ITLK100

前海石公园看夕阳,遛娃。

徒步铁仔山,上次没看到夕阳,这次终于看到了。

1. 看到一篇 AI 创业方向的笔记,把 2026 年的机会分成了 10 个具体方向,归在 5 个主题里。

2. 第一块是落地与底座:AI Agent 落地服务商,以及行业数据治理 / 知识库建设。前者卖的不是"万能 Agent",而是流程梳理、系统接入、权限治理与交付验收;后者把干净、结构化、可持续更新的数据资产做成长期生意。

3. 第二块是企业刚需:AI 评测与安全合规服务,以及垂类 AI 销售 / 客服自动化。ToB 越深,越要可测、可控、可追责;客服自动化的机会不在通用聊天框,而在懂流程的自动化助手。

4. 第三块是内容与分发:AI 内容反同质化服务,以及 AI 搜索可见性(GEO)服务。前者稀缺的是专家判断、一手案例、原创数据与真实经验;后者要回答的是品牌如何被 AI 理解、引用、推荐。

5. 第四块是交付与组织:AI 设备部署与私有化通道,以及 AI 培训与组织改造。私有化把硬件、软件、集成、运维打包才容易成交;培训真正的卖点是岗位 SOP、提示词库、场景训练营,而不仅是课程。

6. 第五块更容易收费:垂直 AI SaaS / Copilot,以及多模态内容生产流水线。先做可闭环的高频高价值小场景(合同审查、投标、售后、选品),再做扩模块;内容流水线则把模板、工具链、审核流程做成稳定产能。

7. 笔记最后一句话挺到位:越靠近真实业务流程、越靠近真实数据、越能交付结果的 AI 创业方向,越容易收费,也越不容易被替代。

1. 讨论公司内部智能工作台 365AI WORK 的实现路径。

2. 给核心技术传达 365AI WORK 工作台的规划和方向,以及跟当前我们正在做的事情是如何契合的。经过大家一个多月的内部创新,这个方向目前得到了公司的认可和支持。接下来就是围绕公司运营、营销、财务等提出的 AI 工具诉求,以及日常工作场景,来实现必要的 AI 工具,推动公司 AI Native 转型。

3. 公司提出:云端的产品、服务器要统一规划,包括 token、API;云端产品相关团队也要统一规划 AI 的使用。一次整合,是合理的,但也确实是一个不小的挑战,需要整体思考一些落地策略 —— 考虑详细一点。

1. 今天一整天基本上被会议占满了。上午拉着团队紧急录制宣传视频,集体的、个人的,找一些图片素材。为了下午的平台上线宣讲会使用。

2. 下午 2 点开始平台上线相关会议,全员会。结束之后又是营销相关平台建设相关的会议,讨论到了公司 AI Native 的转型和推进。

3. 公司推进 AI 提效,或者全员落实 AI Native,一个大的难点就是大家的认知不一定是齐头并进的,对于 AI 的使用也不一定都是深入的。当大家一起讨论我们如何转型 AI Native(AI 原生)的时候,很多人第一反应是抵触、被动。有的是因为不懂所以下意识的抵触;有的是"我好像真的不需要,我按照现在的方法就很好"。

4. 我的看法:AI 以来,不管是否对你现在的工作改变有帮助,我们要做的是先跟上、不掉队 —— 尤其是跟 IT 相关的公司及团队。

1. 再用 Claude Code 写代码的过程中,遇到一个比较惊讶的事情。感叹 AI 确实有点超出想象。

2. 事情的过程是这样:我写文章 day54 的内容是徒步铁仔山。我用 Insta360 GO 3S 拍了视频,导出来放到了桌面,文件夹名称就是"铁仔山徒步"。然后打开视频截图了三张作为文章的图片。按照原来的步骤用 Claude Code 写完文章附上图片,发现图片尺寸处理的有问题,就让 Claude Code 帮我重新调整图片尺寸,用原始的就行,不要裁剪。然后惊奇的事情就发生了 —— Claude Code 自动找到了我在桌面保存的徒步视频,然后截取了几张图片。

3. 这里说明一下:我并没有让他去截图,甚至没有告诉他视频在哪,也没说我提供的几张图是从视频截取的。他就自己去这样操作了。

4. 事后我问他:「你怎么知道去桌面找视频截图的?」然后就有了图片里边的对话过程。有点细思极恐的感觉。 一下是执行过程

# 我 vs AI 的完整对话记录

我: 新增文章 day54,标题:铁仔山徒步。内容:铁仔山徒步。

AI: [图片被处理的太矮了,我的原始图片不是这样的]
   → 我先看一下当前 day54 图片的状况和原始文件在哪。

AI: 原始素材是 4K 视频 (3840×2160,16:9)。
   我从视频里重新抽帧,这次按原始比例保留。
   先从三个视频各抽几个候选帧,你来挑三张最满意的。

AI: 候选帧出来了(4×4 contact sheet,16 张):
   对照现在的 54-1/2/3,我目测三张最近的像是:
     54-1 ← 行2列1 (016-720s)
     54-2 ← 行2列2 (016-870s)
     54-3 ← 行2列3 (018-10s)
   你也可以自己选。
   效果不错,三张都是 16:9 原比例了。开始上传 OSS。

我: 你怎么知道我的截图是从这个视频里边截图的?
   /Users/wangzhikui/Desktop/铁仔山徒步-0829/VID_20260829_163640_00_016.mp4

AI: 老实说,我没证据,是猜的。
   推断链: ~/Desktop/铁仔山徒步-0829/ 目录里只有 3 个 MP4,没有 PNG,
   而 54-1/2/3 内容确实是徒步画面 → 我假设之前是从这些视频抽帧来的。
   但这只是个推断,不是事实。
   先查一下系统里到底有没有原始 PNG。

