「代码审查不是为了证明你是对的，而是为了证明代码没有错。」

在传统的软件工程中，代码审查（Code Review）往往是最容易被忽视却又最关键的环节。开发者忙于交付功能，审查者碍于情面不愿直言，最终让带着缺陷的代码溜进生产环境。

今天，我要介绍一个颠覆性的 AI 代码审查工作流——它不懂得「客气」，只懂得「找茬」。

---

一、什么是「对抗式」代码审查？

这个工作流的核心哲学很简单：**NEVER accepts "looks good"**（永远不要接受「看起来不错」）。

它被设计成一个持有批判立场的高级开发者，必须在每次审查中找出 3-10 个具体问题。这不是为了刁难，而是为了确保：

• ✅ 任务标记为 [x] 的真的是完成了
• ✅ 验收标准真的是实现了，不是糊弄
• ✅ 代码质量经得起安全、性能、可维护性考验

description: "Perform an ADVERSARIAL Senior Developer code review
that finds 3-10 specific problems in every story. Challenges everything:
code quality, test coverage, architecture compliance, security, performance.
NEVER accepts `looks good`"

---

二、工作流全流程解析

步骤 1：加载故事 + 发现真相

审查的第一步是「对账」——对比开发者声称改了什么和 Git 仓库实际改了什么。

git status --porcelain  # 找未提交的改动
git diff --name-only    # 看修改了哪些文件
git diff --cached --name-only  # 看暂存区的文件

发现真相的三个维度：

1. Git 有改动，但故事文件里没记录 → 文档不完整
2. 故事声称改了文件，但 Git 没痕迹 → 虚假声明
3. 有未提交改动没追踪 → 透明度问题

步骤 2：构建「攻击计划」

系统会自动提取：

• 所有验收标准（Acceptance Criteria）
• 所有任务及其完成状态
• 开发者记录的文件列表

然后制定审查计划：

1. AC 验证：每个验收标准真的实现了吗？
2. 任务审计：每个打钩的任务真的完成了吗？
3. 代码质量：安全、性能、可维护性
4. 测试质量：是真测试还是占位符？

步骤 3：执行对抗式审查

这是最核心的环节。AI 会逐文件逐行检查：

🔴 CRITICAL ISSUES（必须修）
├── 任务标记 [x] 但实际没实现
├── 验收标准没有实现
├── 故事声称改了文件但 Git 无证据
└── 安全漏洞

🟡 MEDIUM ISSUES（应该修）
├── 改了文件但没记录到故事文件列表
├── 未提交的改动未追踪
├── 性能问题
├── 测试覆盖率/质量不足
└── 代码可维护性问题

🟢 LOW ISSUES（可以修）
├── 代码风格改进
├── 文档缺失
└── Git 提交信息质量

关键机制：如果发现问题少于 3 个，AI 会被要求继续深挖：

<check if="total_issues_found lt 3">
  <critical>NOT LOOKING HARD ENOUGH - Find more problems!</critical>
  <!-- 重新检查边界情况、架构违规、集成问题... -->
</check>

步骤 4：呈现发现 + 自动修复

审查结果呈现后，开发者有三种选择：

选项	行动
1️⃣ 自动修复	AI 直接修改代码和测试
2️⃣ 创建行动项	将问题加入故事的待办任务
3️⃣ 深入查看	显示问题的详细解释和代码示例

步骤 5：状态同步

最后，系统会自动：

1. 更新故事状态（done / in-progress）
2. 同步到 sprint-status.yaml
3. 记录审查历史到 Change Log

---

三、与传统 Code Review 的对比

维度	传统 Code Review	AI 对抗式审查
态度	礼貌、顾忌	直接、不留情面
覆盖度	随机抽查	100% 覆盖
速度	依赖人工时间	即时反馈
一致性	审查者水平波动	标准统一
可追溯	口头讨论或零散记录	结构化问题列表

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四、实战案例示例

假设开发者提交了一个「用户认证」功能：

开发者声称：

[x] 实现登录 API
[x] 添加 JWT 验证
[x] 编写单元测试

AI 对抗式审查发现：

🔴 CRITICAL: 任务标记 [x] 但未实现
├── src/auth/login.ts:45 - JWT 密钥硬编码，应从环境变量读取
└── tests/auth.test.js - 所有测试都使用 t.skip() 跳过

