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这是猫鱼周刊的第 86 期，本系列每周日更新，主要内容为每周收集内容的分享，同时发布在

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INIT

好久不见。上周的周末有事回了趟广州家里，周六当天来回，折腾了一趟实在是太累了，于是就咕咕了。

这周的周刊将会迎来第二次重构，就如上期所说，新的周刊会分成 INIT、STDIN、STDOUT、MISC 和 EOF 这几个板块，弱化掉以前文章、项目之类的概念，更加适应现在周刊的内容。

上周折腾了一个小东西 llmsh，可以利用本地的小参数模型（例如 qwen3-4b），配合 zsh 插件，实现命令补全、自然语言转命令等。做这个东西的来头也很神奇，我在翻东西的时候发现了一张 23 年 gpt-3.5-turbo 刚出的时候的截图，概念是利用 history 的前几条，来预测下一条命令，来实现比 zsh-autosuggestions 更加「智能」的提示。于是，我花了四五个小时搓出了这个东西，它有点像 warp，但是它可以跟你喜欢的终端一起使用，只依赖 zsh 和一个二进制，非常优雅。但是最终我也很少使用这个小东西，原因跟我不使用 warp 这类终端一样，autosuggetsions 的建议足够好用，而且绝大多数日常使用的命令我都能凭肌肉记忆打出。如果你感兴趣，不妨安装试玩一下。

另外这段时间里我学会 3D 建模，给我常用的消毒湿巾做了一个宜家洞洞板收纳，模型开源在 MakerWorld 了 link，感兴趣可以看看。

STDIN

就把自己先搞丢

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作者谈到自己最近的迷茫：

我好像一直很忙，工作确实很多，但仔细想想，除了工作之外，我似乎也说不清自己在忙什么，更说不清到底什么是重要的。

他也列出了自己很多的不足，又感叹自己总是好像原地踏步，而且这些问题早就意识到，但总是不能聚焦去改进。顺着这个思路，他还进行了很多思考，略微有点进入哲学的范畴了。

我觉得作者应该是跟我差不多年纪，刚毕业几年内的人，因为我不久之前也有过同样的迷茫，而我现在好像已经渐渐走出这个迷雾了，分享一些我的观点。

首先需要肯定的是，有这种迷茫是好事，说明你还在一个反馈循环里面不断提升自己。在日常工作中，会遇到两种人：一种是埋头苦干的人，这种人是大多数，这里的「埋头苦干」不是指在工作中的态度，更多是说他的认知更多就停留在毕业时或者第一份工作的程度，不会再去跟进行业的发展，不会再学习新的东西提升自己，在工作中对自己也不会有很高的要求，目标多数是赚钱，很多事情就是得过且过；另一种是有远见的人，他会有自己的主线，会追求自己感兴趣的事情，坚持走下去自己规划的路。所以如果你感觉到迷茫，反而是一种好事，说明你还没完全躺平。

然后要说的是，感到原地踏步，或者说一时做下这个又做下那个，在把时间拉长之后，其实也是不小的进步。离开学校之后，会发现很多东西在很短时间内是无法看到结果的，可能要拉长到年甚至数年才能看到效果。乔布斯在斯坦福的毕业典礼演讲上说过一句话叫「Connecting the dots」，我对它的理解就是，在人生路途中你会做出很多选择，或者做了很多的事，很可能在当下看不出有什么用，直到有一天你取得了成功，才发现原来这些点连成了你的成功路线。例如今年五月份的时候我就买了 3D 打印机，当时就打算要学建模，自己打东西玩。结果过去了半年，因为健身房新的跑步机没有手机支架，总是坚持不下去走有氧，有天我在跑步机上怒看了一个多小时视频，回家就把模型画出来了。在这中间，我其实把一大堆兴趣轮询了一遍，例如胶片摄影、模拟赛车、meshtastic 等等，我很少长期专注去做某一件事，也许周刊算是一个，但「兴趣轮询」算是最适合我的一种模式。另外，作者说到自己是「问题驱动」的人，我也是，我不喜欢系统性去学习某个东西，我一般遇到某个问题之后，我会去研究相关的东西，但只限于刚好解决这个问题。时间拉长之后，你发现你有很多点，每个都可以解决一定的问题，这在遇到复杂的问题的时候，你会发现自己会比别人更快地能把这些点连成线，看出某个 bug 的本质，找到对应的修复方案，或者在复杂的需求中提出一个很优雅的技术方案。

