我要评论的是，这种观点其实都太过短视了。中国女人嫁给印度人，受欺负，的确有讨厌印度人的觉得开心，觉得活该，谁让她选印度人的。可问题是，这样的视角太过短视了。你站在某些中国人的角度，觉得她是因为嫁给印度人，识人不明，受到了惩罚。可是如果你能转换视角，站在印度人角度来看，就是一个中国人在异国他乡，被别的国家的人欺负，而其他中国人不仅不会帮忙，而且还在拍手叫好。
这回给印度人以及其他外国人一种印象，也就是欺负孤身在外的中国人，没有任何风险，因为中国虽然强大，但是她的人民，却不会为孤身在外的中国人出头，甚至还会拍手称快。这对于任何想要出国的中国人来说，都是危险的。因为任何中国人，到了外国，都将是少数。
结论：即便是外嫁女，即便是嫁给了印度人。只要她是中国人，她受到了欺负，中国人就都应该为她出头。因为她是中国人，今天是她，明天就可能是你。只有外国人见到中国人都不敢欺负，任何出国旅行、学习、游玩的人才会更安全。
]]>最近一段时间，印度人在世界各地做出不文明行为的新闻，频传。
加拿大安大略省，世界最长的淡水沙滩上，一位居民多次曝光印度游客在沙滩上挖坑大便，空气中弥漫着恶臭，大肠杆菌超标严重到海滩被迫关闭；广东某酒店大堂，印度旅客刚下飞机不办入住，横七竖八躺在沙发上蹭空调，鼾声四起，临走留下一地咖喱味；云南香格里拉普达措外围，5 名印度游客在溪流里打沐浴露洗澡，下游 300 米就是 21 户人家的取水口；今年 2 月，泰国芭堤雅海滩，近百名印度游客铺个垫子就地通铺，垃圾遍地、啤酒瓶乱扔；庐山五老峰景区，3 名印度男性无视"禁止下水"警示牌在水源里搓澡、用肥皂。这一个个事件密集得让人记不清时间顺序。
中国有句古话，叫"仓禀实而知礼仪"。所以印度人之所以不文明，原因其实很简单——穷。穷则思变都不够格，哪还有心思讲什么体面？你让一个还在为下一顿饭发愁的人去排队、去守规矩，那是为难他。
但后来我看到一件事，把我之前的判断推翻了。
有个在国外做房东的中国人，租客是一对印度夫妻。老公是律师，老婆是医生，都是正经的高知高薪职业，在印度当地是中产，放在国外同样算富裕阶层。房子是长租，押金也交了，前三个月房租正常付着，看着挺正常。结果到了第四个月开始赖账，找各种理由拖着不付，沟通几次之后房东发现收账非常困难。
你就说，这跟穷有什么关系？
这让我重新想：印度人不文明，恐怕不是穷这一个变量能解释得通的。
那到底是什么？
我又琢磨了一下，发现可能是人太多。
印度 14 亿多人，这是什么概念？2023 年已经超过中国成了全球第一人口大国，整个欧洲加起来才 7 亿出头，连它一半都不到。人口密度摆在那里，资源就那么多，公共空间就那么大。一个社会里如果人人讲文明讲秩序，反而吃亏——你排队别人插队，你守规矩别人耍赖，文明的成本就全转嫁到守规矩的人身上。久而久之，"凑合就行"的逻辑就变成了全民共识。
我甚至觉得，这都不是个人选择，是被人口结构逼出来的"理性"。
说到"凑合就行"，这个事其实挺值得展开聊聊的。我在一些关于印度社会的讨论里看到过一个说法，叫 Jugaad，翻译过来就是"凑合、变通、将就"。资源不够？凑合。流程不通？变就。规则死了？将就。这套逻辑在印度国内是行得通的，因为它本来就是为资源极度紧张的环境设计的——你不凑合就过不去。但这套逻辑一旦被原样照搬到国外，就变成了不讲规则、不守契约的代名词。
我给你举两个真实的例子。
第一个是空调。今年 5 月 3 日凌晨，德里一处民居的空调发生爆燃引发大火，9 人死亡，其中有一名 1 岁幼儿；几天后，印度竞争委员会首任主席、80 岁的退休高官丹内德拉·库马尔在自己豪宅中被空调爆炸夺去生命，他儿子也受伤；6 月 5 日，古吉拉特邦一名女警员在家休息时被空调爆炸烧死。库马尔这个案例尤其值得多说一句——他装的可不是什么杂牌，而是进口品牌正规空调，原装制冷剂按说不该出问题。问题就出在维护上：他出事之前刚请过印度本地维修工上门保养，维护过程中大概率被悄悄换上了最便宜的 R152A 之类的可燃制冷剂，而非原装。印度舆论原本用"炸的都是劣质杂牌、穷人不该贪便宜"来安慰自己，这下连这层心理防线也守不住了——不是机器本身有问题，是从生产到保养的整个链条都不安全。在印度国内，维修工省钱，用户图便宜，"凑合"一下大家都方便，结果凑合出来的是人命。
更要命的是政策环境还在推一把。中国这边其实早就在用 R32 和 R290（丙烷）这类更安全、GWP 更低的制冷剂了，R290 被联合国机构认定为家用空调未来唯一合规的环保替代方案，印度本土厂商 Godrej 2012 年起也跟进卖 R290 空调——本来这事有解的。但中印关系 2020 年之后急转直下，印度对中国产品设了一堆反倾销税和进口配额：R134a 制冷剂 2016 年起每公斤 1.22 美元反倾销税，2021 年 HFC 混合制冷剂再追加每吨 1500-2200 美元，2026 年 5 月最新一轮规定，空调用压缩机进口量直接被压到 2025 年的 30%，超过这个限额就要征高额关税。一来二去，便宜合规的中国制冷剂进不来，印度本国供给又不够用，缺口就由 R152A 之类的可燃替代品来填。维修工图省钱用，用户图便宜接受，"凑合"一下，安全就让位了。