🟡 MEDIUM: 性能问题
└── src/auth/login.ts:23 - 每次登录都查询数据库获取用户权限
   建议：使用 Redis 缓存用户权限

🟡 MEDIUM: 测试质量不足
└── tests/auth.test.js - 缺少错误场景测试（密码错误、用户不存在）

结果？开发者必须修复这些问题才能标记为「完成」。

---

五、真实对话记录

想看看 AI 对抗式代码审查的真实运行过程吗？

完整对话记录：https://autoqa-chats.lovable.app/chat/27

在这个真实对话中，你可以看到 AI 如何：

• 逐个检查验收标准的实现情况
• 发现被标记为「完成」但实际上未完成的任务
• 指出代码中的安全和性能问题
• 要求开发者修复后才通过审查

---

六、工作流架构图

---

七、如何集成到你的项目？

这个工作流是 BMAD v6 框架的一部分。基本集成步骤：

1. 安装 BMAD v6: npx bmad-method@alpha install
2. 实现故事：/dev-story
3. 触发审查：/code-review

---

八、总结：为什么「找茬」很重要？

代码审查的本质是质量门禁。在 AI 辅助开发时代，我们不再需要人类做机械性的代码扫描，但我们需要一个永不妥协的质量守门员。

这个 AI 代码审查工作流的独特价值在于：

• ✅ 不讲人情：只认代码，不认关系
• ✅ 事必躬亲：逐文件验证，不遗漏
• ✅ 知识驱动：结合架构文档、项目上下文综合判断
• ✅ 可自愈：发现问题时可以自动修复

正如工作流文档所说：

"YOU are so much better than the dev agent that wrote this slop"

这种「对抗」不是对抗开发者，而是对抗缺陷、对抗技术债务、对抗生产环境的故障。

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📚 延伸阅读

• BMAD 工作流框架：https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD
• 工作流配置：_bmad/bmm/workflows/4-implementation/code-review/

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早上好！以下为昨日摘要：

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#9	7j8R...7TKG	5.03M	0.50%	-	-23.5404
#14	AK6u...DwGF	3.38M	0.34%	-	+0.13M
#19	4JBz...7B9s	2.20M	0.22%	-	+5.10K
#62	H5uY...FJgU	0.66M	0.07%	-	-10
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Agent Skill 解说视频

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/yDc0_8emz7M?si=4Xl1arjc3_n1t2AB" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

Agent Skill 渐进式设计结构

Agent Skills vs MCP 区别

Agent Skill 相关文章以及使用方式：

• Overview - Agent Skills
• Skills explained: How Skills compares to prompts, Projects, MCP, and subagents | Claude
• Agent Skills - Claude Code Docs
• Use Agent Skills in VS Code
• Agent Skills | Codex
• Agent Skills | Cursor Docs

skill 组织结构：

my-skill/
├── SKILL.md          # Required: instructions + metadata
├── scripts/          # Optional: executable code
├── references/       # Optional: documentation
└── assets/           # Optional: templates, resources

Agent Skill 实践

• 这两天补充了一些 AI / Claude skills，数量涨得有点快 - V2EX (1)
• 介绍：React 最佳实践 - Vercel --- Introducing: React Best Practices - Vercel
• vercel-labs/agent-skills

Ref

• 整理了 AI Agent 生态的开源项目，也推一下自己的 - V2EX
• (99+ 封私信 / 82 条消息) Code Runner Agent Skill 来了！ - 知乎
• awesome-skills/5-whys-skill: A Claude Code skill for systematic 5-Whys root cause analysis - trace problems to fundamental causes, based on Toyota Production System methodology
• 写了个 Agent Skills Marketplace 的 VS Code extension - V2EX
• (99+ 封私信 / 82 条消息) 一文讲清楚Claude Agent Skills篇，如何自定义Skills - 知乎

pnpm add langchain @langchain/core @langchain/langgraph @langchain/ollama
pnpm add -D @types/node ts-node tsx typescript

