Mar 3, 2026 · telenotes

human writes是对的。但是我不认为人类应该负责高质量输入。只需要输入就够了，高不高质量并不重要。

人类的价值恰恰在于随意地输入，输入的多了，自然而然地就产生了价值。重要的地方不在于每一次输入的严肃性，而是许多内容天然产生的联系和统计内涵。

从这个角度来说, 对我而言，obsidian更适合作为内容批处理的工具，并不适合做日常记录。

它太精致了，似乎带来某种仪式感，一开始感觉不错，后面就难以坚持。

让我坚持记录和输出的是flomo和写推特。

看了美国在轰炸伊朗之后五角大楼的新闻发布会，虽然对战争这件事情我抱有负面态度，但感觉官方的新闻发布会就应该这样掷地有声。

可惜我们的频道都是些叽叽歪歪的软趴趴的成语轰炸🐶🐶🐶

到现在，我感觉大模型最重要的功能还是闲聊🤣

当有了锤子，人们是控制不住自己的，总会去找钉子。

这种工具（cowork、manus等），可以帮我们更高效地处理繁琐事务，甚至可以将效率提高100倍。

但当我们能够高效地处理繁琐事务之后，反倒有可能陷入更多繁琐的事务之中...

似乎科技进步总是会带来这种问题。1930年，凯恩斯预测，2030年人类只需每周工作15个小时，但他显然低估了人类制造垃圾工作填充剩余时间的能力。😅

对cowork，我当然相信它的威力。我自己就经常使用cc整理文件夹，处理海量文档。

我不认为我需要把效率提高100倍。我更没有感觉有了AI辅助摄取海量信息之后，自己能变得更聪明。

如果一项工作的处理效率提高了很多之后，这项工作的重要性就会大大降低，然后称为被忽视的工作...

因为在这件事情上花费时间能获得回报会大大降低

这就很尴尬，许多事情大家都很擅长之后，就会触及这件事情真的毫无意义的本质。

然后，社会规则会青睐一个需要更耗费精力的事情

我最近特别喜欢GPT的语音输入。另外他们解析复杂文档的准确性也非常高。

今天上午开始，我花了不少时间在推文备份这件小事上。

我原本只是想把自己的 Twitter 备份一下。结果发现之前用的那个搜索工具已经无法正常工作，检索二月份的推文时几乎陷入死循环。这个工具本身也不是我写的，我既没法排查，也没法维护，卡在那里其实挺被动。

于是我换了思路，打算对已经下载下来的数据做后处理，尤其是清理之前误检索进来的内容，希望通过二次处理提高备份的准确性。想法是对的，但实际操作非常困难。这一轮尝试基本算失败，数据噪音比我预期大得多，处理成本也远超想象。

查了一圈，最稳妥的方案还是直接用 Twitter 官方 API。问题在于，API 获取不算轻松，而且需要付费。如果只是为了做一次个人备份，成本明显偏高。理性一点看，这种付费探索有点浪费。于是这条路暂时搁置。

后来我索性尝试官方数据下载。意外的是，下载通道居然恢复正常了。之前一直存在跳转错误，页面反复刷新却无法真正进入下载流程。现在可以正常提交申请，只是还需要等待半天甚至一天。

新的问题又来了：官方会把所有媒体文件一起打包下载，包括图片和视频。数据量会非常大。我其实更希望得到的是一个以文本为主的干净版本，媒体只保留链接。否则服务器存储压力会很重，加载速度也会受到影响。

回头看，这本来只是件小事，却花掉了半天时间，性价比不算高。但这类折腾也不是完全无意义。每次踩坑，至少能更清楚地知道哪些路径不值得再走。

今天Claude又一次宕机了，据说与伊朗对周边国家的轰炸有关。到了下午，服务恢复了。

我刚才体验了一下Claude，与它讨论了一下宕机的事情，体验发现聊天非常令人愉快。我接下来应该要重新订阅Claude了。

死亡只是一种在时间上的隔离制造的幻觉。

其实在我生命中的许多人，我已在事实上与他们完成了最后一次见面。这是一种空间上的隔离，可能没有时间那么不可逆，但再次见面也只存在概率意义上的可能性。

一切皆为幻觉，可能难免缅怀，但也不必过分纠结。

---

“如今，他也先我一步离开了这个奇异的世界。这并不意味着什么。对我们这些相信物理学的物理学家而言，过去、现在与未来之间的区别，不过是一种顽固却终究只是幻觉的区分。” ——爱因斯坦

晚上把推文系统梳理了一遍。

过去我断断续续会做推文备份，用工具把数据下载下来，然后在自己的网站里做了一个解析模块，把这些数据结构化展示。这样在个人站里检索，比在推特里翻时间线清爽得多。

最近我有个新想法：把过去有价值的推文整理进我的日常更新 notes 体系里。推文本身是碎片，但如果能嵌入到持续更新的文档结构中，它就不再是孤立的时间流，而会变成长期积累的一部分。今天挑了一批有意义的内容迁移过来，顺手更新了一百多个文档。

另外一块是去年 12 月和今年 1 月做的 AI 绘图相关推文，包括提示词和对应图像实例。当时花了不少精力，但因为工作量太大，没有彻底系统化。今天也把这部分重新整理了一轮。

这次整理基本都用 Codex 来做。以前不太愿意动手，是因为感觉工程量大、重复劳动多。现在用 AI 编程工具来做这些结构性整理，明显顺畅很多。流程跑通之后，效率非常高，做起来甚至有点愉悦。

当然也能感觉到问题。状态疲惫时，我给的提示不够精确，模型偶尔会做出一些“离谱发挥”，改起来还是要花时间。但整体来看，它确实帮我解决了不少麻烦的结构问题。

现在网站的形态已经很接近我设想中的样子。只是每隔一段时间，我对它的期待就会提高一点，所以“接近理想”本身也是动态的。这一天谈不上特别值得纪念，但之前设想的几个核心模块确实更加完善了。

比如 prompts 模块，我把重要的 AI 绘图提示词都补齐进来了。还有一些可能因为备份遗漏，没有完整迁移。那些不急，后面慢慢补。系统不是一口气建完的，它是在不断回头整理中逐渐长出来的。