第二个是电。印度每年有 27% 的发电量被偷走，年损失 162 亿美元，全球偷电第一，是第二名巴西、第三名俄罗斯的总和还多。印度北部的工业重镇坎普尔，300 万人口里 220 万在偷电，偷电的人被当地人奉为"卡地亚巴兹"——意思是"偷电高手"。这群人徒手爬上高压线杆给穷人搭免费电线，时不时电死一个，于是有了那句黑色幽默："一流电工之所以是一流，是因为二三流的都已经被电死了。"他们甚至被拍成了纪录片并获得国际奖项。当电力公司派工作组下乡催电费时，整个村的人都团结起来把工作组赶了出去。你守规矩就要多付钱来补贴那些偷电的人，偷电的人不仅不被鄙视，反倒是村里的"罗宾汉"——大家都偷导致整体都输，但每个人都觉得自己占了便宜。
你看，凑合的成本其实一点都不低，凑合凑出来的事故和死亡数字非常惊人。但这套逻辑一旦变成全民共识，谁要是正经做、谁要是守规矩，谁就成了冤大头。
在印度国内，凑合是被逼出来的活法；在海外，凑合就成了不文明。
然后我又想到一个更深的问题。
有人说印度人之所以普遍"凑合就行"，可能是因为骨子里有一种奴性。
这话听着不舒服，想必很多印度朋友看到了要跳脚。但你细想一下，其实有几分道理。我们知道，在奴隶制社会，奴隶的命是奴隶主的，奴隶没有自己的财产、没有自己的未来，所以他要么战斗到死，要么消极怠工——悄悄破坏农具、磨洋工、表面服从内心抗拒。这两种策略都是为了一个目的：在不丢掉命的前提下，最大化自己的生存空间。
而印度人最为自豪的"非暴力不合作"，你说它是奴隶的消极怠工呢，还是独立运动的智慧？我倾向认为，至少在精神底色上，这两种东西是相通的——都是面对强者时"不合作、不投入、不负责"的态度。你不参与我的体系，我也不为你建设任何东西，咱俩互不亏欠。
现在印度人虽然没有奴隶主了，但思维没换过来。我不去建设、不去负责、不去维护秩序，反正别人也管不着我，那我顺手占点便宜怎么了？这种想法往小了说叫偷奸耍滑，往大了说就是把所有公共秩序的维护成本，转嫁给守规矩的那一小撮人。
你想想，一个社会里人人这么想，这个社会还会有未来吗？
最后说一句可能得罪人的话。
如果你身边有印度朋友，真心建议转告他一句：别再用奴隶的思维思考了。奴隶想的是怎么在压迫下偷生，怎么在不合作中占便宜，怎么在"我穷我有理"的逻辑里找到心安。但奴隶不会有未来。一个奴隶，永远不会主动去建设一个比当下更好的世界，因为他从来不相信那个世界是属于他的。
而你如果真的想有未来，你就得把自己当成主人——不是别人的主人，是自己人生的主人。你得对自己的行为负责，对签过的合同负责，对身边的秩序负责，对你生活的那片土地负责。
这个道理，不分国界。
]]>这件事，其实让我想到的是其他的事情。随着AI辅助编程的出现，编程技能越来越被普通人所忽视，甚至上升到了不是程序员，编程反而更有优势这种奇谈怪论，逻辑是说非程序员不会收到懂编程的束缚，可以天马行空，所以更容易成功。这叫好比说不懂物理的人，可以不受到物理定律的束缚，所以可以天马行空，轻松超越光速。这可能吗？
不过AI的确把编程的门槛降低了。但是如果你的应用不是为了自用，而是为了卖掉。那就不是只自己满意就可以了。而是要知道用户想的是什么。用户的想法，在我看来，则是信誉的问题，同样的应用，如果是来至更值得信赖的来源，比如知名的开发，知名的大公司，那肯定比不知名的开发者或者不知名的小公司的产品更加容易成功。而开发者，则需要用时间和产品来证明，自己是值得信赖的。
]]>我们假设如果mole一直就是一个免费开源的项目，没有出现收费的图形界面的闭源应用。那么如果有人利用mole的命令行版，做了一个同样免费开源的图形界面的应用，并且在ReadMe里致敬mole，那mole的原作者会是什么态度？肯定是开心得不得了，会把对方的链接放在自己项目的简介吧。这不是我瞎说，因为很多只做核心框架或者命令行应用的项目，都是这么做的。
但为什么mole的原作者不仅没有感谢，反而反对对方呢？因为利益，因为他已经闭源了它的图形应用，并且收费了。当初他收费做这个的时候，我其实是有疑惑的。因为作者自己宣传他这个图形项目的时候，就说是源自mole，而且mole最大的优势就是开源之后，获得了上百个来自不同开发者的优化，所以这个开源很成功。我当时想，你收费了，那不就等于白拿上百个其他开发者的优化自己赚钱吗？不过我看到mole原作者的帖文，发现很多人都很开心地付费，并且他还向不少人免费送收费版的注册码，我觉得这个开发者也还算大气，既然用户都没说什么，也没看到有贡献者表示反对，那应该就是皆大欢喜。项目获得了发展，创始人赚到了钱，客户愿意付费，贡献者没反对，那我只是个旁观者，我又有什么资格置喙呢。甚至，同样作为一名开发者，我还挺羡慕的，觉得学到了，以后有机会我也应该像他学习，利用开源的机会扩大影响，然后利用影响力再开发闭源软件收费，这应该是一条可行的道路。
可没想到，又有事件发生了。昨天早上，我在X的推荐时间线上，不是我关注的时间线，看到了一个Burrow的应用介绍，简介说是Mole的图形版。我心里一惊，心想终于来了。因为mole的作者当初出闭源版的时候，我心里就隐隐觉得有些不妥，现在终于知道不妥在哪里了。因为你出闭源版，是因为mole的协议不反对，可既然你是闭源版，那别人也可以同样做闭源版，反正mole的协议不反对。因为如果单从法律上看，并不是只有mole的作者有权利这么做，谁都可以。而唯一束缚的，只是想不想，也许某些程序员，出于善意不会做，但是林子大了，什么鸟都有，早晚肯定会有人这么做的。而这次，不仅做了，而且不是闭源，是开源的。
