AI 之后，我开始需要项目管理工具了
以前写代码之外还要填任务、报进度，项目管理对我是一份额外负担。现在借助 AI 并行推进多个个人项目，又能让 Codex 通过 MCP 顺带维护任务和验证记录，这笔账终于变得划算了。
以代码记行藏，以文字观万象；守寸心而求真，循长风以致远。
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从 I 和 L 说起，重新想了一遍兑换码
看见知乎上关于兑换码里 I 和 L 的问题，我回头检查了 AI 绘图模块的积分兑换功能。从 Base24 和 Crockford 的字符集，到输入容错、校验段，再到随机数、限流和重复到账，记录这次重新理解兑换码的过程和准备采用的方案。
用 AI 做普通软件，一人公司的另一条路
家人想用 docx 题目刷题，亲戚又提出企业培训的需求，知序就这样做了起来。由此想到，一人公司能否借助 AI 降低开发成本，更灵活地为小客户做普通软件。
支付宝订阅支付接入：从签约到自动续费
支付宝自动续费接口怎么接？以 Token Pay 连续订阅为例，介绍开通条件、签约支付、周期扣款、套餐变更与回调处理，并比较 Stripe 的订阅实现和微信委托代扣的商户分工。
Stripe 如何设计订阅：从套餐、账单到支付
用一款云存储的月付套餐，解释订阅在 Stripe 产品体系中的位置，以及商品、价格、订阅、账单和付款为何要分开记录。再看看升级、退订和扣款失败时，这些记录会怎样变化。
订阅是什么，哪些生意适合做订阅？
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SillyTavern 是什么：在“愚蠢的小酒馆”里和模型聊天
从 SillyTavern 这个有点醉意的名字说起，介绍这个开源聊天界面、角色卡和模型连接，也谈谈使用陪伴类 AI 时该留意的边界。
智力正在变成铝
从前端岗位收缩、AI 编程能力提升和独立开发经历出发，讨论智力成本下降后，程序员为何只是最早进水的舱室，以及在尚未找到救生艇时为什么仍要行动。
上下文工程，不是把更多东西塞给模型
上下文窗口只规定模型最多能看到多少内容，上下文工程还要处理材料的选择、压缩、排序、隔离和淘汰。从调用怎样装配系统指令、用户任务、检索材料和工具结果说起，区分 RAG、Memory 与 Tool Result 的作用，再讨论长任务怎样保存状态、继续执行和验证效果。结合踩坑，说明为什么扩大窗口或堆入更多材料未必能改善结果。
从一次模型调用到一个 Agent
LLM、Prompt、Context、RAG、Tool、Workflow、Loop、ReAct、Memory 和 Agent 经常出现在同一段介绍里，却不处于同一层：模型负责生成，上下文与 RAG 补充材料，Tool 连接外部能力，Loop 和 ReAct 组织决策，Agent 把它们变成一套运行系统。