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Rybbit - 一個開源且注重隱私的 Google Analytics 替代方案，使用體驗更加直觀易懂，足足提升 10 倍。 讓 Codex 幫我在 RN VPS 上自託管了這個服務，同時接入了現在這個網站。這種工作量，在 Codex 之前是不敢想像的，不是困難和複雜，是在安裝軟體和配置環境上，太折騰了。現在幾分鐘就自動搞定了，我打個下手，就添加一條 domain A 記錄而已。
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前幾天，我嘗試用 Ollama 搭配本地的 Qwen 3.5:4b 模型來翻譯一本 PDF 電子書。翻譯速度倒是不成問題，但最後生成的排版效果很糟糕。我的流程是先把 PDF 轉成 Markdown，翻譯後再生成新 PDF，但新 PDF 中的中英文排版上下對照，閱讀起來非常費勁，很不舒服。 後來我查了一下這個問題，發現 PDF 文字排版確實不好處理。不同的書籍、不同的內容都有各自適合的呈現方式，若要針對每本書去調整和優化排版，這個成本實在太高了。 最後我發現 HTML 才是最合適的方案，排版輕鬆就能做到美觀，而我的目標也只是翻譯後能舒服地閱讀。按照這個方案，之後我再找時間繼續完善，用來自學英文書。
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今天看到了 Vercel 實驗室開源的 portless，可以不使用端口號存取本地專案，也不用擔心端口衝突了。 - "dev": "next dev" # http://localhost:3000 + "dev": "portless myapp next dev" # https://myapp.localhost
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現在的 AI 編程工具都支援了多 agent 模式，也就是可以並行開發不同的功能任務。但是實際體驗下來，哪怕是在個人小項目中，這種模式並沒有讓我感覺很有收益。程式碼蹭蹭地往上增加，且不說程式碼衝突，最大的壞處是讓我感覺很累。古法編程，從思考到動手，很容易進入心流的狀態。真正寫程式碼的時候，反而會讓我感到放鬆。 一個簡單的功能，如何做得好用、合理，這才是需要和 AI 進行溝通的地方。大腦思維要和 AI 一起協作，產出有效且長期的程式碼。
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做一個產品，一開始不要陷入複雜方案的陷阱，哪怕你是一個很有經驗的開發者。 首先應該考慮的是 0 - 100，0 - 1000 的用戶獲取和服務能力。技術方案應該越簡單越好，這樣有利於快速發布，快速驗證，快速進入核心功能的開發。 AI 的能力讓很多高級功能的開發都變得輕而易舉，但是你真的需要嗎？用戶真的在意嗎？如果不能做出很好的洞察和判斷，AI 反而會讓你陷入無意義的消耗，比如時間和 token。
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Web 依舊是最值得開發的平台和分發形式。iOS 中，把網站分享到主屏幕，會看到 App 啟動圖標。點擊圖標打開後，看不到瀏覽器地址欄，完全像是一個獨立的 App。 最近開始重新思考： 1. 有了 AI 輔助後，開發原生 App，成本和難度已經下降了很多，但是雙系統上架和維護成本依然很大。 2. 是否需要開發小程序？ 3. 是否已經能夠滿足用戶需求和使用體驗？
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設計與開發原則 • 避免冗餘，保持實現簡潔 • 以最小改動為原則，防止對已有功能造成侵入性影響 • 保持系統一致性，避免引入不必要的變體和邊緣複雜性 • 優先考慮長期可維護性，其重要性高於短期功能交付 • 所有代碼與設計需經過逐行人工審查
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