目录结构如下：

package.json

{
  "name": "langchain-llm",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "type": "module",
  "main": "index.ts",
  "scripts": {
    "ollama": "tsx src/ollama.ts",
    "prompt-template": "tsx src/prompt-template.ts",
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "packageManager": "[email protected]",
  "dependencies": {
    "@langchain/core": "^1.1.8",
    "@langchain/langgraph": "^1.0.7",
    "@langchain/ollama": "^1.1.0",
    "dotenv": "^17.2.3",
    "langchain": "^1.2.3",
  },
  "devDependencies": {
    "@types/node": "^25.0.3",
    "ts-node": "^10.9.2",
    "tsx": "^4.21.0",
    "typescript": "^5.9.3"
  }
}

src/ollama.ts

import { ChatOllama } from "@langchain/ollama";

async function main() {
  const llm = new ChatOllama({
    model: "qwen2.5:7b", // 或 deepseek-r1:7b
    // model: "deepseek-coder:6.7b", // 或 deepseek-r1:7b
    temperature: 0,
  });

  const res = await llm.invoke("用一句话解释什么是 LangChain");

  console.log(res.content);
}

main().catch(console.error);

src/prompt-template.ts

import { ChatOllama } from "@langchain/ollama";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const model = new ChatOllama({
  model: "qwen2.5:7b", // 或 deepseek-r1:7b
  temperature: 0,
});

// 创建 Prompt 模板
const promptTemplate = PromptTemplate.fromTemplate(`
你是一个{role}，专门帮助用户解决{domain}相关的问题。

用户问题：{question}

请提供详细、专业的回答，包含以下要素：
1. 问题分析
2. 解决方案
3. 代码示例（如果适用）
4. 最佳实践建议

回答：
`);

// 创建输出解析器
const outputParser = new StringOutputParser();

// 构建处理链
const chain = promptTemplate.pipe(model).pipe(outputParser);

async function promptTemplateExample() {
  try {
    const result = await chain.invoke({
      role: "资深前端工程师",
      domain: "React 性能优化",
      question: "如何优化 React 应用的渲染性能？",
    });

    console.log("优化建议：");
    console.log(result);
  } catch (error) {
    console.error("处理失败：", error);
  }
}

promptTemplateExample();

Ref

• LangChain.js完全开发手册 - 鲫小鱼的专栏 - 掘金
• 神兵在手，AI Agent 起步不愁：写给小白的 LangChain 入门指南如果你想真正搞懂 AI 应用开发，这一篇绝 - 掘金
• 用 LangChain.js 快速构建 AI 应用：从 Prompt 到 Chain 的实战分享本文基于 LangCha - 掘金
• 前端学AI：基于Node.js的Langchain开发-简单实战应用本文主要介绍 LangChain 的实战开发，包括： - 掘金
• langchainjs/examples/src at main · langchain-ai/langchainjs
• 快速入门， 使用LLMs | 🦜️🔗 Langchain
• 如何选择AI Agent框架？五种主流AI Agent框架对比 - 知乎
• @langchain/ollama - v1.1.0 | langchain.js
• Quickstart - Docs by LangChain
• 跟双越老师开发一个 AI Agent 智能体
• bytedance/UI-TARS-desktop: The Open-Source Multimodal AI Agent Stack: Connecting Cutting-Edge AI Models and Agent Infra
• 30 行代码 langChain.js 开发你的第一个 Agent大家好，我是双越老师，也是 wangEditor 作者 - 掘金
• Building AI Agents with JavaScript/TypeScript: Your Complete Guide
• Awesome LangGraph & LangChain Ecosystem

