → 看到启动界面就成功了 3.5 接入 DeepSeek（核心步骤） Claude Code 默认要用 Anthropic 官方账号（贵且有封号风险）。通过环境变量接入 DeepSeek，不用买 Claude 会员，10 元能用很久。
为什么不直接用 Claude 官方账号 Claude 官方账号检测到中国 IP 会封号，充了钱可能打水漂。接 DeepSeek 的 API 是"瞒天过海"——让 Claude Code 以为在跟 Anthropic 服务器通信，实际全走 DeepSeek 的国内服务器。不用翻墙访问 DeepSeek，但 Claude Code 本身需要翻墙才能装。
第 1 步：获取 DeepSeek API Key 如果你在免翻墙版已经注册过 DeepSeek 并拿到 Key，直接用那个，不用重新注册。
打开 https://platform.deepseek.com 左侧 → API Keys → 创建 API Key 名称填 claude-code 复制生成的 Key 立即保存到记事本（只显示一次！） 充值（10 元起步） 第 2 步：配置环境变量 打开终端管理员，把下面命令里的 <你的 DeepSeek API Key> 替换成你的 Key，逐条执行：
powershell 复制 [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://api.deepseek.com/anthropic", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "你的 DeepSeek API Key", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_MODEL", "deepseek-v4-pro[1m]", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL", "deepseek-v4-pro[1m]", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL", "deepseek-v4-pro[1m]", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL", "deepseek-v4-flash", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL", "deepseek-v4-flash", "User") [Environment]::SetEnvironmentVariable("CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL", "max", "User") 这些变量做了什么 ANTHROPIC_BASE_URL：把请求地址从 Anthropic 官方改成 DeepSeek ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：用 DeepSeek 的 API Key 代替 Anthropic 的 ANTHROPIC_MODEL 等：指定用 DeepSeek 的哪个模型 本质就是"瞒天过海"——Claude Code 以为自己还在和 Anthropic 通信 也可以用图形界面配 按 3.2 节的方法打开环境变量窗口，在用户变量里手动「新建」每一条。变量名和变量值对照上面的命令。
第 3 步：验证 关掉所有终端窗口，重新打开（环境变量要重开才生效） 进入你的项目目录（比如 cd D:\Projects\first-prj） 输入 claude 回车 不再弹出登录提示，直接进入对话界面 = 配置成功 四、通用：基础使用 4.1 让 AI 做事的核心原则 无论 OpenCode 还是 Claude Code，核心都是：告诉它做什么 + 存到哪 + 什么格式。
text 复制 请在当前项目下，用 md 文档格式，写一篇关于 XX 的文章并保存 4.2 查看生成的文件 OpenCode：右侧 Files 面板 文件管理器：右键项目文件夹 → 在文件管理器中打开 Obsidian（推荐）：专门看 Markdown 文件的工具，见下文 4.3 斜杠命令 在对话框里输入 /，会弹出可用命令列表。装了 Skill 后也会出现在这里。
4.4 Git 版本追踪 装了 Git 后，AI 每次修改文件都会被追踪。不满意可以撤销。
五、通用：Skill 是什么 5.1 问题 每次新开会话，AI 都是从零开始，你之前教的它全忘了。比如你每次都要说「用口语风格写、每段不超过 3 句」——太累。
5.2 解决 Skill = 预先写好的提示词模板。装一次，以后用 / 命令一键加载。
5.3 怎么装 方法一：让 AI 帮你找
text 复制 帮我去 https://skills.sh 找一个写分镜的 skill，安装到当前项目 方法二：输入 / 搜索已安装的 Skill
5.4 npm 镜像（装 Skill 卡住时用） powershell 复制 npm config set registry https://registry.npmmirror.com Skill 安全 网上有 9 万+ 个 Skill2，但多数是干净的——一份覆盖 9.7 万个 Skill 的安全扫描显示 92.1% 完全无风险2，真正出问题的集中在低门槛的第三方注册表。装之前可以让 AI 先评估：「这个 Skill 有哪些可能的风险？」
六、通用：Obsidian 看文档 6.1 什么是 Obsidian 专门看和管理 Markdown（.md）文件的工具。AI 生成的文件都是 md 格式，文件多了用记事本一个个开很麻烦，Obsidian 能统一预览。
6.2 安装 打开 https://obsidian.md 下载对应系统版本 安装：一路 Next 6.3 打开项目文件夹 启动 Obsidian 选「打开本地仓库（Open folder as vault）」 选你之前建的项目文件夹（比如 D:\Projects\first-prj） 所有 md 文件都会列出来，点击即可预览 七、常见问题排障 OpenCode 免费模型用不了 原因：网络问题 解决：检查网络。免费模型不需要翻墙，正常上网就能用。如果还是不行，可能是 OpenCode 版本太旧，执行 opencode upgrade 升级。
claude 命令找不到 原因：Path 环境变量没配 解决：按 3.4 节，在环境变量的 Path 里加 %USERPROFILE%\.local\bin（用户变量和系统变量都加），关掉终端重新打开再试。
Claude Code 提示「不在支持的国家」 原因：翻墙工具没代理终端 解决：在翻墙工具里开 Tun 模式（虚拟网卡），强制命令行流量也走代理。详见 科普文第四节。
终端里下载/安装卡住不动 原因：没开 Tun 模式，命令行不走系统代理 解决：同上，开 Tun 模式。命令行工具（PowerShell/CMD）默认不认系统代理，只有 Tun 模式能代理全部流量。
npm install 卡住 原因：网络问题，npm 默认源在境外 解决：换成国内镜像源：
powershell 复制 npm config set registry https://registry.npmmirror.com OpenCode 的 Git 按钮点不动 原因：没装 Git 解决：按 2.1 节安装 Git（https://git-scm.com），装完后重启 OpenCode。
Skill 安装到一半卡住 原因：网络波动 解决：先配 npm 镜像源（见上），然后开新会话让它重试。Skill 安装走的是 npm，网络慢就会卡。
DeepSeek 说余额不足 原因：没充值或用完了 解决：登录 https://platform.deepseek.com 充值。建议先充 5-10 元试试，用完再充。
Token 消耗太快，钱扣得猛 原因：正常现象，复杂任务消耗多 解决：
用免费模型做探索性操作（试错、学习） 付费模型（DeepSeek）做关键任务（正式写文章、整理资料） DeepSeek 后台可以设置消费限额，防止意外超额 别一次充太多，5-10 元试水，心里有数再续 环境变量配了不生效 原因：终端没重开 解决：环境变量改了之后，已经打开的终端读不到新值。关掉所有终端窗口，重新打开就好了。
Claude 官方账号被封 原因：Claude 检测到中国 IP 会封号，充了钱可能打水漂 解决：不要用 Claude 官方账号。两个替代方案：
接 DeepSeek API 驱动 Claude Code（本教程方案，10 元能用很久） 买 Cursor Pro（$20/月，内置 Claude 模型，Cursor 官方处理封号问题） 八、想体验 Claude 模型？推荐 Cursor 上面两条路线都是用 DeepSeek 的模型。如果你非常想体验 Anthropic Claude 原版模型（目前最强的 AI 模型之一），直接买 Claude 官方账号有封号风险（检测中国 IP）。
推荐方案：买 Cursor。
8.1 Cursor 是什么 Cursor 是一款内置 AI 的代码编辑器（基于 VS Code 改的），内置了 Claude、GPT、Gemini 等多家前沿模型。你不用自己接 API、不用配环境变量、不用担心封号——Cursor 帮你搞定一切。
8.2 费用 方案 价格 包含 Hobby（免费版） $0 有限的 Agent 请求和 Tab 补全，不用信用卡 Individual（Pro 版） $20/月 扩展 Agent 限额、访问 Claude/GPT/Gemini 等前沿模型、MCP/Skills/Hooks、Cloud agents Teams $40/用户/月 团队协作功能 免费版先试 Hobby 免费版不用信用卡就能用3，有限额度但足够体验。觉得值再升级 Pro。
8.3 和本教程其他路线的对比 OpenCode 免费模型 OpenCode + DeepSeek Claude Code + DeepSeek Cursor Pro 模型 免费模型 DeepSeek-V4 DeepSeek-V4（伪装成 Claude） Claude 原版 + GPT + Gemini 需要翻墙 ❌ ❌ ✅ ✅（需要访问 Cursor 服务器） 需要配环境变量 ❌ ❌ ✅（8 条） ❌（开箱即用） 封号风险 无 无 无（走 DeepSeek） 无（Cursor 官方处理） 费用 $0 ~10 元人民币 ~10 元人民币 $20/月 适合 零成本入门 便宜的日常使用 命令行高级用户 想用最强模型、不怕花钱 8.4 怎么装 打开 https://www.cursor.com 点 Download 下载对应系统版本 安装：一路 Next 启动后登录（用 Google/邮箱注册） 免费版直接用；想用 Claude 等前沿模型 → 升级 Pro（$20/月） Cursor 也需要翻墙 Cursor 的服务器在境外，使用时需要科学上网。但不像 Claude Code 那样需要配环境变量——Cursor 是图形界面的编辑器，开系统代理就能用（不需要 Tun 模式）。
8.5 适合谁 想体验 Claude 原版模型、不怕花 $20/月的人 想要开箱即用、不想折腾环境变量的人 既是写代码又是写文章的人（Cursor 本质是代码编辑器，但也能帮你写 md 文件） 九、三条路线总结 免翻墙版 完整版 Cursor 版 难度 ⭐ ⭐⭐⭐ ⭐ 需要翻墙 ❌ ✅ ✅（系统代理即可） 模型 免费模型 / DeepSeek DeepSeek Claude/GPT/Gemini 原版 费用 $0 ~ 10 元 ~10 元 $0 ~ $20/月 适合 完全零基础 命令行高级用户 想用最强模型的人 推荐路线 第一步（免翻墙）：装 OpenCode + Git → 用免费模型每天练习 → 充 10 元 DeepSeek 第二步（完整版）：搞定科学上网 → 装 Claude Code → 配环境变量接 DeepSeek 或直接跳到 Cursor：如果预算充足、想用 Claude 原版模型 → 买 Cursor Pro（$20/月，开箱即用） 相关笔记 写给小白：翻墙、代理、Tun 模式到底是什么 — 完整版的前置条件 LTSC 安装教程 — 系统层面的配置 环境配置 SOP — 技术向的环境配置 DeepSeek API 文档《接入 OpenCode》（官方当前建议版本 >= v1.18.30，文章写作时为 v1.14.24）. https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/opencode（访问 2026-10-04） ↩︎
ClaudSkills, We scanned 97,000 Claude Code skills for security risks（2026-06-12；该扫描覆盖 97,000 个 Skill，结论是 92.1% 完全干净）. https://claudskills.com/learn/claude-skill-security-scan/（访问 2026-10-04） ↩︎ ↩︎
Cursor Pricing（Hobby $0 / Individual $20 每月 / Teams $40 每用户每月）. https://cursor.com/pricing（访问 2026-10-04） ↩︎
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## 小说创作审计清单：12类高频错误
- URL: https://hencte.top/log/2026-05-15-novel-audit-12-common-mistakes/
- 发布: 2026-05-15
- 更新: 2026-05-15
- 摘要: 凭记忆引用其他章节的编号或事件，但实际内容与引用不符。
- 标签: 写作, 小说, 清单
等级说明 P0：致命错误，必须修复，不修不能过审 P1：重要错误，应该修复，影响阅读体验 P2：建议修复，可接受但最好改 P0 - 致命错误（4类） 1. 虚假跨章引用 凭记忆引用其他章节的编号或事件，但实际内容与引用不符。
检查方法 rg "第\d+章" --include="*.md" → 逐条核对引用目标章节的实际内容 修复方式 打开目标章节确认事实，修正引用文字 本站把这一条从「人工核对」变成了「构建期拦截」：正文引用章节不写死编号，而是交给 chapter 短代码按 novel + chapter 字段查找，写错编号会当场构建失败（本站带 --panicOnWarning），而不是留一条没人发现的死链。例如 第12章 · 重逢与别离。
2. 年龄算术错误 角色当前年龄 ≠ 当前年份 - 出生年份，常见于长篇连载中时间跳跃后。
检查方法 写公式 当前时间 - 出生年 → 逐人验算 修复方式 调整出生年份或当前描述中的年龄，确保算术一致 3. 禁止词泄漏 敏感词、违规词、平台封禁词出现在正文中。
检查方法 rg -i "禁止词1|禁止词2|..." --include="*.md" 扫描 修复方式 替换为同义合规表达或完全删除该句 4. 破折号滥用 每章破折号（——）超过5个。短横线-不计数，长破折号——计数。
检查方法 正则匹配 —— 并计数 → 每章≤5个 修复方式 将多余破折号改写为逗号、句号或直接删除 P1 - 重要错误（5类） 5. 时间锚矛盾 同一事件在不同章节中出现的时间描述不一致。如"A事件发生在春天" vs “A事件时叶子已经黄了”。
检查方法 为每个主要事件建立时间锚表 → 跨章节校对 修复方式 统一到最早确定的时间锚点 6. 角色性格漂移 角色在某个章节中做出不符合其性格设定的行为或对话。尤其是长篇中后期，角色容易"被作者附体"。
检查方法 提取该角色在本章的所有对话和行动 → 对照角色设定卡核验 修复方式 重写该段落的对话或行为选择 7. 场景物理矛盾 同个场景在不同描述中出现物理属性不一致。如"房间只有一扇窗" vs “北窗透进月光”。
检查方法 为每个主要场景建立物理属性卡片 → 跨章校对 修复方式 统一场景设定 8. 过度依赖"说"标签 对话标签滥用"说"“道”，缺少动作描写和情绪叙述作为副语言支撑。
检查方法 统计"说"“道"标签占比 → 超过30%对话行需优化 修复方式 将部分"说"替换为动作描写+情绪描写 9. 交代不足 关键信息（角色身份、事件背景、时空坐标）没有在章首/场景开始时做必要交代，读者看不懂。
检查方法 逐章检查前300字是否有明确的时空+角色身份标记 修复方式 在章首补充必要的背景交代 P2 - 建议修复（3类） 10. 节奏失调 爽点密度偏离目标模型。系统流小说前期太慢（每10章才一个爽点）或情感流小说爽点太密集（每章都在高潮）。
| 检查方法 | 按爽点密度模板
逐章标记爽点位置 → 统计分布 修复方式 在节奏过慢的区间插入小爽点，在过快的区间加入缓冲章节 11. 情绪递进缺失 连续章节的情绪曲线平缓，没有起伏。读者失去情感投入。
检查方法 为每章标记情绪强度（1-10）→ 绘制情绪曲线 → 检查是否有超过5章连续≤4分 修复方式 在情绪低谷区间插入冲突/反转/重大揭示 剧透警告：一条先别看的检查法 把高潮段落整段删掉，再读一遍它前面的内容：如果前文依然成立，说明铺垫没有真正起作用——反转只是被「宣布」了，而不是被「准备」了。 12. 术语一致性 同一概念在不同章节中使用不同术语。如"灵力"“真气"“内力"混用。
检查方法 建立术语表 → rg "术语A|术语B" --include="*.md" 检查混用 修复方式 统一为标准术语 审计工具链 工具 用途 命令示例 rg (ripgrep) 禁止词扫描、破折号计数、术语一致性检查 rg -c "——" *.md sort + uniq 跨章引用去重验证 rg "^第\d+章" *.md | sort | uniq -c Python 脚本 爽点密度统计、情绪曲线绘制 自定义脚本处理结构化审计报告 核心理念：写作 = 写 + 改，改占70%。审计不是"质量检查”，审计就是写作本身。1
蜂群工作室"我被AI反向驯化了"项目写作规范 v2，2026-05。 ↩︎
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## 蜂群式长篇小说创作方法论
- URL: https://hencte.top/log/2026-05-15-writing-swarm-novel-methodology/
- 发布: 2026-05-15
- 更新: 2026-05-15
- 摘要: 写给 亦幸。你知道 AI 能写东西，但"AI 写长篇"在你脑子里可能还是那种——给个大纲，一章一章续，经常前后矛盾、忘记角色、写到一半就废了。你觉得长篇太难、质量控制不住、AI 生成的黏合感太强。
- 标签: 写作, 方法论, 小说
2026-05-15 | 写给 亦幸。你知道 AI 能写东西，但"AI 写长篇"在你脑子里可能还是那种——给个大纲，一章一章续，经常前后矛盾、忘记角色、写到一半就废了。你觉得长篇太难、质量控制不住、AI 生成的黏合感太强。
写给谁看 写给 亦幸。你知道 AI 能写东西，但"AI 写长篇"在你脑子里可能还是那种——给个大纲，一章一章续，经常前后矛盾、忘记角色、写到一半就废了。你觉得长篇太难、质量控制不住、AI 生成的黏合感太强。
但蜂群工作室 3 天写了 96 万字（相当于 5 本《三体》的体量）1，而且质量可控、前后一致、有审计体系。
这篇笔记就是拆解他们怎么做到的2。
一句话摘要 AI 写长篇不是"给大纲然后续写"，而是用蜂群多代理拆成四阶段流水线——先让故事自由生长，再用审计体系做质量收敛，最后反写世界观说明书不让灵感被蓝图锁死。
关键点 1. 创作流水线：3天96万字怎么做到的？ 不是一个、不是一篇文章、不是线性续写。是四个阶段串起来的流水线：
阶段 做什么 产出 Phase1 世界观设计 设计角色、势力、等级体系、时间线 世界观文档 (不锁死，后置) Phase2 逐章写作 写作子代理 + supporter 审计 + critic 审计 + 修复代理 四轮循环 单章初稿 Phase3 合章扩展 把单章合并成块，检查跨章一致性 合并后的章节块 Phase4 全维度收敛 整体风格统一、前后矛盾修复、禁止词扫描 终稿 核心模式是 “写 → 审 → 改"的三循环，其中 改占 70% 的工作量。别想着一次出精品，那是幻觉。
2. 蜂群代理架构 一个"蜂群"由 10 个子代理 + 1 个主代理组成：
