指南最近更新了什么
每一篇都标注了最近一次核对的日期。这里按从新到旧、逐月列出全部篇目并附上摘要，让您一眼看出自上次来访以来有哪些变化。
每次改日期之前，我都会把每条命令重新跑一遍。写在这里的，都能跑通。
2026年10月
33 篇-
实测过的机器：跑 AI 选哪台迷你 PC？
简要 如果模型留在云端，一台安静的 16 或 32 GB 小迷你 PC 就够了。要在家里跑 AI，内存说了算：小模型要 32 到 64 GB，大模型要 128 GB 统一内存（Ryzen AI Max+ 395，比如 GMKtec EVO-X2），Frandroid Labo 在它上面测得 gpt-oss 120B 每秒 35.7 个 token。Mac mini M6 是最省心的路线，但最多只有 32 GB；Nvidia 的 DGX Spark 主要面向用 CUDA 做开发的人。内存危机让价格一路上涨：下单前请再核实一遍。
· 第 5 篇 · 14 分钟
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订阅前沿模型：Claude、ChatGPT、Grok、Gemini
简要 四大厂商各自出售一种订阅，用来解锁它们的终端代码 agent：Claude Pro（每月 20 美元）或 Max（100 或 200 美元）对应 Claude Code，ChatGPT Plus（20 美元）或 Pro（100 到 500 美元）对应 Codex，SuperGrok（30 美元）对应 Grok Build，Google AI Pro（21.99 欧元）或 Ultra（99.99 或 219.99 欧元）对应 Antigravity CLI，价格查于 2026 年 10 月 1 日。正确的工作方式是混合：迷你主机运行各个 agent，一两份前沿订阅承担大部分推理，Ollama 的本地模型负责机密、重复和离线的工作。各家规则不同：OpenAI 和 xAI 允许把订阅接进 OpenCode、Hermes 或 OpenClaw，Anthropic 只把它留给 Claude Code（这些工具可以驱动它），Google 则禁止在自家工具之外使用。
· 第 7 篇 · 16 分钟
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中国大模型：MiMo、通义千问、DeepSeek、GLM、Kimi
简要 中国模型（小米的 MiMo、月之暗面的 Kimi、智谱 Z.ai 的 GLM、深度求索 DeepSeek、阿里巴巴的通义千问 Qwen、MiniMax）占据了 Quelle IA 开放权重模型排行榜的前十六行（2026 年 9 月 28 日版），比最好的美国模型低十分左右，价格却往往低得多：按每百万词元计，MiMo-V2.6-Pro 比 Claude Opus 5.5 便宜近十五倍。使用方式有三种：厂商的编程套餐（每月 6 至 199 美元）、按量付费的 API 或 OpenCode Go 这样的聚合平台，或者用 Ollama 在本地运行装得下的版本，例如 Qwen 3.8 27B。Claude Code 通过 ANTHROPIC_BASE_URL 接入，OpenCode 通过 /connect，Codex 通过 ~/.codex/config.toml 中的一个提供方。视具体服务而定，您的请求会经过中国、新加坡、欧洲或美国：不要发送密钥，也不要发送客户的代码。
· 第 8 篇 · 16 分钟
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Vignette：一个完整项目，从需求到签名安装包
简要 Vignette 是一款停靠在屏幕边缘的便利贴应用，2026 年 8 月底由代理们在本指南的迷你主机上，用一个晚上加一个上午完成了设计、构建、托管和发布。它已上线（网页、macOS、Linux、Android），后端是自托管的 Supabase，配有单元测试、24 个端到端场景和备份。这个故事展示了行之有效的做法（带草图的简报、尽早做出的人类决定、互相核查的多个代理会话），也讲了卡住的地方：绝不凭退出码验收，v0.1 终究只是 v0.1。
· 16 min
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让多个 agent 协同工作
简要 每个项目跑一个智能体会话，各自在 tmux 里、守在自己的范围内；需要时再加一个只审查、不写代码的会话：没写过这段代码的智能体，能发现作者已经视而不见的问题。让整套机制站得住的规则是拒绝权：持不同意见的会话要拿数据说话，即使面对监督会话也一样；而一个会话被拒绝的权限，绝不能从另一个会话去执行。Claude Code 支持同一台机器上的会话互相发消息；用 Codex 或 OpenCode 时，一个共享文件夹也能起到同样的作用。这套做法成本更高，只有建立在实测之上才值得。
· 第 23 篇 · 12 分钟
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识别您的需求：什么该自动化，什么该交给智能体
简要 动手做工具之前，先列出您的重复性任务，并用「时间乘以频率」给每一项称重。规则清晰的交给脚本；需要阅读、判断或撰写的交给 AI 智能体；判断、人际关系和创造力留给您自己。先从一项频繁、烦人又容易自动化的任务开始，用一周时间衡量省下的时间，然后再做下一项。