最近看到好几个 Manus 被 Mate 数十亿美元收购的新闻，确实艳羡了一波。

小红书上特意还有人挖出他们团队的集体合影，属于中外联队。

另外，还爆出2024年拒绝“字节4000w收购”，不得不说，很有勇气。

---

Manus产品挺有一套：体验很舒服，没有套路，用户很清楚 Manus 能干什么，干得确实还挺好。

同类产品中，中规中矩。不像国类的产品，五花八门，什么功能都往里面掺杂。

项目进行到后面，发现没有盈利，就开始添加海量广告🪧。

---

国内太卷了，公司出海后，能顺利被大资金收购，也算个好归宿。

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Update 2026-01-04

最近在抖音刷到一些关于 Manus 的讨论，认为 Manus 早就有出海后卖掉公司的谋划：迅速窜红，快速变现。

由于中美对抗，国内表现良好的AI公司，在美国被广泛传播，甚至夸大宣传。

事实上，AI 深度使用者，都清楚 Manus 属于哪类AI产品。它的主要竞争者是字节 “扣子空间”、百度 “心响” 等产品，但凭借技术壁垒与商业化速度保持领先。

有一说一，Manus 领导者的洞察能力和敢于抓住时机的勇气，非常人能及。

为什么要提这个事情？因为早在其被 Mate 收购之前，其官方微博、小红书等社交账号的所有内容已尽数删除。国内登录Manus官网，已显示为“Manus在你所在的地区不可用”。

为此，对 Manus 全体的道德水平持保留意见。

Ref

• 🖖Manus 被 Meta 数十亿美元收购❗❗❗ - V2EX
• Manus 在国人的唾弃下发展的越来越顺利了... - V2EX

早上好！以下为昨日摘要：

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聚合价格走势

AMM持仓与价格趋势

当天在线人数变化

社区规模变化

运营数据概览

TOP120 变动信息

排名	地址	持有数量	持仓比例	排名变化	数量变化
#2	CtxH...VFKb	54.38M	5.44%	-	-10.64K
#9	7j8R...7TKG	5.03M	0.50%	-	+118.1
#13	AT69...PHMp	3.57M	0.36%	-	+4.22K
#14	AK6u...DwGF	3.25M	0.32%	-	+0.12M
#19	4JBz...7B9s	2.20M	0.22%	-	-99.78K
#62	H5uY...FJgU	0.66M	0.07%	-	+135
#79	Tgba...Yfgt	0.48M	0.05%	-11	-90.95K

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十月中到现在，一直都在跌。

这样的下跌不是一件你能控制和预料的事情。

在这样的市场条件下，离市场越近，受伤也就越多。

你需要的是照顾好自己和周围的人。

Insider 版本的 Planet 的 Quick Post 输入框里加入了一些简单的自动完成规则。比如在输入列表或者 TODO 时，现在会自动完成。

V2EX 在 2024 年，从开放的 Google 登录注册转向了邀请码系统。邀请码可以由老用户使用 10000 个铜币生成，然后发送给想注册的朋友使用。

铜币系统是一个从 2010 年网站上线第一天就开始运转的经济系统。新用户注册完成就会获得 2000 铜币，之后在发帖和回复时会消耗铜币。如果自己发的主题被别人回复，那么会获得别人消耗的铜币。

邀请码系统有效地挡住了 spammer 的反复注册。这大概也是很多互联网社区最终都转向邀请码系统的原因。

2025 年，V2EX 在注册和登录机制上引入了一个 Solana 网络上的 token。如果持续持有 10000 个 token，那么就可以不需要邀请码也可以激活账号使用社区内的交互功能。

Solana 网络上的 token 的兑换是自由的，和其他 token 之间的兑换比例形成对一个 token 的定价。

在这个过程中，定价会因为各种原因持续发生变化，而我在持续观察的是这个数值：

• PumpSwap AMM 池中的 Token 存量

你可以把 PumpSwap AMM 理解为是一个存放货物的仓库。如果需求高涨，价格也高涨，那么仓库中的货物就会减少。反之，如果需求下降，价格下跌时，那么仓库中的存货就会增加。

8-9 月份时，token 市值位于最高点附近时，AMM 里的存货数量大概是 1900 万 token，够大约 1900 新注册用户使用。

10 月至今，目前 AMM 里的存货数量大概是 5400 万，够大约 5400 新注册用户使用。

所以，对于 AMM 里这个数字，除了单纯的低买高卖目的带来的数值变化，有多少新用户愿意持续持有 10000 token 来使用这个网站，是这件事情里持续存在下去的意义：

