Viking
@vikingmute
独立开发者 自由职业
作品
TinyShip 现代化全栈 SaaS 开发平台，支持国内外双市场 Monorepo 架构 三框架支持
简单简历 五分钟打造程序员的金牌简历
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好久没看到这么精彩的和 AI 无关的技术文章了：《Reverse Engineering Linear's Sync Engine: A Detailed Study》
讲的是 Linear 客户端同步方案（Linear Sync Engine） 的逆向讲解，如果体验过 LInear 的就能感受到它的操作非常丝滑。这篇文章把模型怎么定义 怎么进 IndexedDB 事务怎么上报 服务端怎么回 delta 怎么做部分加载和 undo讲的非常清楚 还对技术细节感兴趣的朋友可以收藏好好读读。
Linear CTO 也称赞过这篇文章。我觉得整体读的体感非常好，学到了很多，同时也很赞同乐观更新这种做法。
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我用网易邮箱作为国内的主要邮箱，最近在网易邮箱大师桌面端里面发现它推出了 Mail Agent。
简单说就是嵌在邮箱里的 AI 助理，能读懂你所有邮件，用自然语言给它下指令就行，不用自己一封封翻，不仅如此，它还拥有固定的记忆系统，同时根据你的需求还能通过持续学习你的使用习惯和语言风格，形成一套独一无二的只属于你的语言风格。假如你是重度使用者，它还可以把你的邮箱变成一个可以对话的个人知识库，让你的所有邮件变成可以检索的资源库，比如内容，资料，课件，材料，都可以让 Mail Agent 统一管理和智能检索。
我用它立马完成了一个之前处理起来很繁琐的需求：做自由职业有一个很常见的需求是汇总各种账单。我开的发票以及合作机构的收入单都会发到这个邮箱，之前要翻遍邮箱找相关的收入确认单和所有开发票的邮件，手动整理金额、时间，折腾几小时还怕漏。现在直接一句话：
"帮我搜今年所有和 XX 网站相关的合作账单邮件，把每笔金额、税率、税额都提出来，生成个汇总表。"
它自动扫完全年邮件，相关账单都捞出来，字段提取挺准，导出 Excel 直接转发会计就行，完成度非常高，几小时的活几分钟搞定，而且数据不用导去第三方，比较放心。
感兴趣可以去网易邮箱大师桌面端里体验下。
#网易邮箱# #网易邮箱MailAgent# #网易邮箱大师# #AI工具#
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看帖子说拼多多现在还在用古法编程，没有用 AI，挺神奇的，不知道是不是真的，PDD 现在也没有大张旗鼓的搞 AI，应用也没有任何开屏广告 比较简洁，在各种手机上运行很流畅，就是感觉很神奇的一个存在。
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Cursor 送了 100 刀 credits，看来又可以愉快的狂用 Grok4.6 了，大家快去看下自己的Cursor 账户中有没有？
这个设计 skill 很棒：scandinavian-design，北欧极简风格，适合喜欢 minimal design 的各位，黑白中性色基础，性冷淡风格，
有点像 IKEA那种少即是多的感觉。
网站中提供了好多对比，我很喜欢改版以后的 github 的风格，录了个屏大家可以看看。
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在经过了长期的思想斗争以后，现在正式不用 IDE 了，Cursor 也正式切换成了 Agent View，Zed 也很少打开了，代码只关注架构，每次简单浏览 Diff 了，Code Review 交给多个 Agent 互相 review，验证就是完备的 E2E 了，未来代码就是黑盒了，这是心酸但是没办法的事实了。不知道大家现在还看代码吗？
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Vercel 的这个新的 有点意思啊，Zig 写的 极简开源的原生终端 AI 编程 Agent，非常轻量，二进制后很小，更像 Unix shell，没有目前 TUI 那么多的东西 ，并且支持 WebAssembly，方便集成到其他系统或浏览器，完全是另外一个思路啊，很有意思。
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Gemini 3.7 的一个别的用处是做调研，依赖 google 的搜索功能，我发现效果很好，我要合成几首背景纯音乐用，看看有没有什么免费的可以商用版权的服务，它给出的几个建议都非常 solid，最后我就用想起 fal. ai 我还有一些余额 ，然后让它写个脚本很快就完成了任务，效果很不错。之前用 GPT 做个相同的调研，因为第一次效果一般，这个任务当时就扔在那里不管了。
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最近很多人都说 Gemini 3.7 Flash 是文科生，我今天体会到了，其他模型都输出的是：
XX
XXX
XXX
这种一看就是 AI 的多段落震惊体
让 3.7 flash 润色了以后就是用平实自然的分享口吻写完，很不错
写代码还是一如既往的一般，但是写文字方面的东西可以多用，而且非常便宜
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深度用了两天 Memmy，挺不错
尤其适合现在 Codex 额度用的这么快的情况，用它提供的 hook 接入所有的 agent，用完了我直接用 Cursor 继续干活，可以无感的继续完成任务，以后如果换 Agent 很方便。