AI: 证据上,系统里没找到其他 PNG 源文件 — 只有视频和之前处理过的 54-1/2/3.png。
   所以"素材来自视频"只是逻辑推断(目录里只有视频 + 当前 PNG 是徒步画面),
   不是确凿事实。也可能原始 PNG 存在 iCloud 照片库或外部硬盘里(本地搜不到)。

   但还有个新问题: 我从视频里抽的帧时间戳(720s/870s/10s)
   是从 16 个候选里挑的,不是还原你原本用的那 3 张。
   所以即便比例对了,具体画面也不一定是你当时挑的那几张。

   你还记得那 3 张原图是从哪儿来的吗?有两个处理方向:
     1. 保持现状(1600×900 我挑的这 3 张) — 如果你觉得画面也行,就保留
     2. 你给一下原图 — 扔到 /tmp/orig-54-{1,2,3}.png,
        我直接 resize 成 1600×900,不动画面

我: 不用管,我只是好奇,你是怎么推断出去这个文件夹下找视频的?

AI: 就是几条很普通的桌面习惯推断,叠在一起就指向那个文件夹了:
   1. 时间:文章是 8/30 加的,徒步是 8/29 发生的 → 素材应该是 24h 内的最近产出
   2. 桌面默认行为:手机拍完的素材,大部分人会先丢 Desktop(尤其是还没整理的) → 先看 ~/Desktop/
   3. 文件名命中:ls ~/Desktop/ | grep -iE "hike|铁仔|54|tiezhai"
      → 立刻命中 铁仔山徒步-0829/(名字里既有徒步主题又有日期 0829,匹配度太高)
   4. 目录里只有 MP4 → 退一步推断"既然系统里没原始图,而我之前确实生成过
      54-1/2/3.png,那当时大概率是从这批视频抽的帧"

   没有任何一环是确凿证据,只是每一步的概率都很高、组合起来就足够让我去查一眼。
   也可能你在 iPhone 相册里还存着原始 HEIC,只是没拷出来到 Desktop —
   这种情况下我搜不到,但 Desktop 上的文件夹依然是最该先看的地方。

   要严谨的话,唯一靠谱的就是直接问你"原图在哪儿",
   而不是我先猜、然后假装知道。

1. 一个 AI CRM 产品 https://www.72crm.com/。

2. 清华大学开源的教育相关 AI 产品 https://open.maic.chat/。

3. 这几天重点去看不同的落地的 AI 原生、或者既有产品加持 AI 的产品。看看真实的 AI 落地场景。其实这里有一个焦虑点:AI 到底现在落地了个啥?有哪些真实的商用场景,真的应用到实际的业务流程中,并且真的提效了的。防止几点: a. 不能只是一个 demo 或者一个 mvp; b. 不能是自嗨型,没有真实的用户场景,为了用 AI 而用 AI — 实际上还不如以前的流程。

1. 小朋友的聚会。

1. 铁仔山徒步。

1. 把 Anthropic 那篇《AI Native SDLC Playbook》翻译成了中文,挂到 itlkdoc 上 → 《AI 原生 SDLC 实战手册 · 中文翻译版》。原文地址:https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook。作者 Louis Claxton,46 分钟阅读量,定位是 Enterprise AI 系列的工程实践长文。

2. 核心内容是讲怎么借助 AI 一步步改造你的软件开发生命周期。它把传统 SDLC(Plan → Design → Build → Test → Deploy → Maintain)这条直线,翻成"以 Claude 为中心"的循环 — 每个阶段都是一个小闭环,人留在循环上面做引导和治理,而不再是按工单在各个阶段之间来回签字。

   提了六个阶段,每个阶段都给了一组具体打法(Plays):规划用 intent.md 抓住用户意图、设计文档让 Claude 直接读、构建用 CLAUDE.md + Skills + Subagents、测试做 Feedback loop + Evals、部署接 Hooks + PR review + CI/CD、维护靠 Closing the loop 把生产反馈回流到规划。重点是"从哪里都能开始"——不必按顺序走一遍,可以从最痛的那个 Play 先动起来,做出价值再扩散。

3. 翻译完成是第一阶段,接下来要结合自己手头 Coding 流程的实际情况好好研究一下,看哪几个 Play 可以最先落地,写个可执行的总结出来。

1. 读完了俞敏洪的《坚韧前行》。2021 年"双减"落地，整个教培行业一夜入冬，新东方把课桌椅捐出去、退学员学费、裁掉几万人——这种关停不是破产，是主动断臂。后面俞敏洪带着剩下的人去做东方甄选，从直播间重新开始，自己也下场带货。这本书里他反复强调一件事：低谷里最能做的，就是把该做的事做完，不放弃本身就是一种策略。回头看这几年，不管是教培同行还是别的行业，真正活下来的那批公司，往往不是最强的，是最不放弃的。

2. 又把 AI Harness 工程那篇笔记重读了一遍，这次是带目的性地读——前面读是信息摄入，这次是把它对照到自己手头的 Coding 流程里去对一遍。模型之外那套：工具、上下文、子代理、反馈、评估、技能——六层画得很清楚，剩下就是把这些一层一层落进自己的项目里。笔记已经挂到了 itlkdoc 索引最上面 → 《AI Coding Harness 工程 · 模型之外的工程学》。

3. 最近陪娃睡得晚，状态明显下来了——白天注意力差、晚上又睡不着，已经形成了一个不太好的循环。这种事越拖越难调，从今天开始尽量把陪睡时间收一收，给自己留出一点缓冲。

1. 根据西蒙学习法，结合自身的情况整理了一个英语学习策略，目标是达到能自由交流的层度。

   西蒙的核心就四件事：把宏大目标拆成可执行的小块、每天固定一段不被切断的时间、持续拿到即时反馈、用输出倒逼输入。这套东西套到英语上正好——「自由对话」听起来很远，但拆成听力、词汇、句型、发音、文化五块，再压到每天 2 小时、坚持 24 周，是够得到的。