所以mole的作者，只能从界面抄袭，和使用了它图形应用的名字上去反对，说人家界面抄袭，说人家用了它的应用名宣传自己，说人家在X上刻意宣传，导致它的图形界面的用户变少。但仔细想想，这些说法都站不住脚的。因为界面本身不受法律保护，Word的界面，Google Docs不是一样的吗？Photoshop的界面，Gimp一样在用。根据法庭的判例，界面，开发者可以雷同，因为这对用户有好处，不必二次学习。至于说应用对比，你看哪家AI出来之后不用同行对比？这简直就是行业惯例。至于说有了开源的，闭源的收费版会受到影响，这更上不了台面说了。本来就是会受到影响。这里面mole的原作者唯一占理的，就是开源版的作者不应该在ReadMe里说自己是它图形应用的替代。这一点开源作者在收到issue之后，也立刻删除了。
说到这里，我的立场大家想必也清楚了。法律上讲，大家谁都没错。道德上讲，大家半斤八两。一个是利用开源项目获得了影响力，也就是流量，但是这个流量是开源项目的，也就是属于大家的。的确，你可以选择闭源，但是你闭源了之后，fork版的选择开源，之前支持你的那些免费劳力，都会去新的开源版，毕竟，大家支持的是开源，而不是你的图形版。你的流量都是开源带来的，一旦选择闭源，你的项目就等于死了。所以，我认为无论如何mole的开发者是不会选择闭源的。因为那简直就是给对手送弹药。
最后，说说标题。我认为程序员这个职业，本身就具有两面性，即公益性以及赚钱的需要。作为一名程序员，想必很多人都是热爱编程的，甚至很多人都想过，如果自己吃穿不愁了，都愿意把自己的程序免费提供给大家，毕竟程序员的应用，用的人越多，越有成就感。可现实是，一旦这样，程序员自己的生活就会陷入困境。所以程序员的应用收费，面临的第一关，其实就是自己。这也是为什么好多程序员的应用，定价都特别低，不是不敢要高价，而是觉得和高价格相比，更希望自己的应用有更多的人使用。
所以，我相信mole作者一开始的开源也是真心的。他并不是一开始就策划好了要用开源吸引用户，然后利用闭源来赚钱，他只是一步步走到了那里。而另外一个开源的作者，也可能真的像他自己说的那样，是因为有额外的需求，才选择开发图形版。两个善良的程序员，之所以会产生冲突，就是因为其中一个因为生活需要赚钱。如果不是这样，他们两个原本也可以成为很好的朋友，还可能为对方的应用提交补丁呢。
]]>如果，说AI就是新时代的水电煤，那么至少，再国有企业垄断经营这一点上，AI不能成立。其次，就是假设如果我们现在离开了水电煤的任何一项，我们都会觉得非常不方便。但是如果是现在离开了AI，怎么说呢？至少我觉得无所谓，离开AI我还是会古法编程，古法调试，手动翻译，手动上架应用，好像也没啥不同。所以，AI在重要性上，其实也远远不如水电煤。
结论：AI不是水电煤。
]]>因为连人类自己都没有搞清楚思考是如何进行的，又如何能发明出会思考的机器呢？与思考最接近的学科是脑学科，脑学科目前只能做到定义什么是思考，并且通过仪器检测到人类在思考时大脑哪些区域处于活动状态，以及活动的强弱，至于它们之间交互的原理，目前都还不得而知。而大模型本身的思考，只是对于人类思考的部分模拟，它的本质还是文本语言推理。
对于普通人来说，自己给大模型下达了任务，大模型完成了，就认为大模型思考了。但是事实真的如此吗？一开始的时候，我们除了下达任务，还需要说出具体的步骤，特别是，如果你具体的步骤说得越准确，大模型给出的结果就会越好。这显然和思考不沾边吧。如果我们只是简单的说完成某项任务，用最佳的方式去处理，然后大模型就能做到和我们细致描述步骤的指令达到相同的效果，那才是大模型会思考。实际上，你所说的最佳方式，大模型并不能像你说的详细步骤的描述一样去理解，因此，大模型并没有在思考，它只是自动化。
实际上，大模型的运行是这样，对于所有的问题，它内部有一套提示模板，然后它配合你所说的问题，整合在一起，作为模板，然后进行推理，并执行。也就是说，它就说按照模版推理，这其实就是自动化。
重要。虽然大模型不能思考，但是自动化也是很有用处的。同样可以节省我们的时间。但是问题就是，同样的一个大模型，它所发挥出来的性能，受限于使用的人自身的水平。因为大模型的所掌握的知识，你不去问它，它是不会开启的，这也就是为什么大模型在数学家的手里，能够解决之前未解决的数学难题。但是在你我手里，解决一些普通的题目的时候，都很费劲。因为你我缺乏描述题目所需要具备的知识。而只是泛泛地描述，大模型并不能精准的了解题目本身。连题目本身都不了解，那么想要解决就更困难了。
这让我想起了战术手册这种东西。所谓战术手册，就是将做某件事的步骤拆解，给出最佳的步骤以及可能遇到问题的解决方案。它的好处是使用的人只需要根据目前遇到的问题，在战术手册中寻找相应的问题，找到了之后，就不必自己思考，只需要按照战术手册上的1、2、3、4进行套用，然后根据结果选择分支，就能够获得最佳结果。这些结果虽然不一定是和思考之后获取的最佳结果完全相同，但是却接近。这样，一个普通人有了战术手册，就仿佛成为了一名智者。但实际上，普通人就是普通人，智者就是智者。重要的是战术手册，和编写战术手册的智者。
这和如今的大模型很像，普通人如果拿到大模型的战术手册，也可以接近智者。但是智者就是智者，有了大模型，普通人和智者的差距并没有缩小，反而更大了。普通人最多能从网上找到一些智者发布的零散的战术手册的一部分，但不知道是不是真的有用，甚至不知道是不是已经过期了。
]]>正确的方式，是归档时设置为App Store Connect，然后后续选择TestFlight。然后保存，重新打包就可以了。
]]>现在已经是AI的时代了。我于是就询问AI怎么处理。AI给我了几个命令，让我看输出，我说没输出，它有给我另外一组命令，我将输出复制给它。AI说是我的蓝牙键盘造成的，睡眠之后它还在发出信号。我按照它的提示，将键盘从蓝牙改成有线，结果忽好忽坏，效果不如意。
