探索 AI 工具的实际用法，记录独立开发的思考与实践，偶尔聊聊投资。

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我用 huashu-motion 让 Claude Code 给鲸海语记做了一支 60 秒发布片：片子就是一个 HTML 文件，画面、配乐、音效和中英双语版本全部由代码生成。文章讲清它是什么、有什么用、怎么用，复盘实际踩过的 9 个坑，并用一次真实批注说明逐帧批注为什么能让 AI 改对位置：时间、空间、对象三个坐标消掉了文字反馈的歧义。

用 huashu-motion 让 AI 拍了一支 60 秒发布片，我只点了两下

独立开发每周复盘，怎样避免只记录忙碌，却看不清产品进展？从一次订阅统计功能的取舍出发，梳理缩小版本范围、打磨核心体验、主动获取用户反馈的方法，并用三个问题区分交付与验证，帮助个人开发者决定下一周该继续什么、停止什么。

独立开发每周复盘：从忙着加功能，到验证用户价值

没有源码，怎样理解软件里的一个功能？本文用桌面笔记应用的搜索链路解释 REA AI 逆向工程，讲清 Electron、IPC 和 ASAR，再从第一性原理分析代码追踪为什么有效、哪里会失效，并结合验证实验给出入门方法与判断依据。

REA AI 逆向工程：没有源码，怎样查清软件的一个功能？

用 Claude Code 或 Codex 开发 iOS App，我更看重一套能持续执行的流程：先头脑风暴，明确方向和 MVP，再写好项目规则、架构设计和开发计划，按模块开发、审查与验证。本文整理从需求到上线的七个步骤，补充国际化、ASO 检查、App Store Connect 素材自动上传与上线后的反馈迭代。AI 降低了实现成本，但产品是否值得继续投入，还要看真实用户的使用和市场反馈。

AI 开发 iOS 的 7 个步骤：从想法到上线

Computer Use 能把代码修改与实际界面验证接起来。本文结合 macOS 权限截图和计算器实测，解释观察与行动闭环，给出 Codex 启用步骤及 LCU 接入 Claude Code 的最小路径，并说明权限排障、验收标准与适用边界。

Computer Use 怎么用：从 Codex 界面验证到 LCU 接入

这篇文章基于 ShotQuill 的真实落地，拆解独立站 GEO/SEO 如何完成抓取、索引、监测与合规闭环，并用 Bing、Clarity 和 llms.txt 的验证结果说明哪些动作有效、哪些只是看起来做了。

独立站 GEO/SEO 基建实战：Bing、Clarity 与 llms.txt 的真实取舍

以公司更换 Mac mini 和个人键盘损坏的经历为例，本文讨论为什么高频使用的生产工具值得投入：更好的设备与工作环境可以减少等待和重复劳动，把节省的时间用于创作与学习。文中 Mac mini M4 相关描述基于 2024 年使用与关注时的个人感受。

利用工具提高效率，珍惜时间

有条件了还是要花点钱去投资一下自己的工具，手机也好，电脑也好，以及其它的工具也好，只要能节省时间，只要能提高效率，在自己的承受力范围之内，都可以考虑去升级一下自己的工具的。

工欲善其事，必先利其器

记录 2024 年 9 月重返峨眉山并成功登上金顶的三日旅程：从清音阁、一线天和雷洞坪，到高海拔不适、猴群、云海与下山，再转往成都游览武侯祠和锦里。文章既包含个人路线与安全经验，也反思远行如何丰富记忆、延展生命感受。

巴山蜀水峨眉山

段永平：“下围棋取胜最大的秘诀不是如何下出高招，而是能够自始至终下出本手，不出错，而等着对手出错。办企业也一样，你看死掉的企业哪一家是被别人打死的？还不都是自己犯错死的！世界上长青树企业，哪一家不是中规中矩地按照企业规则在操作？大浪淘沙，在中国，最终在世界上能够站住脚，能够真正做大做强的一定是严格按企业规则办事的企业家。这就像只有九段棋手才能下出职业九段的围棋来一样”