text 复制 主代理（最高指挥官） ├── 负责解构大纲与世界观 ├── 不亲自写任何一章 └── 调度子代理 │ ├── 子代理 1-10（并行写作） │ ├── 各负责若干章节 │ ├── 完成后进入空闲池 │ └── 被轮询召回做下一批 │ └── 反思者（交叉审计） ├── 检查逻辑漏洞 ├── 检查风格一致性 └── 标记需要修复的段落 写作子代理负责产出，supporter 负责查漏补缺（逻辑、情感、节奏），critic 负责挑刺（矛盾、遗漏、质量不达标），修复代理负责改。四个代理形成闭环。
W r i t e S u p p o r t e r C r i t i c F i x 「写 → 审 → 改」闭环：Fix 之后回到 Supporter / Critic 再审，直到通过——改占 70% 工作量关键技术点：
轮询饱和调度：出站入站式轮询，空闲子代理立即投入新章节补全，确保全部处于饱和运转 上下文压缩：优化提示词与知识库调用，提升缓存命中率，输入命中时节省约一半 Token 负向提示词：设置 Guideline 禁止特定风格（如过于科幻），融合多种文学风格 模型蒸馏效应：DeepSeek V4 Pro 连续迭代中自蒸馏，人类化程度超预期 3. 世界观设计：后置说明书哲学 这部分最有意思，也是最反直觉的。
v1 的失败：先花 3 个月设计世界观、等级体系、势力关系、人物弧光、主线大纲——一个系统流小说的完整蓝图。然后开始写正文。结果正文写到一半发现：蓝图里的设定用不上，正文里自然长出来的东西蓝图没有。
这就是"蓝图陷阱”：你以为规划得越细越好，但其实长篇的真正生命力来自写作过程中的涌现。角色会在对话中自己说话，情节会在推进中自己转弯。蓝图锁死了这种可能性。
v2 的成功做法：先让故事自由生长。用 agent 写 110 章正文，全部完成后，再反写世界观说明书。说明书是"对已发生事实的总结"，不是"对未发生事件的规划"。
关键洞见——“系统流在 Ch35 后自然消解——数据之眼精度100%时训练轮自己脱落”。意思是你设计的系统会在故事推进中自然被故事本身吸收。原定的"系统"框架写到后面发现不重要了，因为角色和情节已经足够支撑叙事。
所以：先写再说，允许故事自己生长，不要让蓝图限制可能性。
4. 审计 = 质量引擎 一个数据：项目共产生了 209 份审计报告1。
这不是浪费，这是核心质量控制手段。写作中的 bug 和代码中的 bug 一样，早期发现修复成本极低，后期发现等于重写。
审计覆盖 12 类高频错误（见 小说创作审计清单12类错误），包括：
P0 级（必修）：虚假跨章引用、年龄算术错误、禁止词泄漏、破折号滥用 P1 级（应修）：时间锚矛盾、角色性格漂移、场景物理矛盾、过度依赖"说"标签 P2 级（建议修）：节奏失调、情绪递进缺失、术语一致性、伏笔未回收 其中最有工程思维的是用 grep/rg 做自动化验证：
rg "禁止词" --include="*.md" — 30 秒扫完全部正文 rg "第\d+章" | sort — 确认跨章引用是否正确 正则计数破折号数量，超限自动报错 写作 = 写 + 改，改占 70%。 不接受这个比例，就别碰长篇。
5. 实战数据与运行指标 已完成：41 章 Token 消耗：约 900 万 剩余预算：约 270 元 检测通过：Grok 检测 AI 疑似率 24.9%，部分报告 0% 6. 合规风险 谐音梗映射现实企业（如"星辰科技"暗指某大厂） 模拟企业内部邮件和 GitHub 代码仓库操作 涉及"算法"、“外卖"等敏感议题 暂缓国内平台发布，考虑海外或短剧形式 这个人可能会问什么 Q1: 写作子代理和 critic 怎么分工？不会互相拆台吗？ A: 不会。写作代理只负责"生成”，不管质量。critic 只负责"挑刺"，不改。修复代理拿到 critic 的报告再改。四轮循环里的角色职责是严格划分的。
Q2: 后置写世界观，那故事不会散吗？ A: 不会散，因为写作代理有角色设定卡和初始设定。世界观说明书是对"已经发生的事实"做总结，不是规划。你想想美剧《迷失》——编剧边写边编，最后出了好多本设定集。后置说明书反而更真实。
Q3: 209份审计报告不累吗？ A: 这是自动化的。critic 子代理写完一章后自动发审，审计报告格式固定、输出结构化。人只需要看摘要和 P0 级别的报错。自动化程度越高，质量越可控。
Q4: 10个子代理怎么调度不会乱？ A: 轮询饱和调度——子代理写完一章自动进空闲池，主代理立即分配新章节。没有空闲的代理，也没有堆积的任务。24小时不停，270块钱够把整本书跑完。
和我们的知识库有什么关系 这篇笔记和 OODA循环与对赌-决策方法论 呼应——Observe 拆任务 → Orient 选主矛盾 → Decide 下笔 → Act 迭代。蜂群流水线本质是 OODA 在内容创作领域的实例化。 审计方法论对企业官网、AIGC 内容生产等所有需要质量控制的场景都可复用。 和 Karpathy-LLM知识库方法论 的方法论一脉相承：先写、后验证、再收敛。 用亦幸的话复述 “写长篇不是先画图再盖楼，是一边盖一边画图。AI 写 96 万字分四步走：先让故事自己长出来，再用审计把跑偏的拉回来，最后回头看这个故事到底讲了什么。别想着一次写完美，70% 的时间在改。写的时候用一个 agent 写、一个 agent 挑刺、一个 agent 修，10个写手并行不闲着，配合 grep 做自动化质量门禁。用 209 份审计报告换 96 万字的稳定性，这笔账划得来。270 块钱跑完全书，产出的文字已经能骗过 AI 检测工具了。”
这卡片教会了我什么 我以前也陷入过"先规划再动手"的陷阱——花大量时间设计蓝图，结果正文根本不按照蓝图上写的走。这篇卡片让我理解了：蓝图的真正价值不在"规划"，而在"总结"。说得极端一点：写完才有资格画蓝图。
蜂群工作室"我被AI反向驯化了"项目，2026-05。 ↩︎ ↩︎
腾讯会议记录 — 2026-05-01 亦幸预定的会议（AI 小说蜂群创作），参与者：亦幸、辱野 Starfield、猫猫头、随遇而安、咕噜咕噜。 ↩︎
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## Kimi 把所有大模型揍了一遍，但这不是新闻
- URL: https://hencte.top/log/2026-05-03-kimi-vs-all/
- 发布: 2026-05-03
- 更新: 2026-05-03
- 摘要: 模型军备竞赛不是问题，你没有自己的判断框架才是。关于排行榜、OODA循环与和AI的关系。
- 标签: AI, Kimi, 判断框架, OODA, 贝叶斯, 决策
今天早上打开 Hacker News，Kimi K2.6 在编程挑战里把 Claude、GPT-5.5、Gemini 全超了。
截图不放了。HN 原帖 5 小时前发的，830 分，评论还在涨1： https://news.ycombinator.com/item?id=47993235
同一页还有三条也值得看：
· “Specsmaxxing——克服 AI 精神病”：一位程序员发现 AI 写代码写到一半会"发疯"——忘记上下文、开始胡编。他的解法是用一种叫 YAML 的结构化格式把需求写死，不让 AI 有瞎编的空间。101 分，83 条评论 https://acai.sh/blog/specsmaxxing
· “当道金斯遇见了 Claude——这个 AI 有意识吗？"：哲学家开始认真讨论这件事了 https://news.ycombinator.com/item?id=47972481
· “马里兰州将禁止超市用 AI 动态涨价”：政府出手了 https://news.ycombinator.com/item?id=47992349
四条新闻，一条时间线。我把它拆开给你看。
排行榜不是答案，排行榜是问题 每次有新模型登顶，评论区永远两派人：
A 派：“太强了，我又要被淘汰了。”
B 派：“切，也就那样，我测了 XX 任务它还是不行。”
两派都在犯同一个错：把模型能力当成自己的判断力。
这个月 Kimi 第一，下个月 DeepSeek 反超，再下个月 Claude 出新版。你有没有想过——你跟 AI 合作的方式，过去半年变过一次没有？
我猜你的答案是：没有。你还是那句话扔进去，等它吐回来，然后判断"好"或者"不好”。跟用搜索引擎的逻辑一模一样。
区别只在于搜索引擎给你链接，AI 给你一段编好的人话。
这个循环在复制，不是因为模型不够好。是因为你不知道怎么判断"好"。
什么东西在让这件事持续发生 我观察到的结构很简单：
AI 的输出没有内置质量信号。 一段文字好不好，搜索引擎可以根据点击率、引用量、页面权重给你排。AI 生成的文字没有这些信号——它可能编得极其流畅但内容全错，也可能表达粗糙但内核准确。没有外部信号，你就只能用"感觉"来判断——而人类的感觉对于判断逻辑正确性，准确率只有抛硬币的水平。
这是我在自己知识库上做了半年实验得出来的。一开始 AI 帮我管笔记，我说什么它做什么，准确率大概七成。后来我给它更多自主权——准确率直接掉到五成。不是它变蠢了，是我的判断框架没跟上它犯错的维度。它开始编结论、捏造引用、声称读过没读过的卡片。这些错误我现在叫它幻觉——每次发生我都记录，追溯到出错前的上下文，然后调整给它的约束。
半年后回到九成。不是因为模型升级了，我中间换了三次模型无关紧要。是我建了自己的防幻觉工作流——不是检查一次，是循环检查。具体来说是一个四步循环：看 AI 输出了什么 → 猜它哪里可能编了 → 追问那个点 → 验证真假 → 回到第一步。战斗机飞行员管这叫 OODA 循环（观察、判断、决策、行动），越转越快。
AI 军备竞赛不会停。 原因不是技术，是钱。模型公司靠跑分（让 AI 做标准测试题，看谁得分高）来融资，跑分永远能找到新维度刷，媒体永远有标题可写。只要"跑分→融资→宣传→更多人关注跑分"这个循环还在，排行榜就是永动机。
你追榜，就是在给这个循环添柴。
放到10个月后看 我不预测哪个模型会赢。预测模型赢家是全世界最蠢的游戏——去年的冠军是谁还记得吗？
我看另一个东西：1970 年代的个人电脑。
当时每季度都有新机型发布，杂志上全是跑分对比，跟今天一模一样。但最终改变世界的不是跑分第一的机器，是那批最快搞懂"我拿这玩意儿到底能做什么“的人。
施乐 PARC 的人发明了图形界面，不是因为他们有最快的电脑——是因为他们想清楚了一个更根本的问题：人和机器的关系应该是什么样的。
今天这个问题变成了：你和 AI 的关系应该是什么样的？
我目前的答案是：把 AI 当成一个聪明但不可靠的同事。默认它的输出有错，默认自己需要验证，然后建一个持续运转的纠错循环。
具体的框架核心就三条：
别问它对不对，问它在哪种情况下容易错。 每次跟 AI 互动，更新你对"它在什么条件下会翻车"的概率判断。这个方法论叫贝叶斯更新——不是数学公式，是一种思维方式：承认自己不知道，然后根据新证据慢慢逼近真相。
好决策不等于好结果。 （来自《对赌》作者安妮·杜克）AI 这次给你对的答案，不代表你问对了；AI 这次犯错，不代表它不行。别用结果倒推决策质量。
OODA 循环——观察、判断、决策、行动。 把 AI 嵌进这个循环里，不是让它替你走完。你才是那个转圈的人，AI 只是你手里多了一面镜子2。
这三条放任何人身上都适用。不管用的是 Kimi 还是 Claude 还是 GPT-6。
一个你需要自己回答的问题 马里兰禁 AI 涨价。
道金斯在问 AI 有没有意识。
你在看排行榜谁又第一了。
这三件事发生在同一天。你觉得哪件事跟你关系最大？
三件事的答案分别是：政策、哲学、消遣。
而你没有自己的判断框架这件事——10个月后你还会遇到。
Hacker News 2026-05-03 首页（正文四条条目链接各自对应原帖）. https://news.ycombinator.com（访问 2026-10-04） ↩︎
站内知识库卡片：OODA循环与对赌-决策方法论 / 贝叶斯定理-通俗解释 / Karpathy-LLM知识库方法论。 ↩︎
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## AI 技术工程实践：36 场直播复盘精华
- URL: https://hencte.top/tech/2026-04-24-ai-engineering-practices/
- 发布: 2026-04-24
- 更新: 2026-04-24
- 摘要: 基于 DoggyArium 36 场 AI 直播回顾提炼的工程实践精华：小模型优先策略、中间调度层设计、Agent 架构选型与向量记忆系统。
- 标签: AI, Agent, 架构, LLM, 工程实践
小模型优先，大模型兜底 企业 90% 的需求可以用小模型解决——这是 36 场直播复盘中最频繁被印证的观点。
小参数模型（0.5B-3B）在摘要处理、文本结构化、调度分发中性价比极高。响应快（毫秒级）、成本低、部署灵活。大模型仅用于需要深度推理的复杂 case，作为兜底方案而非默认选择。
关键不是模型大小，而是需求拆解粒度。先把需求拆成足够细的单元，再用合适大小的模型处理，这是成本控制的核心。
中间调度层：不被重视的关键组件 多 AI 协同架构中，最容易被忽略的是中间调度层。它包含三个核心模块：
活性路由：根据任务特征动态分配模型——简单的文本结构化走小模型，复杂推理走大模型 上下文管理：控制 Token 窗口使用，避免一次性塞入过多上下文导致质量下降 质量检验：验证 AI 输出是否符合预期，不符合则触发重试或切换模型 关键教训：多 AI 协同必须做异步解耦，而非串行处理。上下层数搭多了会引发"雪崩"效应——一层出错，层层放大。记忆系统越简单越好，不要过度设计。
Agent 的核心是 Function Calling 无论是 MCP 还是 SKILL，本质都是告诉 AI"你可以用什么工具"。
MCP 是 Agent 与工具交互的标准协议，可以理解为 AI 的"USB 接口"1。而 CLI 是更轻量的调用方式——直接通过命令行调用工具，省去了复杂的协议层。
A2A（Agent to Agent）协议正在成为 Agent 间通信的标准2。未来多个 Agent 协同工作时，A2A 将扮演类似 HTTP 在 Web 中的角色。
AI 不会降低开发门槛，会拉大差距 这可能与直觉相反，但核心逻辑是：AI 降低的是代码实现的门槛，而非架构设计的门槛。
架构层的抽象能力——如何把复杂问题拆解为可处理的组件、如何定义组件间的接口和协议——这些才是真正的门槛。AI 让会的人更快，让不会的人面临更多的"看起来能跑但实际不可维护"的代码。
OpenClaw 等 Agent 框架分五层，最核心的第二层"工具层"需要极强的架构思维。这不是 AI 能替代的。
Claude Code 源码泄露的启示 约 51 万行 TypeScript 代码泄露（非黑客攻击，而是 Anthropic 打包失误）3，其中几个关键发现：
Prompt 顺序影响输出质量：先定义再解释，效果显著优于先解释再定义 安全键移除不会让模型更强，反而更不可控 简化 Prompt：告诉 AI 目标而非具体步骤；用案例引导输出 关键技术选型速查 场景 推荐方案 说明 个人/小团队使用 MiniMax 199元/月 Token 量足够中小团队日常使用 企业内网部署 70B 开源模型 数据完全可控，核心价值在安全而非成本 AI 编程 Cursor / Claude Code 按项目规模和专业度选择 Agent 框架 LangGraph 工作流编排，适合企业级场景 记忆系统 GraphRAG 知识图谱 + 向量检索，双库制 实操建议 工程落地优先选用开源模型 API 接入，避免盲目微调 内网部署优先考虑 MCP 方案，技术门槛比 RPA 低 构建中间调度层是 AI 应用企业化的关键 从免费/低价模型开始验证需求，确认后再升级 控制 Token 消耗的关键是需求对齐——先拆解为细颗粒度文档，再执行 Model Context Protocol Specification（2026-07-28）. https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28（访问 2026-10-04） ↩︎
Agent2Agent (A2A) Protocol 官网（Google 发起，已捐赠给 Linux Foundation）. https://a2a-protocol.org/latest/（访问 2026-10-04） ↩︎
界面新闻《Anthropic 再次遭遇源代码大规模泄露，逾 51 万行代码"裸奔"》（2026-04-01，二手转述；原始披露者 FuzzLand 研究员 Chaofan Shou，Anthropic 发言人证实属打包失误）. https://www.stcn.com/article/detail/3720224.html（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Combee 论文解读：并行提示学习框架
- URL: https://hencte.top/tech/2026-04-20-combee-paper/
- 发布: 2026-04-20
- 更新: 2026-04-20
- 摘要: UC Berkeley + Stanford 联合发布的 Combee 框架深度解读。解决 Agent 提示学习中的'上下文过载'问题，通过 Map-Shuffle-Reduce 实现 17 倍加速且质量不降。
- 标签: 论文, Agent, 提示学习, 分布式, Combee
一句话定位 Combee 是一个解决"上下文过载"的分布式提示学习框架，让多个 AI Agent 能并行学习经验而不丢失关键知识，实现 17 倍加速且质量不降1。
命名来源于蜂群隐喻——多 Agent 协同工作与蜂群 Boids Protocol 本质相同。
核心问题：上下文过载 当增加并行 batch size 来加速学习时，聚合器需要一次性处理大量 reflection（反思），导致严重的信息丢失1：
指标 batch=1 batch=100 变化 准确率 87.0% 72.5% ↓14.5pp 上下文条目 264 条 21 条 ↓92% 高价值条目 19 个 0 个 完全消失 根本原因是有损压缩：聚合器面对大量 reflection 时，默认保留宽泛的通用模式，丢弃具体的高价值洞察。
这像海绵吸水——一次性倒太多水，只能吸收表面，精华都流走了。
Combee 三层设计 1. 并行扫描聚合（Parallel Scan Aggregation） 采用 Map-Shuffle-Reduce 范式替代单一聚合器：
text 复制 原始设计（Naive）： 所有 reflection → 单一聚合器 → 输出 context Combee 设计： reflection 分成 k 组 → 每组内聚合 → 两级聚合 → 输出 context k = √n（第一级处理 √n 个，第二级处理 √n 个） 这个设计借鉴了分布式计算中求前缀和的经典算法。通过分层聚合，每层处理的 context 量可控，避免了单点过载。
2. 增强洗牌（Augmented Shuffling） 每个 reflection 复制 2 份，随机打散后分发到 worker 节点，增加"被看到"的机会。
原理基于 self-consistency principle：重要信息值得多次曝光，多次出现的信息在聚合时更容易被保留。
3. 动态 Batch Size 控制器 自动寻找最优并行度：
测量不同 batch size 的延迟 拟合延迟曲线 当边际延迟减少小于 1.6% 时停止增加 batch 实验结果 在 Agent 基准测试上：
方法 Batch 时间 准确率 ReAct+ACE 1 86min 58.1 Naive 40 5min 55.7 Combee 40 7min 65.8 Combee 用 7 分钟达到 65.8% 准确率——12 倍加速的同时，质量反超了 86 分钟的慢速基线1。
在金融基准（FiNER 和 Formula）上，Combee 始终位于 Pareto 前沿1——用更少时间达到更高准确率。
核心洞见 与传统 Prompt Engineering 的区别 维度 Prompt Engineering Prompt Learning 时机 部署前优化 部署中迭代 目标 优化"说什么" 优化"从经验中学到什么" 方式 固定搜索 generate-reflect-update 循环 与蜂群协作的深层呼应 Combee 机制 蜂群 Boids Protocol Parallel Scan Separation（职责互斥） Dynamic Batch Alignment（对齐同一目标） Augmented Shuffle Cohesion（凝聚汇总） 本质相同：规模扩大时如何防止系统降级——分层 + 随机 + 动态配额。
我的评论 Combee 的核心价值不是 17 倍加速（这是工程优化），而是识别出 context overload 这个基本矛盾：