AI还提了一个很可笑的建议，它让我把系统的蓝牙关了，然后再睡眠。这还真是一个头疼医头的建议，因为我的键盘鼠标都是蓝牙的，禁用了，就开不了了。
不过我也的确同意大概率是蓝牙的问题，可问题是我有三个蓝牙设备。苹果触控板、蓝牙键盘、蓝牙鼠标。我还是很相信苹果的，所以先把触控板排除了。然后我关了键盘，发现还是会唤醒。看来大概率就是蓝牙鼠标了。我关了鼠标，只留键盘和触控板。这下没问题了。试了几次，始终都没问题。
我在回想，是不是鼠标的固件升级造成的，因为鼠标的固件更新还挺频繁的。我打开了蓝牙鼠标的web驱动页，不过我还是犹豫了。
我又想了想，可能鼠标移动导致的。因为这两天我看在线视频的时候，选择全屏模式时，经常会遇到进度条忽隐忽现的问题。这个问题就是鼠标放在那里没人碰，也还在抖动。高灵敏的鼠标很容易遇到这个问题。而这个问题大概率是因为鼠标垫脏了的缘故。
我用湿纸巾清洁了鼠标垫。故障排除。
AI提供的不一定对。只能作为参考。所以手动古法处理还是必要的。
如果是Windows，其实直接禁用鼠标移动唤醒就可以了，只保留案件唤醒。但是macOS没有类似的功能，所以只能采用其它的方式。
]]>说回到Google Play。自打我成为了苹果的开发者，安卓那边我就彻底放下了。直到到了2024年，Goolge Play改了政策，给我发了邮件，说我如果一直不更新应用，也不开发新的应用，那账户就会被取消。当时，AI还没有流行，我也没有转回安卓的计划，于是我就没搭理。于是时间到了，这个开发者账户就被Google Play取消了。
当时我的想法很简单。因为我当初注册Google Play开发者的时候没花钱，我以为以后也就是重新激活一下就可以了。
今年，随着AI的流行，我发现重新回到安卓也没有那么困难。不过我应用开发得差不多，打算上架，才发现一切和我想的不一样。
首先，根据Google的政策，这个开发者账户的取消是永久的，不是暂时的。因此，并不能像邮件帐户那样重新激活。只能使用一个新的账户，重新注册。此外，当年注册账户不要钱，现在注册Google Play，需要交25美元的一次性费用。
钱交了，新注册的账户也能用了。我以为这就完了。其实还没完。
这两天我提交了应用到Google Play内测，然后添加了我的常用Google账户，也就是之前的那个被取消的Google Play的开发者账户作为测试账户。结果在运行应用的时候，这个应用无法获得应用内购买的信息。Google Play直接返回该“设备或者账户不允许进行支付”。
getOfferings error: code=PurchaseNotAllowedError, message=The device or user is not allowed to make the purchase.
我一开始以为是之前提交的信用卡过期了缘故。于是添加了新卡。还是不行。而且我注意到。我的账户在登录时，在Google Play上，连付费的排行榜都看不了。而另一个账户就可以。所以，不是账户所属的原因，而就是这个账户不行。
可奇怪的是，我在Google Play里选择切换账户，切换到可以的账户，结果也还是获取不了正确的IAP信息。
我问豆包，因为我觉得这个问题大概中国的用户遇到的更多一些。豆包和我说，需要在Google的应用里完全注销掉有问题的账户才可以。于是我尝试在设置里，将Google账户里的这个有问题的账户删掉，只保留后注册的那个。这次终于可以了。
可这样一来，我常用的Gmail就无法使用这个邮箱了。于是用小米系统自带的邮件应用登录这个Gmail。
一旦你被Google Play取消了某个账户的开发者资格。你会得到以下损失：
以上就是我遇到的教训。大家遇到了最好还是随便开发个应用，上传一下。
]]>不是所有的历史都会重复。是否会从命令行过渡到图形，取决于用户需求。图形相比于命令行，能够提供更多的信息，更好的排版，其实也就是提供更多的按钮。图形界面发明了菜单，包括右键菜单，上下文菜单，工具条，状态栏，弹窗等等。这一切，都是为了更方便用户使用。不过，从用户角度看，尤其是对于一个新手来说，他面对图形界面那么多的可选按钮和选项，是需要很高的学习成本的。
站在如今的角度来看，其实图形界面大部分的空间都浪费掉了。因为人们同一时间会使用的按钮，只是显示出来的一小部分，因此大部分显示的按钮在大部分时间都是浪费的。之所以必须显示，是因为开发者不知道用户想要用哪一个。图形界面的开发者也知道这一点，所以他们采取了办法，发明了类似智能工具条和上下文菜单这种工具。
如今又了AI，一切又有所不同了。用户不仅不再需要找到需要按钮，甚至用户也根本不用学习，用户只需要将自己需要的效果告诉AI，而AI则会主动选择方式执行。AI可以选择去点击按钮，也可以选择调用适当的程序，甚至如果没有适当的程序，AI甚至可能会自己临时写一个。而用户，完全不在意AI是如何做的，用户只在意最终自己拿到的结果是否符合自己的需求。站在这个角度，用户只需要能跟AI沟通就可以了。而CLI完全就符合，根本没有过渡到GUI的必要。因为如今，用户已经有亲子完成任务，变成了下达命令，验收结果。只有在对于AI不满意的情况下，才会亲自下场。反倒是AI输出的结果，会需要是精彩纷呈的。它可以输出ppt，输出视频，输出网页。而用户只需要能下达命令就可以了。
