这次去云南，看到了各种各样奇奇怪怪的“云南十八怪”，让我不得不来吐槽一把。
在没去云南之前，我就知道云南有个“云南十八怪”，在解释云南各种和中原地区差异比较大的生活习惯，但说实话，一直没怎么了解过具体的细节，因为不熟悉。
根据百度百科，云南十八怪是这样的：
你说奇怪不奇怪，云南就有十八怪。
百度百科
四个竹鼠一麻袋，蚕豆花生数着卖；
袖珍小马多能耐，背着娃娃再恋爱；
四季衣服同穿戴，常年能出好瓜菜；
摘下草帽当锅盖，三个蚊子一盘菜；
石头长在云天外，这边下雨那边晒；
鸡蛋用草串着卖，火车没有汽车快；
小和尚可谈恋爱，有话不说歌舞代；
蚂蚱当作下酒菜，竹筒当作水烟袋；
鲜花四季开不败，脚趾常年露在外。
但我在云南当地，见到了各种奇奇怪怪的十八怪，甚至炒酸奶也被编进了十八怪：“酸奶炒着卖”。
在使用 M1 的时候，我遇到一个很麻烦的问题是 M1 无法识别出我的 Kindle，系统无法自动加载 M1 设备，这导致习惯于导入标注并使用 Klib 管理的我来说，等于用 Kindle 的功能不齐全了。
使用 macOS 自带的系统工具，也可以看到系统 Kindle 的磁盘，但无法加载。
如果使用磁盘工具尝试加载，也会报错 com.apple.DiskManagement.disenter错误-119930872。
无法使用系统工具加载。
在参考了 jakevin 的分享后，我使用如下方式来解决我的 Kindle 挂载问题。
执行如下命令，可以使用系统自带的 diskutil 查看目前有哪些磁盘。我在这里补充了 grep，来筛选出只有外置磁盘的设备。
diskutil list | grep external -A2
Code language: PHP (php)
执行如下命令，来手动挂载 Kindle。
sudo mkdir /Volumes/Kindle # 创建一个新的挂载点，挂载 Kindle
sudo mount -t msdos /dev/disk4 /Volumes/Kindle/ # 使用 mount 命令，挂载 /dev/disk4（你根据需要换成你自己的设备。）
Code language: PHP (php)一般来说， Kindle 的默认格式化是 fat32 格式，所以用上面的命令就行，但如果你的 Kindle 是 ex-fat 格式，则可以使用如下命令挂载。
sudo /sbin/mount_exfat /dev/disk4 /Volumes/Kindle/ #这里使用的是 mount_exfat。
Code language: PHP (php)如此操作，便可以让 M1 识别 Kindle 了。
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较大的 Feed 文件会导致在进行新读者加载时耗费较多时间，因此，我将 Feed 输出的条目调整为 50 条，内容依旧保持全文开启，以方便使用 Feed 订阅的同学。
调整后，Feed 大小只有 64 KB，加载速度也更快。
如果你希望看到我所有的历史文章，可以直接访问本站的归档页面查看。
我是一个比较反感“反问”的人。
总的来说，是因为我对于反问的感观不太好，特别是反问背后所表现出的挑战（这可能源自我是一个不那么自信的人）。反问带给我的感受更多的是“不认可”、“不信任”，从而激起我的反抗。反问，拥有一定的攻击性。
而疑问，则是一个更好的选择，特别是在人多、鱼龙混杂的时候，能够更好的隐藏自己的意图，将自己保护起来。反问则会更加暴露出你的倾向，并不适合自我保护，过于锋芒毕露。
提醒自己，不要做一个总是”反问“的人。
大部分中国人是没有信仰的。
你可能会问，中国人不是也去寺庙去拜佛，也到教堂去做礼拜。为什么说中国人没有信仰呢？
在维基百科中，对于信仰的定义是“人事物或概念的坚定信念或信任。”，但对于那些去寺庙拜佛、去教堂礼拜的人来说，他们可能并不坚定的认为这些“神”的存在的，他们关注的也不是自己对于“神”的信仰，而是关注神到底能为自己解决多少问题？
这也是为什么我们发现，财神庙总是香火最旺。
这个工具是我在研究别人的的 Notion 工作流时发现的，一个支持从网页中提取核心数据的 Notion Saver 插件 —— Save To Notion（官网）
和绝大多数 Notion Saver 类似，Save To Notion 也支持直接存储一个书签到 Notion 当中，对于平时需要大量阅读的人来说，这是一个和其他产品无法形成差异化的 Feature。
但 Save To Notion 一个非常厉害的功能，是你可以在你的保存表单中，设置从网页中提取数据，它应该是采用了 XPath 来实现这个 Feature，你可以根据自己的需求，从页面中选择数据来提取，从而可以基于 Notion 完全实现一套自己的数据库。相比于其他 Saver，多了一步解析数据的能力，而这个能力，可以帮助你节约许多的时间。