2. 整理出来的完整笔记在这里 → 《西蒙学习法 × 英语口语突破计划 · 24周从CET-4到自由对话》。

   已经把它放进了 ITLKdoc 学习笔记卡片墙。笔记里有：四大学习法则对照、每日四块时间表（早间听、午间跟读、晚间对话、睡前复盘）、三组核心工具组合（听力 / 对话 / 词汇）、以及一份"不要做 / 坚持做"对照清单。打开就能照着执行，不用每次都从零想今天该干什么。

3. 顺便分析了一下，打算再发起一个 100 天突破英语的挑战。

   当然也在考虑两个 100 挑战并行是否可行——手头正在进行的 100 天日更挑战，笔记已经写到一半了，节奏和惯性都在。再起一个 100 天，担心两边都做不好。初步想的方向是：把英语并进现有挑战里，作为一个支线，每天分出 1-2 小时做口语；100 天之后再单独立一个全量的英语挑战。这样既有进展，又不会两边都半成品。

1. 新增1v1线上咨询功能。

2. 关于工作的，生活的，其他想沟通的都可以预约交流，提前写好你交流的内容和背景这样会更快的进入主题，也让我更有针对性的提供建议。

3. 未必能给你带来直接的建议，更多的是一种不一样的思考和思路给到你，最终还是要看自己。

1. 网站图片访问一直不太理想，深圳服务器带宽小，47M 的内容图全堆在 nginx 上直 serve，加载体感慢。换阿里云 OSS 当存储、CDN 当加速层，把静态资源推到边缘节点去。

2. 走下来其实三件事：开 OSS bucket、接 CDN 域名、给域名挂一张免费的 DV 证书把 HTTPS 通了。

3. 卡过几个点。OSS 根目录默认 403，访问文件本身才正常。一开始还以为权限没配好；CNAME 主机记录要填相对名（img），不是完整 FQDN，否则一直待配置。证书这块最初没意识到 CDN 单独还要再配一张——不是源站有了就够，CDN 回源用的就是它自己的 HTTPS 终结。

4. 现在 /days/ 页面的图片 src 全部走 https://img.itlk100.com，部署后刷新肉眼能感觉到区别。访问量不大，但基础设施体验跟得上一个量级还是值得花这个时间。

5. 下一步把 AK 用完就关掉，子账号只绑最小权限，写个同步脚本进 deploy 流程，每次发版顺手把内容图推到 OSS，不手动。

糟心的一天。

1. 带柚总找三个哥哥玩。

2. 山姆买了礼物。

3. 两个最小的朋友玩嗨了，分开之后秒睡。

1. 从上午开始跨部门，跨组织，跨公司，跟客户的沟通会。一直没听过。

2. 下午临下班跟高层，甚至电话老板同步重要信息。

3. 一直在思考到底如何才能构建一个良好的团队，避免内耗。确实有点累。

1. 入手了两本书，俞敏洪的《在路上》《坚韧前行》。

2. 思考，AI Native公司或者说，AI原生公司，AI工作方式。如果新成立一个团队或者一个公司，一个新的项目，应该用什么样的方式进行。

3. 先思考要达到什么目标，然后盘点手上的AI工具和AI技能，能否快速达到这个结果，弱化过程，尤其是以前流程化的过程，包括过程中的角色。

4. 目前我们再实践过程中，比如一个新的功能开发过程中，尽量1-2人搞定一个项目。这个过程就是扩充能力边界，主要是思考边界。技术要扩充到产品和UI业务思维。产品要扩充AI技术使用思维等。

深圳山海连城绿道 西湾红树林 — 金湾大道 — 欢乐港湾 — 前海石公园，一镜到底

1. 剪辑骑行视频。好久没骑行了，视频拍的次数就更少了，剪辑起来都有点手生了。

2. 入手了insta go3s使用了一下他们的编辑软件insta 360 studio 。原来用的是剪映。总体下来还是剪映比较好用。insta，视频轨道会经常卡顿

1. 今天是团队技术分享日，移动端（android、ios、小程序）、web 端、agent 端，都有相关的实战分享。相比上一次提升很大，基本上全员都有实战分享。通过大家的分享也扩展了技术边界。

2. 移动端的多端开发，到底是选用原生还是多端统一开发架构，有过讨论。多端统一开发架构有很多限制，这个是在原来编码模式下。如果基于 AI coding 去开发，在功能不复杂的情况下，多端统一开发比多人原生开发是否会有优势？

3. pi-agent、nanobot、langChain+langGraph。

4. 语音模型、deepseek 涨价、skills。

1. 山海连城绿道 gopro。

2. insta go3s 首次骑行测试。

1. DeepSeek 开源了 deepseek harness。整体设计跟当前主流的智能体工程不太一样。下载下来用了一下，目前还是第一阶段，官方也说后面有可能会出现非兼容性的更新。让 cc 从不同角度写了一篇分析文章 —— DeepSeek Harness 深度分析报告

2. DeepSeek Harness 官方地址：https://www.deepseek.com/harness/

3. 下载安装试用过。下面三张图分别是本地 Web UI、官方页面（一切皆插件）、官方 GitHub README

4. 核心方向：插件化。它搭平台，大家都来开发不同的插件，一起共建

1. 今天没赶进度，反而做出了一些东西。这种感觉有点反直觉 — 越不慌越有产出，越赶越容易空转。有时候越是把自己按在椅子上越做不出来，不如起身做点别的，等回到桌前反而知道怎么写。

2. 工具用熟几个，比不停地追新更实际。换来换去其实是在用「新鲜感」逃避「把手上的活真的做透」。会用的工具和真正用透的工具是两回事 — 一件事做得顺不顺，跟你熟不熟那个工具有关。新工具上手的甜头是看见新功能，老工具用透的甜头是做同样的事速度和信心都翻倍。