]]>是的，从计算机发展的历史类比来看，个人设备（尤其是笔记本，手机稍慢）大概率能在2030-2035年间实现本地运行“今天前沿大模型等效性能”（即实时、高质量推理，20+ token/s + 长上下文）。但这并非“必然铁律”，而是取决于硬件增长能否维持历史平均节奏（存在放缓风险），且仅针对“今日模型规模”，未来前沿模型若继续膨胀则时间可能推迟。电力不会是“无限token”的绝对硬瓶颈，但效率提升已放缓，数据中心总耗电仍会显著增长。 以下是基于最新查核（2026年2月数据）修正的详细依据。
历史结论：算力反复从“房间大小主机”下沉到“个人设备”，让昔日超级任务本地化。大模型不会例外，但需注意近十年通用CPU已放缓，AI专用硬件仍是主要驱动力。
固定“今日模型需求”，仅看硬件增长：
内存现实修正（关键调整）：70B 4-bit需≈35GB参数内存（+KV cache更多）。2026年手机主流RAM 8-16GB（高配/游戏机可达24GB），仍不足——需2-3bit量化、模型分割或混合云端。笔记本64GB+已无压力。
功耗与Koomey定律：每kWh算力仍指数提升，但最新研究显示2008-2023已放缓至每2.29-2.6年翻倍。个人设备固定功耗（手机5-10W）下算力仍会持续上升，边缘计算反而总电更省（无传输损耗）。电力不是“无限token”的硬天花板，但AI驱动的数据中心总耗电已显著增长。
历史反复证明供给端（硬件+算法优化）指数增长更快，下沉到个人。过去“必须大型机”的任务早已本地化。但关键区分：个人设备会大概率接管今天的前沿等效，而2035年的前沿模型可能仍需云端（若参数/上下文继续膨胀）。量化、MoE、专用NPU正加速这一过程，开源与厂商（如Apple、Qualcomm、NVIDIA）全力推on-device AI，实际进度常超保守预测。
不确定性与风险（新增强调）：
最终结论：历史强烈支持个人设备（笔记本领先、手机跟随）将在2030-2035年间本地获得今日“必须在线”的高质量大模型体验，电力限制会被效率+分布式稀释。但这不是“历史铁律必然”，而是大概率趋势——前提是增长节奏不出现结构性中断，前沿模型不爆炸式膨胀。利益驱动的“电力无限论”低估了效率进步与算法优化的抵消作用，也忽略了“今天 vs 未来前沿”的关键区分。现实更可能是混合：本地处理日常，云端处理最前沿。
]]>Chrome的插件商店，开发者注册需要5美元。但是这5美元只能通过银行卡扣款。扣款支持借记卡和信用卡。支持Visa，Mastercard等主流卡片。不支持银联。我想这没问题啊。因为我有一张招商银行的人民币+美元的双币卡，支持银联和Visa双通道。这张卡我已经用了很多年，在海外交易，比如美国亚马逊，都是一直好用的。
结果没想到，卡号还没输完，就被Google提示不支持这张卡。
上网找攻略。发现大部分人都提到可以申请招商银行的全币种的单Visa通道的卡，也可以直接申请虚拟卡。
我首先想到的是申请虚拟卡。因为我觉得单独申请一张信用卡周期比较长。可我找了一圈，原本推荐的几家虚拟卡，要么已经不支持交易，要么还需要收月费。一个月就要5美元。搜了搜新闻，原来虚拟卡这个东西，好多都不合规，甚至还吃了官司，好多都转换赛道了。
于是我给招商银行信用卡客服打电话。我先问他为啥不能用。他不清楚。然后我说听说Visa单通道的全币卡可以，我是否能申请？他说可以，会跟我原来的卡共信用。我问他能否申请虚拟卡，他说单Visa的不行。于是我挂了电话，按照他说的使用手机银行申请Visa卡。
申请的第二天，看进度，卡已经出了，正在制作。我选择了网上部分激活。但是没用，只有卡号，没有校验码。又等了几天，终于收到卡了。
终于可以再次申请Chrome开发者了。这次直接输入卡号，校验码，地址。提交成功。
咦，收到了一封邮件，说交易取消了。需要先验证身份和地址。
我这里遇到一个问题，因为我的身份证上面的地址是我家老房子的，一直没改。而我现在居住在另一个地址。而我在Google填写的地址是我自己现在这个。问题是这个月的电费、水费的通知，我前几天付款之后就扔掉了。于是我在电脑里搜索，找到一个2022年买Mac mini时苹果开的一张电子发票。于是我提交了身份证和这张发票。
没想到，还是收到了验证失败的邮件。说有问题可以直接回复邮件。我回复，苹果公司的电子发票不能证明吗？
我没收到回复，不过第二天我收到了验证通过的邮件。
重新支付，支付成功，终于进入了开发者界面。直接弹窗。询问我是否交易者。交易者，Trader，这个我知道，是欧盟的要求，苹果商店也有。而且如果你是卖自己的软件，就需要申请交易者身份。我点是，又要验证。这次多了条件，验证地址的证明必须得是60天内的，这样2022年的苹果发票就不行了。
我一想，不是刚收到信用卡吗？信用卡是中国邮政的挂号信，上面有地址，有日期，有人名，有银行名，这不是信用杠杠的？于是我使用身份证和信封来验证。
居然验证失败了。中国邮政杠杠的信用人家不认。我没办法了，我将问题详细描述给AI，AI和我说，主要是地址问题，地址和身份证不一致没关系，Google不看重那个。但是证明文件必须得是水电费或者银行的对账单。然后告诉我招行网站可以申请电子版的。于是我打开掌上生活，设置了邮箱，然后选择补发，然后将补发的对账单pdf上传了。
终于，交易者验证成功。
与Google Play不同。Google Play不支持设置地址为中国，所以只能选择其它地方作为地址。Chrome插件的开发者，是支持中国开发者注册的。需要的是使用Visa的单通道的信用卡。然后通过身份证+银行对账单就能完成。需要支付5美元。最后，地址可以和身份证上的不一致，但是需要跟银行对账单上的一致。
