壹页单章

如何正确使用FSD

2025-04-25T02:41:00Z

开启 FSD

进入车辆后，点击控制，选择Autopilot智能辅助驾驶，选择启用FSD智能辅助驾驶，仔细阅读此处弹出的智能辅助转向功能介绍，确认无误后，点击是开启智能辅助转向功能。
FSD 智能辅助驾驶设置页面有轻松、标准、迅捷三种模式可供选择，也可在行车时向左或向右按压方向盘右侧滚轮按钮切换不同设置，滚动方向盘右侧滚轮可调节车辆最高行驶速度。

注意力监测

使用 FSD 智能辅助驾驶功能时，驾驶员注意力监测系统将会同时启用，以提供驾驶员的声音提醒，提示系统注意路面情况。但如果系统检测到驾驶员注意力不集中，触摸屏的车辆状态部分的顶部将会出现声音和图像警告，如果被多次忽略，当次驾驶会被临时禁用 Autopilot 智能辅助驾驶功能，如果连续五次被临时禁用，FSD 智能辅助驾驶功能会被禁用一周时间。

解除警告技巧：
你握方向盘的任何一个地方，只要握紧就好了，轻轻的这样子握着保持 1s，它自己就会解除飘蓝了（自动驾驶的车道保持会因为车道和震动始终微调方向盘，你握紧方向盘后扭矩检测就能探测到，从而解除警告）；
屏幕上半部分会出现蓝色渐变条的整体闪烁。

退出 FSD

当驾驶员踩下刹车踏板、按下方向盘右侧滚轮按钮或接管并手动操控时，即可退出 FSD 智能辅助驾驶功能。
建议采用按下右侧滚轮按钮或者上拨挡杆的方式来平滑退出 FSD。

FSD 可视化

FSD 的实时扫图中会显示它识别到的路面信息和物品，并动态进行路线规划。了解 FSD 可视化内容的一些含义对使用好 FSD 非常有帮助。随着 FSD 的升级，以下的内容可能会变更，请最终以官方的说明文档为准。

车辆路径，蓝色宽线

车辆前方的线条表示汽车计划行驶的路径。路径的颜色和长度会变化，告诉你汽车在该位置是加速还是制动。截至 FSD v13.2.6，路径显示是连续蓝色宽线条。线条较深的蓝色部分表示车辆将加速，直到到达路径中较浅的蓝色部分。如果在车机中启用了彩虹🌈（玩具箱>彩虹路>总是彩虹），路径会显示为彩虹填充的形态。

车辆、行人和物品

特斯拉目前支持显示的车辆类型，包括：自行车、摩托车、轿车、小型面包车/运动型多功能车、皮卡车、小型卡车、拖头挂车、公交车；此外能识别和显示行人、小动物（狗、松树、鹿等）；物品方面能识别显示垃圾桶、锥形桶、施工围栏、收费口横杆等。

警示：车辆承载超宽、超长的物体可能无法被 FSD 正确识别，遇到这种情况请人工接管控制好车距。

红色车辆

车机判断旁边或前面的车辆其速度过快，车辆模型会变成红色，警示存在碰撞风险。

交通信号灯

交通信号灯以三组一组的形式显示，颜色可能为常亮或闪烁。车辆还会显示红色、黄色或绿色箭头。你可能会在其他使用闪烁灯的区域看到交通信号灯，如“慢行”标志或铁路道口。FSD 依靠自己的摄像头识别红绿灯，所以即便百度地图中红灯已经变绿也不会影响 FSD 的判断。

线条与路缘

车辆将显示主要车道标线，并根据道路宽度和曲率进行显示。车辆仅通过视觉确定道路边缘，不依赖地图数据来确定道路的位置或配置。

- 单黄线/双黄线

车辆将显示连续的黄色线条，并在显示屏上以黄色显示。

- 连续/虚线白线

连续的白线也会被非常准确地显示出来

需关注和随时接管的场景

[Model Y，'24，HW4，FSD 13.2.9]