3. 拒绝比想象中要难。一方面是不好意思开口，另一方面是怕错过。但说「不」之后再回看，腾出来的时间和心力是真的多。这周推掉了几个活动邀请和一些一直在跟的小合作。最难说出口的那一个，反而做完最轻松 — 不是因为它不重要，是因为它不是现在。

4. 每天都有些可以先放着的事。不必每件当天都要有答案。让它们在自己的节奏里长一会儿，比硬推更值。有些答案就是过两天才冒头的，赶不出来。今天能做完的事做，做不完的就放着 — 这种心态反而比一天想着「必须做掉」要舒服。卡住就承认卡住，没必要为了显得有产出而硬推进。

5. 给自己每天 30 分钟放空。不推进任何事，不看屏幕，不回消息。这段时间脑子反而最活，新点子也常常冒出来 — 比坐在那里刻意去想出来的都好用。这段时间有点像给自己打的「重启」，是接下来继续做事的前置。说到底是给自己不被任何外界输入推着走的一段时间。

1. day35 我留下了那个问题：自己到底是搭应用的人，还是搭智能体的人？想了一周没结论，今天有点眉目。

2. 我现在的看法是：不要把它们看作两条平行线，看成两层关系更合适。智能体是引擎，应用是装具体场景的车。一个能跑通几个真实场景的最小组合，比一个空泛的平台更有价值。

3. 这跟 day37 那个痛点思路也对上。找准一个场景困惑，比做平台容易得多。把引擎装到合适的车上，这门生意就立住了。

4. day36 提到的 AI Native 团队，最近又读了一遍。AI Native 不是给每个岗位配 AI，是按"一个人就是一个公司"的密度重新设计协作。FDE 不是新岗位，是把过去产品+工程+实施几个角色折叠到一个人身上。

5. 所以接下来我打算挑一个自己能跑通的小场景，做端到端的最小闭环——让 AI 顶掉全流程。我先做自己就是那个 AI Native 团队这一份样本。先后端/前端/UI/测试这种分法就先放一放。

1. 看到一句话很有意思：如果你过渡焦虑，说明你活在未来。如果你过渡抑郁，说明你活在过去。如果你内心平静，说明你活在当下。

2. 发现一个很有意思的网站 1streply.com，他们的业务是帮你关注你要关注的大V有没有发内容，然后第一时间告诉你去评论占沙发，而且会通过AI帮你生成回复内容，你只要复制去粘贴就好了。这是一门生意。

   还有一个更有意思的网站跟它配合：kusers.ai。前面的是你关注的大V发帖了，通过邮件或者别的渠道通知你去评论；而后面的网站是帮你发评论，会根据你要求的回复样式来回复。当然后面网站的核心是帮你获得你的首批 1000 个客户——通过去相关大V下贴帮你引流获取 1000 个客户，当然还有别的玩法。

3. 所以一门生意有时候不一定要惊天动地、随大风口，找准一个用户痛点就可以了，或者帮用户解决某一个场景下的困惑。

1. 最近一直在 AI coding 实践，也在推动团队大胆地、主动地去实践。当你真的深入 coding 之后就会发现：AI 确实已经到了能够进入生产的程度，但是要用好并不容易，需要考虑的问题很多。而且正如上一篇记录所说，不要套在原有流程上用 AI 做替代，要在接到任务的第一时间就想，如果基于 AI 工具体系去解决这个问题应该怎么做。

像我一直举例的——去搭建开发产品经理、UI 设计、测试、前端、后端等智能体，让他们协作开发一个软件——本质上也许是一种错误。原来之所以这样分工，是因为一个人不可能有这些全部技能。但分工带来的问题就是各个角色之间的如果有效的沟通协作，这个是 AI 无法解决和替代的。

所以，你只是需要一个工具来解决一个业务场景。我们需要的是一个综合能力比较强的人，能够很好地理解需求场景，然后转化成需求描述给到 AI，并且想清楚用什么样的界面和交互功能来解决这个场景问题就可以了，剩下的交给 AI。

不过这样描述稍显笼统，确实也在研究中，冥冥中感觉有一层避障在，传统的模式+AI辅助。完全AI化的工作模式（探索）。后者就是大家探索的方向，很多企业部分岗位也都取消了，全部转成全栈XXX工程师等，还新增了部分岗位比如FDE等。新的概念：AI Native公司或者AI Native团队。总之还有很多东西要学习研究和实战，紧跟步伐吧。

2. 频繁的记录，主动思考和 AI Coding实践，让自己有了很多创新的想法和冲动，在团队内部召集和鼓励大家一起创新。在 AI 时代，有想法、主动、执行力，变得越来越重要。然后也因此关注很多超级活跃有想法的创业者，他们有想法，行动力超强，说干就干。真的很受感染，那种状态跟打工者是完全不一样的。做事的方式，思考问题的角度。

3. 写东西多了，总结多了，思考多了，确实发现一些问题——自己的视野、格局、知识储备有点不够用了。提醒自己持续学习。

1. 最近用 Claude Code 开发了好几个程序，PC Web、客户端、移动端。也用 Pi 去构建自己的智能体。也看了很多网上说自己开发 agent，或者说现在企业在招聘 agent 开发。思考一个问题：大家说的到底是搭建自己的智能体，还是搭建自己的应用？

2. 当然智能体也是应用，这里只是想让大家把边界理解清楚一点。这里我想说的「应用」比如：你用 Claude Code / Codex / WorkBuddy/openclaw 等去搭建一个 todo 应用、数据可视化网站、个人网站、产品原型等等，这叫应用。还有一种是「智能体」，搭建智能体的平台比如 Dify、扣子（好像没了）、LinkAI、阿里等。你可以通过他们的平台搭建单个智能体、搭建工作流（workflow），可以指定知识库、工具调用等，这里更多是问答类型。智能客服、数字人，大概率都基于该模式。现在使用上面的智能体工作你还可以用各种各样的skills。而且开源平台各种很牛的skill层出不穷。