最后，我的插件已经上架了，欢迎使用。
]]>如何才能避免？从生物学的角度看，就是增加数量，扩大范围。因此，目前只有中美在这么做。美国的是马斯克，准备殖民火星。中国，则是打算建设月球基地，据说是和俄罗斯联合。除此之外的国家，还在想办法拥有核武器呢。
从人类的角度看，只有任何一场战争都不能同时波及到全人类，这样的扩张和繁殖数量才叫足够。
]]>我在Xcode的项目中使用String Catalog，它是一个扩展名为xcstrings的文件，会在项目编译的时候，自动通过源代码生成本地化的文本，以便用户进行翻译。最初，我注意到AI经常会主动翻译这个文件，这本来是一件好事。不过AI的方式不是跟人一样，去填充翻译的内容。而是直接将翻译写入到文件。而它在写入的时候，有时候会将格式写错，比如少了个括号之类的。最后就导致项目无法编译通过。我权衡利弊，决定不让AI再主动更改这个文件。而是由我使用别的方式进行翻译。
我增加了提示词，我和AI说，添加新的规则，你可以编辑源码，但是不能直接编辑xcstrings类型的文件，因为这个文件是被动的，会在编辑源码时，自动改变。结果AI添加了两条规则到.claude文件，一条叫只能编辑源码，不能编辑xcstrings文件。另一条叫不能直接编辑xcstrings文件。这两条在我看来都没啥问题，于是就同意了。
结下，AI的表演让我十分无语。首先，每次它在发现xcstrings有变化时，总是尝试用git restore命令回退到旧版。因为它总认为是自己不小心修改了文件。但其实只要是Xcode编译，就会在需要时自动更新，而我手动翻译之后，它也会更新。
为了不让它恢复到旧版。我跟他说，提交时同时提交翻译。结果它不理我，非要恢复。我问它为什么？它说，因为.claude的规则高于我的指令，我说那个规则也是我添加的。而且我让它列出规则。结果我一看，根本没有不让git提交啊。AI和我说，git提交本身就属于修改，因此也不行。我说你看清楚，规则是不能直接修改。而且我又把xcstrings文件改变的原理和它说了一遍。AI死活不同意，我说那我现在命令你修改规则，但是我现在很疑惑，按照我现在理解的你的理解能力，我要如何说才能达到我想要的效果？结果AI跟我说，它将修改规则为“不能直接修改，可以提交。”我问号脸，这不就是我刚刚说的吗？然后，它改了规则，终于给我提交了。
我差点儿以为AI要造反了呢！居然不理会我的直接指令！
]]>最近发生的两件事，让我今天想起来要提一下这个思维误区。
一个是网上看到的，说某小区的业主，发现自己的电动车新买了没多久，续航就越来越短。充满电了，也只能跑20-30公里。一开始他们以为是天气变冷的缘故。后来他们以为是电池质量不行，有的就去找当初买电动车的商家理论，有的干脆换了新电池。但是换了之后，还是不好用。最后真相大白，又问题的是充电桩。充电桩是有充电桩的厂家免费提供的，这些厂家不仅要在安装前给物业一笔钱才能进入安装，安装之后，业主使用时交的费用还要分给物业一大部分，因此，这些厂家都是使用质量最差的充电桩，还会在充电机费上做手脚。比如说充了1度电，实际上只有0.16度。而快要充满时，就故意使用涓流充电。这样计费充电时间又能多出1、2个小时。
另外一个是发生在我自己身上的。一直以来，我在Ubuntu上跑的trojan服务总是不太稳定。在排除了一些其它问题之外，我发现这个trojan本身存在内存泄漏。也就是运行一段时间之后，它的内存占用会越来越高，同时客户端与它的连接都不再可用，测速永远都是超时。我花费了很多时间在研究服务器端的配置，从SSL证书，到连接数，从nginx的配置，到DNS的缓存，全都研究了一个遍。最后确定到内存泄漏的时候，我卡住了。因为我当时认为这是因为Trojan的代码太过古老，而Ubuntu 22.04是它代码停止更新两年后才有的新系统，所以二者可能存在某种兼容的问题。我忽略掉了，客户端的访问方式，可能是因为它内存泄漏的这种可能。可能，是我之前从来没有遇到过吧。并且，客户端和服务器端是分离的，因此我询问AI的时候，AI也没有想到。
之所以，我最终会怀疑到客户端的身上。一是上面提到的第一个故事。二是经过上面的长期分析，总结，我已经完成了一套检测方式，我开始每两分钟在服务器检测一次trojan的状态，发现内存泄漏就重启服务，短时间出现多次内存泄漏，干脆就重启一次服务器。这样的话，如果内存是泄漏是随机的。我应该很少能碰到网络不通的情况了，因为大部分情况都应该在我没有使用的时候就自动解决了。因为我以为每次系统重启之后，能够好用很久。但是，事情却刚好相反。我几乎每次长时间不使用macOS之后，再次进入，都会遇到超时的问题。同时，我跑到服务器看日志，问题的出现和我的macOS的使用高度相关。并且，到了最近，问题更加严重，如果macOS开着，服务器就算重启，还是会立刻内存泄漏。
到了这个地步，问题就很明显了。我在macOS端关掉FlClash，那边就立刻不泄漏了。而我另一台使用Clash Verge客户端的却没有这个问题。于是我设置它允许局域网访问，然后我这台就不开FlClash了。手动开启代理到居于网的服务区，暂时使用共享的方式。
我同时向FlClash提交了Issue。