规模与质量存在天然张力 单机思维无法解决，需要分布式架构 分层聚合 + 随机打散是通用解法 这与深度学习训练、蜂群协作、知识库维护面临的问题本质相同——当输入规模突破阈值时，系统必然降级，需要结构化手段防止。
下次遇到"规模一大就崩"的问题，优先想分层聚合，而非加大人力。
论文信息：arXiv 2604.04247v11，UC Berkeley + Stanford + Tensormesh + Gradient Network 联合发布。
Combee: Scaling Parallel Prompt Learning for Self-Improving LLM Agents（COLM 2026；v1 标题为 Scaling Prompt Learning for Self-Improving Language Model Agents）. arXiv:2604.04247. https://arxiv.org/abs/2604.04247（访问 2026-10-04） ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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## SEO+GEO 三位一体架构：大模型时代的搜索优化
- URL: https://hencte.top/tech/seo-geo-architecture/
- 发布: 2026-04-12
- 更新: 2026-04-12
- 摘要: 大模型时代 SEO 与 GEO 融合的技术实践：数据层结构化标记、模型层双路径处理、应用层统一观测。附带 JSON-LD 实战模板与 llm.txt 实现指南。
- 标签: SEO, GEO, JSON-LD, 大模型, 架构
SEO 与 GEO 的核心差异 在 ChatGPT、Perplexity 等 AI 搜索兴起后，传统的 SEO（搜索引擎优化）正在被 GEO（生成式引擎优化）补充1：
维度 传统 SEO 生成式引擎优化（GEO） 优化对象 网页链接排名 AI 答案中的品牌出现与准确性 核心技术 关键词、外链、权重 语义理解、知识图谱、向量检索 用户交互 点击链接跳转网站 在 AI 界面直接获得答案 流量逻辑 引流到网站 认知占领，建立"第一解释权" 核心思维转变：从管理"页面排名"到管理"实体认知"。AI 推荐你的品牌时，本质上是在调用你精心设计和维护的"知识体"。
三位一体架构 实现 SEO+GEO 1+1>2 的效果，需要构建三层协同架构：
1. 数据层：统一数据基建 输出结构化数据（给搜索引擎）的同时生成向量化知识（给大模型）。
结构化标记：部署 JSON-LD 格式的 Schema 标记。这是传统搜索引擎和 AI 爬虫都能高效解析的通用语言。
知识图谱构建：将核心实体（产品、服务、资质）及其关系抽取为三元组，构建专属知识网络。
向量化知识库：将结构化知识和非结构化文档切片、向量化，用于 RAG 的精准召回。
2. 模型层：双路径内容处理 SEO 路径：生成面向用户的高质量网页内容，嵌入结构化标记。
GEO 路径：构建"LLM-Only"内容。这类内容高度结构化、逻辑清晰，专为 AI 解析设计。同时通过重排序（Re-ranking）确保高价值信息优先被 AI 采纳。
3. 应用层：统一观测与迭代 SEO 指标：关键词排名、流量、外链增长 GEO 指标：大模型首位提及率（品牌在 AI 答案中被首选推荐的频次）、官方逻辑采纳度（AI 描述的准确性） 反馈闭环：将高转化的 AI 答案反哺为新的 SEO 内容主题，形成正向循环 JSON-LD 实战模板 JSON-LD 是 GEO 时代的核心武器——它不是锦上添花，而是机器理解你品牌的"语义操作系统"。
为什么 JSON-LD 如此重要 降低 AI 理解门槛：直接告诉 AI 页面类型、实体及关系，省去从混乱 HTML 中猜测的步骤 实体稳定：为品牌、产品建立规范定义，防止 AI 产生"幻觉" 消除歧义：通过 @id 明确标识身份，避免与其他实体混淆 构建信任：通过 sameAs 链接权威社交账号，构建信任网络 基础模板 html 复制 html 复制 开发要点 动态生成：在模板层动态生成 JSON-LD，避免手动复制粘贴导致不一致 一致性检查：JSON-LD 中的信息必须与页面可见内容完全一致 验证工具：使用 Google Rich Results Test 和 Schema.org Validator 验证 llm.txt：大模型的专属站点地图 llm.txt 是一个放置在网站根目录的纯文本文件，用结构化方式描述网站核心信息2。它让大模型在不抓取全部页面的情况下，快速理解网站是什么、有哪些关键内容。
格式示例：
text 复制 # 网站基本信息 SITE_NAME: 亦幸小阁 SITE_URL: https://hencte.top SITE_DESCRIPTION: 个人品牌站点，含技术博客与项目展示。 LANGUAGE: zh-CN # 关键实体 ENTITY: 博客 ENTITY_URL: /blog ENTITY_SUMMARY: 技术文章合集，涵盖 AI、工具链、知识管理。 # 常见问题 FAQ_Q: 这个网站是关于什么的？ FAQ_A: 个人技术博客，分享 AI 工程实践与开发经验。 # 权威声明 LAST_UPDATED: 2026-04-25 与 robots.txt 协同：在 robots.txt 中添加注释告知 AI 爬虫 llm.txt 的存在2。
实施优先级建议 阶段 任务 工作量 第 1 周 网站健康度检查 + 基础 JSON-LD（Organization） 低 第 2 周 核心页面补全结构化数据（Article、FAQPage） 中 第 3-4 周 构建 LLM 友好型内容 + 部署 llm.txt 中 第 2 个月 建立数据反馈与内容迭代机制 持续 开发者特别提示 API 优先思维：所有内容考虑是否能通过 API 输出，未来 AI 可能直接调用 API 速度是基础：网站加载速度影响 AI 爬虫的抓取深度和频率 安全隐私：敏感信息在 robots.txt 中明确禁止 AI 爬虫抓取 一致性：JSON-LD 与页面内容、llm.txt 之间保持完全一致 Aggarwal et al. GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024. arXiv:2311.09735. https://arxiv.org/abs/2311.09735（访问 2026-10-04） ↩︎
Jeremy Howard, The /llms.txt file（2024-09-03 提出；规范文件名为 llms.txt，本文写作时用了 llm.txt 的写法）. https://llmstxt.org/（访问 2026-10-04） ↩︎ ↩︎
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## AI 防幻觉工作流：信息验证的标准化方法
- URL: https://hencte.top/tech/2026-04-09-anti-hallucination-workflow/
- 发布: 2026-04-09
- 更新: 2026-04-09
- 摘要: AI 辅助调研中防幻觉的标准化工作流：四级信息源优先级、交叉验证规则、不确定性标注与实时验证策略。让 AI 输出从'看起来对'变成'经得起查'。
- 标签: AI, 幻觉, 验证, 工作流, 质量保证
为什么需要防幻觉工作流 AI 辅助调研越来越普遍，但大模型有一个根本问题：它会"编造"看起来合理但实际不存在的信息。
这不是模型"说谎"——而是它的训练方式决定的。模型的目标是生成"最可能的文本续写"，而非"最准确的事实陈述"。当训练数据中缺乏某方面信息时，模型会基于模式"合理推测"，产生幻觉。
防幻觉工作流的目标不是消除幻觉（这是模型训练层面的事），而是在使用层面系统性降低幻觉带来的损害。
核心原则 所有技术调研必须优先验证官方源，关键数字信息必须直接来自官方网站。
不满足于"看起来合理"——必须是"可追溯、可验证、有出处"。
信息源优先级体系 优先级 类型 示例 L0（最高） 官方网站、技术文档、学术论文 项目 GitHub、arXiv、官方 docs L1（高） 权威媒体、行业报告 TechCrunch、Gartner 报告 L2（中） 用户反馈、社区讨论、第三方评测 Reddit、V2EX、知乎专业回答 L3（低） 新闻聚合、二手转述、推测信息 AI 生成的摘要、自媒体文章 核心规则：L3 信息不能作为决策依据。L2 信息需要交叉验证。L0-L1 信息可以直接引用。
执行检查清单 每次 AI 辅助调研必须完成以下步骤：
信息收集阶段 官方源验证：首先搜索并访问官方网站（site:xxx.com） 技术文档：查找官方技术文档、白皮书、API 文档 时间验证：检查发布日期、版本号、更新日志（技术信息时效性极强） 数字验证：技术参数、价格、性能指标必须官方验证 交叉验证阶段 官方源优先：官方信息与第三方冲突时，优先采用官方源 数字严格验证：所有数字信息必须有官方来源——见过太多"月活 100 万"实际是"注册用户 100 万" 时间敏感检查：技术领域的信息（如框架版本、API 端点）6 个月前的就可能过时 来源追溯：关键结论必须有可点击的 URL 来源 验证方法 浏览器直接访问：用 DevTools 访问官方网站获取第一手信息 快照取证：页面内容会变化，关键信息截图存证 多源对比：至少两个独立来源验证关键信息 实时验证：价格、API 价格等变化快的信息必须实时验证 不确定性管理 AI 输出中，不是所有信息都有同等置信度。需要明确标注验证状态：
标注 含义 使用场景 ✅ 已验证 有官方源或权威第三方验证 官方文档明确记载的参数 ⚠️ 待验证 需要进一步验证 社区中流传但官方未确认的信息 ❓ 推测 基于有限信息的合理推测 从公开信息推断的技术架构 ❌ 无法验证 当前无法找到可靠来源 AI"编造"的时间、数字等 常见幻觉类型与对策 1. 数字幻觉 AI 经常编造具体的数字和百分比。
案例：“根据 Gartner 报告，该市场年增长率 23.7%"——实际报告可能根本没有这个数字，或者数字完全不同。
对策：所有数字必须追溯原始出处。如果找不到，标注为"无法验证”。
2. 引用幻觉 AI 会编造不存在的论文标题、作者和引用。
案例：AI 声称某论文提出了某种方法，但该论文根本不存在，或者存在但内容完全无关。
对策：在学术数据库（Google Scholar、arXiv）中验证论文是否真实存在。
3. 时间幻觉 AI 经常混淆事件的时间线。
案例：把 2024 年发布的功能说成是 2023 年发布的。
对策：技术调研中，所有时间信息必须查官方 changelog 或 release notes。
4. 名称/URL 幻觉 AI 会编造不存在的项目名称、GitHub 仓库、域名。
案例：AI 推荐使用某个"广受好评"的工具，但该工具在 GitHub 上根本不存在。
对策：点击链接验证，搜索 GitHub 确认仓库是否存在。
实战：一次典型的技术调研流程 假设你要调研一个新框架，流程如下：
AI 初筛：让 AI 列出相关框架和基本特点（标记为 ⚠️ 待验证） 官方源验证：逐个访问框架的 GitHub 仓库和官方文档（升级为 ✅） 社区验证：在 V2EX、Reddit 查看实际使用者的评价（确认或修正） 数字核实：Star 数、版本号、最后更新时间直接从 GitHub 获取 输出标注：最终文档中明确标注每类信息的验证状态 一句话总结 AI 是调研的加速器，不是真相的担保人。
好的防幻觉工作流让 AI 从"嘴替"变成"检索助手"——它帮你找到方向，但最终的真相核实，还是要靠人类做那个"去官方看一眼"的动作。
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## 贝叶斯定理通俗解释：用生活案例理解概率更新
- URL: https://hencte.top/tech/2026-04-07-bayes-theorem/
- 发布: 2026-04-07
- 更新: 2026-04-07
- 摘要: 贝叶斯定理一句话解释——'根据新信息，更新你对某件事的判断'。用疾病检测、天气预报、股票投资等生活案例，帮你建立贝叶斯思维。
- 标签: 数学, 概率, 贝叶斯, 思维方法, 对赌
一句话解释 贝叶斯定理就是：根据新信息，更新你对某件事的判断。
公式看起来有点吓人：
text 复制 P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B) 翻译成人话：
“看到证据后，事件 A 的概率 = 证据支持 A 的程度 × A 原本的概率 ÷ 看到这种证据的概率”
经典例子：疾病检测 这个例子最能体现直觉与真相的差距。
场景设定：
某疾病发病率：1%（100 人中有 1 人得病） 检测准确率：99%（有病测出阳性的概率是 99%，没病测出阴性的概率也是 99%） 问题：你检测阳性，真的患病的概率是多少？
直觉答案：99%。
正确答案：约 50%。
为什么差这么多？
计算逻辑：
1000 人中，约 10 人得病 这 10 人检测：9.9 人阳性（真阳性） 990 人没病：其中约 9.9 人假阳性（1% 的误报率 × 990） 阳性总人数：9.9 + 9.9 = 19.8 真阳性占比：9.9 / 19.8 ≈ 50% 关键洞察：虽然检测准确率很高（99%），但因为疾病本身很罕见（1%），假阳性的绝对数量跟真阳性差不多。这就是基础概率（先验概率）的力量。
生活中的贝叶斯思维 天气预报 原来：明天 30% 概率下雨 新证据：看到乌云密布 更新后：60% 概率下雨 你不会死守 30%，也不会直接跳到 100%。你会根据新信息适度调整。
股票投资 原来：我觉得这只股票 70% 会涨 新证据：财报出来，业绩超预期 更新后：85% 会涨 不是从零开始判断，而是在原有判断上更新。这比"听消息就买"理性得多。
判断朋友是否靠谱 原来：80% 信任这个朋友 新证据：他借钱没还 更新后：60% 信任（下调，但不归零） 贝叶斯思维拒绝极端化。新证据会调整概率，但不会让概率变成 0 或 1。
贝叶斯思维三原则 先有个基础判断（先验概率）——不凭空猜测，基于已有经验 看到新证据就更新（后验概率）——不固执己见，允许被事实改变 别一根筋——世界在变，你的判断也要变 与《对赌》思维的呼应 安妮·杜克的《对赌》思维与贝叶斯定理高度一致1：
《对赌》概念 贝叶斯对应 信念校准 先验概率：“我有 70% 把握” 结果接球 贝叶斯更新：从结果提取信息 求真团体 多元信息源：获取更多新证据 10-10-10 法则 情景规划：多个未来的概率分布 一个练习 你朋友说"XXX 股票肯定涨"。
贝叶斯反应不是"买"或"不买"，而是：
“他有几分把握？80%？” “他为什么这么判断？” “之前他说对的次数多吗？” 结合你自己的判断，更新对这只股票的评估 核心一句话 贝叶斯就是：不要固执，根据事实调整判断。
如果你能养成这个习惯，你的决策质量会显著提升——不是因为每次都对，而是因为在每次新信息出现后，你能更快地接近真相。
Annie Duke, Thinking in Bets: Making Smarter Decisions When You Don’t Have All the Facts（中文版《对赌》）. Penguin Random House. https://www.penguinrandomhouse.ca/books/552885/thinking-in-bets-by-annie-duke/9780735216372（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Hugo 中的 npm 依赖处理
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2025-10-02-npm-dependencies/
- 发布: 2025-10-02
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: Hugo 怎么处理 npm 依赖：hugo mod npm pack 与 package.hugo.json 的工作流、js.Build 对 node_modules 的解析，以及三种项目规模下的选型建议。
Hugo 中的 npm 依赖处理 1. Hugo Modules 与 npm 集成 Hugo 提供了一个实验性功能来处理 npm 依赖，主要通过以下机制：
hugo mod npm pack 命令1 功能: 为项目准备和编写复合的 package.json 文件 工作原理: 首次运行时在项目根目录创建 package.hugo.json 文件（如果不存在） 这个文件作为基础依赖集的模板文件 会合并依赖树中找到的所有 package.hugo.json 文件，选择最接近项目的版本 package.hugo.json 文件2 用途: 定义主题或模块的 npm 依赖
工作流程:
bash 复制 cd user-site hugo mod get -u github.com/foo/bar hugo mod npm pack npm update 注意: npm 无法直接使用 package.hugo.json，需要先通过 hugo mod npm pack 生成标准的 package.json
2. JavaScript 构建与 npm 依赖 js.Build 函数3 Hugo 的 js.Build 函数支持 Node.js 依赖：
前提条件: 如果项目中有 npm 依赖，需要在运行 hugo 之前先运行 npm install 解析机制: 项目目录作为解析 npm 包的起始目录（查找 node_modules 等） 推荐: 对于依赖 package.json 的主题/组件，建议了解 hugo mod npm pack 工具 3. 主题开发中的 npm 依赖 主题中的依赖管理4 常见做法: 主题在其文件夹中包含 package.json 集成方式: 使用 Hugo Pipes 处理 CSS/JS 资源 PostCSS 支持: Hugo 可以在构建时评估和运行 PostCSS 配置 4. 模块系统配置 模块导入和挂载5 Hugo 模块系统支持：
模块导入: 通过配置文件导入外部模块 版本管理: 使用 hugo mod get 更新模块 本地开发: 支持 replace 指令进行本地模块开发 工作区支持: Go 1.18+ 的工作区模式 5. 实际应用建议 根据你的项目情况，建议的 npm 依赖处理方式：
对于简单项目: 直接在项目根目录使用标准的 package.json 和 npm install
对于模块化主题:
在主题中创建 package.hugo.json 使用 hugo mod npm pack 合并依赖 用户项目中运行 npm install 对于复杂构建: 结合 Hugo Pipes 和 js.Build 函数处理现代 JavaScript 工具链
你的项目已经有了标准的 package.json 和 pnpm 配置，这是目前最直接有效的方式。Hugo 的模块系统主要是为了更复杂的模块化场景设计的。
参考资料 hugo mod npm pack - Hugo Documentation ↩︎
How should I use package.hugo.json? - Hugo Community ↩︎
js.Build - Hugo Documentation ↩︎
Proper way to set up theme with node dependencies - Hugo Community ↩︎
Use Hugo Modules - Hugo Documentation ↩︎
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## Hugo Markup Config
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/config/2025-09-27-hugo-markup-config/
- 发布: 2025-09-27
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: Hugo 的 markup 配置示例：开启 Goldmark 的 passthrough 扩展后，行内与块级 LaTeX 公式的写法与渲染验证。
Latex 数学公式 This is an inline \(a^*=x-b^*\) equation.