Just Use IT！
Flomo 收购了幕布，这是个我难以相信的事情。但仔细想想，其实很合理，也很有价值。
作为幕布的原持有方，字节跳动面临着业务需要收缩，战略需要聚焦的现状，养着一个幕布团队没有太大的意义，只不过是因为之前和用户的协议所迫，不得不继续维护。能过将幕布卖出去，对于字节跳动来说，是利大于弊的。且字节跳动收购产品一般是来收购团队的，而在字节跳动的产品飞书当中，已经实现了类似幕布的能力，对于字节跳动来说，幕布的历史使命已经完成，继续留着只不过是鸡肋，刚好 Flomo 要收购幕布，就可以顺利成章的将其出售出去。
而作为幕布的收购方 Flomo，则更是一个好的选择，Flomo 本身的调性和幕布十分匹配，对于 Flomo 的用户来说是利好，对于幕布的用户来说，也不算差。而对于 Flomo 团队来说，Flomo + 幕布的组合，可以让其在知识管理上进一步拓展，挺好。
一个难得的 Win-Win 的收购。当然，对于我来说还是难以想象的，毕竟，都是字节收购别人家的产品，第一次碰到从字节收购产品的。
少楠厉害！👍。
2022 年，为了保持对自己的压力，我保持了为期一年的高密度更新。回过头去看，我觉得这些更新有价值，将我思维中的碎片都展现出来了。但同样的，这些碎片过于简单和不集中，可能对于绝大多数人来说，其实很难有比较大的帮助。对于我自己来说，也只是将我的思维碎片提前拿出来，而不是在我自己的脑海里发酵一下。
在 2023 年，我对自己的定位是松弛，不再逼自己去做一些事情（即使这些事情的确很好），而是更加随性，不强求，看命，看运。
自 复盘 – ChatGPT-Feishu 项目 之后，我的项目也经历了一些迭代，OpenAI 也将最新的 ChatGPT 所使用的 API 版本进行了开放，对于我们开发者来说，无疑是一场狂欢。
而在这个过程中，ChatGPT-Feishu 也收获到了不少的关注，用户越来越多，在这个时候，我开始思考 Why？
一方面，是 ChatGPT 本来就很热，毕竟是一个 AI 新物种，看起来比过去的各种 NLP 产品都更有意思。再加上各种媒体的渲染， ChatGPT 成功的出圈了。
另一方面，是 ChatGPT 在注册和使用上存在限制，大部分的普通人是无法直接使用的，所以使得 ChatGPT 又有了一些神秘感。这种限制使得我们这些能够将 ChatGPT 的能力提供出来的项目得到了更多的关注。
而最后，则是 ChatGPT 和企业协作场景的契合，如果你将 ChatGPT 接入到企业的聊天工具中（如飞书、企业微信），就可以让一个企业的人用起来 ChatGPT，且可以在不损失企业上下文的场景下使用，可以达到非常好的日常使用的效果。
说起企业协作的场景契合，让我想起了多年前的 ChatOps。我前几天去看，Hubot 项目已经被 Archive 掉了，真的是时代的眼泪💧。
随着 ChatGPT 的逐步推广，我看到了大量基于 OpenAI 的产品出现，如果要将其分层，我认为可以分为三层：
比如我自己做的 ChatGPT-Feishu，其实就是在这个层次，更多是将 ChatGPT 和一些现成的应用进行连接，所以差异性不大，大家大多是在技术上卷一些新的 Feature。
在我看来，这个层次的卷动是非常有限的，因为现成的应用和场景就这些，大部分时候我们能做到的也就是将 ChatGPT 和现有的生态更好的结合，但没有什么本质上的变化。
当我们仔细去看社交网络上的那些 ChatGPT 的用法之后，其实你会发现， 大多数人对于 ChatGPT 的用法是非常简单粗暴的 —— 问一些过去问搜索引擎的问题。ChatGPT 会给你一个看起来还不错的答案。
这个问题背后其实是大部分人是问不出一个精确、明晰、易于理解的好问题的。
而 Prompt Engineering 层的产品则可以实现对于问题的解构，将一个复杂问题拆解为一套模板 + 一些用户可以理解和输入的内容，从而降低提问的难度。
这一层的应用更多是在卷不同的场景以及对于 Prompt 的优化，以实现更加精准和优质的返回内容，从而帮助用户解决问题。
OpenAI 对于模型提供了 Finetune 的能力，开发者可以准备自己的数据集，将其上传至 OpenAI，由 OpenAI 对模型进行微调，后续开发者可以使用经过微调的模型来进行自动的补全。
这个层面大家卷的就是行业领域认知和干净的数据了，就回到了 AI 经典的行业落地场景了：收集行业数据 – 清晰数据 – 训练模型 – 实际应用。只是 OpenAI 将这件事的难度给降低了。对于开发者来说，可以更加低成本完成整个流程。
如果你只是玩票，那我觉得第一层和第二层都是不错的。但如果你打算正经做个事情，那么第二层可能是必备的基础。