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大前天Moltbot爆火后，第二天就看到有评论，说Moltbot前脚改名，腾讯后脚推出了每月38元的Moltbot套餐，真会抓赚钱的机会。
今天又看到新闻，这Moltbot又改名OpenClaw了，百度也跟着推出了基于轻量应用服务器的限时免费服务。
百度现在总是慢半拍。
不过说是免费，但看看一键部署教程里面的API key设置，感觉这个坑不小。好在现在大模型服务都是预付费的，如果跟刚普及3G年代一样是流量后付费，那可真要小心，睡一晚上，房子没了。

这周终于忙完，静下心来开始琢磨该调剂心情并学点东西了。
Trae推出SOLO模式后，开始还需要邀请码，所以没有关注，进入26年后全面免费，于是从IDE切换到SOLO，本想对照网上的资料了解一下，一时没有留意鼠标点到发送键了。
顿时就看到Trae忙碌起来了。
我的工作区里面存着一个PDF文件，是上次测试Python读取PDF文件用的，这Trae主动推测我的要求，开始pip安装相关的库，读取PDF文件后，将识别的内容转换为文本文件保存在同一目录下。
看着那高速滚动的命令行，井然有序的代码块，我就那么看着，恍然有种看国外有关黑客电影的错觉。
屏幕静止了几分钟，我才反应过来，查看了一下文本文件，虽然跟我的需要有差异，但里面内容已经非常令人满意。
厉害啊。

今天浏览科技新闻，爆火的话题是Clawdbot，火到Claude公司都蹦出来，逼迫其改名为Moltbot。
其实这个Clawdbot，更形象地符合他的功能，虽然他被比喻作普通人的“贾维斯”。不过我对他的前景还是心存怀疑，毕竟这大半年来，从mcp到现在的skills，你方唱罢我登场，一个个吹上天，最后还是补丁摞补丁。
我还是信奉那句话：人类与AI之间缺双手。
有趣的是，moltbot爆火还带动了Mac mini缺货加涨价，因为mini非常适合搭建moltbot的应用环境。
看来我当初使用Mac mini搭建个人AI中心的构思还是实用高效的。

进入2026年以来，一直精神高度紧张，没有什么心思学习，浏览技术文章也只是过过眼而已。
昨天终于有了着落，一觉醒来没想到居然感觉肌肉酸痛，看来脑力劳动，同为劳动一样伤筋动骨。
今天上午查看了一下最近很火的notebookLM，因为需要翻墙没有测试，但感觉这就是谷歌自家的RAG。只不过前段时间向量数据库的CEO抨击AI引擎，Claude的老大自夸AI引擎足够强大才是关键，现在好，这两者google都一锅端了，他本身就是做搜索引擎起家的，资源不是问题，再推出notebookLM，连知识整合都有人主动送上门来了。
目前notebookLM分为免费版和收费版，收费版每月20美元，抛开网络和支付问题，说实话真的不贵。
国内蛮可以借鉴其盈利模式，每个月50到100块人民币，反正我是不会拒绝。对之前没做过搜索引擎，且没有被污染的拥有自家大模型的那几家而言更是送上门的好事。

今天看科技新闻，关于英伟达发布AI平台Rubin冰火两重天，网页相关报道了了，而短视频平台上简直吹到炸裂，受新平台影响，连相关散热公司都跌惨了。
简单看看了相关介绍，感觉这AI平台Rubin推出前，对老黄而言，原先是武器贩子，现在直接改瓦格纳，成雇佣兵兵团了。
不过这技术看着眼熟，华为力主国产化的似乎就是这架构，而谷歌那边的TPU平台也在干同样的事，而且是模型、平台水陆并进。
所以说，AI平台Rubin所谓的革命性架构，对老黄而言只是逼不得已，否则这武器贩子都当不成了。

昨天在使用ai大模型翻译日本围棋著作时，分别使用了豆包，deepseek和混元。虽然看不懂日文原文，但好歹以前看过不少相关文献，对翻译后的日文水平还有一定的判别水平。感觉以信雅达为标准，deepseek在雅方面还是明显更胜一筹的。
在deepseek横空出世后，我曾经做过涉及到多个冷门领域内容的测试，结果令我颇为意外。记得当时跟外甥讨论时候，还有过这deepseek离不开国家资源的猜测。
这猜测主要来自，这deepseek的技术水平的突破，可以有多种途径，但那海量全方位的知识储备，他们是从哪里获得的？
如果deepseek真是科技团队单纯训练出来的，那真是天佑中华，国运使然。

最近儿子开始吭哧吭哧学软件，我想这周让他也接触一下硬件，学着安装机器及系统。
于是盘点了一下家里机器库存，居然发现了一块刚拆包还没从包装盒里拿出来的SSD硬盘，还是512G，这应该是去年趁低价时买的，在这存储芯片飞涨的念头，买到就跟赚到一样。
又细盘了一下，还发现了一块闲置SSD硬盘，而现有机器的内存也都已经是高配，足可以撑过这价格炒作期了。
难得啊。

从上个月底开始，家里的网络就不太正常，时不时断一下，手机还好，一会就连上了，但在电脑上看网页版央视回放，一旦断开就强制退出了。
最近网络断开越来越频繁，从断开的时间推断，应该不是联通的问题，否则重新连接的时间不会这么短。
于是以此为例，边教导儿子排查网络故障，要本着由简单到复杂，先自身可控解决，再外部求助的原则，边把家里原先作为mesh联网的路由器换上。
换上路由器后，网络故障解决。
原先路由器是外甥22年新安装宽带后，专门给我买的小米最好的型号，替下来发现路由器上已经配备有2.5G的网络接口。
看来路由器也是有使用寿命的，毕竟它是家里比冰箱还忙碌的设备。

上个月末做了一个系统，是给某客户进行员工体重管理数据查询下载的。
此后完善了Excel下载后，开始定时导入数据，运转倒也正常。
昨天得到反馈，提示下载错误。我开始以为是临时搭建的系统出了问题，但查看了半天并没有问题，系统还在正常运转。
后来查看一下运行提示错误，原来是下载的数据超出了系统默认值。主要是开始做的时候，没有想到会有这么多的数据，所以没有专门设置。将默认值调大5倍后，问题解决。
这已经不是第一次了，上一次是快20年了，那还是省直加油卡的管理系统。
数据可能就是这样，只要做下去，就会慢慢变大的。

这两天实际应用了一下Navicat的lite版本，可能是很多年不用Navicat了，没有对比过，只是感觉这个lite版本也太简陋了。
这个简陋是与DBeaver相比的，比如导出数据时，连导出数据中的日期格式都要设置一下，而DBeaver连文件名中的时间戳都是可以设置的，这应该也是DBeaver臃肿的一个原因。
Navicat之前广受欢迎的一个原因，是导出数据时文件格式可以选择Excel，在lite版本中，这个功能注明了需要升级到专业版，由此可见其重要性。
本来这个对我意义不大的，因为导出的CSV格式文件一样可以处理。但前几天遇到了麻烦，我做的Django应用中默认导出CSV格式文件后，因为数据库编码为UTF8，使用Excel打开是乱码。
还是那句话，如果不是垄断，微软早死了好几次了。