场景	主要问题/风险	驾驶员监督与注意要点
走公交车道	系统有时会误入公交专用道	关注路面标线和标志，及时干预纠正车辆偏离专用道
路口右转/借用非机动车道	系统爱借道比较宽的非机动车道右转，易违规或影响自行车	路口提前减速，注意系统轨迹，必要时手动修正方向
匝道/大弯道速度过快	允许超速进入匝道或大弯，转弯时安全边际不足	匝道前主动减速，手动调整速度，关注车辆稳定性
驾驶员注意力监控	摄像头过于敏感，视线稍移即报警，容易被暂时禁用	保持视线在道路，尽量减少查看手机/中控，遇误报警及时恢复控制
主路右侧车道与岔路会车	系统对汇入车辆减速不及时，存在碰撞隐患	提前观察岔路和汇入车辆，准备手动制动或调整车道
导航失误/错过出口	个别路段导航准确性不足（待地图更新），可能错过出口或走错路线	关键路口提前确认导航信息，必要时手动调整路线
实线变道	可能因识别或地图误差误判实线为可变道，出现违规变道行为	注意观察路面标线，实线路段严密监督车辆变道意图，果断接管

温馨提示：

日常驾驶中，建议驾驶员始终保持对FSD系统状态的关注，尤其是在复杂路况、标线不清或多车道交互场景下，做到“随时准备接管”。
对于出现过多误判或不确定的场景，建议短时切换为手动驾驶，保障行车安全。

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搭建自己的 DeepSeek 环境

2025-02-13T05:31:00Z

DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。使用 DeepSeek 的方式有几种：直接访问官网 https://chat.deepseek.com/、下载 App 或者通过本地的客户端来使用。

使用本地的客户端能更方便的留存和管理聊天记录，同时因为使用 API 的方式还能灵活的接入不同提供方的模型，进行比较和能力综合。不要听到 API 就犯怵，其实大部分客户端都预置好了选项，只需要简单的填写从厂商哪里申请到的 API Key 就可以简单的配置好。

Chatbox （https://chatboxai.app）是一个支持多种流行LLM模型的桌面客户端，可在 Windows、Mac 和 Linux 上使用。Mac 用户推荐 https://chatwise.app/。

如果已经申请了 DeepSeek 或者 OpenAI 的 API key，直接在设置中选择模型提供方然后填写 API key 即可。如下图所示：

由于 DeepSeek 的热度持续上升，DeepSeek 暂停了 API 充值，而且官网和 APP 也因为涌入的流量过大经常停摆，因为 DeepSeek 是开源的大模型，所以很多第三方也同样部署了 DeepSeek 服务，例如阿里云、硅基流动（SiliconFlow）等，将 API 换成这些公司的就能另辟蹊径享受快速的使用体验。

例如：有阿里云账户的同学可以激活开通阿里云百炼平台。使用阿里云百炼部署的 DeepSeek 671B 满血版模型，然后按照下面图示的方式配置即可使用。硅基流动的配置类似，区别只是 API 域名不同。

Chatbox 设置中 API 模式选择“添加自定义提供方”，添加阿里云版的 DeepSeek-V3

添加阿里云版的 DeepSeek-R1，其他都一样模型名称修改一下。

DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能较高，能力较强。
DeepSeek-V3 为 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练，在长文本、代码、数学、百科、中文能力上表现优秀。

100万 token 的免费额度
V3，每千Token 0.001元（输入）、0.004元（输出）
R1，每千Token 0.002元（输入）、0.008元（输出）

配置参数

base_url：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
api key：（通过阿里云百炼平台申请的 API）
模型名称
deepseek-r1
deepseek-v3
请不要将 API Key 泄露其他人使用

最好的 AI 是将它应用到自己的工作和生活中。写程序，测试，市场文案，智能客服，甚至招投标等工作，都可以尝试如何利用AI大模型，行动起来；）

使用 Surge Ponte 访问电脑上的 Ollama

2024-06-06T07:18:00Z

Surge Ponte（Surge Ponte 是一种在运行 Surge Mac 和 iOS 设备之间的私有 mesh 网络。 --Surge Ponte 指引）功能对于很多 Surge 用户来说并不陌生，但是用起来的并不多。通常只是被用来远程控制另一台设备的规则和查看请求。实际上利用 Surge 构建的这个私有网络，你的 Macbook、Mac mini、iPhone、iPad 都是可以互相安全的访问的。

用 Surge 的 Ponte 完全可以替代 Zerotier、Tailscale，远程访问时服务器地址输入 macbookpro.sgponte 这样的地址就行。多台 Mac 之间远程访问可以说是最简单的方案之一，用系统内置的「屏幕共享」就能轻松的访问另一台电脑。