· 第 2 篇 · 16 分钟
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为什么要一台迷你机器
简要 迷你机器是一台安静、全天开机的小型 PC，用来承载编码智能体、您的项目，以及在内存足够时运行的本地 AI 模型。它是一个沙盒，智能体可以在里面独立工作，而不碰您的主力电脑。如果智能体连接的是云端模型，一台 16 GB 的入门级迷你 PC 就够了；如果想在家里运行真正的模型，内存短缺已经推高了价格：32 GB 统一内存约 1 400 欧元，64 GB 约 2 200 欧元（价格于 2026 年 9 月 30 日查询）。
· 第 1 篇 · 6 分钟
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一些项目点子
简要 一台全天开机的迷你机器可以操控您的智能家居（Home Assistant）、播放您的影片（Jellyfin）、托管您的网站、应用和 API、展示由您自己的数据驱动的仪表盘，还能运行交给智能体的自动化任务。您用手机指挥它，繁重的计算由它来完成。这些项目可以互相组合：先从您喜欢的那个想法开始，其余的以后再加。
· 第 3 篇 · 9 分钟
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选择硬件
简要 对本地 AI 来说，内存决定一切：32 GB 能跑一个压缩后的 300 亿参数模型，64 GB 才算宽裕，128 GB 用来跑最大的那些。统一内存的机器（Ryzen AI Max、Mac、DGX Spark）能把大部分内存借给图形处理器，这是任何消费级显卡都做不到的。内存短缺推高了价格：Ryzen AI Max 配 32 GB 约 1 400 欧元，配 64 GB 约 2 200 欧元（Framework Desktop，不含 SSD，2026 年 9 月 30 日）。如果模型留在云端，一台 16 GB 的迷你 PC 或一台旧电脑就够了。
· 第 4 篇 · 12 分钟
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用 Mac mini 可以吗？
简要 可以，Mac mini 是很好的工作台：编码智能体、Ollama、Tailscale、Cloudflare Tunnel、Git 和 Docker 在上面和在 Linux 上一样运行，只有系统安装和少数命令不同（Homebrew、launchd、macOS 防火墙）。它的统一内存是本地 AI 的优势，但价格不低：16 GB 的 Mac mini M6 为 1 049 欧元，32 GB 为 2 039 欧元，64 GB 的 M5 Pro 为 3 649 欧元（后两者为苹果法国官网带 1 TB SSD 的配置，价格于 2026 年 10 月 1 日查询）。内存和内存带宽要一起看：决定模型速度的是带宽。
· 第 6 篇 · 8 分钟
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安装 Linux
简要 要打造一台专门跑 AI 和写代码的迷你机器，请安装 Ubuntu 26.04.1 LTS Desktop，它的安全支持持续到 2031 年 4 月：从 ubuntu.com 下载 ISO，用 Rufus 或 balenaEtcher 写入一支 12 GB 或更大的 U 盘，从 U 盘启动，选择「清除磁盘并安装 Ubuntu」。首次启动后运行 sudo apt update && sudo apt upgrade -y，再安装 openssh-server，以便不接显示器也能远程操控这台机器。
· 第 9 篇 · 25 分钟
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必备的系统设置
简要 装好 Ubuntu 之后，四项设置就能让机器干净又稳定：安装基础工具（build-essential、git、curl、htop、tmux），用 hostnamectl 给机器起个简短的名字，启用 zram 在内存里做压缩交换分区（zram-tools 软件包，PERCENT=50），并确认自动安全更新（unattended-upgrades）已经开启。再用 timedatectl 看一眼时区即可。之后，这些动作都可以交给代码 agent 替您完成。
· 第 10 篇 · 15 分钟
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安装 agent（趁早）
简要 装好 Linux 之后马上安装代码 agent，让它陪您把机器的其余部分配置好。本指南平等对待三个 agent，都用脚本安装、不需要 Node：Claude Code（curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash，需要 Claude Pro 或 Max 订阅，或者一个 Console 账号）、Codex（curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh，需要 ChatGPT 订阅或 API 密钥），以及可以接任意供应商或本地模型的开源 agent OpenCode（curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash）。xAI 的 Grok Build 和 Google 的 Antigravity CLI 则面向这两家厂商的订阅用户。然后启动 agent，用平常的话向它描述目标，每个动作都先审一遍再批准。