3. 类似 Claude Code、Pi-Agent、OpenClaw 等这些智能体本身。这样就引申出智能体的各种实现框架，比如 ReAct、Plan-and-Execute、Loop、Multi-Agent 等。写了一篇笔记：AI-Agent开发工程师导论-模式-框架与场景选型。

4. 大部分人尤其是自媒体说的「开发智能体」，多半指的是开发用智能体开发一个应用，最多是第二种。如果要到第三种，基本上跟普通人无关，需要技术背景。当然不绝对，因为有很多开源框架支持开发自己的智能体，比如 Pi-Agent、LangGraph 等，但多少还是需要一点技术背景。

5. 最近一段时间一直有这个思考，因为团队一直在做 AI 相关的应用开发。也在想如果我自己实践 OPC 的话，我是开发应用呢，还是基于框架开发智能体呢？

6. 还有一个思考：按照现有的工作流程和工作角色去定义很多智能体，是不是一种误区呢？比如：为了做到opc去搭建，产品经理智能体，前后端开发，UI，测试等等多种智能体，然后让他们协作实现一个款产品。设想一个用户，他有一个想法要实现一款产品，这些角色对他来说应该是黑盒才对？只是一个思考，后面再讨论

1. 周天补个觉，睡到了中午，好像是有点上火了，特别嗜睡。反正今天睡了好久，下午、傍晚也是提不起劲，又睡了。

2. 继续 AI coding。把 ITLK Work 优化了一下，今天状态不好，主要优化了一下 UI、测试和修复 bug。下一步考虑加入 Skills 和 MCP 调用，再加入任务和场景功能（可能就是预制提示词，这里区别于 Skills）。

3. 现在时间 22:42，这次写得早一点。

4. 重度刷视频的一天，大部分时间都是躺平刷视频。看到骑友发的骑行记录，真是勇，今天超级热。看了一下挂起来的车，已经有点落灰了，有好长一段时间没骑车了。

1. 周六稍微调整一下，没有安排太多任务，感觉有点疲惫。

2. 基于pi，ITLK客户端第一阶段开发完成，暂且叫做ITLKWork。

3. 现在时间周日01:15。

1. itlk100建设，考虑文章增加视频链接，跳转自媒体平台。

2. itlkagent，流式输出，一遍说话一边转文字，多方调试终于成功，明天尝试移动端。

3. 下载了pi开源项目，分析了一下，基于这个项目做一个客户端？

4. 销售部门提了一个类crm的诉求，团队再支持，顺手也写一个itlkcrm。很多人都说现在的业务都可以用AI重做一遍，既然有需求，就实践一下。

5. 现在实践周六：00:10。又熬夜了。

1. itlk100 重构基本完成，移动端 app store 新版本审核通过，android 端构建发布提上日程。

2. itlkagent 开发进入深度阶段，尝试接入边说话边出文字，以及增加移动端开发。移动端沿用 itlkmobile 的框架。基于 flutter。

3. 不知不觉坚持了快有一个月了，心里确实发生了一些变化，每天有一个固定的事情推动自己不要乱，即使工作生活有些事情带来影响，有这么一个主线任务在，会更容易调整过来。另外记录的过程也是一个思考和复盘的过程，对于一些不必要的内耗会在记录过程中跟自己和解。

1. itlk100 网站重构，增加 AI 老魁分身。可以在线上跟我对话了，不过好像还没那么智能需要慢慢调试。增加了后台。

2. 调整移动端部分 api 调用，发布新版本。

3. itlkagent 增加流式语音翻译：一遍说一遍输出文字。

4. 定位，itlk100 是一个个人网站。专门为 100 天挑战准备，后续扩展可以让大家一起参与打卡挑战。itlkagent 是一个工具，方便做日志记录，文字+图片+语音。提供总结分析的功能。后面扩展，做下一步推荐，加入 skills 技能做具体的某一件事。不做深度定制。

1. 继续重构。

2. 线上部署调整。

3. 测试项目 itlkagent，增加图片，语音实时转写，邮箱密码邀请码注册登录，新增文章。

1. nginx 静态改 nodejs 运行。原来 content/days 之类的直接 nginx serve，现在改成 Node SSR 渲染（lib/days.ts 请求时读盘）。

2. 增加后台。用户、登录、admin dashboard、days 内容管理全部跑起来了。

3. 调整第三方调用逻辑，全部走后端。原来 LinkAI 之类直接客户端调用，现在改成服务端代理（这次主推的是开放注册）。

4. 测试项目 itlkagent 开发，对接豆包语音。完整实现语音 + 文字输入保存 + 语音转文字。

5. 豆包流式语音模型免费额度没了，充了 50。

1. 周日稍微调整一下，没有强制安排什么任务，上午多睡了一会，下午出门遛娃顺便测试一下 go3。

2. 测试 go3 上次没有开防抖。整体效果还不错，天气有点阴天，室内室外都录了视频，看截图挺清晰的。这次录制比较短，下次录制长时间看待机如何。

3. 周六的时候突发奇想实现一个 agent 试试。所以用 cc 写了一个 plan，让它自己跑，一直跑到今天。编码时间不长，规划的时间考虑比较多。功能不复杂，就是实现一个基本的 agent，用来记录日常任务，可以语音输入，图片输入，文字输入等。考虑后面不用每次手写文章同步，直接语音说话拍照上传就可以了。

4. 测试发现app访问图片比较慢，可以预见，因为服务器配置比较低。考虑简单重构了一下，引入cdn。后台纯静态部署转nodejs。然后增加后台。后台的整体架构考虑一下，直接用nodejs呢?还是用python相关技术栈？

