Parker
转嘟
这篇文章让我看到 AI 真正读懂代码的那一刻。Claude Code 在 Linux 内核中挖出隐藏 23 年的漏洞，不只是技术奇迹，更是软件安全审计的新范式。它让我们重新思考，未来的代码分析或许不靠更快的脚本，而靠更深的理解。
Opus 真的是点子王，在我常常因为某些棘手问题被难住的时候，它可以给出来让我眼前一亮的解决方案。是那种跟智商和经验都很高的前辈请教后，得到了完美答案的惊喜，甚至会笑出来。GPT 系列从来没有给过我类似的感觉，GPT 是一个经验丰富的一线牛马，它不会给出绝妙的点子，但是能很好地服从指令，并发现一些边角细节问题和 BUG。
@ToT 我觉得这个模型最有意义的场景就是本地视觉识别，比起调用商业 API 真的能省很多钱，速度也不慢，效果也很好。
@ToT 这个模型好像特别为写代码优化的，我试着让它写个小程序反而相对顺利，没有太长时间的思考。但是做其他任务，让它做翻译，就直接陷入了无尽的 thinking，甚至循环思考出不来了。
这个模型的主要问题是过度思考，大多数时候无用的思考太久，输出太慢。比如让它翻译一段文字，它会逐字逐句分析是什么意思，然后分析原语句中的逻辑和错误，最后才给出翻译。思考过程会不断反思之前翻译是否正确，不断去修改调整。一点点小任务做成了没完没了的大项目。
对这个小模型的能力表示惊讶，我让它用 Ruby 写一个获取天气的小程序，结果它一口气输出了整套 Sinatra 项目代码。这是奔着和 Open Code 配合使用的节奏呀，已经不单单是个聊天取向的模型了。
没想到我这快 10 年的 1080 Ti 机器还能在本地流畅运行 qwen3.5:9b，这个模型甚至有视觉功能，传了一张图能清晰的把里边的内容识别出来。这样子能无限 Token 的话，似乎又开启了许多新的用法，开始对本地运行模型有了兴趣……
同行但没有一起玩的有个越南家庭，他们在出发前，就把一周规划具体到了每天几点在哪里吃饭。好像自己给自己建了一个旅行团，然后特种兵式赶趟完成任务。看得累，而且提前做细节规划很耗时间，我是做不到那样子。
台湾回来了，整体旅行体验不错。和回中国一样，在中文区旅游会更加从容不迫，过程中非常放松。不用提前规划太多，遇到问题解决问题，想去哪去哪，想几点起就几点起。自由行的意义就是这样。
又经过一天的迭代，修复若干错误。感觉都可以发布了😅 。对于一个从来没碰过 Rust 的人来讲，这简直不可想象。
功能概述：
- 笔记保存在 SQLite 数据库，打开软件需要密码来解锁。关闭窗口后，数据库自动加密。
- 支持 Markdown，用的腾讯的 Cherry-Markdown，功能贼全
- 支持所有笔记全文搜索和笔记内搜索
- 笔记可以包含图片，图片在本地数据目录中存放
- 支持设定数据目录，可以改到 Dropbox 目录中同步数据
- 没有任何联网功能，离线可用全部功能。不需要令人恶心的账号登录。
- 加载贼快
- 🏍🚢⛱🏊🏼♀️
- 花开花又落，世事本如此
加入于 2018年03月
