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01

一台 1TB 的 Mac,三周被 AI 编程助手塞满四次

并行开多个 Claude Code 会话、每个都在独立 worktree 里编译 Rust,磁盘三周满了四次。这是四轮清理的记录、清理时踩过的坑,以及“谁创建谁回收”的回收方案。

02

日语面试里,助答怎样判断该回答哪句话

真正的难处不是生成一句漂亮日语,而是判断该不该答、答哪一句、把已经说出口的话留在屏幕上,并让用户能接着说。

03

开了几十个 Agent 线程以后,我发现自己才是最忙的中转站

从“发现一个目录就建项目”的错误,到让目标、来源、待确认和验收各归其位,我重新定义了个人 Agent 应该替我记住什么。

04

实时同传的延迟、错译和原文断流怎么处理

低延迟不是换上“最强模型”就结束了:先让流式译文可见,再用整句校正;原文流一旦停掉,也不能把已有译文一并藏起来。

05

实时字幕断了,怎样保住录音

同传追的是眼前几秒,录音保的是事后能找回原声。网络断了、字幕错了,最不该丢的仍是那场真实对话。

06

多个 Agent 真的在合作吗?我先被一条漂亮曲线骗了

Agent 越多、成绩越好,曾让我以为看到了群体涌现。后来加上独立抽样的对照,那条曲线几乎被解释干净。

07

为什么做听懂:日语面试需要实时翻译和录音

在日本学日语和准备面试时,我发现“能翻译”与“能在对话里接话”是两回事。听懂最初从一条同传与录音链路开始。

08

我把开发电脑放在东京家里,给远方的朋友搭了一个入口

从 API 中转,到每人一台远程 Mac 或一个隔离开发环境,我逐渐发现“车队中转站”真正要交付的是稳定的工作空间。

09

Google 登录本地调试:别先怀疑测试环境,先看回调地址

这次给本地项目接 Google 登录时,我又一次被 redirect_uri_mismatch 卡住。最后发现问题不在测试环境,而在于前端来源、后端回调地址和 Google OAuth Client 配置没有对齐。

10

苹果 App 上架流程:从 Xcode 打包到 App Store Connect 提审

记录一次 iOS App 上架的最小完整流程:先在 Xcode 归档上传,再到 App Store Connect 填资料、选构建版本并提交审核。

11

AI 简史:从“机器能不能思考”到每个人都能使用 AI

这篇先用一条普通人能读懂的时间线,梳理人工智能从概念诞生、符号主义、专家系统、机器学习、深度学习,一路走到大模型和生成式 AI 的关键技术与关键人物。