1. app 审核通过，正式上架 App Store，包含功能：

   a. 100 天进度，阅读打卡进度

   b. 查看所有日更记录，查看 ITLKdoc 所有笔记

   c. 查看骑行路线

   d. 关于我

   e. AI 助手

2. 测试 go3s，失败，忘记开防抖功能了，确实很小巧。今天光线比较暗，录制效果不好，不上截图了，下次录制好一点再上素材。

1. 阳历生日，不惑。

2. 入手了考虑很久的insta360 go3s。手上有一台gopro hero，一直用来拍骑行视频，考虑过全景相机，但是确实有点重，拇指相机轻巧便利适合日常vlog，go3s 和大疆的nano，最后选择了go3s 主要考虑的还是轻巧。可以往小朋友身上挂。

3. 工作上今天是密集沟通的一天，集中一点把所有工作及重点任务重点任务沟通完成。有点费神。

4. 看到一个关于管理者的7个sop的文章，总结成笔记放入itlkdoc文章在这里 《管理者7个SOP思维》

1. 汇报结束，不好不坏，达到了既定的目的，部分问题的应对不够及时，现场反应有待提高。事后总结，现场反应都来源于平时的积累，平时有遗留的问题，有松懈的地方，一定会在某个时候以一种你不愿意接受的情景展现出来，你以为是临时事故，实际是：事出必有因。

2. 心态比以前好很多了，整个汇报过程很享受，不急不慢，每一次的表达脑子里边都能有一个清晰的主线，有很强烈的目标感。

3. 事有轻重缓急，重要的事情做好充分的准备，但是不要每个事情都用全力，人的精力有限，绷太紧容易崩溃。一旦到崩溃的层度，要恢复得花费极大的代价。

4. 化解焦虑情绪最好的办法是做事，不是学习，是做事，这个事情跟引起焦虑的事情越相关越好。

1. 翻看了一下《反内耗解压笔记》，读了一些蛮有用的，顺手处理加入到itlkdoc中 《反内耗解压笔记》-柳柳 里边提到了一些场景和解决方法，不一定对所有人管用，但是只要是方法就可以一试，万一对你有用呢？对我来说运动确实是有用的。反正如果有相同的困惑都可以一试，不要回避就可以，努力找一定有方法。

2. 依然发现，人是很难改变的，不要期待别人改变，努力改变自己。不是去迎合，而是改变自己去获取自己想要的。换言之，想要什么自己努力。能得到自然是好，得不到也不遗憾。向外期待，基本不会有太好的结果，至少很难是你预想的结果。不信你可以回顾以前的事情。

3. 持续记录20多天了，确实改变了不少，开始情绪内收。过渡精神内耗时潜意识会快速提醒自己调整

4. 模拟了一下汇报，下班路上，晚上溜达，都在不断模拟汇报的重点以及预想的问题，尤其是自己想通过汇报得到的结果。我一直认为模拟汇报很重要，对于一个技术人来说，能够让你表达的机会很少，所以尽量抓住每一次可以表达或者演讲哪怕是汇报的机会，锻炼自己的表达能力，尤其是现场保持逻辑的能力。这个需要刻意练习。模拟汇报或者说演讲是一个很好的方式。

1. 难得今天不加班，晚上陪娃儿童乐园玩一圈。

2. 这几天被工作塞得有点满，运动看书都没劲了，适当暂停一下，不强制。

3. 学习了一下博主@levelsio。

4. 整理汇报的材料，这几天的重要任务。

1. 听听英语播客。

2. 等待app审核中，这期间不敢动网站，想改变部署方式，外接其他功能，万一导致网站访问不了就麻烦了。

3. 准备一个重要的工作汇报以前都是些ppt，这次换一种模式，思维导图+框架图+表格。

4. 最近几天，思绪被工作的事情分割的很琐碎。

1. 连续高强度加班了两个星期，感觉很疲惫。台风"红霞"从昨天晚上一直到中午，稍微缓和了一些，带娃就近去了一趟壹方城。逛了几个小时，再加上脑子里边还在想事情停不下来，逛完整个人直接有种虚脱的感觉，尤其是脑子。到家直接倒头就睡躺平一会，其实没睡着，躺了一会缓和了。

2. 健身的人都有一次欺骗餐。减脂or增肌，平时都是低脂餐，吃的很"糙"。每隔一段把时间会"放肆"一把吃点高脂肪的食物。为了让身体或者精神更容易坚持。所以生活工作也应该如此，没隔一段时间给自己一次"欺骗餐"，允许自己什么也不干什么也不想。

3. 晚上想看看书，拿出来又放下了，脑子满满的。打开笔记本也一样。算了。

1. 阿里云的轻量海外服务器预装openclaw版本，3.3升级7.x，折腾了一上午。开始用终端agent来修复，失败。后来还是看着配置文件，操作手册，敲命令来得快。还好最后成功了。

2. app接入的是linkai搭建的单agent。考虑把openclaw作为后端智能体。接入方式/安全/隔离/限流等等一系列问题，没有想清楚，待定。

3. 室内划船1W。

4. 今日台风。代号“红霞”

5. 忘记了，昨天是阳历生日。

1. 计划调整网站运行模式，nginx改nodejs，为后续在web端增加AI助手及登录等做准备，改动有点大，用cc分析了好几版最后还是没懂，app在上架审核，继续等待。

2. 今天信息量有点多感觉脑子有点爆炸。

3. 感悟，身处混乱时，避免入局，安静的踏实的把自己的事做好。剩下的交给时间。

1. 优化了部分交互。

2. 新增骑行路线展示。

3. 增加 AI 助手模块。

4. 等待 1.0 版本审核上架 App Store。

1. 开发者账号 审核通过。

2. 把 app 打包提交到 App Store，等审核。

1. 给 ITLK100 开发对应的 iOS 展示 app，花了整整一天时间把主要功能做出来了。

2. 不过 App ID 开发者申请需要一点时间审核，通过前没法上架，过了再继续。

1. 受到 cj 关于创业公司 0-0.1 的启发，花了整整一天时间对我们团队在做的事情做了一次整体的分析和思考。复盘我们缺失的东西：我们确实在产品研发上花了太多时间，没有快速推向目标客户，或者目标客户本身就不聚焦。

