上手gitea actions记录
Gitea Actions CI/CD 实战：从构建到部署不久前发现我部署的 drone CI/CD 报错了 docker api 版本过低，找到一个相关的 issue，但是没有解决，另外感觉 drone 这一套貌似维护不太活跃。于是寻找一个替代方案，正好发现 Gitea 支持了 actions，于是尝试把本地部署迁移到 gitea actions，因为我本地已经部署了一个 gitea。 上手首先需要一个 self-hosted 的 Gitea，这部分略过。 接下来，我们需要配置 Gitea Actions 的执行环境，也就是 Runner。Gitea 的 Runner 叫做 act_runner，它负责执行在 workflow 文件中定义的任务。 Runner 配置解析为了让我们的 CI/CD 流程顺利..
更多编程就是玩泥巴
编程就像拿起一块泥巴，慢慢地把它捏成你想要的形状。在这个过程中，你与媒介和材料的亲密接触，会教会你你正在创造的东西——它的特性、容忍度与局限——即便你在创造的同时才逐渐理解它。你对你想做的东西，最不了解的时刻，恰恰是刚开始动手的那一刻。那时，你以为自己知道想做什么。而正是通过反复迭代的过程，你才会明白自己真正想要创造的是什么——无论一开始你是否意识到这一点。设计不仅仅是解决问题，更是发现真正需要解决的问题，然后去解决它。我们常常失败，并非因为没能把问题解决好，而是因为我们解决了错误的问题。 当你跳过创造的过程，你用一件“你以为自己想要的东西”的影子，交换了原本可以在实践中学到的真正造物经验。被直接交付一件近似你设想的成品，就剥夺了那种发现与学习的本能——这是任何真正创作实践的核心。唯有从泥块开始亲手塑造的..
更多AI搞不懂人称代词
陪娃学英语，由于我没啥耐心，于是找了豆包跟他陪练。课程是New Concept English Book I Lesson 140（是的很old school），大概内容是： A提问： Are you tired? B没听清：What does he want to know C转述：He wants to know if you are tired. 我把课本截图给豆包，豆包很快明白这一课讲的是啥，我的prompt是：豆包你扮演A和B，我回答C，你指出我的语法错误之后换别的问题继续问我。 这样进行得很顺利，直到豆包问了这样一个问题： A: What can i do for you B: What does she want to know? C: ___ 甲：我能帮你干点啥不？ 乙：她问的啥来着？ ..
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Agent Skills实践
Foreword 最近 Skills 稍微有点火，哪哪都是在讨论。这里我也结合一下日常工作的实际场景来实践一下，看看 Agent Skills 能干些啥，以及它和之前说过的 MCP 有什么区别。 Skills https://github.com/anthropics/skills Skills是由Anthropic提出的，官方给了开源的skills的模板，很快就接入了其他各大模型 核心概念 Agent Skills 是一个用于为 AI 智能体扩展专门能力的开放标准。Skills 会把特定领域的知识和工作流封装起来，智能体可以调用这些 Skills 来执行对应的任务。 大白话解说：Skills 就是把平常我们命令 AI 去做的一些「复合模板 + Prompt + 规则」的事情，收敛成..
更多今日被AI拷打
群里朋友发了一个AI拷打的prompt。做完了一轮觉得没啥，要睡觉了后劲来了。必须得记录些什么。这狗日的语言模型蹦几个金句是真的让人印象深刻 我一直有个毛病是 fear of loss，损失厌恶。 AI提醒我，我能不能用一个必不后悔的方式，先占位？ 其实它这句说得有点绕，我觉得更进一步应该说，不能以我当下的情况去评估可能的风险，而是假设将来回头看，会不会为没能冒险感到后悔？ 然后又聊到人际关系，我觉得最难处的就当官的和小人。AI提醒我，处处留痕才能克小人。我恍然大悟，原来官僚流程才是小人克星。啊这。😂 反而理解当官的为啥不喜欢“讲真话”，而是要讲权责，讲先例，讲文件，讲上级态度。能打败官僚的只能抬出更多的规定、流程和制度 🤣 我又问，遇到满嘴仁义道德胡搅蛮缠，不讲事实不讲道理的人怎么办，AI这么说..
更多Linux服务器各类“面板”
一直习惯手动敲，想尝试下各种面板 Redhat 的 Cockpit The following NEW packages will be installed: cockpit cockpit-bridge cockpit-networkmanager cockpit-packagekit cockpit-storaged cockpit-system cockpit-ws cracklib-runtime dconf-gsettings-backend dconf-service dns-root-data dnsmasq-base glib-networking glib-networking-common glib-networking-services gsettings-desktop-sche..
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RGB灯光修正
Foreword RGB或者RGBW类似的多通道光源数据校准流程总结一下，之前一直把各种修正混在一起，实际上每个阶段都应该只做各自阶段的事情，混入别的东西就会导致最终输出跑偏 RGB光源 一般来说是两层进行处理，先处理感官层面的数据，此时不带有任何物理上的修正，这是我们理想的颜色应该有的样子，而后才是将这个理论值输出到现实中时需要处理的修正 感官层 Gamma 感官层修正是比较简单的，把Gamma应用上去就行了 人眼对亮度的感知是非线性的，所以要通过Gamma进行修正，一般选取标准 Gamma值：2.2（sRGB）或 2.4（Rec.709） # Gamma校正公式 def gamma_correct(value, gamma=2.2): if value <= 0.04..
更多Hard Things in Computer Science, And AI Aren’t Fixing Them
Computer Science jokes are old, but they’re still true “There are only two hard things in computer science: cache invalidation and naming things.” — Phil Karlton (and eventually, off-by-one errors). We’ve laughed at this trope for decades, but we’ve spent far too little time dissecting the second one: Naming. On the surface, naming is about semantics—ch..
更多计算机科学里哪些极难的事
计科里有两件极难的事儿，cache invalidation，给东西起名字，和 off-by-1 errors. 今天想说说这个，给东西起名儿。HN今日讨论，软能力会成为程序员最实用的技能，这里的 软技能 就是指交流——特别是和 coding agent 交流。 我觉得吧，coding agent 这波福利迟早会被吃干抹净。低垂的果实，虽然很多，很大，也会被摘完。 AI能把它能解决的一切，全部拉到同一个水平，然后进入贤者模式。哪些从来没有文档说明，也就是没有语料拿来训练的东西，哪些尚没被定义，没被分析，没被起名字的问题，那些就算讨论都要先叠甲 lemma 的问题，AI就无能为力了。 近几天几乎每天都能vibe出来一些成果，我很喜欢，但是突然又很空洞。欣喜的是多年以来的hobby得到了完成，解脱了；空洞一方..
更多The Seal Manifesto: Against the Ephemeral
The Seal Manifesto: Against the Ephemeral I. The End of the Scroll For a decade, we have lived in the Age of the Vapor. We post into the void, chasing a heartbeat of attention that vanishes by morning. Our thoughts are rented to servers we don't own, managed by algorithms that don't care, and deleted as easily as they were typed. We have traded Legacy for..
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