AI 相关

AI 真的让 Nas 的可玩性又上升一个台阶。

尤其是 Nas 里的 Docker，它可以 24 小时在线，还可以被远程访问（依赖 Nas 服务）。

什么是 Docker 呢？它是一个开源平台，支持把应用程序及其依赖打包在轻量级的「容器」里，从而实现跨环境快速部署与运行。我一贯把 Docker 当做更复杂的软件服务，从一些镜像列表里挑选自己想要的，然后部署在 Nas 上，仅此而已。

没有 AI 之前，我甚少使用它，因为不会技术，只能在别人有限的镜像列表里挑选，诸般束缚。部署起来也费劲，需要那种我看不懂但事无巨细的图文教程，有了 AI 之后，部署再也不用到处求爷爷告奶奶了，只要和 AI 多沟通基本都可以解决，什么软路由 Openwrt，智能家居中心 Home Assistant，特斯拉数据中心 Teslamate 等等镜像，折腾一圈都可以完成搭建。

不过，我近期探索到的更有趣的形式是，让 AI 辅助自己构建想要的镜像，相当于将 Docker 变成 DIY 的工作坊，不再受限于大神们的镜像列表。像 3D 打印那样，对任何手头工具不满的时候，自己做一个，部署在 Nas 上，既可以多平台外网访问，还可以零成本数据持久化，连服务器都省了。

而且我还实现了通过 Compose 来完成多容器的数据联动，比如，我先给自己做了一个番茄钟工具，又本地部署了 Teslamate，后来，自己写了一个日历服务，将番茄钟的专注计时和 Teslamate 的行程都变成日历，最后输出到我的 Mac 系统日历上，这种定制化的需求，不会有其他人做。

此外，我也把 Docker 当做小工具的孵化器，一切始于满足我个人的诉求，不定期迭代，可能有一天会冲出象牙塔，冲不出去也没有关系，至少这个构建过程很好玩，像极了小时候玩的积木。

最近很喜欢 Codex，以前觉得是鸡肋，现在是真香，ChatGPT plus 的 20 刀真是越来越有价值了，还比 Claude Pro 慷慨。

不过，使用 Codex 的目标倒不是为了替代 Cursor，而是作为其补充，尤其是在手机上的可用性。

我对 Codex 的定位是，其无法作为主力。按照我的浅薄经验，任何只有一家 AI 大模型的 Vibe Coding 工具，都无法独当一面，容易走入死胡同。但 Codex 还是很适合做前期需求澄清与小功能点的实现尝试。

目前的使用上，我在 Cursor Mac 端里安装了 Codex 插件，并在手机上将 Codex 的网页版添加到了桌面，因为 ChatGPT iOS 端里的 Codex 只能执行编码任务，没有询问的选项，Cursor 手机版的 Background Agent 也是如此。不过，这里我更想吐槽的是 GitHub Copilot，作为 GitHub 自家产品，居然在对话里无法访问我的私有代码仓库，大大的不解。

很多时候，我只是想先通过对话来逐步弄明白想法的可行性以及执行方案的逻辑完备性，毕竟我不会真正的编程。而这个过程就像 AI 的深度思考一样，前期越 Solid，后期 AI 表现越佳，但之前只能在电脑上做，现在手机 Codex 就可以。

这次在苏州游玩就体现出了便利性，苏州园林太无聊，朋友们以为我在微信聊天，其实我在和 AI 勾兑思路打发打发时间，有什么功能的想法，先基于当前代码实现（读 GitHub 仓库）探讨一下，最终形成一个确定的文档方案，有时我也会让它先写个版本，等到有时间再打开电脑让 Claude 来 Review。