访问电脑上的 Ollama 原理一样，只需要增加一个 Ollama 环境变量，将 Ollama 服务暴露给网络即可，Ollama 的本地部署这里就不赘述了。运行下面的命令，对照修改服务器地址，就可以利用 Surge Ponte 构建的私网，让 iPad 和 iPhone 轻松访问 Ollama。

电脑端运行 launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"，然后重新加载 Ollama；
iOS 端 Ollama 服务器设置里修改成 http://macbookpro.sgponte:11434

只要这台设备在线，你就能在其他安装了 Surge 的设备上访问你自己的本地语言模型。
每次升级 Ollama 或重启电脑后，远程访问会失败，因为需要重新运行命令打开 Ollama Host 模式，可以用 Raycast 来偷懒，用 Raycast 运行 launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0" 并重新加载 Ollama，按照以下步骤进行设置：

安装和配置 Raycast
- 确保已经安装 Raycast，并可以访问其扩展功能。
创建 Raycast 脚本命令
- 打开 Raycast 应用，进入设置界面。
- 选择 "Extensions" 选项卡，然后点击 "Create Extension"。
- 选择 "Script Command"，并选择脚本语言（例如 Bash）。

编写脚本命令：

创建一个新的脚本命令文件，内容如下：

#!/bin/bash

# 设置 OLLAMA_HOST 环境变量
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"

# 使用 osascript 退出 Ollama 应用
osascript -e 'tell application "Ollama" to quit'

# 等待应用彻底退出
sleep 2

# 启动 Ollama 应用
open -a "/Applications/Ollama.app"

echo "OLLAMA_HOST 已设置，Ollama 已重新加载。"

保存和配置脚本命令
- 保存脚本命令并确保其具有可执行权限。
- 在 Raycast 中，你可以通过命令名称找到并运行该脚本。
测试和使用
- 通过 Raycast 搜索并运行你创建的命令。
- 确保命令执行成功，Ollama 应用能够正确重启并设置环境变量。

这样，你就可以通过 Raycast 方便地执行设置环境变量并重新加载 Ollama 的操作。这个自动化流程会提高操作效率，减少手动步骤。

适应 Arc 的一些改变

2024-03-30T02:44:00Z

从 Chrome 迁移到 Arc，使用习惯上有不少变化，高频的日常操作行为主要集中在：书签、标签、扩展和搜索这几方面。

书签管理

换到 Arc 以后书签的使用习惯变化了一下：按分区把原来的书签拆分，文件夹放在最上面（保留2-4个），常用的移出来 Focus，今天访问的默认在当前 Space，打开很多以后点击🧹自动分类整理。关闭浏览器前评估有保存必要的按 ⌘D（Pin）固定下来或者点 Clear 归档（默认12小时自动归档）。

定位标签

快速的定位到已经打开的标签页，除了通过左侧的边栏定位之外，更有效的方式是快捷键操作。

control + Tab 是正向，control + `（Tab键上方的反引号）是反向。

关闭当前标签页 command + W
后悔关错了标签页，重新打开刚关的标签页 command + Shift + T

command + D：Pin 操作，标签固定或者解除固定
command + S：展示 / 隐藏侧边标签管理区

打开扩展

命令模式，command + T 窗口出来后，按 Tab 键激活常用操作，可以快速打开扩展，或者执行操作项，例如：显示边栏、分屏，这样就不用刻意的记忆快捷键。

以快捷键的方式 command + E 打开扩展选项，保持 command 按住不放，再次点击 E 键在多个扩展之间切换，停留在那个图标上松开手就是激活这个扩展。

还有一种方式就是把工具栏长期显示出来，菜单栏操作 View - Show Toolkar。

内容搜索

command + T 窗口类似于 Raycast 和 Spotlight 的操作逻辑，能记住最近访问的信息，并能从已有的书签中匹配内容，甚至菜单操作。

Arc 比较独特搜索用法，command + T 窗口，输入关键词，再按Tab键。搜索特定网站的内容，例如 YouTube、GitHub 等。

command + T 和 command + L都可以打开搜索框，不同的是前者是新建，后者是替换当前页内容。PS：当前页刷新出来的新页面可以通过双指滑动回退。

command + T：新建标签页，背景显示当前页
command + L：在当前标签页执行
command + N：新的空白页
⭐ option + command + N：全局搜索小窗，在其他 App 中同样可以激活用来搜索

