2026-01-05 14:00:00
最近为了提升移动拍摄时的收音质量，我入手了 DJI Mic Mini。虽然大疆提供了带充电盒的套装，但我只购买了单机版本（发射器+接收器，2 TX 1 RX 版本），因为对于我日常的拍摄需求来说，本体的续航已经完全足够了。
之前我在室内录音主要使用 Blue Yeti，它的音质非常出色，但缺点也很明显——只能固定在室内使用，无法带出门。而当我尝试在户外使用手机直接录音时，往往会收录进大量周围的环境噪音，风声、车流声让素材的可用性大打折扣。为了解决这个痛点，轻便小巧且音质有保障的 DJI Mic Mini 就成了我的首选。
DJI Mic Mini 是一款主打轻量化的无线麦克风系统。它的发射器重量极轻，佩戴在领口几乎感觉不到重量，非常适合长时间的 Vlog 拍摄或采访。
虽然体积小巧，但它的续航能力却非常惊人。发射器单次充电可以工作约 11.5 小时，接收器也能支持约 10.5 小时。这也是我没有购买充电盒的原因——对于一天的拍摄任务来说，这个续航完全绰绰有余。而且它支持快充，充电 5 分钟就能录制 1 小时，即使偶尔忘记充电也能快速回血。
另外需要注意的是，DJI Mic Mini 有一个重要的限制：和它的姐妹产品 DJI Mic 2 不同，DJI Mic Mini 发射器没有内置存储，所以无法完全脱离接收设备独立运行。
但这并不意味着它无法独立使用，你只需要某种接收设备作为中介即可。
DJI Mic 2 内配置了存储容量，大约可以录制 14 小时 32 位浮点音频，可以完全作为独立的录制设备工作。Mic Mini 则被设计为轻量级传输设备。
让 Mic Mini 直连电脑是最佳的使用方法，可以使用 USB-C 线缆或者直接将接收器连接到电脑，在电脑中选择输入音频，选择 DJI Mic Mini 即可将电脑变成录音设备。任何支持麦克风输入的应用都可以使用，Audacity，OBS Studio，Adobe Audition，GarageBand 或 QuickTime 等等。非常适合作为播客录制，YouTube 配音，在线会议录制等等。
DJI Mic Mini 虽然可以通过蓝牙连接到手机，但是只能录制 16 bit 音频，比特深度减少意味着动态范围和音色细节显著下降。iPhone 的默认相机完全不支持蓝牙麦克风输入。必须借助第三方相机比如 Blackmagic Camera，Filmic Pro，DJI Mino 等。另外如果通过蓝牙连接那么实际传输范围缩小到 3 ~ 4 米，超过 4 米音质就会出现明显下降，需要借助接收器 2.4 GHz 无线连接才能做到 100 米收音。
DJI Mic Mini 的操作逻辑非常直观。
DJI Mic Mini 的发射器支持直接通过蓝牙连接手机，这对于手机摄影用户来说非常方便。
DJI Mic Mini-XXXXXX 并点击连接。注意：部分手机的原生相机 App 可能不支持蓝牙麦克风收音，此时可以使用第三方 App（如 Blackmagic Camera）或配合接收器使用。
如果你使用相机进行拍摄，需要配合接收器使用。
OUT 接口，另一头连接相机的麦克风输入接口（MIC）。如果你手持的是 DJI 的其他拍摄设备，Mic Mini 的体验会更加无缝。
DJI Mic Mini 以其极简的设计和可靠的性能，完美补足了我户外拍摄收音的短板。如果你也在寻找一款轻便的无线麦克风，它绝对值得考虑。
2026-01-03 14:00:00
在上一篇文章 《Vibe Kanban：当 AI 开始并行协作，我们的开发方式变了》 中，我分享了一种利用 [[Vibe Kanban]] 和 AI Agent 实现并行开发的工作流理念。我们可以利用 Vibe Kanban 来统一管理多个并行任务。
然而，除了 Vibe Kanban，我还就发现了另外一个类似的开源项目，也完美地实现了，它就是 Auto Claude。
[[Auto Claude]] 是一个自主的多 Agent 编码框架，旨在规划、构建和验证软件。简单来说，它不仅仅是一个 AI 聊天窗口，而是一个能够自主管理多个 Claude Code 实例，并让它们并行工作的桌面应用程序。
它的核心功能简直就像是照着 Vibe Kanban 的需求文档写的一样：
在之前的文章中，我描述了手动创建 Git Worktree，然后在不同目录打开 Claude Code 的繁琐过程。Auto Claude 把这个过程完全自动化了。