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最近发现一个叫 Memmy 的开源项目很不错：
之前我用的不同的 Coding Agent 相互是割裂的，对于同一个项目使用不同的 Agent 每次都等于要重新开始，手动输入一大堆重复的上下文。
Memmy 的思路是把记忆从 Agent 里抽出来，变成用户自己的 Personal Context——Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw 等等几乎所有的 coding agent 历史都能导进来，统一整理后供所有 Agent 共享，建立一个共享的记忆层。一个 AI 学过的东西，另一个 AI 不用再学一遍，切换工具时按需注入相关记忆。
我自己测下来非常实用的一点：平时用 多 agent 写同一个功能，尤其是大的 feature，互相不记得对方学过什么，移交的时候我还需要用 handoff 这种类似的skills ，现在它可以自动扫描把所有 Agents 的相关内容 - 架构，踩过的坑，进度全存在 Memmy 里，不管切到哪个 Agent，它通过 hooks 的模式自动检索并且添加相关记忆，而且不是所有数据很机械的全都放进去，而是经过它自己的匹配机制，一上来就懂你的要完成的功能和当前进度，这个很舒服，
比如如图所示：一个大 feature 的开发我用 Codex 额度耗尽了，我可以打开 Cursor 直接使用 memmy-memory 这个 skills 就可以无痛的继续开发了，相关开发的进度和内容都无感的注入进去了，可以看图二，反之亦然，用什么工具都可以，图三就是 Cusor 也能获取 Codex 的开发进度和内容，也就是图三的内容。
Local-first 架构，数据自己掌控，支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills，还自带 Agent Runtime 能直接执行任务 目前同时支持最新的 DeepSeek Harness 。注册送 token，推荐给同时在用多个 AI Agent 的朋友。
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最近很多人都说 Gemini 3.7 Flash 是文科生，我今天体会到了，其他模型都输出的是：
XX
XXX
XXX
这种一看就是 AI 的多段落震惊体
让 3.7 flash 润色了以后就是用平实自然的分享口吻写完，很不错
写代码还是一如既往的一般，但是写文字方面的东西可以多用，而且非常便宜
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一个有声音的网站，太有趣了，一个专门做声音效果的库，12 不同的风格，总共有 936 种声音，我觉得现在 agent 的时代，这种提示音还是非常必要的，这个做的真的很好，不同种类的都有，网页也做的很精致。
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下午三点就要自动重置了 现在 Tibo 还没有像昨天说的那样按下 fancy reset button，是不是在下午三点之前一个小时才送？ 真的鸡贼啊
最近发现一个叫 Memmy 的开源项目很不错：
之前我用的不同的 Coding Agent 相互是割裂的，对于同一个项目使用不同的 Agent 每次都等于要重新开始，手动输入一大堆重复的上下文。
Memmy 的思路是把记忆从 Agent 里抽出来，变成用户自己的 Personal Context——Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw 等等几乎所有的 coding agent 历史都能导进来，统一整理后供所有 Agent 共享，建立一个共享的记忆层。一个 AI 学过的东西，另一个 AI 不用再学一遍，切换工具时按需注入相关记忆。
我自己测下来非常实用的一点：平时用 多 agent 写同一个功能，尤其是大的 feature，互相不记得对方学过什么，移交的时候我还需要用 handoff 这种类似的skills ，现在它可以自动扫描把所有 Agents 的相关内容 - 架构，踩过的坑，进度全存在 Memmy 里，不管切到哪个 Agent，它通过 hooks 的模式自动检索并且添加相关记忆，而且不是所有数据很机械的全都放进去，而是经过它自己的匹配机制，一上来就懂你的要完成的功能和当前进度，这个很舒服，
比如如图所示：一个大 feature 的开发我用 Codex 额度耗尽了，我可以打开 Cursor 直接使用 memmy-memory 这个 skills 就可以无痛的继续开发了，相关开发的进度和内容都无感的注入进去了，可以看图二，反之亦然，用什么工具都可以，图三就是 Cusor 也能获取 Codex 的开发进度和内容，也就是图三的内容。
Local-first 架构，数据自己掌控，支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills，还自带 Agent Runtime 能直接执行任务 目前同时支持最新的 DeepSeek Harness 。注册送 token，推荐给同时在用多个 AI Agent 的朋友。
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Departure Mono 超好看
等宽像素字体 lo-fi 复古，古早科幻的感觉，网站展示做的非常棒，尤其是航班表，飞行仪表盘的设计，最下面还有一个打砖块的游戏，和这个字体配合的非常好，网站和字体都算是一个艺术品。
假如产品只要适配英文就好了，就有那么多有趣的字体可以使用了。