网址和链接

当前页面的网址复制，直观的操作方式是通过工具栏点击（菜单栏操作 View - Show Toolkar），也可以记住快捷键 shift + command + C，或者更进一步记住 ⌥⌘⇧C 以 Markdown 格式拷贝网址，这个操作对于 md 编辑器很贴心。

直接点击链接当前窗口打开
按住 shift 点击链接，小窗口打开（Little Arc Window）
按住 option 点击链接分屏打开页面
按住 command 点击链接，在新的标签页打开（后台加载，不刷新当前页面）

其他有意思的快捷键

分屏快捷键，按住 option 点击其他标签页或者链接可以快速split

⇧⌃= 增加分屏
⇧⌃- 减少分屏

内容截取

command + Shift + 2，抓取内容，支持动态识别网页对象
command + Shift + 鼠标拖动：截图，如果保存到「+ New Easel」，截取的内容还可以保持动态刷新。

粘贴并搜索

option + command + V：直接打开搜索页面，搜索粘贴板里的内容

通过Cloudflare Works 搭建 Gemini 代理

2024-03-25T01:53:00Z

Cloudflare 是一个 CDN 服务商，利用他们提供的 Worker 服务（免费版有一些限制，比如每天只能访问 100,000 次，对于个人用户来说是足够的），可以很简单的实现请求转发。为了解决国内的访问问题，已经陆续在 Cloudflare Workers 里为 OpenAI、Azure、Gemini 搭建了代理。

前置条件

拥有 Cloudflare 账号，如果域名也已经迁移到 Cloudflare，后面绑定域名也更简单；
知道如何配置网址的 DNS，创建 Works 后会生成一个 Your Works name.xxxx.workers.dev 的域名，你需要添加一个 CNAME 记录，将它绑定到你的域名上。

创建应用

Cloudflare Workers 中点击创建应用程序

创建 Worker

命名并部署

编辑代码

修改 worker.js 中的内容，复制粘贴如下代码，保存并部署，Done。

export default {
  async fetch(request, env, ctx) {
    const url = new URL(request.url)
    url.host = 'generativelanguage.googleapis.com'
    return fetch(new Request(url, request))
  },
}

自定义域名

最后，到 Workers 当前应用的设置（Settings）中增加一个 Custom Domains，填写自己的域名。
到域名 DNS 中做好 CNAME 的指向即可。

上面的操作完成，以后使用就能直接用自己的域名代替官方的域名进行请求，例如：沉浸式翻译、Chatbox 等，只要支持 API 自定义就 OK。

；）

浏览器上的一些 AI 扩展

2024-03-22T09:00:00Z

ChatGPT 火热起来以后，陆陆续续使用了不少和 GPT 有关的浏览器扩展，功能定位上主要围绕着几个方面：翻译、内容总结、提问和搜索等等。这些浏览器扩展，可以让用户更好地利用 ChatGPT 和 GPT 等语言模型的能力，提高工作和学习的效率。

经过一段时间的使用，结合应用场景的流畅性，沉淀下来几个值得推荐和分享的扩展：Cubox、沉浸式翻译、Perplexity、Elmo，以及无需固定在顶栏的 Raycast Companion。

1、Cubox，网页收藏，cubox.pro
Cubox 的作用主要是收藏网页稍后阅读，主要特色包括：收藏、阅读、标注、管理功能，支持共享菜单、小组件等。App 覆盖 Mac、iOS、Android、浏览器扩展，收集渠道支持微信、邮件，AI 能力体现在自动总结、自动解读关键问题、自动标注、问答和分析，还可以快速处理或筛选值得阅读的文章。

Cubox Pro 会员还可以使用邮件收藏，生成一个自己的专有邮箱，就能用来订阅网站或博客的内容更新，直接收藏到 Cubox 当中。另一个会员功能则是微信公众号的文章收藏，先将微信与 Cubox 账号绑定，微信扫码添加「Cubox 收藏助手」，最后在微信中将内容发送给「Cubox 收藏助手」即可完成收藏。

2、沉浸式翻译，英文网页浏览沉浸式翻译
AI 驱动的双语网页翻译扩展，支持 Deepl/Google/OpenAI/有道/腾讯翻译等多个翻译服务，支持 Firefox/Chrome/油猴脚本，还可以在 iOS Safari 上使用。使用场景上默认通过快捷键（⌥A）来翻译当前网页，也可以设置按下 Control 键翻译当前鼠标指针所在的段落，或者在设置中添加「总是翻译的网址」自动翻译个别网址。