在 Auto Claude 中，你可以创建多个 Session（会话）。每一个 Session 实际上就是一个独立的 Agent 在工作。
这些 Agent 运行在相互独立的 Git Worktree 中，互不干扰。你不需要手动敲命令去 git worktree add，Auto Claude 会在后台帮你搞定这一切。
Auto Claude 不仅仅是写代码，它还引入了 QA Loop（质量保证循环）。
Agent 在写完代码后，会尝试运行测试或验证脚本。如果发现错误，它会自我修正，而不是把一堆报错的代码扔给你。这极大地减轻了人类 Reviewer 的负担。
它还有一个 Memory Layer（记忆层），这意味着 Agent 可以在不同的会话中保留对项目的洞察。通过 “Insights” 功能，你还可以像与技术顾问聊天一样，探索代码库、发现潜在的改进点、性能问题或安全漏洞。
Auto Claude 作为一个桌面应用，使用门槛相对较低，但由于它深度集成了 Claude Code CLI，所以还是需要一些前置条件：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code)。安装好应用并连接项目后，你就可以体验到那种“看着一群 AI 为你打工”的快感了。界面上直观地展示了各个 Agent 的状态、当前的 Plan、以及执行的终端输出。
你不再是一个人在等待 AI 一个字一个字地吐代码，你是在管理一个团队。当一个 Agent 在思考时，你可以去检查另一个 Agent 的产出，或者去规划下一个 Feature。
虽然我们也可以手动实现 Vibe Kanban，但 Auto Claude 解决了几个痛点：
虽然 Auto Claude 看起来很美好，但在我实际使用的过程中，也发现了一些相比于手动 Vibe Kanban 的局限性，大家在入坑前需要做好心理准备：
这是 Auto Claude 目前最大的短板。它完全依赖于 Claude Code CLI 和 Anthropic 的生态。
自动化是一把双刃剑。在 Vibe Kanban 中，每一个 Agent 都是我手动启动的，我清楚地知道我喂给了它什么上下文。 而在 Auto Claude 中，Agent 的规划和执行是自主的。有时候你会发现它陷入了死循环，或者在不需要修改的文件里乱改一通。虽然有 QA Loop，但这种“不知它在干什么”的黑盒感，对于控制欲强的开发者来说可能是一种折磨。
虽然它是桌面应用，但它依赖 Python 3.12+、Node.js 环境以及特定的 Git 配置。社区中也有不少用户反馈安装失败或环境冲突的问题。相比之下，Vibe Kanban 只需要你懂 git worktree 和任意一个 AI 聊天窗口，几乎零成本启动。
如果说 Vibe Kanban 是一种道（方法论），那么 Auto Claude 就是一把趁手的器（工具），但目前这把器还需要打磨。
它通过将 Git Worktree 的隔离能力 与 Claude 的推理能力 以及 自动化脚本 完美结合，让单人开发团队的生产力倍增成为可能。但它也牺牲了灵活性，增加了对特定供应商的依赖。
我的建议是：
无论如何，“Human-in-the-loop, AI-driven parallel development” （人在环中，AI 驱动的并行开发）无疑是未来的方向。
2026-01-01 14:00:00
在我之前的视频当中，我介绍过在 Claude Code 中使用子代理（Subagents）机制和 Git Worktree 来实现并行工作流。我们可以创建子代理来并行执行任务，但是 Subagents 的配置和使用都还需要我们在 Claude Code 中等待。那如果我们有完全独立的两个任务要执行呢，我们可以开两个 Claude Code 分别在两个 Claude Code 中提交任务，然后让 Claude Code 完成。此时我们依然会遇到一些问题，比如说两个 Claude Code 的代码可能产生冲突。并且如果我们有超过两个独立任务时，我们在管理 Claude Code 的成本就会指数级上升。
那么今天要介绍的这个工具就是为了解决上述的问题而诞生的，它的名字叫做 [[Vibe Kanban]]。
简单来说，Vibe Kanban 是一种将 AI Agent（如 Claude Code、Codex、Aider 等）与 Git Worktree 技术深度结合的开发工作流方案。
它的核心理念是将“看板管理”引入 AI 开发：
这让开发者从“写代码的人”转变为“指挥官”，从排队等待 AI 生成代码，进化到多线程并行推进项目进度。