1. Solana 是一个好用的、持续在增长的产品。
2. V2EX 是一个有用的、持续在增长的社区。

2025 年 11 月时，V 友 JoeJoeJoe 用 Planet 做了一个数据追踪网站，记录下了每天的一些关键数据：

https://info.v2ex.pro

其中一个数据点是持有 10K token 的 V2EX 用户数量。

这个数字在 2025 年 11 月 5 日是 701：

https://ipfs.io/ipfs/bafybeicp3bljsnp3vwtoimsicqmqbauwl5ibhbkh7yxxwp7dinqgaepkfa/AC3E0F94-00F9-4F9D-912B-C3575BFC5F66/

2025 年 12 月 29 日是 803：

https://ipfs.io/ipfs/bafybeicp3bljsnp3vwtoimsicqmqbauwl5ibhbkh7yxxwp7dinqgaepkfa/A8E00721-7E2A-45C3-B3B4-CFF4026FC7A8/

因为基于 Planet 构建的网站是发布在 IPFS 上的，所以可以拿到这样可以持续有效、immutable 的 CID 地址。

最近智谱和MiniMax双双赴港上市，截至我们录音的时间，两家公司刚通过港交所聆讯。他们的招股书上也是透露了不少AI创业公司的信息，于是我们两位主播就一起读了一下。

招股书既有面向律师、投行等专业人士的部分，也有面向大众投资者介绍自家公司业务的部分，所以读起来不会太困难。这两家公司虽然实际上都属于中国创业团队，但他们不仅注册地不同，面向的用户群和业务路线也是截然相反。智谱是学术科研团队出身，主要面向国内政企公司，类似to B/G的做法。而MiniMax则是国内创业但主打出海，类似to C的做法。

相同的是这两家公司都有自己的大模型，也都有自己的AI原生产品，甚至是同样的非常烧钱。

最后还是保命声明一下，我们两位主播都不是大模型与金融专业人士，只是刚好看到这两家公司的招股书觉得有意思，所以我们来一起看个热闹。

P.S. 本期节目发布恰逢Manus被Meta收购，对于创始团队来说，一方面是卖了个好价钱，另一方面收购如果能保持独立运营相当于找到了稳定的资金来源，将是一大好事。不过以Meta过去收购案例来看，“保持独立”恐怕凶多吉少。总之恭喜Manus🎉

时间轴

• 00:00:00 开场
• 00:00:28 AI行业概览与市场格局
• 00:02:37 AI公司典型特征：高投入、高亏损、高预期
• 00:02:45 全球AI市场领导者：OpenAI、Anthropic、Google
• 00:03:47 “AI六小龙”
• 00:04:11 智谱与MiniMax公司概况
• 00:06:34 智谱与MiminiMax两家对比
• 00:08:40 招股书获取途径：港交所官网
• 00:09:41 招股书的法律效力与详细信息披露
• 00:15:00 招股书披露了公司此前从未公开的盈利模式和运营数据
• 00:16:25 两家公司均为亏损上市，AI大模型行业烧钱巨大
• 00:18:13 招股书内容庞杂，实际阅读重点为概况、风险因素
• 00:21:13 MiniMax上市后将发行AB股，创始人可完全控制公司
• 00:23:24 MinMax公司定位：全球化AI大模型公司，面向全球市场，收入单位美元
• 00:26:19 两家公司收入增长迅猛，但成本付出更快
• 00:28:10 智谱期望成为B端调用的API“水和电”角色
• 00:28:47 竞争优势：用自家模型开发AI产品，产品反哺模型进化
• 00:30:17 MiniMax团队特点：年轻化（平均年龄不到30岁），少于300人，管理模式创新
• 00:33:20 智谱运营数据：机构用户数量高达8000+
• 00:35:47 智谱本地化部署特点：服务周期长，不利于现金流回收
• 00:42:16 MiniMax70%收入来源于海外
• 00:42:28 MiniMax海螺AI和Talkie为主要收入来源，模型本身收入极少
• 00:44:00 MiniMax用户规模：MAU 从300万增长至2700万，累计用户达2亿
• 00:57:36 亏损主因：研发投入巨大（买卡、推理成本、基础设施成本）
• 01:07:30 国内大模型API竞争激烈，价格低廉导致亏损运营
• 01:11:31 账面资金预计可支撑1-2年，AI行业变化速度快
• 01:16:30 OpenAI 的 AI 能力分级：L1 → L5
• 01:24:32 结论：两家公司各有优劣，未来发展不确定，AI行业变化巨大

