Feb 27, 2026 · telenotes

骑行回来已经十点多。我突然想把alpacanotes的界面美化一下，于是把amp博客的页面截了个图，然后贴给了copilot。首先你定主题迁移到编程计划，然后一点点实施，再对中间产生的问题进行修复，一点点地，完成了主题迁移。

当前的alpacanotes的界面清爽了许多。整个过程花费了我三个小时的时间。中间碰到的最大挑战是对AI的请求经常出现诸如time out的网络问题。

这一系列工作中，没有明显感受到GPT-5.3-codex、opus4.6以及Gemini-3.1-pro的优劣。都很不错，除了opus明显更贵之外。

许多东西，自己用着顺手，推向市场却难如登天。

这种“作品”到“产品”的鸿沟，填补它所需的调研与营销，其复杂程度往往远超开发本身。

​跨出这一步确实让人难为情，但也要清醒地意识到：如果一个东西连创作者自己都不热爱，便绝无可能打动他人。

反之，若能赢得自己喜爱，作为第一个真实用户，就有可能能拥有一群同类，这是一个被志同道合之人发现的技术。

像做社交媒体一样，所有的折腾都是为了能在茫茫人海中被同道中人识别。至于如何实现这个目标，那就八仙过海，各显神通了。

我做网站，基本上看什么风格或功能，感觉喜欢就直接用AI复刻。

我算是做“UI插值”工作的🤣

今天使用了一位朋友开发的软件，叫作SentiaRead。我一直是内测用户，不过我这个人每年总有那么十几个月不爱学习，尤其是最近有了微信读书的听书功能和习惯了基于AI的内容整理之后...

我已经用了大模型三年多了，除了近一年频繁地搞vibe coding，主要也是用来整理各种信息。

不过我一直认为这些活动跟学习没啥关系，反倒更像是抽烟喝酒...

进入了信息时代之后，其实科技的突飞猛进并没有很高效地提高学习的效率，因为学习者的学习状态和态度才是真正的瓶颈，这部分在科技的加持下甚至是在下滑的。

学习本来就应该是有一点点痛苦的，不可能怎么爽怎么来，正如Andrej Karpathy说的那样，至少得出汗吧。

对SentiaRead，我最喜欢做的是一件非常简单的事情——查单词。那一瞬间，用AI生成了对单词的详尽解释，我感觉有点梦幻，这是我中学学英语是梦寐以求的体验。

当然，SentiaRead的AI介入并不多，不会用来大段翻译和总结，然后一篇文章或者一本书就像抽了根烟一样被扔到收藏夹中吃灰。

我更希望自己能够慢慢地培养一个习惯：没事翻开那些被自己收藏的生词，复习一下，然后顺手点击链接到与它最初相识的地方。

我个人的感觉，学术圈在过去几十年里部分地接替了以前的教会的角色。

他们被委以“连接普通人与上帝”的重任，然后就开始发放赎罪券了...

现在，进度条划过了“古腾堡印刷术”时期，接下来就是“马丁·路德宗教改革”时代了。

许多人不再需要听牧师去讲经，他们获得了一些自主探寻科学真知的条件。

good