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- WorkFlowy + Bear web = 浏览器黄金组合
前些天，我写了篇关于 WorkFlowy 的博客。介绍了过去半年，为什么我放弃了 Obsidian，转而使用 WorkFlowy 当作自己主力笔记软件。
其中一个主要原因，就是 WorkFlowy 是一个 web app，无论我使用什么设备，手机、iPad、Windows PC 或是 Mac mini，甚至 Linux 远程桌面，只要有浏览器，我就能立即打开 WorkFlowy 查看和记录我的笔记。
但对于我来说，WorkFlowy 并不完美，由于它是一个大纲式的笔记软件，并不适合用来写作（写是可以写，但前面的子弹圆点实在让人分心）。如果使用 WorkFlowy，我必须还要搭配一个写作 app，目前在用 iA Writer，可这样一来，我的写作/笔记系统，还是需要依赖 app。
这个缺憾，在前两天得到了解决。
无意中，我搜索了一下一直喜欢的 Bear（熊掌记）的 web 版进度，没想到的是，就在最近几个月，Bear 推出了 web beta 版。于是赶紧登陆上去，发现 web 版的完成度还是很高，整体颜值和桌面版一致，除了不能自定义字体，我感觉该有的功能全都在，包括自动同步到你的 iCloud drive。
昨天试着用 Bear web 版敲下了第一篇文章，整体的体验也非常好。与 iA Writer 对比下来，Bear 有太多的主题可以更换，避免了前者千篇一律的黑白两色让人无聊，由于不需要创建本地文件，也不用担心文件丢失的问题，总体来看，算是一个可以打90分的写作工具。
最重要的，它可以让我只用浏览器，就能完成写作，再加上用 web 版 WorkFlowy 记笔记，这一套我可以称作随时开箱即用的浏览器黄金组合，在哪都能用，还能用的爽。
via 火米博客 (author: happy) -
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- “睡眠并没有真正治愈我的认知疲劳。研究表明，身体上的疲惫通常能通过充足睡眠得到很好恢复，但认知、心理或情绪上的疲惫却不行。认知上的耗竭甚至会渗透进你的梦境，降低你的睡眠质量，而且这种状态可能持续数周。" 感觉的确是这样！
via happy xiao -
- 我复刻了 Daring Fireball 的博客主题，个人觉得非常漂亮，欢迎收藏使用。 仓库地址：https://github.com/happyokay/fireblog-classic Demo：https://huo.me/
via happy xiao - 第一次买独服，我学到了什么
前天下午，在犹豫了两个礼拜之后，我终于还是入手了人生第一台独服。
这台大鸡来自圈内知名的法国厂商 OVH，代号为 KS-LE-B，属于廉价入门款。由于 CPU 和内存比标配更高（抽奖得来），所以这台的配置，又被称为“小满贯”，意思是，硬盘是这个型号里能抽到的最大容量。
具体来说，配置是：
● CPU 1230v6
● 内存 32GB
● 硬盘 2x1.9T NVME
● 网络 上行500Mbps 下行1Gbps
● 续费 9.9o/月
第一次用独服，其实也没遇到什么坑，就是安装系统的时候，需要提前想好是否要组 RAID1，以及如何划分硬盘分区。接下来简单讲讲我的两点心得吧。
是否组 RAID1
如果你的独服有两块硬盘，OVH 的安装界面是默认建议你组 RAID1 的，意思就是，你的两块硬盘，互为备份，你所有的数据都有双份，分别存在两块硬盘上。你为这样的安全冗余付出的代价是，两块硬盘只能当一块用。
关于是否组 RAID1，我搜过一些帖子，基本上都说，如果是生产环境，或者对数据安全要求很高，就要组。一般玩玩，不组也行。我第一次安装系统的时候，是组了 RAID1，后来跑了个硬件检测脚本，发现两块硬盘的健康度都是99%，就放弃了组 RAID1，直接 RAID0 开干。这样一来，一块可以用来当作主要用途（同步全节点），第二块可以用来备份，或安装别的应用。
先装一块，再装一块
接下来我就遇到第一个小坑。我选择 RAID0 之后，分区，安装系统。等到让 Openclaw 帮我挂硬盘，装应用时，它提到了，这样的分区，实际上每个应用的数据，都是随机安装在两块硬盘上的。如果一块挂了，整个服务都会挂掉。而根本不是我一开始设想的，一块用来干活，一块用来备份。
解决方案是，回到 OVH 后台重新安装系统，这次，只选择一块硬盘，分区，安装，另一块先不动。等到系统装好了，再进去挂载第二块，这样一来，第二块硬盘，就能干干净净地，放在你想要的目录下面。你安装程序时，就会很清晰地直到，到底安装在哪里。
要不要切小鸡（PVE）
今天早上突然想到，既然第二块硬盘要挪作他用，不如直接切个小鸡（虚拟机）出来。问了一圈 ai，都鼓励我这么干。我的设想是，物理机用来同步全节点，虚拟机（小鸡）分配 nat v4，和 ipv6 地址，用来玩点别的。
开动之前，我隐约记得，这台入门款，好像没给分配一个 /64 段的 ipv6，也就是说，整台独服，只有一个 ipv6，如果切小鸡出来，v4 v6 都得用 nat，网络会变得很复杂。让 ai 登上机器看了看，果然是这样，没用多余的 ipv6 可以给小鸡用。最后不得已，放弃了切小鸡的计划。内心也松了口气，省的去折腾了
值得分享的目前就这么多，用了2天，最大的感受是，稳定（两天还看不出来哈），网络好（一晚上就同步了700gb），cpu/内存/硬盘，还有很多很多剩余。