传统的 Claude Code，Codex 使用本质上还是「结对编程」（Pair Programming）的概念，也就是和 AI 同坐在同一台电脑前，如果 AI 不结束当前的任务，就没有办法开始下一个。Claude Code 虽然已经非常强大可以快速实现代码，但在同一个时间窗口内只能等待。
而 Vibe Kanban 的引入，通过一种巧妙的方式解决了这个问题：完全并行。
我可以在看板中创建多个任务，例如：
它们相互不干扰，可以同时进行。这不仅是效率的提升，更是工作流的质变。
其实在我之前的文章当中，我也介绍过非常多的 Claude Code 实例管理器，比如 Claudia，Crystal，但每一个用起来都或多或少有一些小问题，使用体验远远不如 Vibe Kanban。
那么接下来我们就详细介绍一下 Vibe Kanban。
在传统的软件开发流程中，我们习惯了线性工作。改完代码 -> 跑测试 -> 提交。即使是人类团队协作，也往往需要通过 Git 分支来隔离工作，避免互相踩脚。
而目前的 AI 编程工具，大多是基于单个上下文的。你打开一个 IDE 窗口，AI 就只能”看到”和”操作”这个窗口里的文件。如果你想让它同时干两件事，通常得打开两个 IDE 窗口，分别手动切换分支，还得小心翼翼地管理它们，非常麻烦。
Vibe Kanban（或者说这类理念）的核心在于结合了两个关键技术：
通过将每一个 AI Agent 分配到一个独立的 Git Worktree 中，我们实际上是为每一个 AI 创造了一个”平行的时空”。它们共享同一个 .git 历史，但拥有完全独立的文件系统工作区。
Vibe Kanban 的核心优势在于环境隔离。
以往我们尝试让 AI 并行，最大的痛点是文件锁冲突或者 Git 索引冲突。但在 Vibe Kanban 的架构下：
/workspace/frontend-feature 目录（对应 git worktree A）/workspace/backend-api 目录（对应 git worktree B）/workspace/test-runner 目录（对应 git worktree C）它们可以在同一时间修改同一个项目，而不会因为文件被占用而报错。
之所以叫 “Kanban”（看板），是因为这种模式通常配套一个可视化的任务管理界面。
在这个界面上，你不再是写代码的人，你是 Product Manager (PM) 兼 Tech Lead。
这种感觉非常奇妙，你是在指挥一场战役，而不是在亲自拼刺刀。
刚开始尝试这种模式时，最直观的感受是速度。不是代码生成速度变快了，而是等待时间被填满了。
以前 AI 写后端逻辑时，我只能干等着。现在，我把它丢给 Backend Agent，转头就去告诉 Frontend Agent 页面该怎么画。等我布置完前端任务，后端代码可能已经写好提交了。
想自己动手尝试一下？虽然 Vibe Coding 还没有完全普及的开箱即用工具，但我们可以通过手动组合现有工具来复刻这个流程。
首先，不要在主目录直接干活，我们要为不同的角色创建各自的”办公室”（Worktree）。
假设你的项目叫 my-app，你可以这样组织目录：
# 1. 创建主项目目录
mkdir my-app-vibe
cd my-app-vibe
# 2. 克隆你的项目到 base 目录
git clone [email protected]:username/my-app.git base
cd base
现在，我们要分配任务了。假设你要开发一个”用户评论功能”，需要同时动前端和后端。
# 为后端任务创建分支和 worktree
git worktree add ../backend-task feature/comments-api
# 为前端任务创建分支和 worktree
git worktree add ../frontend-task feature/comments-ui
此时，你的 my-app-vibe 目录下会有三个文件夹：
base/：主仓库，用于合并代码。backend-task/：给后端 AI 用的独立工作区。frontend-task/：给前端 AI 用的独立工作区。现在是最酷的部分。你可以打开两个终端窗口，或者两个 IDE 实例（VS Code 支持 code folder_path）。
对于后端 AI (在 backend-task 目录)：
“请基于当前的数据库结构，在
