如果幫你再補圖庫補到一半突然有人入鏡你會怎麼做呢？ 我直接調皮起來囉～ 第一張路人入鏡，我老公僵住 我淡定說：「繼續拍啊～他又沒擋到」 直接玩大！ 把上衣繩子整個解開往外拉，開始扭腰殺 戴口罩+墨鏡超囂張對他說： 「這次要拍辣一點，怕什麼！」 老公在旁邊笑到腿軟、手狂抖一直按快門 「這老婆真的沒救了」🤣💕 嘉義夫妻夜拍直接放飛自我 繩子解開就停不下來～ #冰與樂# #嘉義夫妻日常# #夜拍不要命# #圖庫越來越色# #夫妻相處#

婆越來越大膽了 直接穿這樣出門🤭 中途還換其他服裝 剛好去探點 野外補個圖庫 來張昨天剛出門時的樣子 吊帶襪我都直接暈了🥰 #台南# #野外露出# #人妻# #原味收藏# #今日是否有要出門呢#

照片越攒越多，几万张散落在各个文件夹里，想找某张图全靠记忆翻文件名。 Lap 直接读现有文件夹来管理照片，不用把图片导入封闭数据库，开源免费。 内置本地 AI 搜索，用文字描述就能找图，还能自动识别人脸、查找相似图片，全在本机跑，不上传。 GitHub： 支持 60 多种图片和视频格式，包括各家相机的 RAW 格式，十万张以上的大图库也能流畅浏览。 平时照片攒了不少又不想全扔云端的朋友，拿来管理本地图库挺合适。

给 LLM Agent 堆越花哨的"记忆"架构，效果不一定越好。一篇新论文实测了 12 个记忆系统，没有通用赢家。 它把 Agent 记忆当成数据库来拆——表示与存储、抽取、检索与路由、维护四个模块，拉来 Mem0、Letta、Zep、Cognee、MemOS、MemTree、A-MEM、LightMem 等 12 个系统，外加 Long Context 和 Embedding RAG 两个基线，跑 5 类负载、11 个数据集。 几个反直觉的点： 1）在数据库操作类任务 DB-Bench 上，裸的 Long Context（48.20 EM）和最朴素的 MemoChat 反而赢过一众精致记忆系统。强记忆看的是它对主导瓶颈的对齐程度，而不是用了多花哨的表示。 2）检索的关键是怎么组织证据供后续重建，而不是把最相关那条排第一。证据拉远时图/层级结构碾压扁平：A-MEM Recall@10 达 85.9，而 Embedding RAG 的 Answer-F1 从 37.1 断崖跌到 7.4。 3）成本由"维护范围"而非"结构本身"决定，局部维护远胜全局重组。LongBench 上 LightMem 稳在 17.3 秒，而做全局协调的 Mem0/MemoChat/MemoryOS/A-MEM 飙到 374~552 秒，20~30 倍延迟差。 4）别急着压缩：保留原文胜过摘要，压一压 Substring-EM 就从 26.0 掉到 10.7；抽取要保上下文（MemOS Fast 25.5 EM vs Fine 2.5）；维护要保守整合，激进的延迟刷新反而把分数拉低。 还有个普遍毛病叫"过去的幻觉"：事实更新后系统照样返回旧值。所以论文标题才会问，我们真的准备好迎接 Agent 原生的记忆系统了吗。

CLAUDE.md 里写了一堆规则，Claude Code 照样有一半当没看见，这事很多人都碰到过。 HumanLayer 团队开源的 skills 仓库里有个 improve-claude-md，给出的解释挺有意思。 Claude Code 每次注入 CLAUDE.md 时会附一句系统提醒，说这些内容可能与当前任务无关，不相关就别理。 所以规则越多越杂，模型越容易连要紧的那几条也一起忽略掉。 而它的做法，把只在特定场景才用的规则包进一个叫 important if 的标签里，标签上写清触发条件，通用的项目背景照旧裸放在最上面。 GitHub： 仓库里一共 6 个 Skill。show-me 是让 Claude 用伪代码、调用树、组件树、Mermaid 图这些最省字的形式把当前话题画出来，不写长篇解释。 visual-pr 用同一套画法给 PR 写说明，改动用结构图和 diff 摆出来，方便审代码的人看。 design-control-loop 借的是控制论的思路，先访谈我们想把代码库的哪个指标推到什么目标，再搭一个定时跑的 Agent 循环，每次只改一小步开一个 PR。