via 火米博客 (author: happy) - 人们常说，要花钱花时间学 ai。比如，学提示词，学如何让 ai 作出你想要的东西。但是，ai 越往后一定是越聪明，意味着，哪怕是最愚笨的人，用最外行的语言，也能让 ai 做出他超乎他想要的，了不起的东西。
换句话说，越往后，越不用学。所以干脆，现在就不要花时间。只是去用就好了。
via happy xiao - 我靠，搞定了，在 iCloud 里关闭“高级数据保护”就能登陆 Bear 网页版，同步国区 iCloud 数据了。不过官方说 beta 版是都可以登陆，正式版之后，只能 pro 用户登陆，就说还是要在国区订阅才行。
via happy xiao -
- 等了十年，也是用上 Bear 的 web 版了，可是可是，它必须用订阅的 Apple ID 登陆，然后呢，就不能同步我国区 iCloud 的笔记了😓。先用用看，喜欢的话，还是回国区来订阅了。
via happy xiao -
- 我为什么选择 Workflowy
via 可乐周报 (author: happy xiao)Telegraph我为什么选择 WorkflowyWorkflowy 是一个大纲类型的笔记软件。我从2020开始把它当作主力笔记软件，一直使用到2022年，然后换成 Obsidian 用了三年。今年1月30号，我又重新用回 Workflowy，这次，也许再也不会离开它。 既然用过几乎所有主流笔记应用，最终还是选择 Workflowy，总归有我自己的原因，总结了一下，大概有九条，写给你看，也许你试着用用，也会爱上它。 全平台 Workflowy 的数据存在云端，所以可以和 Notion 一样，在任意浏览器访问。同时，它也有 iOS/Android 版，Windows/MacOS… -
- 点评一下小米 Mimo 模型
差不多20天，用完了小米 Mimo 赠送的两亿 token，来主观片面地点评一下，我对 Mimo 模型的看法，主要是 MiMo-V2-Pro。
● 我没有用来编程，主要放在 Openclaw 和 Hermes 里面用。解决日常问题的能力，我觉得和 GPT5.5 不相上下。
● 主要体现在，用 MiMo-V2-Pro 时，它能主动寻找不同的解决方案，并一直处理，直到达成目标（或者实在解决不了）。这一点，稍微弱一点的模型都做不到，弱鸡模型常见的情况是：回复少、遇到问题就停止工作、聊天经常中断、不主动寻找新的方案。
● 2亿 token 还是挺耐造。我从月初用到20号，差不多一半的时间都在用它。换句话说，如果想当作 GPT5.5 的备选模型，我看了一下，年付1045rmb 的标准套餐，是可以满足需求的。只不过，在征询 ns 论坛网友意见后，被劝退。大家的意见是 Deepseek 更划算。
● 再说一个让我印象深刻的，mimo 的特征。它的胆子比 GPT 大很多，有一次，忘记具体什么事情了，我让它去我的一台 VPS 上解决问题。它没有征询我的同意，采取了非常激进的修改方案，尽管最后解决了我的问题，但从它先斩后奏这一点来看，在 GPT5.5 上是没有经历过的。依我来说，mimo 有一点中国人做事的风格，不太守规矩，为达目的，不择手段。
● 想不到其他想说的了，mimo 说活不矫情，这也算是一个特点吧。另外，从论坛看到，小米负责 ai 的，是个天才少女，有网友说感觉她怪怪的，瘆人。
● 总结一下，如果盲猜，仅仅从我日常使用的场景来看，分辨不出来 MiMo-V2-Pro 和 GPT5.5 的区别。我给它打 8.5 分（GPT5.5 9分的话）。
● 如果你想试用的话，可以试用我的邀请链接注册，免费获得10美金试用金。
via 火米博客 (author: happy) -
- Token 不够用的话，试试 RTK 吧
周末躺床上刷手机，在 Linux.do 论坛看到一个评论，大概意思说，你们这帮闲 token 不够用的，为什么不去配置一下 rtk，至少可以省下50%。我心想，还有这种好事，赶紧爬起来研究一下。几天过去了，事实是，它真的可以节省 token，某些项目里，甚至可以节省80%以上。
先让 ai 总结一下 rtk 是干什么的，它比我说得专业：
看懂了吗？没懂的话我告诉你，它就是把你 ai 常用的命令返回的结果，压缩一遍再喂给 ai，这样输入少了，token 消耗就少了。
RTK 是一个用 Rust 编写的高性能 CLI 代理工具，专门用于在 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等）与终端之间，对命令输出做“过滤、压缩、去重”，从而把 LLM 的 token 消耗降低约 60–90%。它会自动把git status、npm test、grep等常见开发命令重写成更紧凑的输出格式，让 AI 更省上下文、更快、更便宜。
项目主打“零依赖、单 Rust 二进制、透明接入”，支持多种 AI coding agent，并通过 hook/plugin 机制自动拦截 shell 命令，是最近 AI 编程工作流里很火的一个基础设施工具。
我给 Codex，Openclaw，Hermes 全装上了，前面几天没有密集使用这些工具，所以验证效果不一定准确，今天，刚刚，第一次 vibe coding 了一个 WordPress 插件（在这里，用来同步发推的，帮忙收藏一下哦）。我和 Codex 聊了个把小时，从零开始，来回改了几次插件，它还操控我电脑好几次，结束一看，Plus 账户的5小时限额才用了一半。
换个角度来看，具体有多省呢？用数字来说话吧，请看下图：
如果你用 ai 编程很多，是不是应该装一个，你应该比我更懂。
对了，关于省 token 这件事，我还做了一个动作，让 ai 自己上网搜索教程，然后修改自己的 agents.md 等配置文件，它们改动很大，但到底能省多少，没办法验证🤷。
via 火米博客 (author: happy)
