在 LeanCloud 任容器平台工程师,关注密码货币与 GPG 等去中心化系统;独立博客作者;Apple 设备用户;皮蛋豆腐的主人。

Chiang Mai
Joined January 2012
TokenSubs 发布了!这可能是给你的独立开发项目接入基于 ERC-20 的订阅付费最简单的方式了:不需要 KYC、不需要注册帐号、不需要 API Key、不需要提现,只需把收款地址和价格写到一个 URL 里跳转过去,其核心逻辑通过一个智能合约来完成,保证了按约定好的时间和价格进行扣费 tokensubs.io
Introducing TokenSubs: The easiest way to integrate blockchain subscriptions into your website. No KYC, no SDK, no API Keys, you even don't need login to our website, just put your receive address into the URL.
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做了一个直观对比 Mac 芯片配置与性能的页面,可以看看自己的 Mac 落后多少 —— 其实没想象中那么大,M6 的单核性能也就刚好比 M1 翻倍而已 mmac.spdso.app
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这次旅行在台湾骑了 600 多公里摩托车,大概就是台中到台南往返,中间绕了不少路,倒是也没去什么景点,只是我个人很喜欢骑车,一路上能看到不同城镇的面貌和产业差异,偶遇一些节日活动,还可以停下来吃点当地小吃。 台湾应该是少数对摩托车有这么多专门规则和道路标志的地方了,要额外注意比如两段左转、车道限制等。同样是满街摩托车,泰国摩托车在规则和路权上和汽车几乎没有差别(我居住在泰国,骑行经验也都在泰国)。 再就是台湾的红绿灯实在太密集,很多路口的小路上其实根本没车走。因为红绿灯之间有联动,倒不是等待的问题,而是经常视线里就能看到十几二十个灯,加上还要关注机车相关的标志,感觉上很疲劳。 在台中租车的时候,老板听说我要骑到台南还给我加了价,说是要给我挑个车况好一点的以免路上有故障,我将信将疑:台湾的摩托车质量这么差的么?然后我也是第一次了解到原来台湾租车很多店都是要限制里程的,超出要额外付费。
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泰国的红绿灯要远少于台湾,小路不直接穿越主干道,而是需要先左转(对应台湾的右转)再调头。不过泰国这样对于行人和自行车就非常不友好了,所以泰国路上也没什么行人和自行车 ...
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这个帖子写出来就感觉对台湾骑行的体验偏负面,我觉得对于骑行本身确实限制比较多,但我也理解这是为了安全、为了考虑到其他交通参与者,泰国的交通事故率可比台湾高太多了。
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之前有台湾朋友吐槽泰国的摩托车停得很乱,这次到台湾一看确实摩托车都整整齐齐地在线框里面。
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台湾应该是所有华语地区里民主化最成功的地方了,对此我也很感兴趣,所以去了一个规模很大的台北市长竞选活动。人很多但秩序很好,可能是因为现场已经都是支持者了,我听到的那一部分讲话感觉主要是在打感情牌,没有太多讲具体的政策主张。 最后叠个甲:在去这个活动之前我对这位候选人没有任何了解,也不代表我认可或支持这位候选人。
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后来我也去了一些规模更小的区议员的见面活动,似乎也是主要以联络民众为主,这是因为对于基层选举来说政策主张不那么重要,还是说能来的人都已经了解了?
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去台湾旅行看了一场台职棒,也算是台湾比较特别的文化了。这是我第一次看体育比赛也是第一次看棒球,但大概的规则我是知道的。因为棒球比赛是回合制本身节奏较慢,像台湾的啦啦队几乎都是全程都在跳,相机根本对不到赛场也无心看球了。
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啦啦队休息就换观众上去跳
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还有一个我之前不知道的事情:原来现场的主持人、音乐、啦啦队都是完全站在主场队伍这边的,客场队伍的观众被挤到观众席的一个小角落,毫无话语权。
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清迈机场还是太方便了,从出家门、前往机场、值机、安检、边检一共 20 分钟。
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AI 在默认情况下会比较教条地写测试,写得很细很冗长,而且这种测试往往包含很多业务逻辑,在后续可能会误导 Agent 的判断。所以我现在会尽可能让 AI 写 snapshot 测试,可以极大地减少测试量,尽量少写断言,重点在于发现行为变化,让业务逻辑更集中地留在文档和业务代码的注释里。
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之前 snapshot 测试对人来说的一个问题就是调查起来比较麻烦,不像行为测试那样可以直接指出问题。但 AI 完全不在乎 —— 可以很快地去核对代码,然后找出问题。
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国庆期间去台湾,这是我第一次计划这么复杂的一人旅行。台湾一直是我非常感兴趣的目的地,我安排了一些比较特别的行程:骑摩托车在西岸绕一个小环线、验光配镜、看棒球比赛、国家广播文物馆等小众博物馆,还正好赶上妈祖赞境。
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接着这次机会也对 TripSolver 做了很多完善,最后效果也很好:用 Codex 连上 MCP 来操作 TripSolver,后者可以提供可视化和拖动调整,同时引导 Agent 定义约束、执行检查、提供更多的上下文,要比单纯让 Agent 自己做计划可靠性强得多。
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年初的时候我做了一个「旅行规划器」,核心的思路是我觉得规划复杂的行程(尤其多人参与时)本质上是在一系列的约束下找到一个解的过程。于是我做了一个网站来对这些约束进行可视化和检查。 比如:某些活动要以特定的顺序进行、某些活动绑定或互斥、某些活动要在特定的时间或地点完成(例如已经预订的)、每个人参与者对每个行程有不同的偏好、不同城市之间需要交通衔接等等。 但实际使用感觉往网站上录入这些数据实在是过于繁琐,价值有限,于是这个项目搁置了几个月。但最近我给它加上了 MCP —— 用户可以让自己的 Agent 接入进来,由 Agent 来完成这些信息填写,对于多人旅行的情况更是可以直接交给一个群聊里的 Agent 大家互相讨论。 于是我这个项目的价值变成了一个体验更好的,去检查和调整 AI 生成的旅行计划的工具。因为它本身提供了定义「约束」的概念并自动执行检查,包括采集航班或 Google Maps 的数据,也能够帮助 Agent 进行更加可靠的旅行规划。
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我的第一个 iOS 应用经过半个月的来回审核终于上架了,其数据与网页版的 aa.spdso.app 互通,并添加了更多语言和货币的支持,还支持离线记账。 apps.apple.com/app/aa-never-…
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把我对清迈夜市的全部理解做成了一个网站,目前收录了 40 多个主要的集市,并且由我实地核对过地图范围、摊贩类型和游客比例等信息 —— 这些信息算是我这个地图的特色了。 markets.spdso.app
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LeanCloud 明年年初就要彻底关闭了,我觉得无论是这段工作经历,还是其对国内开发者的影响,都值得将它在互联网上的痕迹保留下来,以免随着服务的关闭而消失,于是就有了这样一个「博物馆」网站。 leancloud.rip
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除了资料的保存,你还可以在这里看到 LeanCloud 历史上的网站,交易二手周边,甚至可以在服务关闭后把旧项目跑起来看看(将 API 地址指向这个博物馆)。
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