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UU 远程 我愿称之为 AICoding 年代帮忙打辅助的最好用的免费 iPhone 应用 远程速度、清晰度、延迟都处理得非常好 配合 Claude / Codex 手机版，真好用啊！

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想和大伙分享一下，最近我用自己产品 Mole 遇到的 4 个 Aha Moment，对我使用非常有帮助。 第一个是，有一天下午居然收到了一个消息通知，说我的 Airpods 电量不足要充电了，这个功能惊喜到了我，是当时做电池健康的时候 AI 主动给我加上的，Mole 会提醒和Mac关联的蓝牙带电池的设备低电量充电，但是我一直没有遇到这个场景，直到遇到了，感觉非常贴心，但频繁不打扰。 第二个是，对于每日使用的我居然还可以清理掉 86G，之前有一个版本加上清理项目里面肯定无用的build编译内容，我的 Rust 项目产生了不少 target 内容，一下子清理这么多，非常有满足感。 第三个是，屏幕常亮的功能，经过用户提醒给加上了3种不同的常亮行为，我还是喜欢把屏幕打开的方式，比如周末你突然出门，你的 AICoding 可以用手机客户端很好的控制让他干活，非常稳定，也帮我节约了不少异步的时间。 第四个是，Mole 的电量显示居然也支持展示你的 iPhone 的电量了，之前这一块不是很好实现，但是很巧妙的实现了，现在可以在状态里面很清楚看到与你相关的设备的电量情况，也不打扰，但是很安心。 更神奇的是，以上这4个功能的起源都不是我想到的，是初期使用 Mole 的朋友反馈告诉我要加的功能，我加上后对我帮助非常大，非常感谢！话说你使用 Mole Mac 有惊喜的地方是哪一些，以及你非常建议 Mole 要加的功能，欢迎告诉我。

Compatible with various AICoding tools, including Codex. Details of the update are as follows 1.Installs resolve cleanly across Claude Desktop, Codex plugin, and direct setups 2.Feishu and Lark docs get a clearer setup path with app credentials as default 3.URL fetching and doc readers get stronger retries for temporary network issues 4.Release reviews separate code, package, plugin, GitHub assets, and npm state 5.Statusline handles cached usage data more safely across parallel sessions 6.Install guide explains which agents auto-pick up Waza from shared skills folder and ship handoffs open with explicit status and sibling sweep 8.Codex audits calibrated to its real sandbox and approval levers rules reframed as direction defenses with strict accessibility bans kept 10.Debugging requires baseline and after-fix numbers before claiming performance wins 11.Write tightens release-note rules so shipped state is always current and checked

这期潮流周刊封面图拍摄于昨天去我的精神家园-王小波的书店，非常感谢有小伙伴指出之前几期周刊有点水，最近沉迷到 AICoding 了，接受批评，以后还是保持内容更有趣一点好，也让自己在代码之外多去看点好东西，不能丢掉人文的东西，争取也成为大家的小精神家园。