MarsChain @MarsChainCN 這個項目我之前搞過抽獎，當時沒太在意代幣這塊。 最近又去看了一眼，才發現他們的代幣設計蠻有意思的。 他們主打的是 Stake 機制，質押代幣拿權益，不是簡單持幣等漲。 四個 Stake 等級，從 SPECTRAL 到 RADIANT： 質押越多，等級越高，平台費越低，匹配優先級越高。 最高級 RADIANT 直接 0% 平台費，還能拿到 30% 的國庫分成。 這個設計挺聰明的，把平台利益跟長期持幣者綁在一起。 另一個我覺得有意思的是「Burn to Mine」的概念。 他們的代幣是通縮模型，平台費回購 + 自動銷毀。 意思是：項目做得越好，平台費越多，燒毀的代幣越多，理論上每個代幣的價值越高。 而且他們在 ETH、Base、Arbitrum 三個鏈都有流動性池， 不是單鏈項目，跨鏈深度夠，進出比較順暢。 傳送門🚪 我之前搞抽獎是圖個熱鬧，現在看來這個項目的代幣經濟學值得研究一下。

推荐这篇文章，作者在 Google 和 Microsoft 都写过设计文档，他把设计文档的每个部分拆解到极其具体——每节都有示例、反例和"你需要回答什么问题"。如果你们团队的设计文档写得稀烂，这篇直接拿来当模板。 怎么写一份有效的软件设计文档 一份好的设计文档可以省下你数年的开发时间。写设计文档迫使你在浪费时间在错误实现上之前，先想清楚重要的决策。它也是协调团队和合作团队之间设计决策的最佳方式。 下面是我创建有效设计文档的方法，以及什么属于设计文档，什么不属于。 什么时候应该写设计文档 项目越复杂或风险越大，写设计文档的价值就越大。问这些问题： • 会有多人协调工作来实现这个设计吗？ • 项目会超过三个月的全职开发工作吗？ • 实现会在生产环境中跑几年吗？ • 项目涉及跨团队协作吗？ • 项目的目标和需求模糊吗？ • 存在设计时可以预防的灾难性风险（比如安全漏洞、法律风险）吗？ 如果对任何一个问题回答"是"，可能值得写。对两个以上，"几乎一定"值得。 设计文档中应该投入多少 设计文档可以是简单的一页纸，也可以是 50 页需要五个不同团队签字的文档。没有通用规则规定你应该在设计文档上花多长时间，就像没有规则规定代码应该测多少。正确的投入取决于团队的目标、风险、截止时间和文化。有时候，正确的投入是零。 什么属于设计文档 一个简单的经验法则：如果我在这件事上错了，代价是什么？ 不是所有设计决策同等重要。有些选择比其他选择灵活得多。如果你用 C++ 写了一个 web 应用，20 万行后发现 Ruby on Rails 才是更好的选择，你卡住了。另一些设计决策微不足道：比如一个"加载更多"按钮，如果你选错了，用户反馈几小时就能修复。你不会因为这件事在文档里写满你的思考过程，更不该浪费审查周期争论它。 设计文档的组成部分 标题 人们会在对话中用标题来指代你的项目，所以要有这些品质：简短（容易口头说出）、独特（让人清楚指的是哪个项目）、有画面感（概念上代表你的项目）。好名字：RecencyBank。坏名字："飞天银马计划"。 元数据 作者（名字 + 邮箱）、创建日期、权威 URL。尤其当你们组织用短链接重定向如 http://go/recency-bank。 目标 一句话解释项目的 purpose，应该在文档第一页用任何干系人都能理解的平实语言出现。"通过在 Trogdor web 服务器和 Postgres 数据库之间增加缓存层来提高应用性能。" 背景 回答：团队为什么接这个项目？解决什么问题？之前有尝试解决吗？如果有相关文档，链接它们——项目测试计划、相关系统的设计文档、项目先前迭代的设计文档。 关键检查：你的设计文档在没有外部上下文的情况下能读懂吗？ 目标 描述项目的高层目标，从背景部分逻辑连接过来，解释实现完成后世界是什么样子。避免用实现细节来设定目标——目标应该表达项目对用户、团队或公司的好处。 ❌ "将 Kubernetes 添加到我们的基础设施。" ✅ "最大限度地减少与部署新应用版本相关的中断。" 非目标 如果有些目标读者可能误以为在范围内的，明确写在非目标里。"创建一个通用、可复用的缓存系统——范围外。""位置感知缓存——范围外。" 场景 如果你的目标是"给图表加一个分享为 URL 的按钮"，读者可能不理解实际是什么样子。