读《雪球特别版：段永平投资问答录》

黛玉教香菱写诗，曾道，“断不可看这样的诗。你仍因不知诗，所以见了这浅近的就爱，一入了这个格局，再学不出来的。你只听我说，你若真心要学，我这里有《王摩诘全集》，你且把他的五言律读一百首，细心揣摩透熟了，然后再读一二百首老杜的七言律，次再李青莲的七言绝句读一二百首。肚子里先有了这三个人作了底子，然后再把陶渊明、应玚、谢、阮、庾、鲍等人的一看，你又是一个极聪敏伶俐的人，不用一年的工夫，不愁不是诗翁了。”

读《王维诗集》

围绕读书与学习，本文总结四点实践：先稳定心态，再向高手学习并筛选高质量资料；随后通过系统学习、长期专注、笔记整理和学以致用形成自己的知识体系；最后以稳重生活、减少错误和持续积累建立长期优势。文中工具与链接仅是 2024 年的个人使用记录。

万般劫难，“静”可保命

很多 AI Code Review 只盯着代码 Diff，看不到仓库规范、任务验收标准和跨文件依赖。本文结合 15 个 PR 实验，拆解上下文注入、AST 分块、向量检索与专用 Agent 如何减少噪声、提升命中率，并给出可落地的审查流程。

上下文感知的 AI Code Review：从 Diff 到可验证的工程审查

我把 AI 放进 App 从想法验证、PRD、技术方案、编码、Debug、Code Review，到上架与用户反馈的完整流程中。这篇文章复盘一个独立开发者如何借助 AI 扩展能力边界，以及哪些事情依然必须由人负责。

我用 AI 做 App，从想法到上线

Apple Foundation Models 的 PCC 能力让符合条件的 App 无需自建 API Key 即可调用云端模型。本文拆解申请、签名、Entitlement、真机验证与回退架构，帮助开发者把构建成功变成可交付链路。

Apple Foundation Models PCC 申请与使用：从权限到真机验证

这篇文章基于一次真实的 macOS 磁盘清理，拆解 Xcode 模拟器、Docker 数据和 APFS 克隆文件为何让空间统计失真，并给出先审计、再删除、后复核的安全命令与决策边界，帮助开发者避免误删并稳定释放磁盘空间。

macOS 磁盘清理实战：安全释放 Xcode、Docker 与 APFS 占用

Addy Osmani 开源的 agent-skills 把资深工程师的工作流打包成技能包，装进 70+ AI 编程工具。和 superpowers 有什么区别，能不能一起装，日常怎么选，这篇讲清楚。

Agent Skills 实测：一条命令给 AI 编程工具装上工程素养

结合 MarkZen 的真实 Xcode 配置，本文说明 CloudKit、iCloud Documents 与键值存储各自适合什么数据，并拆解权限、Schema 和同步成本，帮助 iOS 开发者避免给文件型应用误开 CloudKit。

CloudKit 和 iCloud Documents 怎么选：先看数据是设置、文件还是对象

这篇文章基于一次真实的 iOS 发版，拆解如何用 asc CLI 与 Skills 管理 App Store Connect 双语元数据和截图，并通过 dry-run、回拉校验与人工边界控制风险，建立可版本化、可复查、可重跑的发布流水线。

asc CLI + Skills：把 App Store Connect 发版变成可审计流水线

iOS 视觉回归测试如何低成本落地？本文结合付费墙改造案例，拆解启动参数注入、模拟器批量截图、像素差异算法与基线审核，解释布局偏移为何放大差异，并指出主题同步、环境漂移、截图漏检等陷阱，帮助开发者建立可解释、可复查的视觉检查流程。

iOS 视觉回归测试：用 simctl 批量截图，定位多语言布局偏移

本文拆解 AI 图像与视频生成 Agent 的工程闭环：如何规划场景、生成素材、分层评估质量、识别视觉与音频故障，并用定向重试和人工验收控制成本，帮助开发者把单次生成脚本升级为可观测、可恢复的生成式媒体系统。

AI 图像与视频生成 Agent：从单次生成到评估重试闭环

独立开发者如何提高工作效率，关键不是把待办事项排得更满，而是减少环境摩擦、锁定单一主线、尽早交付可用版本，再用真实反馈迭代。本文结合连续三周的开发、写作与渠道复盘，整理一套适合个人创业者的时间投资、止损和产品分发方法。

独立开发者如何提高工作效率：把时间变成可上线的产品

沐风的博客：探索 AI 工具的实际用法，记录 iOS 独立开发的思考与实践，偶尔聊聊投资与成长。

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