實戰對比：用 mpremote/Putty/MobaXterm 連接樹莓派 Pico REPL ，誰更省心 ？
電腦連接樹莓派 Pico通過 USB 連接我們可以利用多個遠程控製終端通過 USB 線和樹莓派 Pico 進行連接通信，常見的遠程控製終端包括 MobaXterm
、Putty
、mpremote、Xsh
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2026-09-07 11:54
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娛樂
用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題
：模型到底被用了多少次
？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用？如果對這些數據一無所知
，就談不上優化成本 、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
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2026-09-07 11:48
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訂單的含金量在分化
訂單含金量在下降 ，訂單研發的含金量在上升
。01產品體係中 ，訂單管理作為交易鏈路上最核心的模塊
，其流程的難度和複雜度都比較高
，尤其是在經典的電商業務中，訂單幾乎和係統中所有核心的模塊都有交互 ，在訂單設計
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2026-09-07 11:19
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具身智能運動控製與軟件棧 ：你的代碼隻活在中間件之上
一台人形機器人裏跑著五層軟件，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級 。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了
：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上 ，值錢的
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2026-09-07 11:14
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編程語言的「第三條道路」上 ，走得最遠的其實是 C#
"測試隻能證明 bug 的存在 ，卻永遠無法證明 bug 的缺席 。"—— Edsger Dijkstra寫在前麵最近讀到一篇基於 OCaml 之父 Xavier Leroy 深度訪談的文章
，標題叫《編程
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2026-09-07 11:02
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經常用 Codex 後 ，我發現 AGENTS.md 隻該管一件事
讓 Codex 少走彎路：一份全局 AGENTS.md 的取舍Codex GPT-5.6 、Claude Fable 這一代模型變強後 ，我反而開始刪 Prompt 。以前總怕 AI 理解錯。恨不得把“先看
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2026-09-07 10:48
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用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
在把大模型接入日常工作流之後 ，筆者很快遇到了一個新問題 ：模型到底被用了多少次
？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用 ？如果對這些數據一無所知 ，就談不上優化成本
、排查異常 ，更談不上為後續擴容做
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2026-09-07 10:20
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AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
1. 概述過去五年，開發者與 AI 的關係被「Tab 鍵」定義：模型猜下一行 ，人決定接不接受 。GitHub Copilot 把這件事做到了極致 ，也把很多人鎖在一個錯誤心智模型裏——以為 AI 寫代碼的
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2026-09-07 10:15
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AI 不會淘汰你 ，但會淘汰「隻會點發送」的那類人
同事小李用 AI 半小時拚完周報
，會議室裏老板隻問了一句
：「第三段數據從哪來的？錯了你負責嗎 ？」小李愣住——他隻點了發送
，從沒點開過鏈接 。這不是 AI 不行
，是人把「會用 AI」和「能扛事」混成了一件
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2026-09-07 10:13
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具身智能運動控製與軟件棧 ：你的代碼隻活在中間件之上
一台人形機器人裏跑著五層軟件 ，頻率從 10Hz 到 20kHz ，差三個數量級。這個頻率斷層把每層軟件的地盤劃死了 ，也把集成商的邊界劃死了
：五層裏集成商能碰的隻有中間件那一層 ，你的代碼活在它之上 ，值錢的
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2026-09-07 09:57
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