我的使用习惯是通过 Control 键翻译指定的段落，这样能减少不必要的 token 消耗。沉浸式扩展还有一个很使用的翻译功能，启用「输入框增强」，然后就能在输入框中快速连击 3 次<空格键>，直接翻译整个输入框内容为英语 (English)。

对于已经安装过 Ollama 的用户来说，还可以使用本地的语言模型来无限量的翻译。需要注意的问题是，目前 Ollama 默认允许来自 127.0.0.1 和 0.0.0.0 的跨域请求（CORS），但是应用扩展和 Ollama 之间进行互动需要额外的在命令行先运行一下 launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"，再打开 Ollama 的主程序。

其他 OLLAMA 沉浸式扩展中的参数项填写如下图所示：
翻译服务选择 OpenAI，Apikey 填写 ollama，模型填写你已经下载到本地的模型库名称，例如：gemma、qwen:7b 等；API 接口地址填写：http://localhost:11434/v1/chat/completions

3、Perplexity，Perplexity是一个「信息」检索引擎 Perplexity - AI Companion
不同于传统的 Google、百度搜索只是罗列相关的关键词，Perplexity 会通过网络对搜索到的信息进行总结提炼并给出参考内容来源，回答的下方，Perplexity 还预测用户可能会追问的问题。

Perplexity 比搜索引擎额外多做了几件事：搜索前，Perplexity 会通过大模型，重新理解用户提出的问题，然后解析为更清晰的搜索指令，接下来，调用 Google、Bing 等搜索引擎创建相应的索引库，对所有的搜索结果做重新排序。最后，让大模型筛选出优质的内容并输出答案和相关的问题。Perplexity 让搜索结果更接近用户想要的东西，它在原有搜索引擎的基础上加入了大模型的自然语言理解，通过 AI 生成了更丰富的回答和相关内容。

Perplexity 有单独的网站，可以保存对话（需要登录）的记录。另一种方式就是安装 Chrome 扩展，以小窗口的方式查询，后者更灵活。Perplexity 扩展也提供了 Summarize（总结）功能，点击 Summarize 就能快速总结当前网页，如果输出是英文，也能直接输入用“中文对当前网页进行总结”然后重新让它总结一次。

Perplexity 免费就能使用，它利用了来自 OpenAI、Google 和 Anthropic 的 API 模型。免费计划使用的是 OpenAI GPT 3.5 模型，而 Perplexity Pro（每月20美元或每年200美元）则能使用 GPT 4、GPT 4V、Claude 2.1 和 Gemini 模型，Pro 用户能通过 Focus 选项选择特定的数据来源，包括学术写作、Wolfram Alpha、YouTube、Reddit 等，以便获得更专业的回应。

4、Elmo Elmo.Chat
Elmo 是以扩展边栏的方式来总结内容，无需 GPT/OpenAI 账号即可使用。除了总结和翻译这些点，Elmo 还能对当前页面内容进行问答交互, 你可以针对性地提出问题，Elmo 会直接从页面内容中获取答案。插件除了默认语言设置没有其他杂七杂八的东西，简约清新。

底部的输入框中，通过 / 可以切换命令：总结（summarize）、重新措辞（rephrase）、翻译（Translate）。点击橘色的⚡图标，重新生成内容。

最后再来说说 Raycast Companion 扩展，这是 Raycast 最新一次升级带来的网页总结 AI 扩展，安装后通过Raycast 中设置的快捷键来激活。

默认的英文 AI 指令总是输出英文，可以自行通过 Create Al Command 创建一个来代替。
Prompt：Please provide a concise summary in Chinese that covers the main points and information based on the {browser-tab} I provide you.

Raycast 默认使用的模型是 GPT 3.5，GPT 4 需要单独订阅 8 美元/月。实际使用中，Raycast 的不足是总结内容经常会中断，需要以继续对话的方式让它补全。另外，快捷键激活的总结窗口是单独的，失去焦点后会自动消失。想找回刚才的总结记录，要记住好几个快捷键，多次操作才能打开 chat 历史窗口，有些繁琐和不方便。

Raycast 整合的 AI 功能一直用的不太顺，毕竟它的主要优势是整合调用各种 App 和插件，AI 只是其中的一部分，操作流畅度不太高，既有快捷键操作的递进问题、也有输入法切换的困扰、最主要的还是模型的限制，对 API 用户没那么 Open。