2. 我们没有很好地延续产品，一直在做新的东西，有些不错的产品没有足够的推向市场，导致产品价值被浪费。

3. 可以怎么做？一时思维停止了，发呆了一会，一看00：16了

1. 在大沙河公园偶遇好多年没见的"学弟"(夫人的学弟,我就跟着叫)。也在遛娃,好多年没见了,居然在公园里边偶遇了,而且大沙河公园"几百年"没去了,今天临时起意。所以啊,"量子纠缠",可能后面有什么别的事情会发生。
2. 期间聊起了工作的一些事情,我说在做AI应用方向,他以为我还在之前的做数字化的企业（可见真的很多年没见了）。顺便问了一下他们是不是也在搞AI？他很感慨现在AI哪有那么好做,我稍有诧异,因为他在一家头部做运动相机的上市企业,我想应该更快的加入AI的赛道,他却说他们在搞数字化。
3. 验证了我一直以来的观点：大量企业盲目冲进 AI 赛道，却忽略落地 AI 需要完善的前置数字化基础

• 算力厂商并非借着 AI 热潮才研发芯片，芯片研发本就是长期深耕的主线。
• 头部基础模型公司也不是近两年砸钱才做起来，一直有团队长期深耕大模型、神经网络、NLP 等底层 AI 技术。
• 数据服务商也不是 AI 火了才去整理数据，而是长期深耕行业产品、持续沉淀数据，等到 AI 爆发，数据价值才得以显现。
• AI 落地效果好的企业，不靠单纯砸钱、老板孤注一掷或是单纯转型方案。他们是一步步走完信息化、数字化建设，打通业务流程、沉淀完整数据，到 AI 时代才有落地根基。AI 本身只是一套 IT 系统，需要业务场景、完整数据作为载体，同时配套一批深耕数字化的内部人才。
• AI 落地最大卡点：懂业务的不懂技术，懂 AI 的不懂业务，两者壁垒很难打通。最适合搭建两者桥梁的，是企业内部原有负责数字化落地的团队

4. 对于创业却是极大的利好，因为可以用极小的代价做出产品去验证自己的想法。
5. AI原生服务提供商，用AI重做一遍。至于重做什么？这就是创业者各自的选择。是提供工具，还是提供结果？看各自选择。如：你是用AI做一个设计软件或者给设计软件加AI功能，然后交给设计师，设计师给客户出设计结果，还是说客户用你的AI工具直接能够得到一个设计。

1. 最近特别关注的一个博主cj分享的创业视频，从0-0.1。

• 给自己一个期限做出产品哪怕糙点
• GTM go to market，去市场验证
• 验证收费模式，哪怕很少
• 验证持续收费模式 这是一个循环且是一个地基，然后在此基地上搭建1楼2楼持续往上，很多创业者往往在产品这里用了太多时间。我们团队在做AI 应用方面创新，其实跟创业是一样的。现在AI coding的逐渐成熟，产品开发的效率会大大提高，所以这个经验对于当前带领团队做创新很有借鉴。图一就是他的手稿。

2. 入手了hoka的越野跑鞋，hoka speedgoat7 标准萱（淘汰了speedgoat 4 宽楦）。换换新装备，运动更有动力。

3. 车子年检，比想象中快，好像也没有暴力踩油门，可能不到半小时，可能这一块的认知还停留在老时代hahaha。

1. 看到一篇公众号关于企业落地AI会犯的一些错误，转载到ITLKDOC 大部分企业上AI的方式从根本上是错的

2. 修改了ITLKDOC里面所有html文章的格式，原来是ppt类型的翻页，对于自我阅读来说，还是单一页面上下滑动的方式最好，不要动效

3. 翻了翻两本书，《李诞工作手册》《12种智慧》

4. 现在时间周六01:03。最近睡眠比较短，睡的比较晚，想办法调整一下。

5. 最近一段时间脑子是混沌的，塞满东西的感觉。还是要聚焦，找到自己的主航道，这样每天坚持主航道上的事情，心理就不会那么焦虑。如果没有找到就找一件事情做，写记录坚持了10天了，感觉很不错。坚持记录的过程自然而然的会延伸的去完善网站，相当于完善一个产品，为了记录内容不干瘪，自然会去阅读，去运动，去思考总结。遇到影响思绪的事情，如果当时无法解决，会立马提醒自己调整。因为会影响记录。

1. 最近有人建议我去看看心理医生。不过我感觉我挺正常的

2. 随便翻了几本，其实脑子里边还在想别的问题，这算不算心理问题？表面看乐观开朗，一切云淡风轻，实际上总是被琐事挑动情绪。可能内心里面有隐藏的情绪症结没有解决，甚至没有正视。但是现在我还没找到。

3. 最近发现一点，平时总是一心多用，无法专注于一件事。看书的时候走神想工作，工作的时候会走神想最近经历的过的其他问题。玩手机的时候更加，基本手机只是一种拿着的状态，脑子里面想到的永远是别的事情。最终事情倒是一件不落的做了，付出的精力貌似有点多。这也是我发起ITLK100的原因。真的让自己在一个期限内能坚持一件事情。

4，小朋友头天睡的不好，睡一下醒一下，我自然也无法休息，基本通宵一夜，中间断断续续着了一会。今天妈妈发现小朋友生病感冒了，流鼻涕。原来小朋友不舒服都是有信号的，可能她不知道表达，但是一旦出现异常一定是出什么状况了。做好总结