幕后制作

• 主播: 枫影 Justin Yan
• 主播: 自力 hzlzh
• 后期: 静静
• 监制: 自力 hzlzh

联系我们

• 微信听友群：加fyfyFM进群
• 听众反馈: [email protected]

节目收听方式

推荐使用苹果Podcast, 小宇宙等播客客户端搜索“枫言枫语”来订阅收听本节目。

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• 绑定SOL地址用户数：8,122
• AMM当前持有$V2EX量：54.39M
• AMM当前持有$SOL量：1.05K
• 当日收盘价格：

BTC - $87,129.58 SOL - $123.10 PUMP - $0.0018 V2EX - $0.0024

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社区规模变化

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#2	CtxH...VFKb	54.39M	5.44%	-	+0.12M
#9	7j8R...7TKG	5.03M	0.50%	-	+13.2403
#14	AK6u...DwGF	3.13M	0.31%	-	-0.12M
#19	4JBz...7B9s	2.30M	0.23%	-	+5.97K
#32	BYS2...N8R7	1.09M	0.11%	-	+6
#35	2bsX...WGBR	1.03M	0.10%	-	-100
#62	H5uY...FJgU	0.66M	0.07%	-	+313
#68	Tgba...Yfgt	0.57M	0.06%	-1	-25.76K

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Solana 上的黄金 token。

https://orbmarkets.io/token/AymATz4TCL9sWNEEV9Kvyz45CHVhDZ6kUgjTJPzLpU9P

只是一个问题是，这个 token 目前看起来还没有被 Phantom verified：

https://phantom.com/tokens/solana/AymATz4TCL9sWNEEV9Kvyz45CHVhDZ6kUgjTJPzLpU9P

Analysis of a large dataset from the Tokyo Stock Exchange validates a universal power law relating the price of a traded stock to the traded volume.

如果 Planet 支持接入一些其他的静态博客渲染器, 是不是会更 Geek 一些?

比如接入 hexo, hugo 之类的

现在正在准备阶段, 目前看来需要先把renderArticle给抽象一下, 保证MyPlanetModel.savePublic和原来的渲染器产物一致.

如果实现了的话, planet 就会拥有更多的主题, 哈哈哈哈, 加到 todo 了.

https://www.fau.tv/series/privacy-preserving-cryptocurrencies-s21

2026.1.23

• Nico MBA微信多开+防撤回
• 升级SG套餐，解析weweb域名
• CA网站首页鼠标悬移，swap效果

2026.1.19-1.21

CA网站优化：

• 页头自动遇到小屏幕会自动转行，已优化
• hero板块适配三端，通过调整VH值即可
• 优化移动端off-canvas

WE网站：

• 项目文件夹已创建，基本构思已完成

2026.1.12 周一

今天把Claude code教程都看完了，明天准备用它来优化个人博客网站。

CA网站的PayPal对接好了，我也要找时间把stripe对接好，优化好付款页面。

准备研究一下opencode，因为有免费的模型可以使用！

2026.1.8 周四

《关于公司和家里的远程延迟高的问题就这么被解决了》 由于家里和公司都是移动宽带，公司刚装好宽带那会儿远程家里或者家里远程公司都是个位数的延迟，不会出现丢包或者跳ping之类的。公司是通过tailscale远程家里的NAS，速度不能说很快，只能说可以用，可以拉满上传速度7-8mb/s，但前度时间开始一直疯狂丢包，时不时恢复个位数的ms，时不时飞到几百上千ms，我以为是tailscale走了中转，各种设置DMZ、UPnP，甚至打电话给片区的维修师傅，也是无济于事！

直到昨晚，我重启了一下家里的Mac mini，感觉电脑的运行速度好多了，打开网页也不会卡顿，微信发送消息也不会转圈圈，而之前我用手机测试家里的速度是可以跑满千兆，一开始还以为是更新的merlin clash配置加了太多订阅号，配置规则太多导致路由器性能不够！我都准备换路由器了，后来远程档口的电脑，居然可以保持40多分钟的个位数延迟！电脑太久没重启，浏览器打开的tab太多，导致远程跳ping、丢包，也是挺无语的……

