系统：要删除吗？ 我：不，这些不是截图，是我的来时路。📉 System: Delete them?
Me: No. Those aren’t screenshots. They are the path I’ve traveled📉

Windows 10/11 安全锁屏界面时间存在延迟？微软：这是有意设计，并非 BUG，因此不会修复。安全锁屏界面指的是使用 Ctrl+Alt+Delete 快捷键进行的锁屏，这种情况下屏幕显示的分钟数最多会延迟 30 秒，因为屏幕刷新周期是 30 秒，常规锁屏 Win+L 没有这种延迟：

周五的晚上。手机经营，关上书房门。 打开 emacs，M-x compile 都懒得配，直接手写 Makefile, -std=c++20 -O2 -Wall -Wextra -fsanitize=address,undefined，编译器警告一个不放过。敲几行模板元编程，constexpr 函数在编译期就把该算的算完，concepts 约束模板参数，比 SFINAE 那套写起来清爽十倍。顺手用 std::variant + std::visit 撸一个类型安全的状态机，比裸指针 + 虚函数表干净太多。 内存这块 unique_ptr 管生命周期，std::span 传数组不越界，RAII 保证异常安全，绝不手写裸 new/delete。想验证性能，perf stat 跑一遍看看 cache miss，再上 godbolt 瞅一眼汇编，确认编译器真把循环向量化了。 gcc -c 编译，.o 链接，一行 ./a.out 跑起来，终端里吐出结果的那一瞬间 没有 IDE 花里胡哨的智能提示，没有云端协作,没有 AI 自动补全,只有hhbk键盘优雅的撞击声、编译器的沉默和最后那行正确输出。 这种幸福，有几个人懂。

我是这么管理 Skills 的。 Skill 有两个痛点。 一个是同步。如何保持一个源，让它在项目、全局、以及远程机器上保持一致。 另一个是上下文爆炸。我见过装了两千多个 skill 的用户，然后回过头来问我们，为啥 code agent 这么慢。 我的解法：一个中央仓库，一个 sync 脚本，绝大多数 skill 加 disable-model-invocation: true。 1\ 只有一个源头 维护了一个 ~/Projects/cc-skills/，60+ skills，实验性质的不在这。改只在这里改，别处都是副本。 2\ 分发交给脚本 有个 sync.ts 脚本，底下是 rsync -av --delete，支持 local 和 ssh，推送到全局、多个项目和远程机器（比如在 macmini 上部署了 hermas 或 openclaw，只需要部分 skill）。 3\ 默认 .claude/skills，其余软链过去 通过软链支持不同的 Qoder 和 Codex 等，比如 ~/.agents/skills -> ~/.claude/skills，~/.qoder/skills -> ~/.claude/skills。 4\ 90% 以上加 disable-model-invocation: true 我同步到 global 的 15 个里，14 个加了这个 flag。所以用 claude code 的 /doctor 分析，结果很干净。 几十个 skill 就是几十段常驻描述，活还没开始干，窗口先被咬掉一块。几千个是什么光景，可以自己想。。 而且我本来就知道什么时候该用哪个。/deslop、/handoff 我打得出来，不需要模型替我猜。 5\ 新 skill 用 create-skill 建 上面这些约定我不想每次重记一遍，全塞进这个 scaffold 里了。它建出来的 skill 就按这套走：有副作用的一律加 disable-model-invocation: true，只有规范和知识型的才留给模型自己判断。 注：我的 create-skill 开源了：

继续燃烧吧🔥总统先生👏💪 此刻，伊朗正在为他们的谎言付出高昂代价‼️ 美国现在已经摧毁了伊朗诸多军事基地。至少500枚导弹已经锁定并装填完毕。 🇮🇷 伊朗隔空叫板： “我们有数千枚弹道导弹蓄势待发，让美国随时放马过来！” 🇺🇸 美国网络司令部反手就是一个Ctrl+A+Delete： 大规模的网络攻击瞬间完成了降维打击，直接锁死了伊朗的数字发射代码。 甚至连拦截弹都省了🤭😆 ——美国直接把伊朗引以为傲的导弹，变成了地库里一堆“昂贵的擦屁股纸”。 💡🪺彩蛋时间（尚未官宣）： 据坊间传闻，伊斯兰革命卫队那位刚上任不久、屁股还没坐热的新总司令艾哈迈德·瓦希迪，已经在美军空袭中“嘎了”。 伊朗政权正陷入前所未有的混乱。 @POTUS @realDonaldTrump ⁠@SecWar⁠ @PeteHegseth #Iran# #IranWar‌#