These are block equations:
\[a^*=x-b^*\]\[ a^*=x-b^* \]\[ a^*=x-b^* \]These are also block equations:
$$a^*=x-b^*$$$$ a^*=x-b^* $$$$ a^*=x-b^* $$
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## 用 hugo convert 转换 front matter
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2025-05-06-hugo-cli-convert-front-matter-to-yaml/
- 发布: 2025-05-06
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 把旧笔记的 TOML front matter 批量转成 YAML：`hugo convert` 的可用子命令与迁移时的注意点。
由于之前很多的笔记的 front-matter 都是 TOML 格式的，可很多情况下发文都是很胖大的
hugo-cli-convert-toYAML.md
sh 复制 $ hugo help convert Convert will modify your content to different formats Usage: hugo convert [command] Available Commands: toJSON Convert front matter to JSON toTOML Convert front matter to TOML toYAML Convert front matter to YAML -------------------------------------------------------- $ hugo convert toYAML --output content_as_yaml processing 54 content files Convert will modify your content to different formats
Example shell 复制 hugo convert toTOML --output content_as_toml # processing 57 content files ls content_as_toml # 列出目录后会存在 content_as_toml |-content
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## 出师表
- URL: https://hencte.top/ancient/2023-05-19-test-heti/
- 发布: 2023-05-19
- 更新: 2023-05-19
- 摘要: 用繁体中文排版呈现诸葛亮《出师表》，适合先了解古文栏目如何处理长文、标点与屏幕阅读。
- 标签: 古文, 三国
出師表 先帝創業未半，而中道崩殂；今天下三分，益州疲弊，此誠危急存亡之秋也﹗然侍衞之臣，不懈於內；忠志之士，忘身於外者，蓋追先帝之殊遇，欲報之於陛下也。
誠宜開張聖聽，以光先帝遺德，恢弘志士之氣﹔不宜妄自菲薄，引喻失義，以塞忠諫之路也。
宮中、府中，俱為一體；陟罰臧否，不宜異同。若有作姦、犯科，及為忠善者，宜付有司，論其刑賞，以昭陛下平明之治；不宜偏私，使內外異法也。
侍中、侍郎郭攸之、費禕、董允等，此皆良實，志慮忠純，是以先帝簡拔以遺陛下。愚以為宮中之事，事無大小，悉以咨之，然後施行，必能裨補闕漏，有所廣益。將軍向寵，性行淑均，曉暢軍事，試用於昔日，先帝稱之曰「能」，是以眾議舉寵為督。愚以為營中之事，悉以咨之，必能使行陣和睦，優劣得所。
親賢臣，遠小人，此先漢所以興隆也﹔親小人，遠賢臣，此後漢所以傾頹也。先帝在時，每與臣論此事，未嘗不歎息痛恨於桓、靈也！侍中、尚書、長史、參軍，此悉貞良死節之臣，願陛下親之、信之，則漢室之隆，可計日而待也。
排版补充：竖排诗与落款 这一页本来中文排版的试验场，除了正文的 heti 样式，也顺手用上两个短代码：
蒹葭蒼蒼 白露為霜 所謂伊人 在水一方 —— 《詩經·秦風·蒹葭》
抄錄既畢，落款 亦幸，小印 閣。
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## 菜单条目的页面参数
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-14-menu-params-version/
- 发布: 2023-04-14
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 菜单条目怎么读页面参数：用 `version` 参数在菜单名旁渲染版本号，并用 with / if 处理外链条目与缺参数的情况。
无论您如何定义菜单条目，与页面关联的条目都可以访问页面变量和方法。
这个简单的示例在每个条目的名称旁边呈现一个名为 version 的页面参数。 代码防御性地使用 with 或 if 来处理条目，其中 (a) 条目指向外部资源，或 (b) 未定义版本参数1。
layouts/_default/single.html
html 复制 {{- range site.Menus.main }} {{ .Name }} {{- with .Page }} {{- with .Params.version -}} ({{ . }}) {{- end }} {{- end }} {{- end }} Hugo Documentation, Menus（菜单条目 .Params.version 示例）. https://gohugo.io/content-management/menus/（访问 2026-10-04） ↩︎
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## 用原型生成页包
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-13-post-bundle-archetype-template/
- 发布: 2023-04-13
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 原型（archetype）生成页包的实例：`archetypes/post-bundle/` 的目录结构与 `hugo new` 的产物。
- 标签: Archetype, Template
本文市原型模版（Archetype Template）生成的实例,
原型结构如下：
text 复制 archetypes ├── default.md └── post-bundle ├── img ├── style.css └── index.md 更详细的信息请参考：https://gohugo.io/content-management/archetypes/
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## 关于编辑器的快捷键
- URL: https://hencte.top/tech/editor/2023-04-13-keyboard-shortcuts/
- 发布: 2023-04-13
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 去哪看编辑器当前生效的按键绑定：VS Code 的快捷键参考，以及 Vim / Neovim 的 :map 系列与 LazyVim 的键位搜索。
- 标签: Editor, Keymap
VS Code 按下 Ctrl+K Ctrl+R，会在浏览器里打开当前系统的按键绑定参考。
Vim / Neovim Vim 自己就能回答「这个键现在绑了什么」，不必先翻外部文档：
命令 作用 :map 列出当前生效的映射；nmap / vmap / xmap 只看某一种模式 :verbose nmap <键> 除了映射本身，还告诉你是哪个文件定义或覆盖了它——排查插件冲突最有用的一条 :help map.txt 映射系统的完整说明（各模式前缀、取消映射的 :nunmap 等） 用 LazyVim 这类发行版时，默认键位表可以直接搜：
sk —— Keymaps，打开全部键位搜索 ? —— Buffer Keymaps，只看当前 buffer 的键位 忘了前缀就按 ，which-key 会弹出接下来可用的键位 默认 是空格、 是 \。
键位以各插件当前版本为准：上表是 2026-10 查阅 LazyVim 官方键位表（https://www.lazyvim.org/keymaps，访问 2026-10-05）时的默认值。
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## 内容类型与模板查找
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-13-content-types/
- 发布: 2023-04-13
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: Hugo 的内容类型（type）：怎么在 front matter 里设置 type，模板目录又是怎么命中的。
- 标签: Hugo, Content
什么是内容类型？ 官方给出的回答：
Hugo assumes that the same structure that works to organize your source content is used to organize the rendered site.
简单翻译一下：Hugo 假设「用来组织源内容的结构」同样用来组织渲染出的站点1。
内容类型是一种组织内容的方式。
Hugo 从 front matter 的 type 字段中解析内容类型。
如果没有设置那么，类型就是第一个目录的目录名。
例如： 如果没有设置类型，content/blog/my-first-event.md 将是 blog 类型。
手动在 front matter 中设置类型 md 复制 +++ title = " " type = "blog" +++ 那么在模版中如果有 layout/blog/目录
Hugo Documentation, Content organization. https://gohugo.io/content-management/organization/（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Shortcode
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-13-shortcode/
- 发布: 2023-04-13
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 短代码（shortcode）用于在 Markdown 里扩展它本身不支持的语法：内置简码的用法，以及自己写一个简码的步骤。
- 标签: Shortcode
说明 Shortcode 用于再 Makrdown 中扩展一些 Makdown 本身不支持的特性。
使用 Hugo 的内置简码 可附标题内容元素 了解更多：
亦幸
Gitub Gist {{< gist hencter 74114b0f07510d24b70b1a7f2def0596>}}
{{< gist hencter 74114b0f07510d24b70b1a7f2def0596 darkmode.js>}}
{{< gist hencter 74114b0f07510d24b70b1a7f2def0596 hugo-markdown.scss>}}
vimeo Vimeo
youtube YouTube
代码高亮 强调部分代码，
go 复制 package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, 世界") } 创建自己的简码 参阅：https://gohugo.io/templates/shortcode-templates/
2026
2026-03-29T21:54:33
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## Page Resources
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-12-page-resources/
- 发布: 2023-04-12
- 更新: 2023-04-12
- 摘要: Hugo 页面资源概念说明：图像、其他页面、文档等与页面关联的资源拥有自己的 URL 和元数据，可通过页捆绑机制统一管理。
- 标签: Resources
什么是页面资源？ 页面资源——图像、其他页面、文档等——有页面相关的 URL 和它们自己的元数据1。
Hugo Documentation, Page resources. https://gohugo.io/content-management/page-resources/（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Front Matter
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-12-front-matter/
- 发布: 2023-04-12
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: Hugo 的 front matter（前置元数据）：YAML / TOML / JSON 三种格式、官方参考里的例子与默认变量，以及用户自定义字段。
- 标签: Front Matter, Markdown
Hugo 允许您将 yaml、toml 或 json 中的 front matter 添加到您的内容文件中。
支持的 Front Matter 格式如下 TOML 通过 +++ 开启和关闭标识。
YML 通过 --- 开启和关闭标识。
JSON 由 { 和 } 包围的单个 JSON 对象，后跟一个新行。
例子参考如下地址 https://gohugo.io/content-management/front-matter/#example
默认的 Front Matter 变量参考如下地址 https://gohugo.io/content-management/front-matter/#front-matter-variables
用户定义 你可以在你的 front matter 中任意添加字段来满足你的需要。这些用户定义的键值被放置在一个单独的 .Params 变量中，以供在您的模板中使用。
Note 这里目前已全部调整为 YMAL 格式
front-matter
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## Hugo 支持什么内容格式呢？
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-12-content-formats/
- 发布: 2023-04-12
- 更新: 2023-04-12
- 摘要: Hugo 内容格式问答：HTML 与 Markdown 都是可以直接使用的内容格式，页面给出官方文档中受支持格式完整清单的链接。
- 标签: Content
显而易见，HTML 和 Markdown 都是受支持的内容格式。
所支持的内容列表请参考：https://gohugo.io/content-management/formats/#list-of-content-formats
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## 页捆绑（Leaf Bundles）
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2023-04-12-leaf-bundles/
- 发布: 2023-04-12
- 更新: 2023-04-12
- 摘要: Hugo 页捆绑入门：当页面除 Markdown 外还涉及图片、PDF 等资源时，把 index.md 与相关文件放进同一文件夹管理更清晰，文中给出 Leaf Bundle 的目录组织示例与官方文档链接。
页捆绑是什么 其主要是为了更合理的管理内容，比如一个页面一个 Markdown 文件没有问题，这时突然我们加入了不少的图片，或者 PDF、JS、CSS等文件，这个时候是不是 就难以管理，这个时候我们将其放在一个文件夹里面会更好处理这些需要 “捆绑” 在一起的文件。
具体
Leaf Bundle 组织例子 text 复制 content/ ├── about │ ├── index.md ├── posts │ ├── my-post │ │ ├── content1.md │ │ ├── content2.md │ │ ├── image1.jpg │ │ ├── image2.png │ │ └── index.md │ └── my-other-post │ └── index.md │ └── another-section ├── .. └── not-a-leaf-bundle ├── .. └── another-leaf-bundle └── index.md 了解更多请参考：https://gohugo.io/content-management/page-bundles/
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## Git commit 规范
- URL: https://hencte.top/tech/vsc/2023-03-20-git/
- 发布: 2023-03-20
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 规范 git commit message 的动机与做法，附参考链接。
- 标签: Git
规范 git commit1 由于我提交文件的时候总是不规范提交，自己的项目无所谓，害怕工作后 commit message 信息影响后续维护
https://zhuanlan.zhihu.com/p/182553920 ↩︎
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## 从 Packer 迁到 LazyVim
- URL: https://hencte.top/tech/editor/2023-03-20-lazy-nvim/
- 发布: 2023-03-20
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 为什么从 Packer.nvim 换到 LazyVim：上手成本、Keymaps 与加载速度的实际体感。
- 标签: Neovim
生命诚可贵，时间价更高
之前我使用的是 Packer.nvim 的方式配置 Neovim，然而现在我发现了一个更加简单的 配置——LazyVim，简单到让人呼吸都变得通畅起来，你只需 要简单学习一下它的 Keymaps，默认的按键不是很多，很容易上手，它的加载速度极快。
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## 浏览器自动化测试工具和库
- URL: https://hencte.top/log/2023-03-11-browser-automation-tools/
- 发布: 2023-03-11
- 更新: 2023-03-11
- 摘要: 对比 Selenium、Playwright、Cypress 三款浏览器自动化测试工具的特点与适用场景，讲解 Chrome 与 ChromeDriver 的安装及版本对应要点，并附 Python Selenium 打开网页、定位元素、模拟输入的示例代码。
- 标签: Test, End to End Testing
自动化测试是软件开发的一个重要环节，可以提高软件的质量和开发效率。而浏览器自动化测试是其中一个重要的领域，可以用于测试网站的前端功能和用户体验。Selenium 是一个流行的浏览器自动化测试库，它支持多种编程语言，包括 Python。
除了 Selenium，还有一些类似的工具，例如 Playwright1 和 Cypress2。它们都提供了比 Selenium 更加现代化和高效的 API 和功能。
Playwright 是由 Microsoft 开发的一个跨浏览器自动化测试库，它支持 Chrome、Firefox 和 Safari 等多种浏览器，并提供了比 Selenium 更加简洁和高效的 API，支持异步操作和多个浏览器实例的管理。
Cypress 是另一个流行的浏览器自动化测试工具，它提供了一套完整的测试框架，可以用于测试 Web 应用的前端功能和性能。它支持实时重新加载和调试，并提供了一套易于使用的 API 和命令行界面。
在使用 Selenium 进行浏览器自动化测试之前，需要安装 Chrome3 浏览器和 ChromeDriver。ChromeDriver 是一个开源的 WebDriver 实现，可以用于控制 Chrome 浏览器进行自动化测试。要保证 Chrome 浏览器和 ChromeDriver 版本相对应，可以通过 Chrome 浏览器的版本信息来确定需要下载的 ChromeDriver4 版本。
在 Python 中使用 Selenium，可以通过 pip5 安装 selenium 包。然后可以使用 webdriver 模块创建 WebDriver 对象，指定要使用的浏览器驱动（例如 ChromeDriver），并调用 get 方法打开指定的网址。使用 find_element 方法可以查找页面中的元素，然后使用 send_keys 方法输入内容并模拟按键操作，例如回车键，参考下方简单示例。
总之，浏览器自动化测试是一个重要的测试领域，Selenium 是一个流行的测试库，而 Playwright 和 Cypress 等工具则提供了更加现代化和高效的 API 和功能，可以根据具体的需求选择使用。
Selenium 官方文档：https://www.selenium.dev/zh-cn/documentation/
安装 Chrome 和 ChromeDriver Chrome 与 ChromeDriver 版本要对应
Selenium 示例 python 复制 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By # 创建 WebDriver 对象，指明相应浏览器驱动，这里使用 chromedriver # wd = webdriver.Chrome(r'D:\DevEnv\WebDrivers\chromedriver\chromedriver.exe') wd = webdriver.Chrome() # 调用WebDriver 对象的get方法 可以让浏览器打开指定网址 wd.get('https://www.baidu.com') element = wd.find_element(By.ID, 'kw') element.send_keys("你好\n") Playwright 官网 https://playwright.dev/ ↩︎
