前言本文初创建于入职百度之前，写作背景为在声网的时候太多的同事咨询日常事务，且从不看文档，正值 RAG 方兴未艾，号称是大模型幻觉的通用解。 因此酷爱尝鲜的我就在本地 4070 上部署了 Ollama 跑了个 Deepseek 32B 蒸馏模型，看它一个个字的蹦，也不失为一种乐趣。

有位前辈用一句话形容 Linux：“Linux 本身不要钱，但你（折腾）的时间更费钱。” 而寄宿在 Windows 上的 WSL，更是把这句话发挥到极致。 当时我从头搭建 Kubernetes 工具链。由于家境贫寒，本想用手头 4 台老旧 PC 搭个能用就行的集群；结果在 Windows 里装 WSL、再在 WSL 里折腾 Kubernetes 的过程中，遇到太多看不到尽头的问题，最后只好放弃。

AI 真的很强，写文档的功力是我十年也赶不上的，但前提是：需求要说清楚。 这篇文章前后经过了三轮 AI 帮写，我自己再一边声明需求一边润色，面向 Spec 写博客是吧。 本文聚焦一个可复现、可溯源的问题：Goose Desktop / CLI 在执行 goose configure（或 GUI 里配置 Provider）时，Azure OpenAI 会在“拉取模型列表”阶段报 404，

The sliding window MUST operate within a single loop! Every time adjusting only one index per iteration! Never move both simultaneously otherwise it will be O(n^2)!

背景我最重要的一道题，第一次遇到看题解也无法理解的题，想起了以前高中去竞赛划水的日子，想起了在大学划水地没有去竞赛的日子。 第一次看到这个题的时候，我还不知道做工程分前端和后端，我还可能只有170斤，我还看着Java代码觉得太丑陋看不懂； 后来小付快速的把这题理解并做出来了，我还是没有足够的行动力，后来就开始了一系列的迷茫的日子； 这么多年过去了，只有山东大哥的红轴Cherry键盘一直陪着我，他拿

本文先用 Cursor Plan mode Sonnet 4.5 生成 plan，再由 grok-code-fast-1 生成具体文章；（首次AI writing）发现几乎没有人味且幻觉严重距想表达的意思相去甚远，想到连完备的，没有歧义的代码都能乱理解乱改，更别说本来就“约定俗成”的自然语言了，因此最后由人类（本人）就着框架几乎重写了一遍。但不得不说，正如 Coding with AI Agen

2026-05-08 update: 刚到一个小公司，以为从此能安心沉淀技术，甚至真正实现 AI 时代的平稳落地。 文化工作者一定要有文化 这篇文章是针对 2025年 前半年的一个小小总结吧，因此不用生拽英文了。 也是我站在一个自诩的核心游戏玩家的角度 “技术” 在我职业发展规划的一些反思。 到百度也快半年了，在这个 M 序列 (Manag

After intensive AI chats, I’ve stopped writing English blogs. The interactive grammar corrections during our conversations prove that dialogue-based learning trumps one-way content creation.高强度 chat

开头很有意思啊，经历了之前的焦虑后，开始恢复状态能正常开始学习了。 第三次被裁员了，前段时间心态起伏还是很大的，再加上家庭频出状况，很长一段时间不能集中精力学习，不过考虑到当时甚至连游戏都没有兴趣玩，现在也觉得没啥问题，哈哈。 之前删掉了啰嗦的充满“操作指南”、“操作记录”的博客，想着在 AI 时代没什么用，但是经过最近的学习，反而发现这些才是在 RAG 下宝贵的学习资料。 因为之前博客写完了，就

再也不是毕业在即两眼一黑，更不是初入职场惶恐不安的状态了。不知不觉已经6年工作六年，在3年的时候拍了 第一个 vlog，那个时候说三年应该跨过新手期，深耕一个领域，现在看来没有辜负当时的期待。迄今，我的职业生涯从成都小公司做 python 后端 + 爬虫，经过深圳上海做 效能 / DevOps，现在定居上海，基本快完成从小就“想进入世界一流公司的梦想”了。