/loop /goal /ultra 又快又好又省钱地把公司利润翻翻

Tw93 出品，篇篇精品啊。

这种情况未来可能变成常态。 开源 = 被偷家，概念披露 = 实现复刻。 这会导致创意者缩小自己对外暴露切面；也会倒逼 Upstream 持续创新持续变化。

请问有没有高效好用的本地 Skills 管理工具推荐？ 本地的 Skills 越来越多了。有自己写的，有 copy 别人的，有 fork 过来修改的。 最好是命令行 CLI / TUI 的，这样可以让 Agent 帮我管理。这个需求也很简单，不想搞个 App 来使用。特别是不想用 Turi 写的 App。

你知道 Linux 内核有一个 1997 年就引入的特性，让 Apple Silicon Mac 能高效运行 x86 容器吗？ 它叫 binfmt_misc，Linux 2.1.43 引入，距今快 30 年了。 原理极其简单： Linux 内核在执行一个二进制文件时，会先读取文件头的 magic number。如果你提前在 /proc/sys/fs/binfmt_misc/ 注册了一条规则 —— "遇到这种 magic 的文件，交给某个解释器处理" —— 内核就会自动把执行权转交给那个解释器。和 #!/bin/bash 的 shebang 机制本质一样，只是匹配的是二进制文件头。 最早它是用来让 Linux 直接 "运行" Java class 文件和 Windows PE 可执行文件的。后来 QEMU 利用这个机制实现了用户态跨架构模拟 —— 在 ARM 的 Linux 上直接执行 x86 ELF，内核自动调用 qemu-x86_64 翻译。 然后 Apple 来了。在 Apple Silicon Mac 上用 Colima / Lima 启动一个 Linux VM（使用 macOS 的 Virtualization.framework），打开 rosetta: true 后，会发生这些事： 1. macOS 通过 virtio-fs 把 Rosetta 翻译器二进制挂载进 Linux VM 的 /mnt/lima-rosetta/rosetta 2. VM 内部用标准的 binfmt_misc 注册一条规则：遇到 x86_64 ELF magic (7f454c46...02003e00)，交给 /mnt/lima-rosetta/rosetta 处理 3. 从此，VM 里任何 x86_64 二进制的执行都会被内核自动转交给 Rosetta 翻译 对容器来说完全透明 —— docker run --platform linux/amd64 nginx，Docker 拉下来的是 x86 镜像，容器里的进程是 x86 ELF，Linux 内核通过 binfmt_misc 自动调用 Rosetta 翻译执行。容器自己完全不知道发生了什么。 性能对比： - Rosetta 方案：接近原生 70-90% 的性能（JIT 翻译，指令级优化） - QEMU 全虚拟化方案：仅约 10-30%（完整模拟 x86 CPU） 一个 1997 年为了跑 Java class 文件设计的内核特性，在 2024 年成了 Apple Silicon 跑 x86 容器的关键基础设施。有时候最持久的架构决策，就是那些足够简单、足够通用的抽象。 $ colima ssh $ cat /proc/sys/fs/binfmt_misc/rosetta enabled interpreter /mnt/lima-rosetta/rosetta flags: OCF magic 7f454c4602010100000000000000000002003e00

资本永不眠。 效率越高，期望越高；期望越高，事情越多；事情越多，效率越低。 => 效率越高，效率越低。

突然想到，十多年前在创业公司阶段，有一个网站功能是采集目标网站的图片，后台实现也有类似的需求。 当时用 Python 基于 html2text 实现的。

最近用 Firecrawl 挺多 🔥 它做的事很简单：把网页抓下来，清洗干净，转成 Markdown / 结构化数据。 这一步其实挺省事。很多网页直接丢给模型，里面一堆导航、广告、页脚、相关推荐，token 花了，重点没剩多少。 Firecrawl 处理完之后，可读性高很多，也更适合拿去做资料整理、知识库、agent workflow。 免费版 1000 credits，大概可以理解成：普通网页约 1000 页；如果开 JSON extraction / 增强模式，会少一些，大概几百页。 我还写了一个非官方 CLI，方便在终端里直接用： github.com/alswl/.oOo./blob/… 小工具，但很实用 🧰

缝合怪。 另外看完介绍，我愈发觉得只提速度、多 Agent、交付，不提控制、Harness、软件工程的项目。 都不行。

和我自己实践很相似。我看了一下昨天记录：正好提交了 2w 行代码（19986）。处理 Issue 10 。 实践更是印证了自己想法：软件工程不但存在而且更为重要；Agent 多任务协作是新时代的 IDE。

人的价值体现在每一次对 Agent 给出的最佳方案 Say No 的时候。

Tax 概念真不错。 Orchestration 来来回回就这么几种模式。工作流、主理人、对抗、角色主动抢夺。

我已经在生产环境使用 Temporal 多年。它在 AIGC 时代特别适合用来写 Workflow。 此刻我非常想要一个小型的、本地的、对标 Temporal 的 Minial 解决方案。有朋友有推荐么。

我看了半天 Lofisu 的八卦和小红书，还看了 B站 视频 就是没找到她长啥样…… Ta 好像特别特别保护自己隐私。

学术造假就很难发生在互联网和软件工程界。 因为写的东西别人真的可以几分钟验证出来，做了什么，行不行，编译一下啥都知道。 看 Lofisu 开盒信息和耿同学视频有感。

Multi Agent Management 就是程序工业时代的 IDE。 你可以选择开箱即用的，也可以选择支持高度定制的。 当然也可以打磨一个自己喜欢的。