顺着「兴趣轮询」说下去，清晰认识自己、发展出适合自己的处事模式也很重要。我从小到大都被老师说不专注，现在在工作中更经常会发现，在准备去解决一个问题的时候，发现了另一个兴趣点，于是又花了大半天在这个新兴趣点上的情况。也做过一些在线测试，说是有一定的注意力缺陷。在这件事情上，我觉得这更多是我的 feature，而不是 bug（毕竟并没有严重到影响我的工作和生活）。因此我围绕这个 feature 发展出了很多效率方法，例如使用 todo list 来保存一些上下文，方便我来回切换和找回重点；又例如我会把一些繁琐的步骤用脚本自动化或者在设计上就简化，保证我不需要花很多精力去重新理解等等。

最后就是，今年一场大病之后，我发现自己做到了「见攰就唞」（觉得累就歇歇）。以前我经常会有爆肝的心态，很着急出结果。现在更多觉得如果已经累了，那就先歇歇，才有更多时间精力甚至健康的身体去做想做的事情。

今天这个部分写得好长，算是记录自己走出类似的迷茫的经历。

“我们本可以问 ChatGPT”：学生对由 AI 教授的课程发起抗议

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英国一所大学对学校使用 AI 制作课程，包括 PPT 和配音都是 AI 制作，引起学生的不满。

我觉得如果 AI 大量应用于教育领域，会对人类产生一种钳制作用。人的大脑跟 AI 有一点是类似的，那就是接受一定的输入，产生输出，然后根据反馈做出调整。因此人其实也会受到 AI 在训练语料上遇到的问题，「Shit in, shit out」，学习了太多低质量语料导致效果不佳。从我知道的来说，连小学生都在用 AI 来批改作文了。会不会从 10 后或者 20 后开始，人类写的文章就是 AI 味的？

AI 编程真正的问题

原文链接

作者提到，在 AI 编程推广之后，更大的问题是「理解债务」（comprehension debt）。AI 能很快的写出一大堆代码，而使用 AI 编写这些代码的人因为没有经历完整的思考过程，这些代码实际上并不「属于」他们，很难真正理解；在出现问题的时候，只能利用 AI 去解决，很容易陷入死循环中，让事情变得更糟。

这个事情我深有同感，在 你不是在 vibe coding，而是在十倍速生成屎山 中我就提到：

一旦你开始 vibe coding，你就只能 vibe 到底了。

所以其实 AI 编程并不是一刀切的就一定能提升开发的效率，其瓶颈依然是使用者的认知上限，也应了我经常说的那句：

AI 决定下限，人决定上限。

STDOUT

The Seat

IMDB

讲的是 F1 运动历史上第三年轻的意大利新秀 Kimi Antonelli 获得梅赛德斯车队席位的过程，一部 40 分钟的短纪录片。出道一年不到就有一部自己的纪录片，小 Kimi 真是有点东西。

说到 F1，它除了是顶级体育赛事，在比赛周之外就是超大型的真人秀，官方都有不少节目，也有合作方例如 Netflix 的电视剧，以及相关的电影、纪录片，还有无数围绕 F1 话题的视频、帖子，而且也有对应的粉丝、周边等等。作为 F1 车迷，真的可以每一周都很充实（只要别看法拉利）。

MISC

VideoCaptioner

项目链接

一款基于大语言模型的视频字幕处理助手，支持语音识别、字幕断句、优化、翻译全流程处理。

TrendRadar

项目链接

多平台热点聚合 AI 分析工具。

PySceneDetect

项目链接

视频镜头分割工具，可以当成 Python 包使用，也可以通过命令行使用。

EOF

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