src/api中添加评论相关的 CRUD 接口。请确保遵循 RESTful 规范，并添加单元测试。”
对于前端 AI (在 frontend-task 目录)：
“我需要一个评论组件，请在
src/components下创建。API 接口假设为POST /api/comments，具体字段参考我给你的这个 JSON 结构…”
这时候，两个 AI 就像两个坐在不同工位的同事，互不干扰地修改代码。Git Worktree 保证了后端 AI 修改 API 文件时，前端 AI 的目录里文件并不会变，避免了实时的冲突。
当两个 AI 都汇报”任务完成”后：
backend-task 跑测试，确认 API 正常，提交代码 (git commit)。frontend-task 运行 Storybook 或 dev server，确认 UI 正常，提交代码。cd ../base
git merge feature/comments-api
git merge feature/comments-ui
如果有冲突（通常在 routes 注册或公共配置文件上），这时候才是你这个 Tech Lead 出手解决冲突的时候。
要实现或者模拟 Vibe Kanban 的工作流，其实不一定非要等到成熟的商业软件，我们利用现有的工具也可以尝试这种 workflow。
这里分享几个我在实践中的具体操作建议：
如果你也是命令行重度用户，可以先习惯 Git Worktree。比如，当你需要修复一个 Bug，但当前分支的工作还没做完：
# 以前的做法：git stash -> git checkout -> fix -> commit -> git checkout -> git stash pop
# 现在的做法：
git worktree add ../hotfix-branch hotfix/login-bug
cd ../hotfix-branch
# 在这个新目录里让 AI 尽情修改，原目录不受任何影响
对于 AI Agent 工具，确保它们能指定”工作目录”（Working Directory）。
并行开发最大的挑战是前后端协作。如果 Frontend Agent 和 Backend Agent 同时开工，它们怎么知道 API 长什么样？
我的经验是：先定接口，再并行。
api-spec.json 或者 Swagger 文档。这样两个 AI 才能在最后顺利会师（Merge）。
给负责测试的 AI 分配 Worktree 时，要注意数据库等外部依赖的隔离。如果所有 Agent 都连同一个本地数据库，跑测试的 AI 可能会把开发 AI 刚写入的数据清空，导致混乱。使用 Docker 容器为每个 Worktree 起独立的数据库实例是一个好办法。
因为使用了可视化的 Vibe Kanban，这也就意味着放弃了在 CLI 当中的一些优势。比如说，我们可以在 Claude Code 当中：使用 Slash Commands，或者调用增强的 Plan 模式，在Vibe Kanban 当中是不能执行的。
Vibe Kanban 给我们展示的不仅仅是一个新工具，而是一种新的人机协作形态。
在这个形态下，程序员的职责发生了根本性的转移：
我们不再纠结于具体的语法细节，而是专注于架构设计、任务拆解和质量把控。每一个独立的 Git Worktree 里，都有一个不知疲倦的数字员工在为你工作。这种”指挥千军万马”的感觉，或许就是 AI 时代赋予开发者的终极浪漫。这仅仅是个开始，期待未来能有更多原生支持这种模式的 IDE 出现。
2025-12-24 14:00:00
每次想要拍摄，我得从口袋掏出手机，解锁，打开相机应用，切换到视频模式，然后举着它——这个过程在很多稍纵即逝的生活瞬间面前，显得太繁琐了。而且，当你举着手机拍摄时，你其实是在”观察”生活，而不是在”经历”生活。手机太”重”了，不是物理重量，而是心理负担。所以我想使用一个工具，可以帮我记录生活，但又不需要我刻意去”操作”它。于是，在观望了许久之后，我终于入手了这台 Insta360 Go Ultra。在 11.11 在天猫 2350 下单了 Insta360 Go Ultra，后来价格保护还退还了 260 块。
在购买之前，我也问过自己：有了 iPhone 这么强大的拍摄设备，为什么还需要多带一个小相机？
手机拍摄最大的局限在于”手持”。虽然我们可以用三脚架，但那意味着你需要停下来，架设设备。而 Insta360 Go Ultra 最吸引我的，就是它延续了 Go 系列的核心 DNA——拇指大小，磁吸佩戴。 这就带来了一个完全不同的视角：第一人称视角（POV）。