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过去一年，我开始使用AI辅助编程，一开始只是简单的代码补全，有时能补对，有时补不对。后来我开始使用Claude Sonnet 3.5，逐渐感觉到AI辅助编程的乐趣。再后来Claude Sonnet 4.0来了，但是随之而来的是GitHub Copilot for Xcode不再支持中国地区的用户使用Claude的模型。好在很快，我又有了Grok Code Fast 1可以使用。同时GitHub Copilot for Xcode又支持了OpenRouter，这样就让我尝试了使用更多的模型，包括不少国产的模型。
GitHub后知后觉地提供了Copilot CLI，我在收购了GitHub Copilot for Xcode必须前台，以及经常写错文件的bug后，开始使用Copilot CLI，后来又因为GLM出了订阅的编程套餐，又开始尝试使用Claude Code。期间我还尝试过其它别家的产品，好多都浅尝则止，没有最终留下。
目前，我使用的主要是Claude Code + GLM 4.7，Copilot + gpt-5.1-codex-max/Grok Code Fast 1, GitHub Copilot for Xcode以及qwen-code。
展望未来之前，我们必须要先回顾一下历史。
谈到计算机，抛开前期的算盘、手动计算尺、机械计算机器之外，大家公认的最早的计算机是美国的电子管计算机。从它开始算起，计算机经历了电子化，小型化，移动话，最终演变成了现在的无处不在的计算设备，除了传统的服务器、台式机、笔记本，还包括手机、游戏机、智能摄像头、智能网络设备、智能家电、智能宠物、智能机器人等等等等。
与之对应的，编程手段也从最初的纸带打卡器，到机器语言、汇编语言，到更高级的c语言，面向对象的C++，面向网络的javascript等等等等。
至于应用方式，早期的计算机主要用于计算，这也是它的名字计算机的由来。而随着计算机算力的增加，人们不仅仅将计算机用于计算，还用于其它更为通用的功能，比如文字处理、表格处理、数据库、游戏、音乐、视频等等。
而为了处理这些计算之外的数据，人们必须将其它的数据转换为数字，这样才能被计算机进行处理。而这个过程被称作建模。关于建模，最经典的书籍就是算法与数据结构。建模其实就等于算法+数据结构。
从上面的论述，我们不难看出，计算机的发展经历了从专一功能，向通用功能的转变。使用的手段就是建模。而现如今，有了AI，建模已经可以通过提示词，让大模型自动分析数据，自主建模了。这也就是说，编程的自动化已经基本实现了。
AI目前比较擅长文本处理，而对于其它的数据，比如图片、视频、声音等的处理，相比于文字，就要差很多。
过去一年，为了补足大模型的不足，多种工具涌现。从一开始的tool_use，到后来的agent，skill，但是其实你从编程角度看，这些概念其实也非常简单。
tool_use其实就是调用函数，这是大模型和传统编程的结合。tool_use就是大模型调用一段函数，提供函数所需的参数，并且获得返回值并使用。
agent和skill其实需要一起来理解。agent是名词，skill是动词。一个相当于编程里的class，一个就是method/action。也就是一个是负责出力的主体，一个是负责具体做什么的函数/动作。而这两个其实只是大模型提示词进行的不同描述。这些都是在大模型内部进行的，已经没有传统编程了。
简单来说，就是以前，我们的应用获取资源，是通过操作系统，大部分时间每个应用都是各自为政。而现在有了大模型，我们面对的是整个世界。我们需要通过agent和skill将大模型与整个世界连接起来。这个闭环一旦形成，目前存在的硬件架构、操作系统、网络等鸿沟就不复存在，唯一区别的是你使用的模型是哪个。
从上面的论述，我们不难得出结论。随着agent和skill数量的增多，大模型的能力会越来越强大。可现在的问题是，大模型是收费的，而开发agent和skill则不赚钱。这样下去，所有的钱会都被上游，也就是拥有模型的公司赚走了。而处于下游的人，不仅要面临激烈的竞争，并且也很难获得持续性的收入。
我想这也就是为什么那些美国科技公司都拼命砸钱，想要在AI市场上争夺第一的缘故吧。因为这个市场，目前的确就是赢家通吃。
]]>先说说为什么我这次打算换鼠标。两个原因：
由于以上两点，我打算换一个蓝牙的鼠标。我之前的鼠标是罗技G304和G502 Hero。前者用来日常使用，后者用来打游戏。
近几年鼠标的趋势是轻量化，所以也打算买一个轻一些的鼠标。同时我的手长有20厘米，所以我需要选择支持大手的鼠标。
考察了一圈，我最终选择了黑爵士AJ139P V3 MC这款。这款是在筛选了之后，从最后的3款鼠标中选择的。我选它的主要原因主要是：
设置我的确要批评一下。作为macOS用户，的确驱动的方面是不如Windows友好的。说是驱动，但是主要就是配置两个侧键以及鼠标的DPI以及刷新率。侧键的主要问题是并没有像Windows那样提供设置好的命令供用户选择，而需要用户手动录制宏。
录制宏的时候需要注意，它的操作是区分按下和抬起的，比如在macOS中，我们常用的cmd+⬆️，要写入到宏应该是cmd下+⬆️下+⬆️上。而在浏览器里，因为系统会相应这个快捷键，所以一开始你只能录到一个cmd下，而无法直接录入到cmd+⬆️，不过没关系，你只需要切回浏览器，放开cmd键，然后单独按一次上箭头就可以了。
录制好宏之后，选择保存，然后将它拖动到侧键就可以了。最后将当前配置导出。
一开始我遇到了一个问题，就是保存好的宏，绑定成功了，也能用了，但是每次系统睡眠，或者重启，再次进入系统就会失效。必须进入驱动，重新保存一下才可以。