强烈推荐这篇。Simon Willison 用 Fable 5 给他的核心开源项目 sqlite-utils 做 4.0 终审，发现了自己都没发现的严重数据丢失 bug，37 个 prompt 跑完 34 个 commit 的修改，然后让 GPT-5.5 做交叉审查又抓出 2 个 P1 问题。全程大部分在 iPhone 上完成——在国庆日游行间隙断续操控 agent。这才是 2026 年独立开发者真实的 agent 工作流。 --- # sqlite-utils 4.0rc2，主要由 Claude Fable 写的 sqlite-utils 4.0rc1 发布两周后，Simon Willison 用 Fable 5 做最终审查。初始 prompt： "Final review before shipping a stable 4.0 release — very important to spot any last minute things that would be a breaking change if we fix them later." ## Fable 发现的关键 bug Fable 发现了 5 个"发布拦截"级别的问题——最严重的是一个数据丢失 bug：`delete_where()` 从未 commit 并且毒化了连接。运行 `delete_where()` 后，连接卡在 `in_transaction=True` 状态，后续所有 `atomic()` 调用走 savepoint 分支，全都不 commit。删的行会丢，删之后插入的新行会丢，连新建的表都会丢。重新打开数据库后，删操作、新行和新表全没了。 "非常高兴没发布它——虽然至少这是个可以在 4.0.1 修掉的 bug，而不是逼迫 5.0 的设计缺陷。" ## 37 个 prompt，34 个 commit 后续用 37 个 prompt、34 个 commit、+1321 -190 行修改、跨越 30 个文件，逐条处理完所有反馈，同时做了几个额外的设计改进。 一个关于 coding agent 的奇怪事实：像这种更难的任务实际上提供了更多同时做其他事的机会——因为 agent 有时需要 10-15 分钟去啃新任务。Simon 在那段时间去看了 Half Moon Bay 的国庆日游行，偶尔从手机上检查进度、发下一个 prompt。 ## 让 GPT-5.5 做交叉审查 Simon 现在有一个习惯：让 Anthropic 最好的模型审查 OpenAI 的工作，反之亦然。这次让 GPT-5.5 审查 Fable 的改动。GPT-5.5 抓出了 2 个值得调查的 P1 问题：`db.query("update ...")` 在 raise ValueError 之前已经 commit 了 update——对一个文档说"只能用于返回行的 SQL"的方法来说非常意外的副作用。以及 `INSERT ... RETURNING` 通过 `db.query()` 只在返回的生成器完全耗尽后才 commit——不耗尽就永远不 commit。 "审查这段代码帮我建立了更好的 SQLite 事务语义边缘情况的心理模型。" ## 估计成本：$149.25 主会话 Fable 5 $141.02，4 个子 agent 各 $1-2.4，一个 Opus 4.8 agent $0.32。总共 $149.25。在 Claude Max $200/月订阅下免费，但 7 月 7 日之后即使是 Max 订阅也要付全价。 Simon 的反思：应该更积极地用子 agent 配便宜模型。他在 Fable 上的周限额已用到 63%。 ## 发布说明由 agent 写 Simon 过去坚持手写发布说明。这次让 Fable 写——"这些说明比我手写的好。发布说明是那种适合外包给 agent 的写作：无聊、可预测、准确。" 他还发现审查文档改动是建立对变化的理解的绝佳方式——比直接看代码 diff 快得多。 #Fable5# #Agent实操# #开源#