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作为一个 6 年老自由职业，看到推上越来越多鼓吹自由职业 OPC 晒收入的帖子，还是想告诉大家，辞职要理性，别被带节奏。
现在有一份工作是宝贵的，老板还能帮你兜底，未来找工资会越来越难，在公司赚两万和自由职业赚两万难度不是一个数量级，尤其假如你是想光靠做产品赚到工资，很难很难，要沉淀很久，特别不能进入闷头做产品的怪圈，做出来发现没有十个用户会挫败感绝对致命。所以一定要啥都搞一搞，多方便发展。
一定要有充足的经济基础再选择，要不每个月的焦虑会吃了你。
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Codex 最近的用量缩水的真的挺厉害的，原来一周用不完的，现在两天必然用完，100 美元的套餐只能扣扣搜搜，还记得最开始 2X pro 用量，几乎用不完，看好多人说 200美元的都不禁用了。
感觉所有大模型都是一个套路：前期低价高额度，用户量上来就开始各种搞事情 各种限制了
靠着 Tibo 送 reset 和机械降神一样，现在一不送就傻了
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TinyShip 又用来一次更新：tinyship-cf 用 CF 的 AI Gateway 替代了原来的 Vercel ai sdk 直连第三方 API 的方式，发现 AI Gateway 还是很香的，没有第三方的延迟，不需要任何的 sercet，内置模型开箱即用，还有免费流量，没有的模型可以 BYOK，还自带 Gateway 的缓存，限流等功能。
现在 tinyship-cf 专属 CF 的服务又多了一个，all in CF 更完备了，现在技术栈是：
框架: TanStack Start (React 19 + TanStack Router + Vite) 运行时: Cloudflare Workers
数据库: Cloudflare D1 (primary) / PostgreSQL via Hyperdrive
存储: Cloudflare R2 (native binding)
支付: Stripe, WeChat Pay, Alipay, PayPal, Creem, Dodo Email: Cloudflare Email Sending / Resend
AI：Workers AI + AI Gateway（native binding）
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我的第三个独立开发的项目 TinyShip 今天上线了 🎉🎉
看起来是 another SaaS template，但我认为完全不是重复造轮子，市面上确实有非常多的 SaaS 模板，但我想创造的是一个全新不一样的体验。
1 支持双框架 ，为了满足不同框架爱好者，才用了 Next.js 和 Nuxt.js 双框架设计，这也是我在市面上看到的第一个 Nuxt 模版。
2 双市场策略，完全适配国内本土和出海项目，本土支持 微信登录/微信支付/阿里云短信 国际市场支持 Stripe、Creem 支付，主流 OAuth 登录 以及 Twilio 短信。
说起个人项目，现在非常多人都在鼓吹出海，目前市面上的模板也都是针对出海项目的。但我认为独立开发一定不能忽略国内市场。虽然一直都在说国内付费意愿低，在你最熟悉的市场，其实比已经竞争非常激烈的出海项目有时候更容易成功。
对于价格来说，大多数 SaaS 模板的定价都是对标国外架构，大多 100 到 200 美元。而给自己的定价策略是低价并且优质，让更多开发者有能力购买我的产品。所以价格是299人民币，早鸟价格期间 199 元，应该算是一个大多数人都能承受的价格了。
还有更多详情请看 👇
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Tailscale 是这几年用过最舒服的软件，虽然底层就是 WireGuard，但是把用户体验做的这么好的几乎没有别的，而且免费版几乎完全够用，和 CF 一样是菩萨级别的，还有 exit node 以及那么多高级有趣的玩法。
充分说明了把复杂技术包装成好用的产品，本身就是巨大的价值。
啥时候上市，我赶快去支持一下
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深有同感的文章：
作者说 Qwen 3.8 27B 模型非常强，但是默认 reasoning effort 是 xhigh。
画一个鹈鹕骑自行车的 SVG用 xhigh：跑了 21 分钟，花了一大堆reasoning tokens，最终输出质量很高，但完全过度。
连画一个圆都会被它搞成带动画/渐变/同心圆的复杂 SVG。
GPT-5.6 Sol 也是这样的 xhigh /ultra 会严重的 over-engineer，会非常追求边界情况的边界情况，糊出屎山中的屎山，容易陷入长时间的 review/fix 循环，把 token 额度烧得很快。
我现在做任何都不会开它的 xhigh，用过一次要哭了，啥情况需要这个档位？要多复杂的大任务和多步规划才需要这个档？fail fast 是 AI 写代码我看来最重要的特性，xhigh完全是反 fail fast。
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学了一招 现在 AI 开发大量使用worktree，每个安装一套依赖会极大的占用空间，可以使用pnpm 的 Global Virtual Store
改用一个全局共享的虚拟存储，省空间，非常有用的一个特性。
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