解决办法：重置鼠标的设置，然后重新导入上面导出的设置。这下再重启或者睡眠，就都没有问题了。
找到原因了。
这个是因为切换了连接方式导致的。每次切换连接方式，比如从无线2.4G切换到蓝牙，就会宏失效，需要重新进入编辑，保存。这个应该就是固件或者驱动的bug。
这是因为2.4G和有线连接时，鼠标的刷新率可以达到1000Hz，而蓝牙时只有125Hz。这导致使用相同的算法，也就是两次刷新间隔之间，前者的运行距离只有后者的1/8，这样，通过算法计算出来的距离，使用蓝牙时会是另外两种方式的8倍，所以你会感觉鼠标移动更快，变贼了。
解决办法很简单，在使用蓝牙的时候，将系统的加速功能调低即可。
首先是浏览器，必须使用Chrome内核的浏览器。macOS下直接用Chrome就可以了。Windows下也可以使用默认的Edge。不过Windows有专属驱动，也可以直接安装。
其次是只有2.4G和有线的连接方式下，才可以使用网页驱动，蓝牙的时候不行。因此，如果你发现找不到设备，先看看是不是用的蓝牙连接。
]]>trojan我已经使用了好多年了。有多久呢？我从Ubuntu 18.04 LTS开始，一路从20.04，22.04用下来。我虽然用的是LTS版本，但是我向来不用最新，而是使用更稳定的次新版。因此，到目前为止，我还没有使用24.04。
我把排查的思路写下来，如果你遇到了问题，也可以这么排查。当trojan的客户端连接之后，测速超时时，需要按照以下排查。
这两类问题解决之后。trojan偶尔还是会出现问题。通过查看，我发现原来trojan的代码由于太过古老，它在2021年就已经停止更新了。它在22.04下存在内存泄露。正常使用的情况下，它的内存占用只有10MB左右，但是一旦内存泄露，会逐渐膨胀到400多MB。这应该还不是它的极限，只不过是我的虚拟机只有1GB的内存，所以它最多也就能占用这么多的内存。
如果你的trojan的日志里有stream失败的错误信息，然后你看到了占用内存异常的大。就可以直接重启trojan服务。
将trojan占用内存的命令写入脚本，然后遇到大于20MB，就重启trojan服务。这可以也可以添加到cron，5分钟运行一次。
原本在18.04，20.04下运行相当稳定的trojan服务，在22.04下运行的时候却因为太过古老存在内存泄露。同时虚拟机提供商提供的本地DNS服务器不够稳定，有时也会导致问题。因此，我们创建脚本，定时检测这两方面的问题，如果遇到了，就重启对应的服务。
前面我提到的信息都比较简略，这是因为在如今的时代，你只需要这些简略的信息，然后将它作为提示词，询问你自己习惯使用的AI就可以了。所以，这些简略信息已经足够了。
trojan作为一个多年停止更新的服务，目前在最新的系统中使用，已经明显过时了。解决的办法是在docker中使用旧版的Ubuntu系统。又或者想我这样，使用脚本在需要时重启服务。更好的办法是使用更现代的，更新更频繁的其他服务，比如v2ray之类的。
最新我发现了导致内存泄露的原因。是macOS下的FlClash。我将它关了，就好了。使用Clash Verge没有这个问题。
同时我提交了这个问题给FlClash。可以参考这篇文章。谈谈思维误区
将客户端换成了Mihomo的Clash Party。已经连续超过1周没有遇到内存泄露的问题了。
]]>大家可能注意到最近两周我提交到Copilot Xcode的bug变少了，这是因为我开始尝试使用命令行的方式编程。经过这段时间的使用，我发现二者各有优缺点。从长期来看，我认为图形界面的胜算更大，但是短期内它的缺点让我远离它。
下面我说的优缺点都是针对Copilot的亲自使用。一个是Copilot CLI，一个是GitHub Copilot for Xcode。
命令行通常可以访问磁盘的全部空间，甚至可以帮助不熟悉使用的用户修改自己的配置文件。
使用命令行时，不必一直保持Xcode的窗口在最前。因此，可以利用这个时间多开几个窗口，或者干一些其他的事情。比如说刷刷X。图形界面就不行，它必须保证Xcode的在最前。如果不在最前，它就会不停的把它切换到最前。我之前反映过这个问题，开发者认为，会影响到其他的一些功能的实现。但是我觉得至少应该提供个选项来打开或者关闭这种吧。比如说让图形界面更接近命令行的方式。
使用图形的时候经常遇到打乱，一般是上下文不足。但是使用命令行的时候，从来没有遇到过类似的事情。命令行的中断往往是网络造成的，或者是配额超限造成的。
图形方式可以直接获得当前的文件，因此上下文更加简洁。AI往往可以在第一时间找到自己需要修改的内容。这一点是命位行方式无法比拟的。命令行要做到这一点，需要在复制粘贴之间反复切换。先复制文件名，然后再粘贴到命令行上。这个步骤虽然简单，但是很繁琐。远远没有通过鼠标点击那么简单。而且图形界面这种操作是自然而然的，不必特意去操作。
而如果在命令行下，你没有提供具体的文件信息，它就会在项目中整体的搜索，往往会花费更长的时间。甚至有时都找不到。
长期以来，存在一个一直未解决的问题。就是图形界面下经常会写错文件。明明应该修改A的文件的内容，但是却将全部内容写入到了B文件中，并将B文件覆盖。这个问题我已经提交很久了，但是一直也没能修复。而这个问题可比上面提到的命令行的缺点要难以忍受的多。
以上就是我对这个问题的一些简单的看法。欢迎大家讨论，提出更好的意见和建议。
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