Journal / Newsroom

Thoughts, technical deep dives, and product engineering logs.

Featured#Cloudflare Tunnel #Cloudflare #ngrok

把 localhost:3000 绑定到自己的域名：Cloudflare Tunnel、ngrok、frp 与 Tailscale Funnel 对比

系统对比 ngrok、Cloudflare Tunnel、frp、Tailscale Funnel，并重点介绍如何用 Cloudflare Tunnel 把自己的域名路由到本机 localhost:3000，包括安装、Dashboard 配置、CLI 配置、服务化运行和排障。

Rainy雨落无声，代码成诗 —— 致力于技术与艺术的极致平衡

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#Claude Squad#Claude Code

Claude Squad 实战指南：用一个终端同时管理多个 Claude Code、Codex 与 AI Agent 任务

系统介绍 smtg-ai/claude-squad：它如何用 tmux、git worktree 和 TUI 帮你在一个终端里同时运行多个 Claude Code、Codex、Gemini、Aider 等本地 AI 代理任务；包含安装配置、快捷键、profiles、auto-yes 风险、实战流程、提示词模板、review 与清理策略。

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#K9s#Kubernetes

K9s 完整指南：Kubernetes 终端 UI、快捷键大全、多集群切换与高级玩法

系统介绍 K9s 的安装、核心概念、命令模式、资源浏览、日志、Shell、端口转发、快捷键大全、多集群/多命名空间切换、配置、插件、Hotkeys、Skins、只读模式和生产环境高级玩法。

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#Zsh#Shell

Zsh 完整指南：启动文件、别名命令、自定义函数、补全系统与高级玩法

系统介绍 Zsh 的安装、启动文件加载顺序、.zshrc 组织方式、别名 alias、自定义命令、函数、autoload、补全系统、zstyle、历史记录、glob、ZLE 键绑定、hooks、插件管理、性能优化与 dotfiles 高级玩法。

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#tmux#iTerm2

tmux 终端工作流完整指南：会话、分屏、自定义快捷键与 iTerm2 配合

系统介绍 tmux 的核心概念、日常命令、会话与分屏管理、复制模式、配置文件、快捷键绑定、插件选择，以及如何和 iTerm2、Neovim、AI CLI 组合成稳定的开发工作区。

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#AI Agent#LLM

AI Agent Loop 深度解析：为什么它突然巨火，如何实战，什么样的 Loop 真正可用

系统拆解 AI Agent Loop：它为什么在 2025-2026 年突然变成热点，和传统 workflow、RAG、ReAct、Human-in-the-loop 有什么关系，哪些 loop 能落地，适合解决什么问题，如何设计退出条件、工具权限、状态记忆、评估与生产护栏。

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#Neovim#Lua

Neovim 现代 IDE 全景指南：Lua 配置、顶级插件、快捷键与 LSP 实战

从 Neovim 核心能力、GitHub 高星 dotfiles 与插件生态出发，系统梳理 LazyVim、NvChad、AstroNvim、lazy.nvim、Telescope、Treesitter、LSP、Mason、补全、格式化、Git、美化和快捷键体系，给出一套可落地的现代 Neovim 配置蓝图。

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#Quantitative Trading#Algorithmic Trading

量化交易全景解析：历史、术语、策略体系、技术架构与现代 AI 方法

系统介绍量化交易：从现代金融理论、统计套利、电子交易和高频交易历史，到 alpha、因子、IC、Sharpe、回撤、滑点、成交、风控、回测偏差、市场微观结构、机器学习、强化学习、LLM Agent、生产交易系统和高 star 开源生态。

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#Quantization#Model Compression

大模型量化全景解析：历史、术语、算法体系与现代工程实践

系统讲解 AI/LLM 模型量化：从信号处理和神经网络量化历史，到 FP32/FP16/BF16/INT8/INT4/FP8/NF4/GGUF 等专有名词，再到 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、QLoRA、KV Cache 量化、现代推理框架、硬件内核和高 star 开源项目生态。

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#OKF#LLM Wiki

OKF 与 LLM Wiki 深度解析：从知识库到可编译知识操作系统

从浅入深讲清楚什么是 LLM Wiki，为什么传统 RAG 的扁平 Chunk 不够用，OKF（Open Knowledge Format）应当规范哪些内容、格式长什么样，以及如何建设一套可检索、可验证、可演进的 AI 原生知识库。

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