建议：新手别滥用 viber coding 。 混用 中国和海外的大模型，viber coding ，我把所有研发坑都踩完了 : 1. 时区问题，中国的大模型看 北京时间 ，美国的大模型看 美国时间 ... 2. Error code 到底是 int 类型还是 str 类型， 傻傻分不清. 3. 软删除 是真的删除还是 标志为 'is_deleted' = true . 4. 状态码 ( 500 , 400 ... ) 分散在全项目各处都是 ... 5. 数据库慢查询设置 ， N+1 问题 未考虑 ... 6. 短信验证码 、 实名认证的防暴力破解 未考虑 ... 7. 状态机 待会儿 8个状态 ，隔一天就10个状态，再隔一天 7个状态 ... 8. 同一个业务含义的变量，分不同函数名 或者 不同 变量名来写。 9. 写了而又不用的函数名。 10. 不用 ORM ，而是裸用 SQL ，带来 主键 自增长问题 。 11. 数据库设计了 JsonB ，导致 数据查询 和 数据检索的 困难问题。 12. 高危严重的水平越权漏洞 和 垂直越权漏洞 泛滥 ... ...

OpenCLI 一键打通 Agent 的 Twitter 世界！🚀 发推、回复、引用转推、监控通知、关键词触发自动回 DM、把整条 thread 抓下来总结、批量整理 list、定期备份某个人的所有图和视频——你想到的客户端操作，Agent 都能替你跑。 不需要 X API key。不需要等审批。不用 OAuth 折腾半天。 全部复用浏览器登录态——你能在网页上做的事，Agent 都能做。 OpenCLI 的 Twitter 适配器膨胀到 36 个命令，几乎打穿整个客户端： 读：timeline / search / thread / tweets / likes / followers / following / bookmarks / notifications / trending / article / download 写：post / reply / quote / retweet / like / bookmark / follow / block / hide-reply / delete DM：reply-dm / accept 关键词自动放行 List：lists / list-tweets / list-add / list-remove 以前 Agent 看 Twitter 只能爬时间线 现在 search → thread 抓完整讨论 → 总结 → quote / reply 发出去，一条流水线串到底 Twitter 是 Agent 的第一个完整生活场景。

推荐这篇文章，LangChain Deep Agents v0.7 发布。 他们把默认的基础指令砍掉了一大半，跑完全部 eval 性能不变。 LangChain 在 7 月 29 日发布了 Deep Agents v0.7。这次更新的核心是把 harness 变薄——基础输入 token 减少 65%（约 6K → 2K），性能不变。 三条瘦身策略 删掉基础 system prompt。 Deep Agents 之前内置了一个通用指南和工具使用说明的 system prompt。v0.7 把它整个砍掉了。 工具描述精简 43%。 内置工具的描述文本被压缩了近一半。 Todo 列表默认关闭。 TodoListMiddleware 不再是默认开启。跨三类 eval（自主任务、多轮对话、长上下文）× 四模型（GPT-5.6 Luna、Gemini 3.6 Flash、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.8）的评测显示，关闭 todo 后奖励略优、成本更低。不过有三类场景仍然值得打开：长多步任务、能力较弱的模型、需要可见进度条的 UI 场景。 验证方法 LangChain 用了一个新的 eval 套件来做对照。三个基准类别：Autonomous（编码、数据分析端到端任务）、Conversational（多轮对话）、Long-context（长上下文检索推理）。v0.7 vs v0.6.12 矩阵跑下来，reward 整体持平，token 和成本多数下降。最显著的是 GPT-5.6 Luna：token -34%，成本 -15%，reward +4%。 Anthropic 的影响 博客里直接引用了 Anthropic 刚发的 Claude 5 模型的 context engineering 新规——Claude Code 的 system prompt 被砍掉了 80% 以上，coding eval 毫无下降。两条核心发现： • 接口比示例好。 好的 tool schema 教会模型怎么用工具，比过去流行的 few-shot examples 更有效——示例反而会收窄模型的探索范围。 • 不要重复。 在 system prompt 和工具描述里各说一遍同一个指令，不带来增益。 可配置性 v0.7 让覆盖内置中间件变成一等公民。传一个 middleware= 实例，同名的默认中间件会被原地替换而不是报错。一个实际例子：SummarizationMiddleware 默认在上下文窗口 85% 时用通用 prompt 做摘要——v0.7 可以把它换成： SummarizationMiddleware( model="fireworks:kimi-k3", trigger=("fraction", 0.5), # 50% 就开始摘要 summary_prompt="Summarize the conversation, keeping file paths and decisions verbatim...", ) 破坏性变更 • TodoListMiddleware 默认关闭（可 opt-in） • 移除了 v0.5 中废弃的 backend factories • delete 工具加入默认文件系统工具列表（可通过 allowlist 关闭） 原文： #DeepAgents# #LangChain# #AgentEngineering#