· 第 11 篇 · 12 分钟
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什么是 AI 智能体（agent）？
简要 AI 智能体是一个被赋予了目标、行动工具（读写文件、执行命令、上网搜索）和一个循环的语言模型，它会反复尝试，直到把事情做完。聊天机器人只给建议，智能体则直接执行，所以您需要设定它的自主程度，并复查它做了什么。Claude Code 和 OpenCode 就是这类智能体，开箱即可用于开发工作。
· 第 12 篇 · 12 分钟
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Git、GitHub 与备份
简要 在让 agent 写代码之前，先用 Git 给所有东西做版本管理，再把一份副本推送到 GitHub：每个 commit 都是一个还原点，机器丢了代码也还在。把迷你 PC 连上 GitHub 最简单的办法是 GitHub CLI（gh auth login，选 SSH 协议），并在第一次 commit 之前写好 .gitignore，绝不推送任何密钥。至于不在 Git 里的东西（.env 文件、数据库、配置），用 restic 执行 3-2-1 规则，让备份自动运行，并至少测试一次还原。
· 第 13 篇 · 16 分钟
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Docker：隔离您的项目
简要 Docker 把每个项目装进一个容器：一个轻量的盒子，自带它自己的 Node 或 Python 版本和依赖。项目之间不再互相踩脚，部署结果完全一致，agent 做实验时出的乱子也被关在盒子里。用官方脚本安装（curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh），用 docker run 运行现成的镜像，用 compose.yml 描述多服务项目，再用 Dockerfile 打包您自己的代码。对外暴露的服务要加固：不用 root 用户、限制资源、只发布真正需要的端口。
· 第 14 篇 · 16 分钟
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Tailscale：您的私有网络
简要 Tailscale 把您的设备（迷你 PC、笔记本、手机）连成一个用 WireGuard 加密的私有网络，路由器上不用开放任何端口。一行命令即可安装，用 Google、GitHub 或 Microsoft 账号登录后，每台机器都能通过名字访问，例如 ssh ulrich@mini。免费的 Personal 方案足够个人使用：最多 6 个用户，个人设备数量不限。
· 第 15 篇 · 10 分钟
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保护访问安全
简要 要保护一台随处可达、由 AI 代理操控的迷你 PC：SSH 只用密钥（关掉密码登录、禁止 root 登录），ufw 防火墙默认全部拒绝，不把任何裸服务暴露到互联网上（私有走 Tailscale，公开走 Cloudflare Tunnel），密钥放在 git 之外、权限设为 chmod 600 的 .env 文件里。代理以您的普通用户身份、在项目目录里运行，不自动 sudo，并开启它的权限规则或沙箱。再加上自动安全更新，以及真正测试过恢复的备份。
· 第 16 篇 · 20 分钟
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远程办公（终端 + VNC）
简要 要从 Mac、Windows 电脑或手机操控迷你 PC，通过 Tailscale 的 SSH 终端几乎能搞定一切：您在里面运行智能体，并放在一个能扛住断网的 tmux 会话中。VNC 图形桌面用来应付少数需要看界面的场合，前提是走 SSH 隧道，绝不直接暴露在互联网上。如果您有 claude.ai 订阅，还可以用 Remote Control 在手机上的 Claude 应用里查看并操控 Claude Code 会话。
· 第 17 篇 · 12 分钟
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Cloudflare Tunnel：干净地对外暴露
简要 Cloudflare Tunnel 让迷你 PC 上的应用以 HTTPS 方式上线到您自己的域名，无需在路由器上开放端口，也不会暴露您的 IP 地址：cloudflared 程序向 Cloudflare 发起出站连接，公网流量再顺着这条隧道回到您的机器。您需要一个由 Cloudflare 托管的域名，免费方案就够用。只用它发布面向公众的网页应用，其余的用 Cloudflare Access 保护起来，SSH、Ollama 或数据库则留在 Tailscale 上。