刚好最近关注到 Twitter 出现的一个很有潜力的新应用推广：Haye AI，专为 macOS 设计的文本智能助手，系统级支持多平台同步的 AI 工具，Haye 不仅可以在 Chrome 中运行，还可以在 macOS 上的任何应用程序中运行。预计四月底至五月初发布官方版本，感兴趣的同学可以一起加入等待名单：https://haye.ai/。

通过 Ollama 在本地运行语言模型

2024-02-27T09:31:00Z

Ollama是一个开源的大型语言模型服务,可以非常方便地部署最新版本的GPT模型并通过接口使用。支持热加载模型文件,无需重新启动即可切换不同的模型。简单来说Ollama是“一个允许你在本地机器上运行开源大型语言模型 (LLM) 的工具”。

Ollama有哪些优势呢？

提供类似OpenAI的简单内容生成接口,极易上手使用
类似ChatGPT的的聊天界面,无需开发直接与模型聊天
支持热切换模型,灵活多变

对设备配置有什么基本要求呢？
一说起大模型大家就想到了 GPU 和超贵的显卡，不过现在已经进化到可以在台式机或者笔记本电脑上本地运行。例如：8 GB 可用 RAM 可用运行 2B（20 亿参数）的模型，16 GB 来运行 7B（70 亿参数）型号，32 GB 来运行 13B（130 亿参数）型号。下载模型文件时你留意一下模型的参数量级。

要在本地跑大语言模型，首先需要安装 Ollama，然后用 Ollama 命令安装模型文件，最后通过命令行或者 Raycast Ollama UI 插件来运行即可。

1、下载安装 https://ollama.com/ 支持 Mac 和 Windows
2、运行 Ollama，它将在后台常驻以便响应你的请求，终端中运行ollama -v判断一下是否安装成功

3、下载模型 ollama pull gemma ollama pull 语句就是下载指定的模型，这里指定下载 gemma 模型文件。具体的模型文件列表可以访问 https://ollama.com/library 查看，模型文件都比较大，建议针对自己的内存大小下载对应的版本

中文语境 gemma 和 llama2-chinese 模型效果都还不错。

模型下载完成后用 ollama list 命令可以查看一下下载好的模型文件。
而且通过命令行的方式 ollama run gemma “问题描述” 已经可以向语音模型提问了，例如：

ollama run gemma "天气预报为什么总是不准？"

当然优雅一点的方式是安装 Chatbox 客户端，Chatbox支持多款全球最先进的AI大模型服务，支持Windows、Mac和Linux。也是目前不多的支持 Ollama 的客户端。配置很简单，只要在设置中选择 AI 模型提供方为 Ollama 即可，默认的 API 域名是本地 http://localhost:11434。

或者安装一个第三方的客户端 Ollamac，如果有安装 Raycast，增加一个Raycast Ollama 插件就能交互，个人觉得插件的方式最方便。

开发人员还可以通过 API 方式来调用，更多 API 参数查阅 GitHub 文档 https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "mistral",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "why is the sky blue?" }
  ]
}'

最后推荐几个官方模型库里对中文支持相对较好或比较有趣的模型：

Google 推出新一代开放 AI 模型 Gemma，这是一个轻量级的模型，比肩 Meta 的Llama 2 模型。
DeepSeek 系列，深度求索团队推出，包括针对代码训练的 DeepSeek-Coder 和通用的 DespSeek-LLM；
Yi 系列，零一万物团队推出，有支持 20 万上下文窗口的版本可选；

PS：如果你有多台电脑，模型文件不用重复下载，直接将 ~/.ollama/models/ 模型文件夹中的所有内容 Copy 到另一台电脑即可。

iOS17 备忘录使用技巧

2023-09-28T01:31:00Z

iOS 17 备忘录使用技巧

输入 >> 快速链接其他备忘录
按下键盘右下角的麦克风图标，实现语音和键盘的动态交互输入
插入涂鸦，画笔手绘、添加贴纸等内容
iOS17 ，井号添加标签
格式中增加了用于标识代码片段的「等宽样式」和引用样式

引用文本

PDF 预览增强，完整预览嵌入的PDF文件，左右滑动浏览和内容识别，预览图大小选择
长按弹出右键菜单「自动填充」，快速插入联系人信息、设置-密码中的条目信息
通过分享按钮在Page 文稿中打开。
编号或项目段落上左右滑动调整缩进

