AI / 自动化
Codex 能不能真正做视频？我把一条 30 秒视频从代码跑到了成品
从系统配音到完整旁白，记录声音、字幕、镜头节奏和最终 MP4 如何一起落地。
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写下个人项目、服务器和技术学习中的实践与想法。
全部 · 21 篇记录
AI / 自动化
我为什么开始在自己的 Mac 上搭一套本地 AI 基础设施
从 oMLX 的真实调用记录出发，思考本地模型的位置，以及隐私、成本和 Agent 仍待验证的部分。
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我开始把个人电脑当成 AI 基础设施，而不只是开发机
MacBook、Mac mini 与云服务器开始分工，远程访问也成为任务落到正确环境的条件。
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我为什么开始做 codex-auto：我不想再反复对 AI 说“继续”
把下一步的判断交给 Agent，同时保留目标、真实反馈与人的风险决定。
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当 AI 连明显错误都看不出来时，我停止了 Prompt 优化
从 StorySprout 的三轮 Critic 实验，记录一个提前设定的停止条件。
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AI 输出不应该静默覆盖人的工作
从 Elosay 的候选稿实验，重新看待异步响应、采用、撤销与编辑权。
阅读全文 →AI Native 产品
所有技术链路都 PASS，为什么产品价值仍然可能没有成立？
JiaJi 的真实技术进展，仍然没有代答用户需求、信任成本与重复使用。
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Agent 需要的不是越来越长的上下文，而是可恢复的状态
新会话如何找到当前判断，并避免把旧事实和旧授权当成现在。
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确定性机制和概率性智能，应该在哪里交界？
从文件保护、晚到响应和结构校验，检查判断与执行约束的交接。
阅读全文 →AI / 自动化 · Praxis 系列
AI 越来越强以后，我们还需要给它设计工作流吗？
从 Praxis 的设计取舍出发，记录我为什么开始重视目标、上下文与边界。
阅读全文 →AI / 自动化 · Praxis 系列
我做了一套 AI Expert Skills，但后来开始尽量少用 Skill
为什么主题重要不等于需要一个 Skill，以及我对最小充分干预的当前判断。
阅读全文 →AI / 自动化 · Praxis 系列
在 AI 工程里，我开始把 UNKNOWN 当成一种正确答案
把安装、有限行为与真实收益分开，只声明证据真正支持的范围。
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我的个人服务器为什么暂时不用 Kubernetes
一台主机、少量个人项目，先把入口和恢复路径做清楚。
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为什么我让应用只监听本机地址
用 Caddy 管公开入口，把应用端口留在本机，并实际检查访问路径。
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Ansible 的 changed=0 给了我什么把握
重复部署能发现配置漂移，但它只是验证链条中的一环。
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我给自动化服务器运维划的几条边界
从 DNS、密钥和权限的实际经历，说明什么时候需要人的决定，以及该带来什么材料。
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写服务器实践时，我如何检查公开信息
保留技术过程，泛化生产细节，并检查实际发布的页面与旧文件。
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第一个有状态应用上线前，我想先解决备份
目前的站点容易重建；以后存入真实数据的服务，需要先想好恢复。
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从空白主机搭建我的个人服务器：Ubuntu 26.04、Caddy 与 Docker
从一台几乎空白的 Ubuntu 主机开始，整理入口、部署目录和真实验证方法。
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我开始尝试让 Codex 管理自己的服务器
从最早尝试到 DNS 漂移、权限缺口与正式应用部署，补记真实运行后的判断。
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从域名到 HTTPS：一次个人网站上线记录
记录个人域名的 DNS 切换、Caddy 证书申请，以及真正从公网验证 HTTPS 的过程。
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