· 第 18 篇 · 15 分钟
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搭建您的智能体
简要 要让编程智能体贴合您的需要，可以调整四个杠杆：MCP 服务器为它增加工具（GitHub、数据库、浏览器），子智能体承担搜索和并行任务，权限决定它可以不经询问就做什么，记忆文件在每次会话时提醒它您的规则。先从只读开始，工具越少越好，在正式使用之前先用一个小任务测试。
· 第 19 篇 · 15 分钟
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服务于项目的智能体
简要 在真实项目里，编程智能体扮演四种角色：实现功能、审查 diff（Claude Code 自带 /review 和 /security-review）、翻遍代码库带回答案、把重复性修改应用到各处。遇到大工程时，由一个编排者把工作分给多个并行的子智能体，代价是账单更重。无论哪种情况：任务要有边界，背景写进记忆文件，自主程度按事情轻重来调，结果一律复查。
· 第 20 篇 · 14 分钟
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在迷你 PC 上运行的智能体
简要 一台始终开机的迷你 PC 可以在您不在时运行智能体：cron 或 systemd 定时器以非交互模式（claude -p、codex exec 或 opencode run）带着固定任务启动智能体，智能体循环直到完成，写日志并通知您。对频繁或涉及隐私的任务，由 Ollama 提供的本地模型使用起来不花钱；困难的决策仍交给顶尖的在线模型（Claude、GPT）。无人看管的智能体必须做到：权限收紧、目录隔离、绝不用 sudo、留日志、勤提交。
· 第 21 篇 · 15 分钟
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Hermes 与 OpenClaw：常驻您身边的智能体
简要 想用手机操控智能体，先看 Claude Code 自己能做什么：Remote Control 可以在 Claude App 或 claude.ai/code 里打开您的本地会话，Channels（预览版）则把会话接到 Telegram、Discord 或 iMessage 机器人上。Hermes Agent（Nous Research）和 OpenClaw（OpenClaw Foundation）这两个开源网关补上原生方案做不到的部分：任意模型（包括通过 Ollama 运行的本地模型）、二十来种即时通讯工具、记忆和定时任务。无论选哪种，都要把访问权限锁定在您自己的账号上，并收紧权限。
· 第 22 篇 · 14 分钟
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选择并调好您的模型
简要 决定一切的是您机器的内存：4 位量化下每十亿参数约 0.6 GB，再加上上下文。根据 Quelle IA（2026 年 9 月 28 日版），16 GB 以内首选 Qwen3.5-9B；从 24 GB 显卡到 128 GB 的 mini-PC，首选 Qwen 3.8 27B，Gemma 4 26B A4B 是更快的选择，gpt-oss-120b 适合智能体。最大的开放模型，如 GLM-5.3-Flash 或 DeepSeek V4.1 Flash，需要 200 GB 以上。在代码方面，最好的本地模型仍明显不及 Claude：本地负责边界清晰、私密的任务，云端负责长周期的大工程。
· 第 24 篇 · 16 分钟
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Ollama 与本地模型
简要 Ollama 让开放的 AI 模型在您自己的机器上运行：一条命令安装，一条命令启动模型，再加上一个监听 11434 端口、同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 格式的本地 API。入门时，qwen3.5:9b 在 16 GB 的机器上就能跑，qwen3.8:27b 需要一块 24 GB 的显卡或 32 GB 的统一内存。OpenCode 原生支持它，自 Ollama 0.15 起 Claude Code 也可以，用 ollama launch claude 即可；Codex 则用 ollama launch codex 或 codex --oss。请自己设定上下文大小，因为默认值取决于内存，在大内存机器上会升到 256,000 个 token。
· 第 25 篇 · 12 分钟
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混合：云 + 本地