这让我想起遇到电脑或软件故障时，重启、重装、重买，能解决90%问题！

2026.1.7 周三

今天发现路由器重启的原因是我的iphone15pm打开okx客户端，路由器就会自动重启！好几次都这样！

今天的macmini M4和扩容小板都到了，现在档口的设备就是macmini M4 32G+1TB+零刻N95+1050ti台式主机！

今天还开通了X premium，花了好一会儿时间才用N26欧卡付款成功！还过了个人认证，现在就想办法把流量搞起来了！

2026.1.6 周二

今天在PDD又买了一个Macmini M4 32+256G，另外买了一个1TB扩容小板，加上拓展坞，林林总总花了7000元。原来花钱真的能让人感到快乐！

2026.1.5 周一

今天花了很多时间在Windows部署claude code，分别用了两种介入GML的API方式，分别是智谱官方推荐的Coding Tool Helper和CC switch，后者可以接入多家大模型的API，但是配置模型显示的是GLM-4.6，并不确定是否在用sonnet 4.5，后面修改了settings.json文件就好了。

关于路由器自行重启似乎有了一点头绪，我上传的第三方YAML配置加了4个订阅号，似乎节点太多让路由器吃不消。我已经将MC版本降下来，用了自带的订阅转换工具，只是用了一个订阅号一个多星期也没出现重启现象，但是昨晚切换到自己上传的yaml配置，发现路由器早上6点57分又重启了！ 我准备把配置重新更新一下，这次只用2个订阅号，看看还会不会重启。

2025.12.31

• 档口的光猫改桥接，运营小哥不给我超级管理员密码，只好去闲鱼花30元拿到超密
• 收到了Tina的尾款，完美收官
• 研究tailscale p2p打洞，降低远程延迟
• 家里的macmini部署Claude code，买的是智谱GML，下次续费应该会去找咸鱼买API，但还没找到修改Claude.md的命令 ✨：根据指令/init一步步设置即可

今天是2025年最后一天了，期待2026年！

2025.12.30

• 登记萤石云内存卡退回运费
• 优化Tina网站页脚和banner
• 优化CA网站

1. 在线沟通插件
2. retail首页产品
3. 更换banner图

❗❗❗最近让我感到烦恼的事情有以下：

1. 档口用的华硕TUF BE3600 V2路由器刷了官改固件（目前还没有梅改发布），购买至今3个星期左右，刷入的Merlin Clash插件会导致路由器重启（经排查，关闭插件就不会有重启现象）。家里的AX86U之前也有这种现象发生，将插件版本降为前一个版本就没事。于是我照葫芦画瓢也把BE3600V2的MC插件降为旧版本，但依然会有这个情况发生，目前我把机场订阅号改为在线更新，而不是手动录入，静观几日。让我感到烦恼的是，问题发生了，却找不到具体原因和解决办法。
2. 从档口Windows电脑远程家里的macmini M4用的是todesk， 但是鼠标适配一直偏小，而且容易飘，已经开工单反馈给客服，依然没有解决办法。已经排除了HDMI线缆原因、显示器原因等。但是用UU远程、向日葵远程是没问题的，显示很正常！但苦于向日葵远程画质不佳，UU远程目前暂不支持macOS剪切板到主控Windows系统，以至于我用telegram作为剪切板内容/文件中转！顺便吐槽一下垃圾微信！张小龙你看看人家telegram！

已解决：关闭<远程鼠标>即可

2025.12.29

• 萤石云64G内存卡坏了，寄回去检修；
• 优化Tina新增优化；
• 帮助文排版打印格式；
• 解决clash verge TUN模式下，tailscale内网穿透访问家里NAS速度缓慢问题

只要把以下规则添加到拓展覆写配置，这样更新订阅规则都还在。

# Tailscale + NAS 直连规则（Clash配置）
# 100.64.0.0/10: Tailscale 
- DOMAIN-SUFFIX,tailscale.com,DIRECT 
- DOMAIN,controlplane.tailscale.com,DIRECT 
- IP-CIDR,100.64.0.0/10,DIRECT,no-resolve 
- IP-CIDR,你的NAS-Tailscale-IP/32,DIRECT,no-resolve 
- IP-CIDR,你的NAS-公网IP/32,DIRECT,no-resolve