Cypress 官网 https://www.cypress.io/ ↩︎
Chrome 下载地址 https://www.google.cn/chrome/index.html ↩︎
Chromedriver 下载地址（注意：最好与你的 Chrome 主机对应）https://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html ↩︎
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/ ↩︎
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## 欲练此功 必先利其器
- URL: https://hencte.top/tech/road/2023-03-11-getting-start/
- 发布: 2023-03-11
- 更新: 2023-03-11
- 摘要: 打字基本功入门：从左右手基准键位讲起，强调纠正游戏指法、练到肌肉记忆般的流畅度，并推荐 keybr、qwerty-learner 等指法练习与打字测速站点。
- 标签: Typewriting
文本输入 打字是最基本的技能，快速的文本输入能力在计算机行业是没办法避免的，语音输入存在 很大的误差，没法用作准确文本处理
基本的手势
X 🤚左手 右手 ✋ 对应键位 a s d f j k l ; 如果你现在是因为打 FPS 类型的游戏 w a s d 造成的指法不正确，请尽早纠正，至少我在纠正后打字速度明显提升了很多，当然如果你之前的状态打字很快，当我 没有说。（因为我有这种经历，当让现在已经纠正过来了，打字速度的提升不是一点半点的）
练习到什么程度呢？肌肉记忆的感觉，打字就像你说话一般流畅 或者说是你 聊天过程中的那种状态，脑子想着什么就出什么字。
指法练习站点：https://www.keybr.com/
你可以在这里直用邮箱注册一个帐号，网站会发一个帐号的链接给你 开始会让你练习常用字母，后面它就开始慢慢转变为伪（英文）单词和真（英文）单词
后期注意提升指法的 速度 和 精确度 训练
后面需要对 英语考试 或 开发相关 API 关键字 的熟练度进行提升的话可以使用下面地址中这个工具
https://kaiyiwing.gitee.io/qwerty-learner/ https://qwerty.kaiyi.cool/ 与上面的网站不同网站是用来练习英文单词的肌肉记忆的，当然里面有计算机相关英文单词和很多考级用到的单词
当然你肯定想知道自己的打字速度这边，这里有个工具可以进行测试
https://monkeytype.com/ 英文测试 https://barneyzhao.gitee.io/typing-cn/ 拼音打字玩具
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## 预备知识·仙途
- URL: https://hencte.top/tech/road/2023-03-11-lean/
- 发布: 2023-03-11
- 更新: 2023-03-11
- 摘要: 编程学习路线预备篇：整理通用编程概念与关键字，介绍分散学习和专注学习两种方法，汇总文章、视频、交互式代码游乐场等免费学习资源，并给出制定计划、持之以恒的实践建议。
- 标签: Dev, God
通用编程概念 本文来自 Rust 官方文档1
关键字 在编程语言，这些关键字被保留下来只提供给语言作特殊使用。请记住，这些关键字不能用作变量或函数的名称。
有效的学习 参考：MDN 的学习和获得帮助 两种不同的学习方法 分散学习 讲究 多多益善 专注学习 讲究 精益求精 学习资源 当今互联网高度高速发展的状况下，免费的学习资源或平台十分的多，我整理了些须资源
文本文章类资源 文章类资源获取一百是在学习过程中碰到问题，采用搜索引擎获取
视频资源 比如 哔哩哔哩 ，中文资源相对 Youtube 更加丰富，当然 ，YouTube 有智能翻译的字幕。
交互式代码游乐场 这里推荐一个路线和中文内容比较完善的：https://freecodecamp.org
中文对应地址：https://chinese.freecodecamp.org/
制定计划 类似于制定一个待办或目标清单
持之以恒 保证工作环境的高效：减少外界环境干扰，可以采取下载视频或者文档后断网的方法 定期休息 进食、运动、睡觉 给自己安排奖励 共同学习和像朋友分享你的学习成果 有效的解决问题 将问题分成块，来逐一解决
获取帮助 Web 开发需要您学习一组复杂的技能 - 您有时会陷入困境，需要帮助。正如我们之前所说的那样，即使是专业开发人员也需要定期帮助解决问题。
The Rust Programming Language. https://doc.rust-lang.org/book/（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Npm Mirror 配置
- URL: https://hencte.top/log/2023-03-11-npm-mirror-config/
- 发布: 2023-03-11
- 更新: 2023-03-11
- 摘要: npm 镜像源切换笔记：用 yrm 工具添加并启用 npmmirror 源，或用 npm config set registry 直接设置，并附清空缓存、检查配置的验证命令。
- 标签: NPM, PackManager, Config
两种等价的配置方式 选一种即可：yrm 会顺手把 yarn 一起配好；不想装额外工具，就用 npm 自带的配置命令。
yrm 工具 通过安装一个 yrm 工具「这个工具可以同时配置 yarn 」进行配置
bash 复制 # 注意全局安装可能需管理员权限 npm install -g yrm --registry=https://registry.npmmirror.com yrm add npmmirror https://registry.npmmirror.com yrm use npmmirror # 检查是否使用成功 yrm ls npm 原生 不引入第三方工具，直接用 npm 自己的配置命令：
shell 复制 npm config set registry 清缓存与检查 改完源之后清一次缓存，再确认配置真的生效：
shell 复制 npm cache clean -f shell 复制 npm config list
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## Tomcat8 问题记录
- URL: https://hencte.top/log/2023-03-11-tomcat8/
- 发布: 2023-03-11
- 更新: 2023-03-11
- 摘要: Tomcat 8 问题记录：采用 zip 免安装方式部署以便配合 IDEA 开发；针对 Linux 下配置文件复制报错与 8080 端口占用问题，给出对 conf 目录统一赋权的解法。
- 标签: Tomcat, Server
本文是迁移以前没写进来的内容所以日期只记录我迁移的日期了
由于很多情况我们需要直接用 Idea 直接进行开发，我才用的是下载 zip 包的方式直接安装，自行配置位置即可，简单方便，占用还少，并且还免安装
Linux 下权限问题 Tips: IDEA Error copying configuration files &Address localhost:8080 is already in use
解决方法：
进入tomcat目录下的conf文件夹。
对文件夹下所有文件赋予最大权限。
(命令如下，目录文件根据实际修改）
shell 复制 #进入指定目录 cd /usr/share/tomcat/conf #赋予权限 sudo chmod 777 * 参考链接
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## New Bing 体验
- URL: https://hencte.top/log/2023-03-10-new-bing/
- 发布: 2023-03-10
- 更新: 2023-03-10
- 摘要: 这是一篇关于 New Bing 的体验教程
- 标签: AI, ChatGPT, Bing
废话少说，直接上教程
开始使用 好的，我可以给你更详细的教程。😊
根据搜索结果1 2 3，你需要以下几个步骤：
下载安装Edge dev版本的浏览器，这个版本可以直接申请New Bing（不用访问国外网站）。你可以在这个链接1下载Edge dev浏览器。 安装后，点击右上角必应图标，会弹出申请按钮，登录账号加入等待列表。请确保你的账号地区设置为美国2。 下载安装 HeaderEditor 插件，并按照截图来配置匹配规则和头名称。你可以在这个链接¹下载HeaderEditor插件。匹配规则是 ^http(s?)://(.*).bing\\.com /(.*) ，头名称是 x -forwarded -for ，头内容是 8.8.8.8 2。 访问 bing.com/new ，并点击左上角聊天按钮，进入 New Bing。如果访问不了，你可以清除一下浏览器必应的 Cookie ，地址栏重新输入必应链接：bing.com 2。 希望这些信息对你有帮助。👍
总结 使用方法呐就是像上面一样,显然我这篇日志也是 New Bing 帮我写的,他显然比我更会分步骤
新必应（New Bing）国内申请与使用教程 - 掘金. https://juejin.cn/post/7199557716998078522 访问时间 2023/3/10. ↩︎ ↩︎
New Bing国内申请与使用教程 - 腾讯云开发者社区-腾讯云. https://cloud.tencent.com/developer/article/2236585 访问时间 2023/3/10. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
New Bing申请与使用保姆级教学（无需科学） - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/611385684 访问时间 2023/3/10. ↩︎
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## 封面展示测试
- URL: https://hencte.top/log/2023-03-09-tree/
- 发布: 2023-03-09
- 更新: 2023-03-09
- 摘要: 本文测试一下封面效果
- 标签: Tree, Cover
本文用来展示封面
我看看
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## 新键盘初体验
- URL: https://hencte.top/log/2022-11-19-new-keyboard-experience/
- 发布: 2022-11-19
- 更新: 2022-11-19
- 摘要: 新键盘体验——VXB67
- 标签: keyboard, new, life
昨天买的新键盘1到手了，体验感觉十分良好，在这里教程简单，这里对官方说明书2中的按键做整理
使用 开机与关机 说明书中的开机方式
蓝牙开/关机 2 秒内连续敲击按空格键三下，数字 1 或 2 或 3 键灯闪烁，键盘开机。 未完待续···
Varmilo阿米洛Minilo迷你洛 67键 尤加利双模/热插拔机械键盘 昙花白轴 V2 ↩︎
迷你洛-说明书 - 迷你洛65静电容双模说明书_1.0.pdf ↩︎
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## Emoji
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2022-10-11-emoji/
- 发布: 2022-10-11
- 更新: 2022-10-11
- 摘要: Hugo 表情速查：在站点配置中开启 enableEmoji 后，即可用短代码输出表情，文中按 People、Nature、Objects、Places、Symbols 五类整理完整短代码列表。
- 标签: Emoji
toml 复制 enableEmoji = true People 😄 😆 😊 😃 ☺️ 😏 😍 😘 😚 😳 😌 😆 😁 😉 😜 😝 😀 😗 😙 😛 😴 😟 😦 😧 😮 😬 😕 😯 😑 😒 😅 😓 😥 😩 😔 😞 😖 😨 😰 😣 😢 😭 😂 😲 😱 😫 😠 😡 😤 😪 😋 😷 😎 😵 👿 😈 😐 😶 😇 👽 💛 💙 💜 ❤️ 💚 💔 💓 💗 💕 💞 💘 💖 ✨ ⭐ 🌟 💫 💥 💥 💢 ❗ ❓ ❕ ❔ 💤 💨 💦 🎶 🎵 🔥 💩 💩 💩 👍 👍 👎 👎 👌 👊 👊 ✊ ✌️ 👋 ✋ ✋ 👐 ☝️ 👇 👈 👉 🙌 🙏 👆 👏 💪 🤘 🖕 🏃 🏃 👫 👪 👬 👭 💃 👯 🙆♀️ 🙅 💁 🙋 👰♀️ 🙇 💏 💑 💆 💇 💅 👦 👧 👩 👨 👶 👵 👴 👲 👳♂️ 👷 👮 👼 👸 😺 😸 😻 😽 😼 🙀 😿 😹 😾 👹 👺 🙈 🙉 🙊 💂♂️ 💀 🐾 👄 💋 💧 👂 👀 👃 👅 💌 👤 👥 💬 💭
Nature ☀️ ☔ ☁️ ❄️ ⛄ ⚡ 🌀 🌁 🌊 🐱 🐶 🐭 🐹 🐰 🐺 🐸 🐯 🐨 🐻 🐷 🐽 🐮 🐗 🐵 🐒 🐴 🐎 🐫 🐑 🐘 🐼 🐍 🐦 🐤 🐥 🐣 🐔 🐧 🐢 🐛 🐝 🐜 🪲 🐌 🐙 🐠 🐟 🐳 🐋 🐬 🐄 🐏 🐀 🐃 🐅 🐇 🐉 🐐 🐓 🐕 🐖 🐁 🐂 🐲 🐡 🐊 🐪 🐆 🐈 🐩 🐾 💐 🌸 🌷 🍀 🌹 🌻 🌺 🍁 🍃 🍂 🌿 🍄 🌵 🌴 🌲 🌳 🌰 🌱 🌼 🌾 🐚 🌐 🌞 🌝 🌚 🌑 🌒 🌓 🌔 🌕 🌖 🌗 🌘 🌜 🌛 🌙 🌍 🌎 🌏 🌋 🌌 ⛅
Objects 🎍 💝 🎎 🎒 🎓 🎏 🎆 🎇 🎐 🎑 🎃 👻 🎅 🎄 🎁 🔔 🔕 🎋 🎉 🎊 🎈 🔮 💿 📀 💾 📷 📹 🎥 💻 📺 📱 ☎️ ☎️ 📞 📟 📠 💽 📼 🔉 🔈 🔇 📢 📣 ⌛ ⏳ ⏰ ⌚ 📻 📡 ➿ 🔍 🔎 🔓 🔒 🔏 🔐 🔑 💡 🔦 🔆 🔅 🔌 🔋 📲 📧 📫 📮 🛀 🛁 🚿 🚽 🔧 🔩 🔨 💺 💰 💴 💵 💷 💶 💳 💸 📧 📥 📤 ✉️ 📨 📯 📪 📬 📭 📦 🚪 🚬 💣 🔫 🔪 💊 💉 📄 📃 📑 📊 📈 📉 📜 📋 📆 📅 📇 📁 📂 ✂️ 📌 📎 ✒️ ✏️ 📏 📐 📕 📗 📘 📙 📓 📔 📒 📚 🔖 📛 🔬 🔭 📰 🏈 🏀 ⚽ ⚾ 🎾 🎱 🏉 🎳 ⛳ 🚵 🚴 🏇 🏂 🏊 🏄 🎿 ♠️ ♥️ ♣️ ♦️ 💎 💍 🏆 🎼 🎹 🎻 👾 🎮 🃏 🎴 🎲 🎯 🀄 🎬 📝 📝 📖 🎨 🎤 🎧 🎺 🎷 🎸 👞 👡 👠 💄 👢 👕 👕 👔 👚 👗 🎽 👖 👘 👙 🎀 🎩 👑 👒 👞 🌂 💼 👜 👝 👛 👓 🎣 ☕ 🍵 🍶 🍼 🍺 🍻 🍸 🍹 🍷 🍴 🍕 🍔 🍟 🍗 🍖 🍝 🍛 🍤 🍱 🍣 🍥 🍙 🍘 🍚 🍜 🍲 🍢 🍡 🥚 🍞 🍩 🍮 🍦 🍨 🍧 🎂 🍰 🍪 🍫 🍬 🍭 🍯 🍎 🍏 🍊 🍋 🍒 🍇 🍉 🍓 🍑 🍈 🍌 🍐 🍍 🍠 🍆 🍅 🌽
Places 🏠 🏡 🏫 🏢 🏣 🏥 🏦 🏪 🏩 🏨 💒 ⛪ 🏬 🏤 🌇 🌆 🏯 🏰 ⛺ 🏭 🗼 🗾 🗻 🌄 🌅 🌠 🗽 🌉 🎠 🌈 🎡 ⛲ 🎢 🚢 🚤 ⛵ ⛵ 🚣 ⚓ 🚀 ✈️ 🚁 🚂 🚊 🚞 🚲 🚡 🚟 🚠 🚜 🚙 🚘 🚗 🚗 🚕 🚖 🚛 🚌 🚍 🚨 🚓 🚔 🚒 🚑 🚐 🚚 🚋 🚉 🚆 🚅 🚄 🚈 🚝 🚃 🚎 🎫 ⛽ 🚦 🚥 ⚠️ 🚧 🔰 🏧 🎰 🚏 💈 ♨️ 🏁 🎌 🏮 🗿 🎪 🎭 📍 🚩 🇯🇵 🇰🇷 🇨🇳 🇺🇸 🇫🇷 🇪🇸 🇮🇹 🇷🇺 🇬🇧 🇬🇧 🇩🇪
Symbols 1️⃣ 2️⃣ 3️⃣ 4️⃣ 5️⃣ 6️⃣ 7️⃣ 8️⃣ 9️⃣ 🔟 🔢 0️⃣ #️⃣ 🔣 ◀️ ⬇️ ▶️ ⬅️ 🔠 🔡 🔤 ↙️ ↘️ ➡️ ⬆️ ↖️ ↗️ ⏬ ⏫ 🔽 ⤵️ ⤴️ ↩️ ↪️ ↔️ ↕️ 🔼 🔃 🔄 ⏪ ⏩ ℹ️ 🆗 🔀 🔁 🔂 🆕 🔝 🆙 🆒 🆓 🆖 🎦 🈁 📶 🈹 🈴 🈺 🈯 🈷️ 🈶 🈵 🈚 🈸 🈳 🈲 🈂️ 🚻 🚹 🚺 🚼 🚭 🅿️ ♿ 🚇 🛄 🉑 🚾 🚰 🚮 ㊙️ ㊗️ Ⓜ️ 🛂 🛅 🛃 🉐 🆑 🆘 🆔 🚫 🔞 📵 🚯 🚱 🚳 🚷 🚸 ⛔ ✳️ ❇️ ✴️ 💟 🆚 📳 📴 💹 💱 ♈ ♉ ♊ ♋ ♌ ♍ ♎ ♏ ♐ ♑ ♒ ♓ ⛎ 🔯 ❎ 🅰️ 🅱️ 🆎 🅾️ 💠 ♻️ 🔚 🔙 🔛 🔜 🕐 🕜 🕙 🕥 🕚 🕦 🕛 🕧 🕑 🕝 🕒 🕞 🕓 🕟 🕔 🕠 🕕 🕡 🕖 🕢 🕗 🕣 🕘 🕤 💲 ©️ ®️ ™️ ❌ ❗ ‼️ ⁉️ ⭕ ✖️ ➕ ➖ ➗ 💮 💯 ✔️ ☑️ 🔘 🔗 ➰ 〰️ 〽️ 🔱 ▪️ ▫️ ◾ ◽ ◼️ ◻️ ⬛ ⬜ ✅ 🔲 🔳 ⚫ ⚪ 🔴 🔵 🔷 🔶 🔹 🔸 🔺 🔻
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## 代理配置
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-05-proxy/
- 发布: 2022-10-05
- 更新: 2022-10-05
- 摘要: 常用命令行工具的代理配置速查：Git 全局代理设置与清除、curl 配置文件与临时免代理参数、shell 中 setproxy/unsetproxy 快捷开关，及 GitHub SSH 走代理的方法。
- 标签: Proxy
本文会记录一些常用代理的设置
Git 设置代理 shell 复制 git config --global http.proxy 'http://127.0.0.1:7890' git config --global https.proxy 'https://127.0.0.1:7890' git config --global http.proxy 'socks5://127.0.0.1:7890' git config --global https.proxy 'socks5://127.0.0.1:7890' 清空代理 shell 复制 git config --global --unset http.proxy git config --global --unset https.proxy curl 传参代理 每次访问时都需要写代理参数
bash 复制 curl -x socks5://127.0.0.1:7981 http://www.google.com # -x 参数等同于 --proxy 设置配置文件 每次使用curl的时候都会使用代理
bash 复制 # 修改curl配置文件 vim ~/.curlrc # 写入 socks5 = "127.0.0.1:7981" # 如果临时不需要代理使用以下参数 curl --noproxy "*" http://www.google.com 设置linux全局代理配置 不仅仅适用于curl，大部分的linux命令行工具都会读取这个配置通过代理访问网络。
text 复制 # 修改shell配置文件 ~/.bashrc ~/.zshrc等 export http_proxy=socks5://127.0.0.1:7981 export https_proxy=$http_proxy # 设置setproxy和unsetproxy 可以快捷的开关 # 需要时先输入命令 setproxy # 不需要时输入命令 unsetproxy alias setproxy="export http_proxy=socks5://127.0.0.1:7981; export https_proxy=$http_proxy; echo 'HTTP Proxy on';" alias unsetproxy="unset http_proxy; unset https_proxy; echo 'HTTP Proxy off';" 排查问题 curl -v 参数会输出请求中访问的路由信息，方便确定是否设置成功，请求有没有代理 netstat -nat | grep 7981 查看与代理端口相链接的端口 lsof -i :7981 查看端口相关的进程 WSL WSL 可以直接访问主机代理
SSH SSH 的代理配置这里是为了 Github 的 ssh 访问
配置方式如下
这里需要说明一下，下面配置中执行了 nc 命令，所以这里我们需要安装 BSD 版本的 netcat 工具，GNU 的没法使用代理1。
SSH 代理 这里用的环境是 Arch Linux
shell 复制 # 有时候你需要自己 sudo pacman -Ss netcat , 看清楚是 BSD 版本的就行 sudo pacman -S community/openbsd-netcat 配置
ssh-config 复制 # ~/.ssh/config Host github.com *.github.com User git IdentityFile ~/.ssh/<私钥> ProxyCommand nc -X 5 -x : %h %p https://nswebfrog.com/posts/2021/01/31-github-ssh-proxy/ ↩︎
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## 工具与软件清单
- URL: https://hencte.top/tech/2022-10-05-tools/
- 发布: 2022-10-05
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: 常用命令行工具与软件清单：cat 的替代品 bat，以及这份清单为什么暂时没做成表格。
- 标签: Tools, Software
命令行工具 bat —— cat 的替代品，带语法高亮、行号与 Git 标记：https://github.com/sharkdp/bat 软件清单（待整理） 软件条目比命令行工具杂得多：Markdown 表格维护长清单要手工对齐列宽、处理换行与排序，越加越难改。 所以这部分暂时留空，后续考虑改成数据文件（CSV / TOML）驱动，再由模板渲染。
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## Docker
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-05-docker/
- 发布: 2022-10-05
- 更新: 2022-10-05
- 摘要: Docker 使用备忘：记录用 docker run 一条命令启动 MySQL 5.7 容器的写法，映射 3306 端口并通过 MYSQL_ROOT_PASSWORD 环境变量设置 root 密码。
- 标签: Docker
Mysql shell 复制 # MySql 5.7 docker run --name mysql57 -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:5.7
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## Android 刷机日志
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-05-android/
- 发布: 2022-10-05
- 更新: 2022-10-05
- 摘要: 一份简明的 Android 刷机笔记：按顺序记录解锁 Bootloader、可选开启官方 Root、用秋之盒刷入对应机型 REC，再到 TWRP 中刷入底包的步骤。