场景部分允许你描绘一幅画面：Bob 创建自定义报告 → 点击菜单栏的分享 → 邮件链接给 Charlie → Charlie 看到只读模式下的完全相同的报告。 图表 图表极有价值，尽管可能看起来不那么明显。作为设计作者，你直观理解各部分如何拼在一起。你的审查者没有这个心理图景。最快让他们看到它的方法就是画出来。 考虑：数据如何流经你的系统？不同组件如何拼在一起？系统如何与依赖和下游客户端交互？定义了哪些通信协议？ 选一个方便编辑的图表工具——Excalidraw、 Drawings。作者见过开发者画漂亮的白板图然后拍照放进文档，但第一稿很惊艳之后永远困在那张图上因为他们不能编辑照片。 术语表 定义读者可能不认识的术语。仔细想一下文档的潜在读者——特别是新成员和团队之外的人。最好的方案是使用可识别的术语，或在行内定义，这样读者不必在文档里跳来跳去。 约束 如果有重大约束——预算、客户端、基础设施或依赖——解释这些约束，让读者理解设计选择的背景。"我们的服务器全是 RISC-V，所有代码和依赖必须在 RISC-V 架构上运行。" 服务水平目标（SLO） SLO 是服务向客户端或用户提供的可衡量目标。在公司内部通常不会因为错误而惩罚同事（虽然那会有点好玩），所以设计文档定义 SLO 而非 SLA。 典型考虑：正常运行时间 / 可用性、延迟、规模。好的 SLO 防止模糊——"50% 用户面 HTTP 请求延迟 <=200ms"，不是"在移动设备上性能好"。 监控 / 告警 如果你的服务挂了，你怎么知道？如果性能慢了 100 倍，你怎么知道？什么事件应该触发告警？"Trogdor 的 95% 用户面 HTTP 请求延迟 >= 3s——通知值班工程师。" 时间线 将项目分解为里程碑，指定干系人什么时候收到交付物。选择创造有用制品的里程碑。比如先做一个显示假数据的 UI 给客户看——假数据让你在错误理解需求时能尽早发现，而不是已经实现了所有后端管线再用生产数据填充 UI 后才发现。 接口 你的项目存在是为了服务人或其他软件系统，这些交互长什么样？图形系统的 UI（只需简单草图）、软件接口的 API 或 CLI 语义、文件接口的文件格式。用具体的代码示例说明接口的变化：type Server struct { db PostgresDB } → type Server struct { db } 依赖 / 基础设施 用什么编程语言？代码跑在什么硬件或服务上？持久数据存在哪里？深入思考哪些依赖在实现后难以改变——换语言或存储后端很难，但换第三方发邮件服务一个下午的事。 安全 考虑了哪些威胁？攻击面是什么？信任边界在哪里？即使认为安全威胁不太可能或无关，文档化你的推理仍然有助于提示审查者找出你忽略的威胁。 隐私 系统处理什么敏感数据？保留多久？谁可以访问？如何保护它？ 法律考虑 如果在金融或医疗等高度监管领域——如何遵守相关法律。即使不在监管领域：如果事情出错系统是否可能违法？如何避免？如果开源，定义选什么许可和为什么。 日志 关键事件是什么？有不同日志级别吗？日志存在哪？保留多久？谁可以访问？有没有敏感数据必须排除出日志？ 开放问题 文档化你的待解决问题：问题需要更多工作的是什么？看到什么选项能解决？下一步是什么？ "选择缓存 RAM 大小：加 RAM 提高性能但贵且有收益递减。理论上可以设置测试环境跑模拟来发现最优值，但那些模拟要花 3 天开发时间。建议方案：选 128GB 不测试，可能接近最优，开发时间显著比 RAM 贵。下一步：问技术主管。" 已解决问题 解决开放问题后，总结决策，从开放问题移到已解决问题，保留完整讨论以备后查。 已考虑的替代方案 如果预料读者会问"为什么没选 X"，主动回答。简要几行描述强力替代方案及为什么不行。不用在文档里耗费数小时写每个被拒方案的详尽理由。 驱动你的设计文档通过审查 完成设计文档后，下一阶段是和团队分享并收集反馈。（作者有一篇后续文章讲如何获得有意义的反馈。） 原文：Michael Lynch, "How to Write an Effective Software Design Document", Refactoring English, 2026-06-24 #软件工程# #设计文档# #工程实践#