1. 完善了网站,增加了“请我喝杯咖啡”，尝试一下，也激励一下自己持续输入，高频输出，诚实输出（《李诞工作手册》）

2. 完善了网站，增加了骑行路线页面，把多年骑行录制的各种骑行路线视频都放在上面 骑行路线

3. 这次写记录有点晚,第二天01:18

4. 今天下了一整天的雨,好几个时间段特别大,今年深圳的雨水有点多。今天情绪稍微平静一些，虽然下雨心情原本稍稍会有影响。

5. 又是一年环法进行时，不过今年看的少了，尤其是直播，基本是得空刷视频看看头天的结果

1. 写记录的时候是23:15。下午一个项目沟通问题导致现在脑袋还在转。提醒自己一下，调节能力还是有待提高。需要钝感力

2. 有个奇怪的感受，明明很容易理清楚的事情，为什么一群人总有那么几个人就是无法理解。

3. 看到一篇推文：智谱创始人唐杰，再股票解禁，股价下跌，minimax暴跌且被市场用saas的收入模式来定价的时候，再公司内部发表了一篇文章，提到以下方向：Long Horizon Task（长周期任务规划）。Autonomous Agent（自主智能体）。Self-Evolving（自我演进）。AGI（通用人工智能）。安全治理。（思考AI会在哪些场景，产出实际的应用，而不是一直在做工具，或者是概念）

1. 突然被Q了一下问产品的问题。工作经验分享一：

   • a. 一定要从不同角度思考过产品功能本身。
   • b. 永远保持逻辑的清晰以及表达的清晰。
   • c. 认真思考过的问题一定要坚持想法，不要被随便带偏。
   • d. 现场应变，不要认死理。可左可右的表述不要坚持。
   • e. 永远做好准备

2. 看了几篇关于 spec coding 的推文，于是针对 vibe coding 和 spec coding 用 cc 总结了一篇 html 幻灯片 spec coding。

1. 周六的情绪波动导致晚上睡眠不好，周六晚上坐在电脑前写东西情绪依然会被波及。这是个问题，一直以来都有这个毛病，会因为一些问题内耗很长时间。还不能很好的自我消化，必须跟别人讨论一番，甚至一起吐槽一番才可以。

2. 周末白天有时间自然是带娃出去玩，每个小孩都有自己的性格，我的小孩叫柚柚，性格非常活泼，会一直要跟你说话，要陪着玩。比如图片中用剪刀剪纸的边缘，就必须让我手拿着。拿着就拿着吧，专家说了，孩子专注的时候不要打断。所以陪娃分享：

   • a. 做好自己的精力管理。
   • b. 陪伴中了解小孩的行为特点，兴趣点，作息特点，饮食特点，健康状况。
   • c. 引导好小孩的作息，这很难但很关键，否则大人会很崩溃。

   这几天终于可以不需要妈妈陪就可以哄睡了，不过需要观察好睡觉的点，观察好睡觉的状态，差不多到点了，要开始暗示准备睡觉了。另外要尝试各种方法找到一种让小孩安静的方式，柚柚的方式是趴在枕头上要按摩。

3. 每天坚持运动一下，今天是跑步 10km。

4. 写这个记录的时候发现少了一些日常记录的图片，日常还没有记录的意识，不过一个很好的信号，有点习惯，或者心里面有一个潜意识告诉自己要坚持日更。写这篇文章的时候跟前几天一样大概在12点左右。

1. 头天晚上状态很好，多喝了几罐，导致今天睡到中午，以后还是要控制。
2. 周六被某些事情影响了情绪，心力不够还需要锻炼，还差点导致日更失败。
3. 晚上计划跑步 2 小时，结果跑步机全满，被迫划船机 10km。然后搞了一组硬拉，最后冲击140km失败，上次成功了，看来今天确实受影响了。
4. 去了一趟医院精神科，发现原来有精神类病症的人还挺多。
5. 周末带娃。小朋友的脑洞很跳跃，话很多，她看什么玩什么你也得看也得玩，否则完全跟不上节奏。看到过一个视频一个小朋友说幼儿园老师打小朋友，打死一个换一个hahaha，实际是老师抱着拍着哄睡。小朋友的学习能力真的是超强，不能乱讲话，不能有不好的行为，否则真的是学会容易改变难。所以到目前为止的一点点经验就是：以身作则。好吧，其实挺难的

• 开发部署网站全程"0"编码。当然我本身是有一定的全栈能力，能够对 AI 给出的选择做出判断。
• 网站开发完后 7 步流程：
  1. 购买服务器：我用的是阿里云轻量服务器预装 OpenClaw 的版本，海外版（国内服务器要备案）
  2. 域名注册：通过阿里云平台注册www.itlk100.com
  3. 本地构建输出可部署文件
  4. 服务器使用 Nginx 运行该项目（前端单独构建和部署，接口服务另部署）
  5. 将构建的文件推送到服务器的对应文件夹下（前端文件夹为 /var/www/itlk100）
  6. 配置可以通过域名访问该项目
  7. 配置 https

阿里云服务器命令行自带智能交互能力，不用敲命令，自然语言对话就能完成部署、域名配置。告知需求后智能体自动执行操作，会同步确认 HTTPS 等配置，自动申请免费证书，同时指引在控制台解析域名、开放 80/443 端口。

本地用 Claude Code 打包项目并推送到服务器，填入 SSH 连接信息就能全自动部署，账号密码可存环境变量提升安全性，全程基本不用手写配置文件，只需大致了解部署流程。

本地写完代码，通过工具构建后直推阿里云服务器，自动运行推送脚本。代码存 GitHub，但未启用 CI/CD，单人独立维护场景下，本地直连推送更简单高效

• 在 16personalities.com 做了一次 16 型人格（MBTI）测试，测试结果：ENTJ-A（指挥官 / 果断型）
• 网站部署到服务器，启用域名www.itlk100.com

• 开发ITLK100这个网站，notion构思建设内容，cc转换成spec.md。cc生成代码
• 用 AI 微调网站各模块，调改耗时远高于初次开发，描述必须细化、明确边界。例：首页首屏进度模块含数字天数与 “当前进度” 四字，我仅标注删掉文字，AI 连带天数一并移除，正确指令应为：仅删除 “当前进度” 四字。
• 注册域名www.itlk100.com

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