- 标签: Android, REC, BL, ROOT
简单记录一下我的刷机历程
解锁 BL 根据官方工具提示解锁即可
Root·可选 设置里面搜索 root「此 root 是官方给开发版提供的」
刷 REC 找到对应机型的 REC 用秋之盒刷入即可
TWRP TWRP 里面可刷入底包
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## Vim / Neovim 资料索引
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-03-vim-or-neovim/
- 发布: 2022-10-03
- 更新: 2026-10-05
- 摘要: Vim / Neovim 的中文资料与配置入口：vimcdoc 中文帮助、Neovim Lua 教程与配置目录笔记。
- 标签: vim, neovim, nvim, Editor, code
vim help 中文文档 vimcdoc：https://github.com/wsdjeg/vimdoc-cn Vim 中文文档计划 参考链接 Neovim 配置实战：从 0 到 1 打造自己的 IDE Neovim lua 教程 Neovim lua guide Y 分钟速成 Lua 基本目录·持续更新 txt 复制 ~/.config/nvim
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## Arch Linux 踩坑记录
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-01-arch-linux/
- 发布: 2022-10-01
- 更新: 2022-10-01
- 摘要: 作者的 Arch Linux 踩坑记录：基于官方 Wiki 给出安装路线，汇总 pacman GPGME 报错、双系统时间不同步、内核固件缺失警告等问题的解法，并整理 fcitx5、Clash、VirtualBox 等常用软件的安装配置。
- 标签: ArchLinux, Linux, KISS
引言 Linux 拥有各种各样的发行版本，但是 Arch Linux 是我入坑 Linux 的一个比较重要的版本（同时后面也无法放下的一个版本）。
我非常喜欢 Arch Wiki 里面的一句话：
Arch Linux 将简洁定义为：避免任何不必要的添加、修改和复杂增加。 Keep It Simple, Stupid（对应中文为“保持简单，且一目了然”）。 我个人的安装是参考 ArchLinux 的 官方 Wiki 基本安装需要参考的文章顺序如下（这里只给出英文的链接，自行切换中文）：
Installation guide
Arch boot process
GRUB General recommendations
List of applications
这里是我的踩坑记录，部分软件安装现在由下面两个项目替代解决，本文只记录碰到的问题和参考用到的文章或者教程什么的，关于安装部分我参考了：
Arch Tutorial https://github.com/ArchLinuxStudio/ArchLinuxTutorial Arch Linux 简明指南 https://github.com/NakanoMikuOrg/arch-guide 其中「简明指南」派生自「ArchTurorial」，并且 简明指南 对虚拟机的模拟，是尽量模拟了物理机的，所以我个人更加倾向简明指南，当然，无论这两个指南写的再棒
双系统分区方案 2025年11月07日 由于机械革命 Code 01 的老旧问题，目前不再采取双系统方案
双系统不是必须的，如果不喜欢双系统，可以参考下面的 [WSL Archlinux]
由于存在不同的硬盘接口，这里的分区使用 pn 替代
挂载点 分区 大小 挂载顺序 /mnt p3 256 GiB 1 [SWAP] p2 「与内存大小一致」 2 /mnt/efi/boot p1 512 MiB 3 /mnt/home p4 剩余空间 4 多系统解决 机启动出现 错误 sparse file not allowed archlinux
shell 复制 sudo vim /etc/default/grub 对 /etc/default/grub 进行取消注释
ini 复制 GRUB_DISABLE_OS_PROBER=false 问题记录 一、使用 pacman 更新时遇到「GPGME 错误：无数据」 解决方案1
shell 复制 sudo rm /var/lib/pacman/sync/*.sig 二、双系统时间不同步问题 原因：Windows 系统使用 UTC2
Windows 使用 UTC 后，请记得禁用 Windows 的时间同步功能，以防 Windows 错误设置硬件时间。如上文所说，Linux 可以使用NTP 服务来在线同步硬件时钟。
使用 regedit,新建如下 DWORD 值，并将其值设为十六进制的 1。
右键左下角的开始菜单
powershell 复制 reg add "HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Control\TimeZoneInformation" /v RealTimeIsUniversal /d 1 /t REG_DWORD /f 如果以上操作不起作用，并且你使用的是 Windows 64 位系统，将 DWORD 修改为 QWORD。
如果 Windows 要求根据夏令时更新时钟，可以允许。时钟仍然是 UTC，仅是显示时间会改变。
三、模块缺失的警告3 解决 Arch Linux 构建内核模块时报模块缺失的警告
当我们安装完 Arch Linux 时，你会发现构建内核模块「执行下述命令」时出现警告 ==> WARNING: Possibly... 内容
shell 复制 # 构建内核模块 sudo mkinitcpio -P 警告内容如下：
text 复制 ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: wd719x ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: aic94xx ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: xhci_pci 新错误：
text 复制 ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: bfa ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: qed ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: qla1280 ==> WARNING: Possibly missing firmware for module: qla2xxx Arch Linux CN 源 和 4edu 源
ini 复制 # file: /etc/pacman.cfg [archlinuxcn] SigLevel = Optional TrustAll Server = https://mirrors.ustc.edu.cn/archlinuxcn/$arch Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/archlinuxcn/$arch Server = https://repo.archlinuxcn.org/$arch [arch4edu] Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/arch4edu/$arch 需执行：
shell 复制 # [cn源] sudo pacman -S archlinuxcn-keyring # [4edu源] sudo pacman-key --recv-keys 7931B6D628C8D3BA sudo pacman-key --finger 7931B6D628C8D3BA sudo pacman-key --lsign-key 7931B6D628C8D3BA 解决：
bash 复制 yay -S wd719x-firmware aic94xx-firmware upd72020x-fw yay -S mkinitcpio-firmware 四、关于键盘 F1-F12 被识别为多媒体键 这个问题的原因是我的 RK61 键盘 Fn 按下后出现的问题
bash 复制 echo 0 | sudo tee /sys/module/hid_apple/parameters/fnmode # 写入配置文件以永久保持，否则重启需要重新执行 echo "options hid_apple fnmode=0" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/hid_apple.conf # 执行下面命令并重启 sudo mkinitcpio -P && sudo reboot now 个人配置 关闭 fish 启动提示
shell 复制 set -U fish_greeting "" Arch Linux 软件安装及配置 中文输入法 fcitx5 输入法还是很重要的，毕竟有了输入法你才能描述你的问题给搜索引擎,fcitx5-pinyin-zhwiki 和 fcitx5-pinyin-moegirl 是词库
shell 复制 yay -S fcitx5-im fcitx5-chinese-addons fcitx5-pinyin-zhwiki fcitx5-pinyin-moegirl # 推荐两个皮肤 yay -S community/fcitx5-nord yay -S ommunity/fcitx5-material-color 配置
shell 复制 # ~/.pam_environment GTK_IM_MODULE DEFAULT=fcitx5 QT_IM_MODULE DEFAULT=fcitx5 XMODIFIERS DEFAULT=@im=fcitx5 INPUT_METHOD DEFAULT=fcitx5 SDL_IM_MODULE DEFAULT=fcitx KDE 窗口装饰器 shell 复制 # 更新后不建议安装 sudo pacman -S archlinuxcn/sierrabreeze-kwin-decoration-git Code OSS Code 是 Visual Studio Code 的替代品，即不带微软官方私有的纯开源编译版本
https://wiki.archlinux.org/title/Visual_Studio_Code
shell 复制 yay -S code # 切换微软扩展源 yay -S code-marketplace 坚果云 说实话，坚果云的安装有点运气成分在里面
shell 复制 yay -S nutstore WPS Office shell 复制 # 这里安装的是国内版本，国际版本请将 `aur/wps-office-cn` 替换成 `aur/wps-office` yay -S aur/wps-office-cn aur/wps-office-mui-zh-cn aur/ttf-wps-fonts LibreOffice shell 复制 sudo pacman -Ss libreoffice-fresh libreoffice-fresh-zh-cn Clash shell 复制 # 安装 sudo pacman -S clash 安装 Country.mmdb4 https://cdn.jsdelivr.net/gh/alecthw/mmdb_china_ip_list@release/Country.mmdb
配置文件位置 yml 复制 # file： ~/.config/clash/config.yml external-controller: 127.0.0.1:9090 # secret: 'admin.123' # 配置 Web UI 请安装 yacd，该包在 ArchLinuxCN 源中 external-ui: '/usr/share/yacd' 配置 Systemd 服务 下方的 hencter 为当前用户名
使用 echo $USER 查看当前用户名
/etc/systemd/system/clash.service
ini 复制 [Unit] Description=Clash daemon, A rule-based proxy in Go. After=network.target [Service] Type=simple Restart=always ExecStart=/usr/bin/clash -d /home/hencter/.config/clash [Install] WantedBy=multi-user.target shell 复制 sudo systemctl enable clash sudo systemctl start clash 浏览器访问 UI 控制界面 直接访问下方地址即可
https://127.0.0.1:9090/ui
Virtualbox shell 复制 yay -S community/virtualbox-host-dkms community/virtualbox archlinuxcn/virtualbox-ext-oracle community/virtualbox-guest-iso core/net-tools # 加载 Virtualbox 内核模块 sudo modprobe vboxdrv vboxnetadp vboxnetflt # 使用下面命令检查 Virtualbox 模块加载 # 该命令需要在 Root 权限下运行 sudo vboxreload # 将当前用户添加到 `vboxusers` 用户组中 sudo gpasswd -a $USER vboxusers Go shell 复制 sudo pacman -S go Go 1.13 及以上（推荐）
打开你的终端并执行
shell 复制 go env -w GO111MODULE=on go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 参考：https://goproxy.cn/
pacman更新时遇到「GPGME 错误：无数据」 - 竹林里有冰的博客 https://zhul.in/2022/01/01/pacman-gpgme-error-no-data/ ↩︎
System time - ArchWiki https://wiki.archlinux.org/title/System_time ↩︎
ArchWiki — mkinitcpio：Troubleshooting「Possibly missing firmware for module XXXX」说明 mkinitcpio -P 重建 initramfs 时的固件缺失警告，可安装 AUR 元包 mkinitcpio-firmware 消除. https://wiki.archlinux.org/title/Mkinitcpio#Possibly_missing_firmware_for_module_XXXX（访问 2026-10-04） ↩︎
https://github.com/alecthw/mmdb_china_ip_list/blob/master/README.md) ↩︎
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## Windows 基本安装与维护
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-01-windows-daily/
- 发布: 2022-10-01
- 更新: 2022-10-01
- 摘要: Windows 10 安装与维护笔记：涵盖 DiskGenius 分区、Dism++ 释放映像装机、初始化引导设置，以及 Windows Terminal 美化、脚本执行策略调整、KMS 激活与符号链接等问题处理。
- 标签: Windows
这里采用 Windows 10 操作系统作为内容。
分区 使用 DiskGenius markdown front meta 将安装系统的磁盘进行清除扇区，以保证安装过程中不会出错 清除分区后请将磁盘格式转换成 GUID 格式 新建分区：勾选[建立 ESP 分区]，其余默认 主磁盘分区设置 $256*1024+8=262152MiB$ (结尾务必为 8),卷标自行设置 剩余空间自行分配(这里我按照我的个人习惯来了) 这里我为存放数据分配了 512008MB 空间 由于硬盘还算大，所以我将剩余的空间留给了双系统的 ArchLinux 大约还剩 253.6GB，Linux 的话是完全足够了的 Dism++ 安装系统 打开 Dism++ 按下 Ctrl + N 释放映像 选择镜像和释放位置，勾选[格式化]和[添加引导] 选择 ESP 分区，也就是刚才创建的 300MB 的那个分区 等待…… 打开会话，关闭系统启动项的 SecurityHealth [也就是微软自带的杀毒软件] 系统简单做一些小优化，具体查看控制面板下的系统优化内部条目 配置完成后重新启动 Windows 10 初始化引导配置 选择区域 下一步
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进入系统后将右下角的 OneDrive 关闭，并在控制面版里面卸载
此时联网进入设置更新系统，重命名主机名并且重启一次
Windows Terminal 微软应用商店中下载 Windows Terminal
参考：Windows Terminal 美化
安装 oh-my-posh 和 posh-git powershell 复制 # 管理员运行 powershell Install-Module posh-git Install-Module oh-my-posh Install-Module DirColors powershell 复制 > code $PROFILE ============================== Import-Module posh-git Import-Module oh-my-posh Import-Module DirColors Set-PoshPrompt -Theme Material ============================== 「问题」PowerShell因为在此系统上禁止运行脚本，解决方法 powershell 复制 set-executionpolicy remotesigned 注意 Windows + Linux 双系统状态，在切换系统时请务必重启，不然 Windows 会独占无线网卡让 Linux 没法检测到 LTSC 2019 激活 2021.10.16
设置 KMS 密钥，密钥来自微软
powershell 复制 slmgr.vbs /ipk 密钥 # (KMS 服务器地址) slmgr.vbs /skms kms.loli.beer slmgr.vbs /ato 「问题」Windows 软链接链接 Windows 下创建符号链接
目录（Directory） MKLINK 创建符号链接。
cmd 复制 MKLINK [[/D] | [/H] | [/J]] Link Target 删除
cmd 复制 RD 问题记录 这几天用的 Windows 10 系统遇到一个莫名奇妙的问题，就是在快速访问里总是固定了下载文件夹，而且无法取消固定，其它文件夹都正常就是它不能取消固定，始终顽固的显示在快速访问里。即使我在“查看|选项|隐私"里取消对”在‘快速访问’中显示最近使用的文件”和“在‘快速访问’中显示常用文件夹”的勾选，再清除文件资源管理器历史记录最不行。
最后在询问了度娘 N 多关键词后终于在一个解决其它快速访问功能异常的问答中找到了解决我这个问题的答案。
在文件资源管理器地址栏输入：
cmd 复制 %APPDATA%\Microsoft\Windows\Recent\AutomaticDestinations 打开的文件夹里找到文件：f01b4d95cf55d32a.automaticDestinations-msv
删除它，或者安全起见你可以剪切它到其它地方，问题就这么简单的解决了：）
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## WSL 问题记录
- URL: https://hencte.top/log/2022-10-01-wsl/
- 发布: 2022-10-01
- 更新: 2022-10-01
- 摘要: WSL 使用笔记：通过微软商店或 wsl --list --online 安装 Debian 系发行版，并用 netsh interface portproxy 将主机端口转发到 WSL 地址，配合 Clash 等代理使用。
- 标签: WSL, Windows, System, Linux, Develop
Debian系列等安装 Nothing: Just in the Microsoft Store Installed
没什么好说的,凡是微软应用商店有的直接下载安装即可
shell 复制 wsl --list --online 端口转发配置 shell 复制 # Clash # 172.17.40.17 为 WSL 的地址，可以使用 `ifconfig` 查看 eth0 网卡地址 netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=7891 listenaddress=0.0.0.0 connectport=7891 connectaddress=172.17.40.17 netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=7890 listenaddress=0.0.0.0 connectport=7890 connectaddress=172.17.40.17 netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=9090 listenaddress=0.0.0.0 connectport=9090 connectaddress=172.17.40.17 shell 复制 # 展示所有端口转发 netsh interface portproxy show all # 清除所有端口转发 netsh interface portproxy reset
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## 周髀算经
- URL: https://hencte.top/ancient/2022-08-23-%E5%91%A8%E9%AB%80%E7%AE%97%E7%BB%8F/
- 发布: 2022-08-23
- 更新: 2022-08-23
- 摘要: 《周髀算经》是中国古代最著名的数学和天文学著作之一，成书时间大约在公元前一世纪至公元一世纪之间（西汉至东汉初期）。它不仅是现存最早的数学典籍之一，也是天文学史上的重要文献，集中体现了古代中国对数学、历法和宇宙观的认知。
- 标签: Ancient, Math
