这两天越用 GPT 5.6 Sol，就越喜欢 Fable 5 。。。 前几天让 Fable 5 把我的一个 NextJS 自部署的项目，迁移到 SvelteKit + 部署到 Cloudflare Workers，迁移完过后，跑起来和迁移之前一模一样，看不出任何区别。 这个仓库里包含了官网项目和 app 项目，要求它两个都完整地迁移，包括相关的技术栈全都迁移到 Cloudflare，比如 Redis -> KV，Inngest -> Cloudflare Queeu，Postgres -> Hyperdrive。所以算是一个特别复杂的任务了，断断续续跑了好几个五小时，最终结果也算没让我失望。 今天没事干，想着试试用 GPT 5.6 Sol Max 来把我另一个 NextJS 项目迁移到 SvelteKit（想着也许能省点 Cloudflare 的账单），基本上就只有这一个迁移点，这个项目本身也就是部署在 Cloudflare 上的。 而且这就一个官网，也没啥逻辑，想着对于 GPT 5.6 Sol 来说应该问题不大。 但是迁移完过后，连样式都是各种错乱的，把我之前复杂一点的元素全都给简化了。感觉它做的工作更像是总结了一下这个项目是干啥的，然后重新写了一份，而且还写得很一般。 看了 GPT 迁移的版本过后，我直接撤销了这次修改。。。

今天看到了一些关于 File driven 和 DB driven 的讨论。 OpenAlice 是 File-Driven 的急先锋，description 里写着呢。 Alice 最早用 file 代替 DB 的原因有两个，一是配置难度低，二是更新太快了，DB 迁移不方便。 后面做的时候发现直接存 json 对 AI 用 grep/glob 显式查内容也很方便，这个是意外之喜，不是最初的设计动机。这个理念甚至后面进一步启发了 Alice Workspace 的设计，因为发现聊天本质也是文件。 说到底，为什么会用 DB？其实还是为了性能和规模化。自己跑自己的 Agent，牺牲点性能无所谓；如果一个产品同时服务几千几万个用户，全存 json 就要命了，这种时候 DB 是必要的。 OpenAlice 的部署场景里就没多租户这个情况。自己跑自己的 Trading Agent 怎么可能给一堆人用啊。 从早期加快开发速度的角度来说，我觉得 file driven 有无与伦比的优势。无关哲学或者美学，单纯就是实用主义的讨论。 Theo 2023 年做的 t3 stack 里面给 nextjs 配的 ORM 甚至是 prisma，现在早就是 drizzle 一统江湖了。作为开发者什么好用就用什么，何苦上升到本本主义的高度。

这个项目用 Next.js + AI Agent 搭了一套通勤规划工具。用户描述自己的通勤需求后，AI 自动查高德地图、看天气、算路线，支持分段行程和缓冲时间。跑在 Docker 或本机都行，还能在 Telegram 上继续对话改行程。

看看把 Cloudflare 上的服务从 Next.js 迁移到 SvelteKit 的效果，CPU 时长从三位数降低到了个位数，内存占用从 150M 降到到了 15M 。。。 后面应该很长一段时间内 Cloudflare Workers 5 刀的套餐就够用了，不用再额外交钱了。

Lofi Radio Web ：一个基于 Next.js 开发的开源网页版 Lofi 播放器 采用灵动岛界面，提供精选电台、专注计时、睡眠定时与 PWA 非常适合作为工作、学习和写作时的轻量背景音工具

卧槽 Open 收购了一家做PPT的公司 NextSlide 宣布被 OpenAI 收购，团队将正式加入 OpenAI NextSlide 成立约一年多，用户只需输入提示词、笔记、文档或研究资料，产品就能自动生成美观且可编辑的演示文稿😂 不得不佩服你美国的企业文化 收购而不抄袭😅

我靠，AI 写代码最可怕的事情，不是它写得慢。 是它会用一种 100% 自信的语气， 给你写一套已经过时两年的 API。 你让 AI 写 Next.js、Supabase、React、Cloudflare。 它代码看起来像那么回事。 一运行： `xxx is not a function` `这个参数已经废弃` `当前版本根本没有这个 API` 然后你花 2 小时排查。 最后发现，AI 不是不会写。 它只是活在旧文档里。 最近发现一个很好用、但中文圈提得不算多的工具：Context7。 GitHub 在这里： 它做的事情很简单： 在 AI 写代码前，先把当前版本的官方文档塞进它的上下文。 不是让 AI 凭训练数据回忆。 而是让它直接查最新资料。 你以后写提示词，只要在后面加一句： ```text use context7 ``` 比如： ```text 用最新版 Next.js 写一个验证 JWT 的 middleware。use context7 ``` 这时 AI 不再瞎猜 API。 它会先拉取当前版本的文档和代码示例，再开始写。 官方说明： 这东西最爽的地方，是它解决的不是“AI 不够聪明”。 而是 AI 编程里最隐蔽、最浪费时间的问题： 过期上下文。 模型再强，只要它参考的是旧资料， 它写出来的代码就可能是一颗延迟爆炸的雷。 所以以后别只问： “哪个模型写代码最强？” 更应该问： “它写之前，到底看的是哪一版文档？” 别再让 AI 用旧世界的知识， 给你写新世界的代码。

🚀 又发现一个 Claude Code 外挂！装上 66 个专家 skill，写啥技术栈都有对应专家接手。 GitHub 已经收获 1w+ stars。 以前用 Claude Code 写全栈项目，上午 NestJS 后端、下午 React 前端、晚上补测试和上 CI，同一个对话里切来切去，每次都要重新交代上下文，答案也容易变通用。 装上这个项目之后，你说“给我的 NestJS API 加 JWT 认证”，它会自动激活 NestJS Expert，顺手把认证相关的参考文件一起加载；你说“写一个 React Server Component”，React Expert 立刻接手。 更爽的是，复杂需求它还能把多个 skill 串成工作流，从架构设计、代码实现、测试覆盖到 DevOps 部署一条龙跑完。 安装也很简单，Claude Code 插件市场两条命令就装上了。 GitHub：