Starship 壁纸

2023-04-22T12:21:00Z

复刻了一下 Starship 的照片作为壁纸：）
放上 OmniGraffle 的原文件，有兴趣的可以自己调色。
[Starship.graffle](./_att
快速绘制技巧：

复制一堆圆形，用连接线连接到中心的一个；
选择它们用排列 - 图表布局 - 编排所选对象，布局方式选圆形或放射型，然后调整最低线条长度（布局设置中拖动滑块）。
固定下来后群组再删掉线条即可。

Warp+ 流量搭配 Surge

2023-04-19T04:46:00Z

Warp+ Key

通过 Warp Plus 机器人获取 Key

通过 https://t.me/generatewarpplusbot 机器人获取赠送的 24PB Key
到程序中验证可用，Date Remaining 显示 24PB 的流量。😄

（可选）安装 WARP 客户端，Mac 系统上是 Cloudflare WARP、iOS 系统上是 1.1.1.1，可验证获取的 Key 是否有效，流量余额是多少。

通过 wgcf 获取配置

安装

brew install wgcf

brew 命令需要 Homebrew 环境，什么是 Homebrew 可以询问 ChatGPT机器人。

注册

wgcf register 运行后，目录下（/Users/用户名/wgcf-account.toml）会产生一个 wgcf-account.toml 的文件。
用文本编辑器编辑这个文件，将其中的 license key 内容替换成你申请到的 Key，保存文件。

更新 toml 配置

保存好修改的配置文件后，记得更新一下，运行
wgcf update

生成 Surge 可用的配置文件

提前开启下 Surge 的 HTTP MITM 和抓取运行生成命令，可以抓取到 client_id 或者是 routing_id。
wgcf generate 同目录下会生成一个新的 wgcf-profile.conf 文件，这个文件中的内容就能用来填写 Surge 的设置。

Surge 配置

依照生成的配置，填写到对应的地方，保存即可。
💡 EndPoint IP：engage.cloudflareclient.com:2408 国内可能无法直接访问，建议改成 162.159.193.1～10:2408 或者 162.159.195.1～10:2408 这些解析后的 IP 地址。
打开 Surge 添加代理，如图所示填好对应的内容。

速度不佳或者连接不上的可以尝试修改代理链，建议选 US 的服务器，如果要使用 HK 做代理跳板，需要添加 client_id。

client_id 的抓取方法

是否需要添加client_id？

部分地区启用了selp ip address+private key+routing id/client_id绑定的策略，导致新的warp配置连不上一些香港之类的服务器）
添加 client_id 后，跳板代理你再选择 HK 的服务器试试 😄，测速会变成 50ms 左右。

client_id 需要通过抓包的方式获取，步骤多一点：开启 MitM 和截取 HTTP 内容

解密中添加 MitM 主机名：*.cloudflareclient.com
Surge 菜单-功能中勾选开启 MitM 和截取 HTTP 内容
打开请求查看器，命令行中再运行一次 wgcf generate
请求查看器中查看终端程序的访问情况，查看「响应数据」，通常会抓取到 2 条记录，其中一条中能找到 client_id
将 client_id 填写到代理（Surge 需更新到最新版）

配置分离

Q：WARP 节点怎么解决 iOS 和 Mac 的 Key 冲突（同一个 Key只能一个instance）？
A：用不同的 Key生成 2 套配置。
Q：两套配置分别对应不同的设备可以是可以，有没有更优雅的方式？
A：可以通过配置分离的方式，不同的设备使用各自的配置。通过 include 方式共享配置段，例如：Proxy 命名都可以是 Warp+，但对应的配置信息独立，这样既不会冲突还能兼顾同步。

复制一份原配置，命名为 Common.conf，新建 mac0.conf 供 MacBook 使用，新建 mac1.conf 供 Mac mini 使用。
mac0.conf 和 mac1.conf 文件里，共用的内容从 Common.conf 引用。需要区分的配置内容，例如WireGuard 部分单独撰写。

[Proxy Group]
#!include Common.conf
[Rule]
#!include Common.conf
[WireGuard HomeServer]
private-key =

范例下载：https://github.com/scomper/Surge

参考资料：

wgcf 非官方跨平台的 Cloudflare Warp 命令行界面
优选WARP的EndPoint IP，优选一个网速表现最好的 Cloudflare Warp 解析 IP
Surge WireGuard 设置，建议在 UI 界面设置