简要 混合方案把困难的推理、架构和审阅交给一个按月订阅的前沿模型（Claude 配 Claude Code、GPT 配 Codex、Grok 配 Grok Build、Gemini 配 Antigravity CLI），把重复、敏感或离线的工作交给由 Ollama 提供服务的本地模型。Claude Code 负责编排：它编写调用 11434 端口本地 API 的脚本。自 Ollama 0.15 起，Claude Code 本身也能用 ollama launch claude 跑在本地模型上，适合不能外流的代码或断网的时候。黄金法则：只把边界清晰的任务交给本地，并让人复核结果。
· 第 26 篇 · 14 分钟
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用 LLM 厘清一个项目
简要 厘清需求，就是在写下第一行代码之前，把一个模糊的想法变成需求说明：请 LLM 来采访您，而不是直接给答案，依次明确一句话目标、用户、按优先级排列的功能、技术栈、明确的范围之外事项和风险，再拆成 3 到 5 个可交付的里程碑。这场讨论请用您能用到的最好的模型，比如 Anthropic 的 Claude Opus 5.5 或 Claude Sonnet 5.5。之后，这份需求说明就成为项目记忆文件（CLAUDE.md 或 AGENTS.md）的基础。
· 第 27 篇 · 18 分钟
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记忆文件（CLAUDE.md 及其它）
简要 代码智能体每次会话都从零开始，唯一的例外是它启动时从记忆文件里读到的内容：Claude Code 读 CLAUDE.md，Codex、OpenCode 和大多数其他工具读 AGENTS.md（项目里没有 CLAUDE.md 时，Claude Code 也会读 AGENTS.md）。在里面写上项目目标、规则、关键命令和踩过的坑，绝不写密钥，也不写代码里已经说清楚的东西，并且保持简短。/init 命令能生成一份初稿供您删减，而一个全局文件（Claude Code 用 ~/.claude/CLAUDE.md，Codex 用 ~/.codex/AGENTS.md）承载您在所有项目里通用的偏好。
· 第 28 篇 · 14 分钟
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技能：把您的工作流自动化
简要 技能是一包可复用的指令，智能体可以通过 slash 命令触发它，也会在任务合适时自动加载：它是一个包含 SKILL.md 文件的文件夹（一个名字、一段描述，然后是指令）。如今它是 Claude Code 和 Codex 共同的主要机制，两者都用它取代了旧的自定义命令；它也是一个开放格式 Agent Skills，OpenCode、Cursor 和 Gemini CLI 同样能读取。只要同一条指令您敲了两遍，就把它做成技能；会部署或删除东西的技能，只允许手动触发。
· 第 29 篇 · 12 分钟
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审查、审计、加固
简要 用上代码 agent 之后，您的工作变成了核查：每个 diff 接受之前先审一遍，定期做质量审计，每次上线前做一次安全审计。Claude Code 自带 /code-review（别名 /review）来找出 diff 里的 bug，/simplify 处理代码质量，/security-review 查找安全漏洞；Codex 在会话里有 /review，在命令行里有 codex review；用 OpenCode 的话，就把这些做成可复用的命令。请让一个与写代码时不同的模型来审，并且在认证、支付和个人数据上始终保留人工审阅。
· 第 30 篇 · 13 分钟
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维护与更新
简要 一台常年开着的机器，靠两个习惯保持健康：安全补丁自动安装（unattended-upgrades）；每月一次先备份，运行 sudo apt update && sudo apt upgrade，逐个更新 Ollama、agent 和依赖，再清理磁盘。从 Ubuntu 24.04 升级到 26.04 用 sudo do-release-upgrade，事先备份，并留意新的 Rust 版基础工具（rust-coreutils、sudo-rs）以及 Python 升到 3.14。要及时知道哪里坏了：传递退出码，给服务挂上 OnFailure，并真正测试一次告警。
· 第 31 篇 · 12 分钟
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资源、帮助与排障
简要 遇到技术疑问，以官方文档为准：Claude Code 看 code.claude.com/docs，另有 opencode.ai、docs.ollama.com、tailscale.com/docs、Cloudflare Tunnel 文档和 docs.ubuntu.com。要按您的机器挑选本地模型，Quelle IA（quelleia.com，法语网站）逐机为开放模型排名。要求助：r/LocalLLaMA、Ollama 的 Discord、Ask Ubuntu 和 Ubuntu Discourse、Stack Overflow。出问题时：读错误信息，交给代理，查日志，搜索确切的报错语句，用 git 回退，重启。
· 8 分钟