加入 X 居然已经4年了，这段旅程非常有意思，也正是把我不少技术产品分享欲找到一个了一个很好的出口。 刚好和新朋友聊一下我是怎么来这里的，当时还叫推特，那时候妙言刚刚写不久，想找一个地方来同步我的更新日志，对，很简单的一个事情，于是就用谷歌登录注册的推特，然后发了当时妙言的介绍，非常神奇，原来妙言在已经被很多很多粉丝多的朋友已经在推荐这个简单好用的markdown原生笔记应用了，过来后，好像突然有一种原来有这么多朋友在这里，终于见面那种感觉，当时推特环境真好，没有这么多广告营销搞钱，更多是分享、交流，纯粹的技术讨论，很遗憾，当时不少输出质量比我高很多的朋友慢慢发的很少了。 后面我慢慢每天早上分享我看到的一些好开源产品，或者自己新产品的发布，以及自己的一些想法碎碎念，慢慢的认识了不少志同道合的朋友，他们也给我的开源开项目贡献了非常大的精力，包括台湾的很多朋友、日本的、土耳其的、欧美的，特别是 Pake 这个项目，很多小伙伴帮忙，这也是当时没有AICoding的时代写代码的一种纯粹。 等 ChatGPT 刚出来的那天，我就立马去注册了账号玩起来了 3.5，当时的确是神奇时刻，当时还是分享那种搞笑的提示词，很有意思，在现在看起来属于远古文学了，我甚至还在2022-12-04写过一篇《普通人如何不被 OpenAI 取代》，哈哈，可见我当时有多浅，甚至深入问的第一个问题是 给我一些学习Rust的在线文档，现在AI发展起来也不可同日而语了。 也正是这个时候，我差不多觉得 all in ai 了，在公司侧把主职的业务支持技术全部下放给到下面的一级管理者，自己给团队找更大的天花板AI，甚至当时用我自己的国际信用卡去自费买 gpt 的官方 api 给团队使用，了解最新的东西，把业务中大量一直让业务管理者头疼的事情能用AI解决的都解决了，顺便我擅长画稿子整产品解决方案，也把AI 应用研发平台、B端数字员工解决方案、业务效率工具和AI的深入融合，如今发展到现在3年多，很多都非常产品化以及效率大幅提升。 由于在实践中，效果非常明显，我在23年初，把我所有中概股以及公司归属的股票全部 all in到了AI方向，虽然非常廉价的给卖了，但是买到了很多现在看起来是宝贝的股票，比如我非常喜欢的130多的特斯拉，90多的英伟达，160多的SMH等，这个阶段我开始有意识的去学习投资，分析一个公司的水平，以及本身的价值如何，也看了很多书来提升自己的思想，但是对于实操效果不大，因为很多书是AI没来前几十年写的，不过思想很有用，此外投资AI也不能和以前思路不一样，也让我找到了编程之外的一个兴趣，很有意思，以后看能否做一个和投资相关的AI产品。 再到后面，其实慢慢就到了大家熟悉的去年国庆在三亚度假泳池游泳休息过程中写的 Mole，Mole让我认识了非常多的海外开发者，我的海外粉丝大幅增加也是由于这个产品被全球各地的开发者几乎每天都有人在帮忙主动宣传，非常感谢！然后就到了今年过年写的Kaku，还有最近给我提效的 Waza、Kami，还有新电脑到了以后想整的 Luo 落文这个字体，旅途非常美好，很期待后续的旅途，也非常欢迎新朋友的加入。

终于到了 Waza SKill 设计思路的第 4 部分，讲完这个就差不多了，因为其他两个是 /read 和 /learn 之前已经简单聊过，这次继续聊工程师技能部分的 /hunt 技能，其实就是 debug 问题排查问题的技能。 其实证明 AICoding 是民科和专科的一个很大区别，可以来看用户是如何用 AI 来解决一些很久没有解决的问题的排查思路的，这个过程可以看到明显区别，其实这也是经验丰富的工程师其实用好AI远会比不那么懂技术的人可以解决更加复杂问题的原因。 之前经常碰到，Claude Code 遇到一个问题去解决，基本上就是是一个patch，你说不行，他给你是另外一个，你会发现4-5轮下面，又有新问题出来了，也即很容易出现在没有诊断出问题下不断去打补丁，很像之前没有AI时候刚刚写代码的小伙伴。 /hunt 的核心规则有意思，就是在 AI 能用一句话说出根因之前，不许碰代码。而且这句话有精度要求，需要明确的那种原因说明。 然后我设计了一张“自我欺骗检查表”，防止模型陷入几种典型的自我合理化的思维，每一种都配备了对应的规则，然后在 gotchas 里有真实案例，这里会根据我最近一个月排查问题时候出现的问题再次总结抽象一下。 假设验证阶段也有一些干活要求，比如加一个最新的观测手段，比如让AI学会打log，打断言，或者跑一个最小失败的测试case，修完之后还有问题应该是立马去更换方案，会把查了什么、排查了什么方向、还不知道什么整理成handoff交给用户来决定怎么继续，而非一直试下去。 输出也会建议到AI，根因在哪 file:line、改了什么 file:line、什么证据确认修好了、测试通过情况。最终状态三选一：resolved、resolved with caveats、blocked。 这样你会发现 /hunt 就很像一个经验丰富的技术专家了，遇到问题不是去猜，而是先沉下心去看问题在哪儿，诊断清楚原因，然后一把就过就解决的那种，往往这样会节约很多时间。 哈哈，假如你还有更好的 debug 方法，欢迎也告诉我，或者给 pr

Mole CLI just passed 60K stars. It started as a few hundred lines of code I wrote by a pool in Sanya last October. Now: 55 releases, 112 contributors, 812 issues resolved. It also grew into Mole Mac, the pro version with a native GUI and much more. 4 aha moments from using it myself: 1. Got a notification that my AirPods were low on battery. AI suggested it while I was building battery health, and I shipped it. Works for any Bluetooth accessory. Helpful, never noisy. 2. I use Mole daily and it still found 1 TB to clean. Rust target folders add up fast. One scan, gone. 3. Keep Screen On now has 3 modes. Head out on a weekend, your AI coding agent keeps working, you steer it from your phone. 4. Your iPhone battery now shows next to your Mac. All your devices in one quiet dashboard. None of these were my idea. All came from early users, and now they help me every day.