卷之始 夫《周髀为经》，亦约谓《周髀》，数术专业，唐收《算经十书》，为《十经》之首。1
夫髀为书，至今无一说，或以为周公所为，或谓之汉末成。
夫《周髀算经》，中国史之最早者天文历算，亦中国传之已久，乃后世数学之源，其算归质于中国数学，历代数家奉经。
卷上之一 昔者周公问于商高曰：窃闻乎大夫善数也。
请问古者包牺立周天历度，夫天不可阶而升；地不可得尺寸而度，请问数安从出？
商高曰：数之法，出于圆方，圆出于方，方出于矩，矩出于九九八十一。
故折矩，以为句广三，股修四，径隅五。
既方之，外半其一矩，环而共盘。得成三四五。
两矩共长二十有五。是谓积矩。
故禹之所以治天下者。此数之所生也。
周公曰：大哉言数，请问用矩之道？
商高曰：平矩以正绳，偃矩以望高，覆矩以测深，卧矩以知远，环矩以为圆，合矩以为方。2
方属地，圆属天，天圆地方。方数为典，以方出圆，笠以写天。
天青黑，地黄赤，天数之为笠也。青黑为表，丹黄为里，以象天地之位。
是故，知地者智，知天者圣。智出于句，句出于矩。
夫矩之于数，其裁制万物，惟所为耳。
周公曰：善哉。
卷上之二 昔者，荣方问于陈子。
曰：今者窃闻夫子之道，知日之高大，光之所照，一日所行。
远近之数，人所望见，四极之穷，列星之宿，天地之广袤。
夫子之道，皆能知之，其信有之乎？
陈子曰：然。
荣方曰：方虽不省，愿夫子幸而说之。今若方者，可教此道耶？
陈子曰。然，此皆算术之所及。
子之于算，足以知此矣，若诚累思之。
于是荣方归而思之，数日不能得，复见陈子曰：方、思之不能得，敢请问之。
陈子曰：思之未熟。此亦望远起高之术，而子不能得，则子之于数，未能通类。
是智有所不及，而神有所穷。
夫道术、言约而用博者，智类之明。问一类而以万事达者，谓之知道。
今子所学，算数之术，是用智矣，而尚有所难，是子之智类单。
夫道术所以难通者。既学矣，患其不博；既博矣，患其不习；既习矣，患其不能知。
故同术相学，同事相观，此列士之愚智，贤不肖之所分。
是故能类以合类，此贤者业精习智之质也。
夫学同业而不能入神者，此不肖无智，而业不能精习，是故算不能精习。
吾岂以道隐子哉，固复熟思之。
荣方复归思之，数日不能得，复见陈子曰：
方思之以精熟矣，智有所不及，而神有所穷，知不能得，愿终请说之。
陈子曰：复坐，吾语汝。
于是荣方复坐而请陈子之说，曰：
夏至南万六千里，冬至南十三万五千里。日中立竿测影，此一者，天道之数。
周髀长八尺，夏至之日晷一尺六寸。
髀者，股也，正晷者，句也。
正南千里，句一尺五寸，正北千里。句一尺七寸。
日益表，南晷日益长，候句六尺。
即取竹空径一寸，长八尺，捕影而视之，空正掩日，而日应空之孔，由此观之，率八十寸，而得径一寸。
故以句为首，以髀为股。
从髀至日下六万里，而髀无影，从此以上至日，则八万里。
以率率之，八十里得径一里，十万里得径千二百五十里。
故曰：日晷径，千二百五十里。
若求邪至日者，以日下为句，日高为股，句股各自乘，并而开方除之，得邪至日，从髀所旁至日所，十万里。
法曰：周髀长八尺，句之损益，寸千里。
故曰：极者天广袤也。
今立表高八尺以望极，其句一丈三寸，由此观之，则从周北十万三千里而至极下。
荣方曰：周髀者何？
陈子曰：古时天子治周，此数望之从周，故曰周髀。髀者，表也。
日夏至南万六千里，日冬至南十三万五十里，日中无影。
以此观之，从南至夏至之日中十一万九千里，北至其夜半亦然。
凡径二十三万八千里，此夏至日道之径也，其周七十一万四千里。
从夏至之日中，至冬至之日中，十一万九千里，北至极下亦然。
则从极南至冬至之日中，二十三万八千里，从极北至其夜半亦然。
凡径四十七万六千里，此冬至日道径也，其周百四十二万八千里。
从春秋分之日中北至极下，十七万八千五百里，从极下北至其夜半亦然。
凡径三十五万七千里，周一百七万一千里。故曰月之道常缘宿，日道亦与宿正。
南至夏至之日中，北至冬至之夜半，南至冬至之日中，北至夏至之夜半，亦径三十五万七千里，周一百七万一千里。
春分之日夜分，以至秋分之日夜分，极下常有日光。
秋分之日夜分，以至春分之日夜分，极下常无日光。
故春秋分之日夜分之时，日光所照，适至极，阴阳之分等也。冬至夏至者，日道发敛之所生也，至昼夜长短之所极。
春秋分者，阴阳之修，昼夜之象。
昼者阳，夜者阴。春分以至秋分，昼之象；秋分至春分，夜之象。
故春秋分之日中，光之所照北极下，夜半日光之所照亦南至极，此日夜分之时也。故曰日照四旁，各十六万七千里。
人所望见远近，宜如日光所照。
从周所望见，北过极六万四千里。
南过冬至之日三万二千里，夏至之日中光。南过冬至之日中光四万八千里，南过人所望见万六千里。
北过周十五万一千里，北过极四万八千里。冬至之夜半日光，南不至人目所见七千里，
不至极下七万一千里。
夏至之日中与夜半日光九万六千里，过极相接。
冬至之日中与夜半日光，不相及十四万二千里，不至极下七万一千里。
夏至之日，正东西望，直周东西日下至周五万九千五百九十八里半。
冬至之日，正东西方不见日。
以算求之，日下至周二十一万四千五百五十七里半。
凡此数者，日道之发敛。
冬至夏至，观律之数，听钟之音。
冬至昼，夏至夜。
差数及日光所还观之，四极径八十一万里，周二百四十三万里。
从周南至日照处三十万二千里，周北至日照处五十万八千里，东西各三十九万一千六百八十三里半，周在天中南十万三千里，故东西短中径二万六千六百三十二里有奇。
周北五十万八千里，冬至日十三万五千里，冬至日道径四十七万六千里，周百四十二万八千里，日光四极，当周东西各三十九万一千六百八十三里有奇。
此方圆之法。
卷上之三 凡为此图，以丈为尺，以尺为寸，以寸为分。分、一千里。凡用缯方八尺一寸，今用缯方四尺五分。分、为二千里。
吕氏曰：凡四海之内，东西二万八千里，南北二万六千里。
凡为日月运行之圆周，七衡周而六闲，以当六月，节六月为百八十二日八分日之五。
故日夏至在东井极内衡，日冬至在牵牛极外衡也。衡复更。终冬至。
故曰一岁三百六十五日四分日之一，岁一内极一外极。
三十日十六分日之七，月一外极一内极。
是故，一衡之闲，万九千八百三十三里三分里之一，即为百步。
欲知次衡径，倍而增内衡之径。
二之，以增内衡径，次衡放此。
内一衡径二十三万八千里，周七十一万四千里，分为三百六十五度四分度之一，度得一千九百五十四里二百四十七步千四百六十一分步之九百三十三。
次二衡径二十七万七千六百六十六里二百步，周八十三万三千里，分里为度，度得二千二百八十里百八十八步千四百六十一分步之千三百三十二。
次三衡径三十一万七千三百三十三里一百步，周九十五万二千里，分为度，度得二千六百六里百三十步千四百六十一分步之二百七十。
次四衡径三十五万七千里，周一百七万一千里，分为度，度得二千九百三十二里七十一步四千百六十一分步之六百六十九。
次五衡径三十九万六千六百六十六里二百步，周百一十九万里，分为度，度得三千二百五十八里十二步千四百六十一分步之千六十八。
次六衡径四十三万六千三百三十三里一百步，周百三十万九千里，分为度，度得三千五百八十三里二百五十四步千四百六十一分步之六。
次七衡径四十七万六千里周百四十二万八千里，分为度，度得三千九百九里一百九十五步千四百六十一分步之四百五。
其次曰，冬至所北照过北衡十六万七千里，为径八十一万里，周二百四十三万里。
分为三百六十五度四分度之一，度得六千六百五十二里二百九十三步千四百六十一分步之三百二十七。
过北而往者，未之或知。或知者，或疑其可知，或疑其难知，此言上圣不学而知之。
故冬至日晷丈三尺五寸，夏至日晷尺六寸。冬至日晷长，夏至日晷短。日晷损益寸，差千里。
故冬至夏至之日，南北游十一万九千里，四极径八十一万里，周二百四十三万里，分为度，度得六千六百五十二里二百九十三步千四百六十一分步之三百二十七，此度之相去也。
其南北游日六百五十一里一百八十二步一千四百六十一分步之七百九十八。
术曰：置十一万九千里为实，以半岁一百八十二日八分日之五为法，而通之。
得九十五万二千为实，所得一千四百六十一为法，除之。
实如法得一里，不满法者，三之。如法得百。步。
不满法者十之，如法得十，步。
不满法者十之，如法得一，步。
不满法者，以法命之。
卷下之一 凡日月运行，四极之道。
极下者，其地高人所居六万里，滂沱四𬯎而下。
天之中央，亦高四旁六万里。
故日光外所照，经八十一万里，周二百四十三万里。
故日运行处极北，北方日中，南方夜半；日在极东，东方日中，西方夜半；日在极南，南方日中，北方夜半；日在极西，西方日中，东方夜半，凡此四方者详，天地四极四和。
昼夜易处，加四时相及。
然其阴阳所终，冬夏所极，皆若一也。
天象盖笠，地法覆盘。天离地八万里。
冬至之日，虽在外衡，常出极下地上二万里。
故日兆月，月光乃出，故成明月，星辰乃得行列。
是故秋分以往到冬至，三光之精微，以成其道远。
此天地阴阳之性自然也。
欲知北极枢，旋周四极。
当以夏至夜半时，北极南游所极。
冬至夜半时，北游所极。
冬至日加酉之时，西游所极。
日加卯之时，东游所极。
此北极璇玑四游。
正北极枢，璇玑之中，正北，天之中，正极之所游。
冬至日加酉之时，立八尺表，以绳系表颠，希望北极中大星，引绳计地而识之。
又到旦明日加卯之时，复引绳希望之，首及绳致地，而识其端相去二尺三寸，故东西极二万三千里。
其两端相去，正东西。中折之，以指表，正南北。
加此时者，皆以漏揆度之，此东西南北之时。
其绳致地，所识去表丈三寸，故天之中去周十万三千里。
何以知其南北极之时，以冬至夜半北游所极也，北过天中万一千五百里，以夏至南游所极，不及天中万一千五百里，此皆以绳系表颠而希望之。北极至地所识丈一尺四寸半，故去周十一万四千五百里。
过天中万一千五百里，其南极至地所识九尺一寸半，故去周九万一千五百里，其南不及天中万一千五百里，此璇玑四极南北过不及之法，东西南北之正句。
周去极十万三千里，日去人十六万七千里。
夏至去周万六千里，夏至日道径二十三万八千里，周七十一万四千里。
春秋分日道径三十五万七千里，周百七万一千里。
冬至日道径四十三万六千里，周百四十二万八千里。
日光四极八十一万里，周二百四十三万里，从周南三十万二千里。
璇玑径二万三千里，周六万九千里。此阳绝阴彰，故不生万物。
其术曰：立正句定之。
以日始出，立表而识其晷，日入复识其晷。晷之两端相直者，正东西也。中折之，指表者。正南北也，极下不生万物，何以知之。
冬至之日，去夏至十一万九千里，万物尽死。夏至之日，去北极十一万九千里，是以知极下不生万物，北极左右，夏有不释之冰。
春分秋分，日在中衡。春分以往，日益北五万九千五百里而夏至。秋分以往，日益南五万九千五百里而冬至。
中衡去周七万五千五百里。中衡左右，冬有不死之草，夏长之类。
此阳彰阴微，故万物不死，五谷一岁再熟。
凡北极之左右，物有朝生暮获。
立二十八宿，以周天历度之法。
术曰：倍正南方。
以正句定之，即平地径二十一步，周六十三步，令其平矩以水正。
则位径一百二十一尺七寸五分，因而三之，为三百六十五尺四分尺之一。
以应周天三百六十五度四分度之一，审定分之，无令有纤微。
分度以定，则正督经纬，而四分之一，合各九十一度十六分度之五，于是圆定而正。
则立表正南北之中央，以绳系颠，希望牵牛中央星之中，则复候须女之星先至者。
如复以表绳，希望须女先至定中。
即以一游仪，希望牵牛中央星，出中正表西几何度。
各如游仪所至之尺，为度数。
游在于八尺之上，故知牵牛八度。
其次星，放此，以尽二十八宿度，则定矣。
立周度者，各以其所先至游仪度上。
车辐引绳就中央之正以为毂，则正矣。
日所以入，亦以周定之。
欲知日之出入。
以东井夜半中，牵牛之初临子之中。
东井出中正表西三十度十六分度之七而临未之中，牵牛初亦当临丑之中，于是天与地协。
乃以置周二十八宿。
置以定，乃复置周度之中央，立正表。
以冬至夏至之日，以望日始出也，立一游仪于度上，以望中央表之晷。
晷参正，则日所出之宿度。
日入放此。
卷下之二 牵牛，去北极百一十五度千六百九十五里二十一步千四百六十一分步之八百一十九。
术曰：置外衡去北极枢二十三万八千里，除璇玑万一千五百里，其不除者，二十二万六千五百里，以为实。
以内衡一度数千九百五十四里二百四十七步千四百六十一分步之九百三十三以为法。
实如法得一，度。
不满法，求里，步。
约之，合三百得一，以为实。
以千四百六十一分为法，得一，里。
不满法者，三之，如法得百，步。
不满法者，又上十之，如法得一，步。
不满法者，以法命之。
次、放此。
娄与角，去北极九十一度六百一十里二百六十四步千四百六十一分步之千二百九十六。
术曰：置中衡去北极枢十七万八千五百里，以为实。
以内衡一度数为法，实如法得一，度。不满法者，求里，步。不满法者，以法命之。
东井去北极六十六度千四百八十一里百五十五步千四百六十一分步之千二百四十五。
术曰、置内衡去北极枢十一万九千里，加璇玑万一千五百里。
得十三万五百里，以为实。
以内衡一度数为法，实如法得一，度。不满法者，求里，步。不满法者，以法命之。
凡八节二十四气，气损益九寸九分六分分之一。冬至晷长一丈三尺五寸，夏至晷长一尺六寸。问次节损益寸数长短各几何？
冬至晷长丈三尺五寸，
小寒丈二尺五寸，小分五。
大寒丈一尺五寸一分，小分四。
立春丈五寸二分，小分三。
雨水九尺五寸三分，小分二。
启蛰八尺五寸四分，小分一。
春分七尺五寸五分。
清明六尺五寸五分，小分五。
谷雨五尺五寸六分，小分四。
立夏四尺五寸七分，小分三。
小满三尺五寸八分，小分二。
芒种二尺五寸九分，小分一。
夏至一尺六寸。
小暑二尺五寸九分，小分。
大暑三尺五寸八分，小分二。
立秋四尺五寸七分，小分三。
处暑五尺五寸六分，小分四。
白露六尺五寸五分，小分五。
秋分七尺五寸五分，小分一。
寒露八尺五寸四分，小分一。
霜降九尺五寸三分，小分二。
立冬丈五寸二分，小分三。
小雪丈一尺五寸一分，小分四。
大雪丈二尺五寸，小分五。
凡为八节二十四气。
气损益九寸九分六分分之一。
冬至夏至，为损益之始。
术曰：置冬至晷，以夏至晷减之，馀为实，以十二为法。
实如法得一，寸。不满法者，十之。以法除之，得一，分。不满法者，以法命之。
月后天十三度十九分度之七。
术曰：置章月二百三十五，以章岁十九除之，加日行一度，得十三度十九分度之七，此月一日行之数，即后天之度及分。
小岁，月不及故舍三百五十四度万七千八百六十分度之六千六百一十二。
术曰：置小岁三百五十四日九百四十分日之三百四十八。
以月后天十三度十九分度之七乘之，为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天四千七百三十七度万七千八百六十分度之六千六百一十二。
以周天三百六十五度万七千八百六十分度之四千四百六十五除之。
其不足除者，三百五十四度万七千八百六十分度之六千六百一十二。
此月不及故舍之分度数，他皆放此。
大岁，月不及故舍十八度万七千八百六十分度之万一千六百二十八。
术曰：置大岁三百八十三日九百四十分日之八百四十七。
以月后天十三度十九分度之七乘之，为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天五千一百三十二度万七千八百六十分度之二千六百九十八。
以周天除之，其不足除者，此月不及故舍之分度数。
经岁，月不及故舍百三十四度万七千八百六十分度之万一百五。
术曰：置经岁三百六十五日九百四十分日之二百三十五。
以月后天十三度十九分度之七乘之，为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天四千八百八十二度万七千八百六十分度之万四千五百七十。
以周天除之，其不足除者，此月不及故舍之分度数。
小月，不及故舍二十二度万七千八百六十分度之七千七百五十五。
术曰：置小月二十九日。
以月后天十三度十九分度之七乘之，为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天三百八十七度万七千八百六十分度之万二千二百二十。
以周天分除之，其不足除者，此月不及故舍之分度数。
大月，不及故舍三十五度万七千八百六十分度之万四千三百三十五。
术曰：置大月三十日。
以月后天十三度十九分度之七乘之，为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天四百一度万七千八百六十分度之九百四十。
以周天除之，其不足除者，此月不及故舍之分度数。
经月，不及故舍二十九度万七千八百六十分度之九千四百八十一。
术曰：置经月二十九日九百四十分日之四百九十九。
以月后天十三度十九分度之七乘之为实。
又以度分母乘日分母，为法，实如法，得积后天三百九十四度万七千八百六十分度之万三千九百四十六。
以周天除之，其不足除者，此月不及故舍之分度数。
六百五十二万三千三百六十五除之，得一周，馀分五十二万七千四百二十一，即不及故舍之分，以一万七千八百六十除之，得经月不及故舍二十九度。不尽九千四百八十一，即以命分。
卷下之三 冬至昼极短，日出辰而入申。阳照三，不覆九。东西相当，正南方。
夏至昼极长，日出寅而入戌。阳照九，不覆三。东西相当，正北方。
日出左而入右，南北行。
故冬至从坎阳在子，日出巽而入坤，见日光少，故曰寒。
夏至从离阴在午，日出艮而入干，见日光多，故曰暑。
日月失度，而寒暑相奸。
往者诎，来者信也，故诎信相感。
故冬至之后，日右行。夏至之后，日左行。左者往，右者来。
故月与日合，为一月。
日复日，为一日。日复星，为一岁。
外衡冬至，内衡夏至。
六气复返，皆谓中气。
阴阳之数，日月之法。
十九岁为一章。
四章为一蔀，七十六岁。
二十蔀为一遂，遂千五百二十岁。
三遂为一首，首四千五百六十岁。
七首为一极，极三万一千九百二十岁。生数皆终，万物复始。
天以更元作纪历。
何以知天三百六十五度四分度之一，而日行一度。而月后天十三度十九分度之七，二十九日九百四十分日之四百九十九，为一月；十二月十九分月之七，为一岁。
周天除之，其不足除者，如合朔。
古者包牺神农，制作为历。度元之始，见三光未如其则。
日月列星，未有分度。
日主昼，月主夜。昼夜为一日，日月俱起建星。
月度疾，日度迟。日月相逐于二十九日三十日闲。
而日行天二十九度馀，未有定分。
于是三百六十五日南极影长，明日反短，以岁终日影反长。故知之三百六十五日者三，三百六十六日者一。故知一岁三百六十五日四分日之一，岁终也。
月积后天十三周，又与百三十四度馀。无虑后天十三度十九分度之七，未有定。
于是日行天七十六周，月行天千一十六周，及合于建星。
置月行后天之数，以日后天之数除之，得十三度十九分度之七，则月一日行天之度。
复置七十六岁之积月，以七十六岁除之，得十二月十九分月之七，则一岁之月。
置周天度数，以十二月十九分月之七除之，得二十九日九百四十分日之四百九十九，则一月日之数。
《周髀算经》为唐代《算经十书》之首，成书年代约在公元前 100 年至公元 100 年之间；本页正文即《周髀算经》原典（文中小异体字依原书版本）. https://mathshistory.st-andrews.ac.uk/HistTopics/Ten_classics/（St Andrews 大学 MacTutor 数学史档案，二手转述；访问 2026-10-04） ↩︎
《周髀算经》卷上之一「周公问于商高」一段原文. https://www.gutenberg.org/cache/epub/12408/pg12408.txt（Project Gutenberg eBook #12408，据公有领域版本转录；访问 2026-10-04） ↩︎
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## 终端模拟器
- URL: https://hencte.top/log/2022-07-27-terminal/
- 发布: 2022-07-27
- 更新: 2022-07-27
- 摘要: Windows Terminal 小技巧：将图标文件放进 RoamingState 目录，在 settings.json 中用 ms-appdata 地址引用，即可自定义标题栏图标；也可用 Ctrl+, 进入图形化配置。
- 标签: Windows, Tips
Windows Terminal 配置标题栏图标 图标文件配置1 将图标放在这个目录，然后 %LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.WindowsTerminal_8wekyb3d8bbwe\RoamingState
通过在 settings.json 中将此行添加到配置文件来显示图标： "icon": "ms-appdata:///roaming/ kali.ico"。
图形化配置 打开 Windows 终端，Ctrl + , 进入终端 GUI 配置 Windows Terminal 官方文档 · Appearance profile settings：图标文件可放在 %LOCALAPPDATA%\Packages\Microsoft.WindowsTerminal_8wekyb3d8bbwe\RoamingState，并用 ms-appdata:///Roaming/ URI 引用；图标建议 32x32 的 PNG/GIF/ICO. https://learn.microsoft.com/en-us/windows/terminal/customize-settings/profile-appearance（访问 2026-10-04） ↩︎
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## Visual Studio Code
- URL: https://hencte.top/log/2022-07-27-visual-studio-code/
- 发布: 2022-07-27
- 更新: 2022-07-27
- 摘要: VS Code 问题记录：package.json 报错无法加载 schemastore 校验模式，成因是同源策略拦截 JSON Schema 下载，启用 json.schemaDownload.enable 配置即可解决。
- 标签: Editor, Tool, Code
问题记录 Problems loading reference ‘https://json.schemastore.org/package' 问题描述
CSS contributions to package.json Problems loading reference ‘https://json.schemastore.org/package': Unable to load schema from ‘https://json.schemastore.org/package': Downloading schemas is disabled through setting ‘json.schemaDownload.enable’.(768)
原因
vscode在加载tsconfig.json文件时会向https://json.schemastore.org/tsconfig发送请求，由于本机的同源策略安全设置，不允许跨域访问资源，所有会将该请求的响应数据拦截。
解决方案
在 settings.json 中启用该配置以获取 JSON schemas。
json 复制 // When enabled, JSON schemas can be fetched from http and https locations. // 启用后，可以从 http 和 https 位置获取 JSON schemas。 "json.schemaDownload.enable": true 插件列表
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## Hugo 使用
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2022-07-18-usage/
- 发布: 2022-07-18
- 更新: 2022-07-18