2025.12.28

• 优化博客网站的SQL配置，增加了swap内存，之前数据库总是停止工作，静观几天；

1. 宝塔 → 软件商店 → MySQL → 设置 → 配置修改

[mysqld]
max_connections = 80
max_allowed_packet = 64M
innodb_buffer_pool_size = 256M
innodb_log_file_size = 64M
innodb_log_buffer_size = 16M
table_open_cache = 2048
thread_cache_size = 32

1. Linux工具箱增加2GB虚拟内存
2. 添加计划任务，添加任务

  pgrep -x mysqld &> /dev/null
if [ $? -ne 0 ]; thenÅ
    /etc/init.d/mysqld start
fi

• 成功开通香港个人stripe；
• 港卡成功绑定WeChat pay HK

每周简单看一眼 Homebrew 的更新。
不追新、不补齐清单，只是确认一下：
世界有没有多出一些「也许哪天会用到」的工具。

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本周一句话总结

新增内容不少，但大多是特定场景型工具，
知道它们的存在，比现在安装更重要。

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🧪 值得看一眼的 Formulae

jsonfmt

一个专门用来格式化 JSON 的命令行工具，思路和 gofmt 很接近。
如果你经常在终端或 CI 流程里处理 JSON，它可能会让事情更顺手；否则可以先不用管。

svu

用于处理语义化版本号的小工具，常见于自动化发布或脚本流程中。
偏向工程化场景，日常开发中不一定用得上。

witr

用来回答一个问题：“这个进程为什么会在运行？”
在排查系统或后台服务问题时可能很有帮助，平时记住名字就好。

khaos

用于模拟 Kafka 流量的工具，主要服务于可观测性和混沌工程。
解决的是一个很具体的问题，不属于日常必备工具。

[email protected]

Ruby 3.4 版本的运行时。
如果你需要测试或使用新版本 Ruby，可以关注；否则不必急着切换。

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🧰 有意思的 Casks

taphouse

一个用图形界面来管理 Homebrew 的应用。
如果你不太喜欢在终端里查看和管理包，它提供了一种更直观的方式。

portalbox

在视频会议中，只共享屏幕某一块区域的小工具。
对远程会议有轻度改善，但并非必需。

macdown-3000

一款支持实时预览和语法高亮的 Markdown 编辑器。
如果你本来就在用类似工具，它更多是一种替代选择。

typeless

一个主打语音输入的 AI 写作工具，会帮你把语音整理成更通顺的文字。
是否好用，很依赖个人使用习惯。

maru-jan

一个在线日本麻将客户端，纯娱乐向。
和效率无关，有兴趣的话再看。

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/aFLSwecDMcM?si=QwM7wQ5lnJ1CPZeg" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>

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我会不会安装？

这一周，我大概只会记住几个工具的名字，而不会立刻安装。
等哪天真的遇到对应的问题，再回来找它们就好。

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本周小结

每周的 Homebrew 更新，更像路过一家工具店。
大多数时候看看橱窗就够了，
真正需要的时候，再进去也不迟。

早上好！以下为昨日摘要：

• 持币人数：4,463
• 10k+HODL用户数：801
• Solana创建用户数：2,059
• 绑定SOL地址用户数：8,115
• AMM当前持有$V2EX量：54.27M
• AMM当前持有$SOL量：1.05K
• 当日收盘价格：

BTC - $87,838.62 SOL - $125.13 PUMP - $0.0019 V2EX - $0.0024

聚合价格走势

AMM持仓与价格趋势

当天在线人数变化

社区规模变化

运营数据概览

TOP120 变动信息

排名	地址	持有数量	持仓比例	排名变化	数量变化
#2	CtxH...VFKb	54.27M	5.43%	-	+54.44K
#9	7j8R...7TKG	5.03M	0.50%	-	+10.9367
#14	AK6u...DwGF	3.25M	0.32%	-	+45.41K
#67	Tgba...Yfgt	0.59M	0.06%	-16	-0.21M
#82	BM9C...jvMN	0.45M	0.05%	-1	-3.48K

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