安卓手机明明已经删了照片、视频和 App， 结果还是提示： 存储空间不足。 很多时候，占满空间的不是你看得见的文件， 而是系统和 App 长期堆出来的隐藏垃圾。 按下面这套方法清一遍， 可能直接释放十几 GB，甚至几十 GB。 1. 先清应用缓存 每个 App 都会保存临时文件。 刷短视频，视频会缓存。 逛购物 App，商品图会缓存。 用浏览器，网页数据也会缓存。 路径： 设置 → 应用 → 选择 App → 存储 重点看这些 App： • 抖音 / TikTok • 小红书 • 微信 / WhatsApp • 淘宝 / 拼多多 / Amazon • 浏览器 • 视频 App 点击： 清除缓存 注意： 不要点“清除数据”。 清除缓存只是删临时文件。 清除数据可能会重置 App、退出账号、清空本地设置。 2. 清理聊天软件媒体文件 聊天软件最占空间的，往往不是文字聊天记录， 而是图片、视频、语音和文件。 以 WhatsApp 为例： 文件管理 → 内部存储 → Android → media → com.whatsapp → WhatsApp 里面通常有： • Images • Video • Audio • Documents • Voice Notes 很多几年前群里转发的视频、图片、语音， 可能一直都还在。 建议按文件大小排序， 先删大体积、没用的视频和文件。 这一步经常能清出好几个 GB。 3. 清空图库“最近删除” 很多人以为照片删掉就没了。 其实不是。 安卓相册一般会把删除的照片和视频保留一段时间。 路径： 图库 / 相册 → 垃圾箱 / 最近删除 → 清空 这些文件虽然已经被你删除， 但在彻底清空之前， 依然占用原来的存储空间。 如果你经常删视频， 这里可能藏着 1GB、2GB 甚至更多。 4. 删除卸载 App 的残留文件 很多 App 卸载后， 并不会把所有文件清干净。 尤其是游戏、大型工具、视频类 App， 可能留下几百 MB 到数 GB 的残留。 检查路径： 文件管理 → 内部存储 → Android → data 以及： 文件管理 → 内部存储 → Android → obb 进去后查看文件夹名称。 如果看到已经卸载的 App 或游戏文件夹， 确认不用后可以删除。 注意： 只删你能确认的残留文件夹。 不认识的系统文件夹不要乱动。 5. 删除隐藏缩略图文件夹 安卓会给照片和视频自动生成预览图。 这些缩略图一般藏在 DCIM 目录里。 先打开： 文件管理 → 设置 → 显示隐藏文件 然后进入： 内部存储 → DCIM → .thumbnails 这个文件夹可能占用 1GB 到 5GB。 删除后一般不会影响原始照片和视频。 系统需要时会重新生成缩略图。 6. 三星手机专用：清理系统日志 如果你用的是三星手机，可以试试这个隐藏菜单。 打开电话拨号界面，输入： *#9900## 进入 SysDump 菜单后， 点击： Delete dumpstate/logcat 这一步会删除长期积累的系统日志和诊断文件。 通常不会影响联系人、聊天、照片和 App。 不同手机效果不同， 有的人能清几百 MB， 有的人能清 1GB 到 2GB。 不是三星手机，可以跳过这一步。 总结清理顺序： 清除应用缓存 清理聊天软件媒体文件 清空图库最近删除 删除卸载 App 残留 删除 DCIM 里的 .thumbnails 三星手机执行 *#9900## 清日志 正常情况下， 这套流程能释放 15GB 到 30GB。 关键是： 不用删重要照片， 不用卸载常用 App， 不用清空聊天记录。 真正吃掉手机空间的， 往往不是你看得见的东西， 而是长期堆积的隐藏缓存和残留文件。