- 摘要: Hugo 命令行使用手册：给出 hugo help 帮助信息的中文翻译，涵盖 server、new、mod 等子命令与常用构建参数，并演示 hugo config mounts 与 hugo convert 格式转换。
- 标签: Hugo, Usage
Hugo 命令行帮助 在命令行输入 hugo help 你会得到以下输出，这里给出翻译
txt 复制 hugo 是主要命令，可以使用它来构建你的站点 Hugo 是一个快速灵活的静态站点生成器 spf13和它的朋友们匠心打造。 完整文档参考 https://gohugo.io/。 Usage: hugo [flags] huog [command] Available Commands: completion 为指定的 shell 生成自动补全脚本（执行后参考帮助信息） config 打印站点配置 convert 将内容转换为不同格式（执行后参考帮助信息） deploy 将站点部署到云提供商。（参考 https://gohugo.io/hosting-and-deployment/hugo-deploy/） env 打印 Hugo 版本和环境信息 gen 几个有用的生成器的集合。（执行后参考帮助信息） help 关于任何命令的帮助 import 从其他网站导入您的网站。 list 列出各种类型的内容（执行后参考帮助信息） mod 各种 Hugo 模块助手。（执行后参考帮助信息） new 为站点创建新内容（执行后参考帮助信息） server 启动一个高性能 Web 服务器 version 打印雨果的版本号 Flags: -b, --baseURL string 站点根路径, 例如 https://spf13.com/ -D, --buildDrafts 包括被标记为草稿的内容 -E, --buildExpired 包括过期内容 -F, --buildFuture 包括将来带有 publishdate 的内容 --cacheDir string 缓存目录的文件系统路径。 默认： $TMPDIR/hugo_cache/ --cleanDestinationDir 从静态目录中删除找不到的目标中文件 --clock string 设置 Hugo 使用的时钟（这里指的是构建含这个时间点之前的内容）, e.g. --clock 2021-11-06T22:30:00.00+09:00 --config string 配置文件（默认 path/config.yaml|json|toml） --configDir string 配置目录（默认 "config"） -c, --contentDir string 配置内容路径 --debug 调试输出 -d, --destination string 将文件输出到指定目录 --disableKinds strings 禁用不同类型的页面（home、RSS 等） --enableGitInfo 在页面中添加Git版本、日期、作者和代码所有者信息 -e, --environment string 构建环境 --forceSyncStatic 静态内容更改时复制所有文件。 --gc 允许在生成后运行一些清理任务（删除未使用的缓存文件） -h, --help hugo 的帮助信息 --ignoreCache 忽略缓存目录 --ignoreVendorPaths string 葫芦任意对于给定全局模式匹配的模块路径 _vendor -l, --layoutDir string 布局目录的文件系统路径 --log 启用日志记录 --logFile string 日志文件路径（如果设置，则自动启用日志记录） --minify 缩小任何支持的输出格式（HTML、XML 等） --noBuildLock 不要创建。hugo_build。锁定文件 --noChmod 不同步文件的权限模式 --noTimes 不同步文件的修改时间 --panicOnWarning 第一个警告日志出现死机 --poll string 将其设置为轮询间隔， 例如 --poll 700ms, 使用基于轮询的方法监视文件系统更改 --printI18nWarnings 打印缺失的翻译 --printMemoryUsage 每隔一段时间在屏幕上打印内存使用情况 --printPathWarnings 在重复的目标路径上打印警告等。 --printUnusedTemplates 在未使用的模板上打印警告。 --quiet 在安静模式下构建 --renderToMemory 渲染到内存（仅适用于用基准问题测试） -s, --source string 从中读取文件的文件系统路径 --templateMetrics 显示有关模板执行的指标 --templateMetricsHints 结合模板度量计算一些改进提示 -t, --theme strings 要使用的主题（位于 /themes/THEMENAME/） --themesDir string 主题目录的文件系统路径 --trace file 将跟踪写入文件（通常不用） -v, --verbose 详细输出 --verboseLog 详细日志记录 -w, --watch 监视文件系统的更改，并根据需要重新创建 使用 "hugo [command] --help" 查看该命令的更多信息 hugo config mounts 改命令会打印出 Hugo 的对应挂载（输出的格式为：JSON），例如我的
shell 复制 hugo config mounts [flags] json 复制 { "path": "project", "version": "", "time": "0001-01-01T00:00:00Z", "owner": "", "dir": "/home/$USER/Path/to/your/site", "mounts": [ { "source": "content", "target": "content" }, { "source": "data", "target": "data" }, { "source": "layouts", "target": "layouts" }, { "source": "i18n", "target": "i18n" }, { "source": "archetypes", "target": "archetypes" }, { "source": "assets", "target": "assets" }, { "source": "static", "target": "static" } ] } hugo convert 此命令可以将内容转换为不同格式
概览 将你的内容（例如：front matter）转换为不同格式
更多信息参阅子命令：
hugo convert toJSON hugo convert toTOML hugo convert toYAML shell 复制
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## Diagrams
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2022-07-09-diagrams/
- 发布: 2022-07-09
- 更新: 2022-07-09
- 摘要: 在 Hugo 中使用图表：用 GoAT 语法绘制 ASCII 图表并推荐 Diagon 在线生成器，用 Mermaid 编写流程图、时序图，文中附立方体、光线折射等示例代码。
- 标签: Hugo, Diagram
图表 GoAT 图表 (Ascii) GoAT 图表可以通过这个网站生成
text 复制 . 0 3 P * Eye / ^ / *-------* +y \ +) \ / Reflection 1 /| 2 /| ^ \ \ \ v *-------* | | v0 \ v3 --------*-------- | |4 | |7 | *----\-----* | *-----|-* +-----> +x / v X \ .-.<-------- o |/ |/ / / o \ | / | Refraction / \ *-------* v / \ +-' / \ 5 6 +z v1 *------------------* v2 | o-----o v Mermaid 图 Mermaid 图表参考官网 进行编辑
流程图 graph TD; A-->B; A-->C; B-->D; C-->D; 时序图 #待办 sequenceDiagram participant Alice participant Bob Alice->>John: Hello John, how are you? loop Healthcheck John->>John: Fight against hypochondria end Note right of John: Rational thoughts <br/>prevail! John-->>Alice: Great! John->>Bob: How about you? Bob-->>John: Jolly good!
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## 不背单词实现键盘控制
- URL: https://hencte.top/log/2022-05-26-bluetooth-keyboard-with-app-for-word-memory/
- 发布: 2022-05-26
- 更新: 2022-05-26
- 摘要: 用蓝牙键盘在 Android 手机上操控「不背单词」App：给出认识、模糊、不认识、下一个、播放音频、拼写切换六个操作的按键映射，并记录 Android 端「继续」「看答案」无映射的已知问题。
- 标签: Memory
部分参考来自知乎路遥的蓝牙键盘+不背单词+弯了的 iPadAir3 yyds
本文使用的 Android 手机1
按键映射 认识： q 模糊： w 不认识： e 下一个： n 播放音频： p 拼写切换： f 已知问题 「继续」和「看答案」在 Android 端上好像没有映射， 端上有映射（我没有 iPad 所以未验证） https://www.mi.com/redmik30pro ↩︎
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## Netlify CMS 尝试
- URL: https://hencte.top/log/2022-05-22-netlify-cms/
- 发布: 2022-05-22
- 更新: 2022-05-22
- 摘要: 静态站点接入 Netlify CMS 的尝试：搭建 admin 后台入口并配置 git-gateway 后端、媒体目录与文章集合字段；因博客迁移到 Cloudflare Pages，最终放弃该方案。
- 标签: SGG
由于最近迁移博客到 Cloudflare Pages 上了，所以这边放弃了
简单步骤 第一步 在 static/ 目录下创建 admin/ 后台目录，主要是用来登录站点的
第二步 在 admin/ 目录下创建 index.html （后台入口文件）和 config.yml （配置文件）
index.html
html 复制 Content Manager 这里可以参考一下我的 config.yml
yaml 复制 # 在线后端配置 backend: name: git-gateway branch: master # 分支用来更新（可选; 默认到 master） publish_mode: editorial_workflow show_preview_links: true search: false # 本地配置 local_backend: true # 本地后端（建议开启，本地编辑会快很多） locale: [zh_Hans, en] # 语言 # 媒体资源和内容配置 media_folder: static/img public_folder: /img collections: - name: "Post" label: "Post" folder: "content/post" create: true slug: "{{year}}-{{month}}-{{day}}-{{slug}}" editor: preview: true fields: - { label: "Title", name: "title", widget: "string" } - { label: "Publish Date", name: "date", widget: "datetime" } - { label: "Description", name: "description", widget: "string" } - { label: "Body", name: "body", widget: "markdown" } 第三步：运行 在运行之前请保证你的目录应该是这样子的
txt 复制 archetypes assets media uploads content post test layouts partials static admin images 分别在两个终端中运行
第一个终端
shell 复制 npx netlify-cms-proxy-server 另外一个终端
shell 复制 hugo server
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## Markdown
- URL: https://hencte.top/tech/hugo/2022-04-22-markdown-cheatsheet/
- 发布: 2022-04-22
- 更新: 2022-04-22
- 摘要: Markdown 语法速查表：解释 Markdown 快速排版转 HTML 的定位，逐节给出标题、强调、列表、链接、图片、代码高亮、表格、水平线的写法与效果示例。
- 标签: Markdown, Cheatsheet
什么是 Markdown？
我的理解：Markdown 是一种快速的文档排版格式，即一种简单的标记语法， 并快速转换为 HTML 格式的文档（HTML 加上 CSS 和 JavaScript可以制作复杂的文档）， 其目的就是为快速排版而生； 同时又因其十分的简洁（不能设置一些花里胡哨的的样式），这就拥有了十分强大的扩展性。
本文参考大量参考 Markdown Here Cheatsheet
标题 要创建标题，请在单词或短语前面添加 # （井号）, # （井号）的数量代表了「标题的等级」， 例如： ## 标题 代表二级标题。
markdown 复制 # H1 ## H2 ### H3 #### H4 ##### H5 ###### H6 对于 H1 和 H2，还有另外一种样式: Alt-H1 ====== Alt-H2 ====== 强调 通过将文本设置为粗体或斜体来强调其重要性
markdown 复制 强调，又名斜体，带 *星号* 或 _下划线_。 加粗强调, 又名加粗, **星号** or _下划线_。 加粗倾斜强调 **星号 and _下划线_**。 使用两个波浪号 `~` 删除， ~~划掉~~。 强调，又名斜体，带 星号 或 下划线。
加粗强调, 又名加粗, 星号 or 下划线。
加粗倾斜强调 星号 and 下划线。
使用两个波浪号 ~ 删除， 划掉。
列表 markdown 复制 1. 第一个有序列表项 1. 另一个有序项 * 无序子项 1. 前面的数字是多少没关系，主要要是一个数字 1. 有序子项 1. 又一个有序项 有时候需要一些文字与上面的列表项对齐，才能进行缩进 * 无序列表可以使用星号 - 也可以用减号 + 也可以用加号 链接 markdown 复制 [行样式链接](https://hencter.top) [引用样式链接][MDN Web Docs] [可以将数字用于参考样式链接定义][1] 或者将其留空直接链接[文本本身] 使用 `<>` 包裹 URL 可以直接连接到该 URL。 https://hencter.top or 。 注意，你如果使用了 URL 做文本内容，请直接加上花括号，基于用户最好的阅读体验。 (Hugo 中可以不用加，但是为了你文档的可移植性，请务必把它加上) 一些文字表明，参考链接可以在以后跟随。 [MDN Web Docs]: https://developer.mozilla.org/ [1]: http://www.w3c.org/ [文本本身]: http://hencter.top 段落 要创建段落，请使用空白行将一行或多行文本进行分隔。
这是一个段落
新段落
换行 在一行的末尾添加 >= 2 的空格，然后按回车键,即可创建一个换行元素（标签）：
表情和图片 表情，更多请参考emoji
😄 🤥
行内样式: 引用样式: 代码和语法高亮 行内代码
Inline code has back-ticks around it.
代码块
javascript 复制 var str = "JavaScript 语法高亮"; console.log(str); txt 复制 纯文本是得不到任何的语法高亮的哦 表格 冒号用来对齐
默认左对齐 居中 右对齐 左对齐内容 居中内容 右对齐内容 用来区分表头的 - 至少三个
两侧的 | 为可选项，若你两侧不想写 |，请保证你每行都不写
同样的你可以在单元格中是使用原生 Markdown 语法。
Markdown Less Pretty 斜体 代码 加粗 1 2 3 水平线 古代称用以书写的小幅绢帛。后亦以借指纸。《汉书·外戚传下·孝成赵皇后》：「武（籍武）发篋中，有裹药二枚，赫蹏书。」颜师古注：「邓展曰：『赫音兄弟鬩墙之鬩。』应劭曰：『赫蹏，薄小纸也。』」宋赵彦卫 《云麓漫钞》卷七：「《赵后传》所谓『赫蹏』者，注云『薄小纸』，然其寔亦縑帛。」
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## 站点规范
- URL: https://hencte.top/log/2022-04-22-spec/
- 发布: 2022-04-22
- 更新: 2022-04-22
- 摘要: 我的博客规范，本文会持续更新
- 标签: Spec
规范参考 中文排版需求 w3c 中文排版需求 中文文案排版指北 中文文案排版指北 ✅ 中文技术文档的写作规范 阮一峰的网络日志 文档写作规范 MDN Web 文档写作规范 自定规范 🤓中英之间加空格 🚫文字内容不能超过 80 字符（半角） 所以如果写一段文字中只要（可能 ）你的写的超过 80 字符，请在前面的一个标点处换行， 文字内容不能超过 80 字符。
🚫注释为 # 开头的代码块
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## 第一篇文章
- URL: https://hencte.top/log/2022-04-21-first-post-again/
- 发布: 2022-04-21
- 更新: 2022-04-21
- 摘要: 博客重开的第一篇文章：承认曾因自觉不足而弃坑，也记录这次重新写作时做的第一轮排版测试。
- 标签: Log, Error
这是我的再一次的第一篇文章
不知道是第几个第一篇了，之前的博客由于觉得自己太菜（虽然现在也是）就没怎么继续 了。
这一次卷土重来希望能坚持下去，加油！
这里再次用来测试一下
标题测试一 简单的一段文本内容
标题测试二 简单的另一段文本内容
很多适合我们
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## 一次的 Linux 全盘数据丢失经历
- URL: https://hencte.top/log/2020-04-07-linux-lost-disk-experience/
- 发布: 2020-04-07
- 更新: 2020-04-07
- 摘要: 一次惨痛的 Linux 装机事故：迁移文件到 ext4 后关机导致全盘数据丢失，随后在 PE 与 DiskGenius 间反复折腾，经历 Win7 缺驱动、镜像下载中断等波折，最终重装 Windows 收场。
- 标签: Log, Error, Warning
事情发生 2020 年 4 月 6 日： 一次惨痛的 Linux 装机记录 -
2020-04-04
Linux QQ 更新
看到 Linux QQ 更新了直接上手，顺手用 VirtualBox 里的钉钉代替网课 2020-04-05
迁移文件到 ext4
晚上开始迁移，设了定时关机；11:30 偷偷起来看界面没了，直接 shutdown now 2020-04-06
数据全丢
PE 里没有镜像；DiskGenius 能看到 ext4，但把镜像拷进 U 盘失败 2020-04-07
回到 Windows
Win7 部署阶段缺 USB3.0 驱动，最终改用 Windows 10 镜像收场 时间：2020 年 4 月 4 日
OMG！那天在和耗子聊天的过程中康到 Linux-qq 更新了，我靠直接莽上去！
实测确实没有之前那样疯狂崩溃了后面折腾虚拟机（VirtualBox）想用虚拟机里面的钉钉代替接下来的网课，测试了一下！！感觉不错哎~
很好，我就开始准备把之前的文件都迁移到 Linux 的 ext4 文件系统上面，很好这特喵的直接出问题
想了想我直接整起来了，4 月 5 日晚上开始迁移文件，设置了一个定时关机，结果 11：30 偷偷起来康好像界面没了，我想，应该好了。。。
直接一手 shutdown now 关了机子
翌日,起来的时候直接出大问题，丢了之前收集的实用软件和一些 Windows 下开源的小，想去用之前的 PE 重装突然发现，我的 PE 里面没有镜像？！？！
人直接傻了，好吧重进我的 Arch ，那就去下载一个，在 firefox 里面下载了一个 Windows10 的官方镜像后
直接准备去重装，想到之前 DiskGenius 里面好像可以建立 ext4 的文件系统，我就准备说那应该也能够直接查看 ext4 的文件系统吧，很好！
开机进 PE，完美！进入 DiskGenius 后发现真的可以查看，结果在准备拷镜像到 U 盘 的时候他失败了，然后我又重启去进 Linux !
待续，4.6 日这里 20：05 我的镜像在手机上下载好了
继续 好吧第二天才来自己记录这个东西（真的鸽自己）~ 继续昨天的讲，用电脑下了之前在文叔叔里面的一个 Windows7 镜像后，直接莽上去。。。
后果就是我之前从来没有用这台机子装过 win7 导致安装完成后进入部署阶段后直接 GG（没法识别到我的键盘和鼠标），去群里问了问?
说是没有 usb3.0 驱动，我傻了，就继续往 pe 里面下载 usb3.0 补丁包。
显然后面还是失败了，只好去手机上下载 Windows10 的镜像，然后拷到电脑上面，花了 30 分钟再浏览器里面下载到一半，【挂了】
后面换了 ADM 的下载器下载才成功下载完成，又花了五分钟拷到电脑上面，（万幸，到这里我总算结束了），[下次再也不敢了]….可惜了之前收集的那些开源软件。。。
后面开个新的页面记录一下地址吧，基本都是从 GitHub 上面下载下来的
最后如愿的回到了 Windows 的怀抱
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## 原创小说（书目元数据，正文不提供）
> Protect 轨：以上作品的书目元数据可引用；章节正文受版权保护，禁止抓取、转载与模型训练（robots.txt Disallow + `noindex, noai, noimageai`，且不进入 sitemap 与 RSS）。
Last updated: 2026-10-15