用 Bun 内置的 WebView API 替代 Playwright，搭了一个 tldraw 渲染 Mermaid 的工具。从 Sunil Pai 的方案出发，走通了一条不需要额外浏览器依赖的路。

从修改脚本到使用环境变量，再到通过自有境外 VPS 走 SOCKS 代理，逐步给出更优雅、更快、更可靠的方案。实测自建代理比公益镜像快约 16 倍。

Bun Webview 提供了轻量级的网页截图能力，相比 Puppeteer 等传统方案，启动速度更快、资源占用更低。

像素画工具从点击到完成要 100 秒，太慢了。写了个耗时分析脚本，发现瓶颈在单代理架构——一个模型既要看图又要画画还要验证。拆成三个阶段后，47.8 秒完成，快了 52%。

给像素画工具换了 NES 16 色调色板，通信从 SSE 改成 WebSocket 流式推送，加了作品画廊。三次改造解决的是同一个问题：让模型专注于画画本身。

stevibe 发明了一种有意思的 LLM 评测方法：给模型看一张 emoji，让它用 tool call 在 16×16 网格上逐格画出像素画。我把这个方法做成了网页工具。

在构建 AI Agent 之前，先理解并验证 Model 的能力边界。本文探讨从基础模型调用到智能体架构的渐进式开发路径，强调模型优先原则对系统可靠性的重要性。

LLM 推理分为 Prefill 和 Decode 两个阶段，它们的计算特征完全不同。理解这个区别，是理解所有推理优化技术的起点。

智能体改变了软件开发的方式，人的判断从未离开循环。工作抽象层变了：从写代码到排序优先级，从修 bug 到转化反馈。核心工作集中在设计环境、构建反馈循环、建立控制系统。

这个博客 UI 改造的完整过程，从参考设计到具体实现，包括模板重构、样式统一、主题切换等关键改动。

AI 让半天完成以前两天的工作成为可能。但效率越高，期望越高，任务量同步膨胀。这不是个人的时间管理问题，而是效率本身的结构性陷阱。

对博客进行了 agent 友好改造：新增 llms.txt、Markdown 端点和结构化内容 API。记录改造的动机、具体实现，以及我对 agent 时代的理解。

通过飞书机器人操控 pi 工具的实践，以及对 AI 辅助开发的观察，意识到开发的思路需要转变：不再是具体如何实现，而是要实现什么。

对于简单的个人需求，使用编程代理生成轻量级代码，比部署功能臃肿的开源项目更高效。代码清晰易懂，维护成本低，完全掌控实现逻辑。

所有能被明确描述的工作都会被智能体取代，职业这个概念正在消失。不再为某个职业奋斗，只问自己想做什么，然后去做。

深度拥抱 AI 编程后，删除了大部分技术文章和书籍。技术细节可以用 AI 解决，更关心的是方案权衡、选择思路这些来自经验和思考的内容。

借景式庭园将园外风光纳入园内，这种设计依赖于外部景物。软件开发中的第三方依赖同样不稳定，政策变化随时可能影响服务可用性。

周昉画壁画时躲在屋后偷听观众意见，晚上偷偷修改，持续一个月直到精妙。这个过程像极了产品开发中的快速迭代。

V4 Flash 和 Pro 共享同一个知识截止时间：2025年5月。从训练完成到模型发布，中间的信息断层对开发者意味着什么。

前端构建工具 Babel 的名称来源，与《银河系漫游指南》中那条能帮助人类理解任何语言的 Babel Fish 虫子同名。