当我把通过磁吸挂绳挂在胸前时，我几乎感觉不到它的存在。我可以空出双手去骑车、做饭、撸猫，或者是和朋友击掌。这种”无感”的拍摄体验，让我从一个”摄影师”回归到了一个”亲历者”。镜头不再是阻隔我和世界的屏幕，而成了我的第二双眼睛。
Go Ultra 依然保留了 Action Pod 的设计，但这次的结合更加紧密。但我最喜欢的还是把核心镜头拆下来的那一刻。由于它足够轻小，配合磁吸配件，我可以把它吸在冰箱上拍做饭的延时，吸在车顶拍沿途的风景，甚至贴在猫咪的猫爬架上抓拍它的丑照。
这种”随处可贴”的特性，极大地丰富了我的 Vlog 素材。以前需要大力胶、怪手支架才能搞定的机位，现在只需要”啪”的一声吸上去。
如果只是为了磁吸，之前的 GO 3 其实也能做到。但促使我下单 Go Ultra 的，是这次在画质和功能上的硬核升级。
这应该是我最在意的升级点。以前的 Go 系列，画质虽然够发朋友圈，但在大屏幕上看总觉得差点意思，尤其是到了晚上。Go Ultra 这次直接上了 4K 60fps，配合更大的传感器和 AI 芯片，画质有了质的飞跃。
实际体验下来，白天的画面非常锐利，色彩也很讨喜。更让我惊喜的是 60fps 的流畅度，对于拍摄运动场景或者后期做慢动作升格，简直太重要了。
这绝对是痛点解决！之前的版本都是内置存储，一旦拍满了就得导素材，非常断节奏。Go Ultra 终于支持 MicroSD 卡扩展了。我现在插了一张 512GB 的卡，出门旅游哪怕拍 4K 都不用担心容量焦虑，这种安全感是之前给不了的。
这几天我一直把它带在身边，甚至去便利店买东西都会挂着。
关于画质： 在光线充足的情况下，4K 的解析力非常棒，完全可以和我的主力相机素材混剪。夜间画质虽然不能和全画幅相机比，但得益于新的传感器和 AI 降噪，噪点控制得比我想象中好很多，那种”涂抹感”少了很多。
关于防抖： FlowState 防抖依然是 Insta360 的看家本领。我试着戴着它跑步，画面依然稳得像用了云台一样。对于 Vlog 来说，稳定的画面是可看性的基础，这一点 Go Ultra 做得非常出色。
关于续航： 虽然机身只有拇指大小，但续航表现比我预想的要稳。单独使用镜头拍摄时，在 1080p 模式下大约能撑 70 分钟，如果开启 4K 模式，时长会缩短到 45 到 50 分钟左右（如果顶着 4K 60fps 拍，大约 35 分钟就会耗尽电量并伴随明显的发热）。
不过，配合 Action Pod 充电盒使用，总续航可以飙升到 200 分钟以上。对于我这种断断续续记录素材的 Vlog 拍摄流来说，撑满一天基本没压力。而且它支持快充，空闲时把镜头塞回 Pod 充电，回血速度极快，20 分钟左右就能把镜头充满。
一个意外的惊喜： 它的”预录制”功能。开启后，它会一直缓存按下快门前几十秒的画面。这对于抓拍生活中的意外瞬间（比如孩子突然的笑脸，或者鱼儿上钩的那一刻）非常有用，再也不用担心反应慢半拍了。
虽然 Go Ultra 的机身收音在大多数日常场景下已经足够好用，但到了户外，风噪和环境音依然是不可忽视的问题。为了追求更好的 Vlog 音质，我尝试了搭配大疆最新推出的 DJI Mic Mini。
这一次，Insta360 终于带来了大家期待已久的功能：原生支持第三方蓝牙麦克风。这意味着 Go Ultra 可以直接通过蓝牙连接 DJI Mic Mini，完全不需要插接收器，也不需要任何转接线！
为什么是 Mic Mini？ 最直接的原因就是——轻。Mic Mini 的发射器轻得几乎可以忽略不计（仅约 6.5 克），夹在衣领上完全不会有拉扯感，这和 Go Ultra “无感拍摄” 的理念完美契合。
连接过程出乎意料的简单，简直是”傻瓜式”操作：
更有心的是，只要配对过一次，下次开机 40 秒内它会自动重连，拿起就拍的体验非常棒。
虽然蓝牙直连极其方便，但也有物理定律的限制。我总结了一个简单的选择建议：
实际体验下来，在海边或者骑行这种风大的场景，Mic Mini 的物理防风毛套配合机内降噪，人声清晰度提升了不止一个档次。如果你是认真想用 Go Ultra 拍 Vlog，这个小配件非常值得投资。
当然，没有完美的产品，Go Ultra 也有一些让我觉得可以改进的地方：
使用了这段时间后，Insta360 Go Ultra 已经成了我 EDC (Every Day Carry) 的一部分。
它不是要替代我的专业相机，也不是要替代手机，而是填补了它们之间的那个“即兴记录”的空白。它降低了拍摄的门槛，让”记录生活”这件事变得像呼吸一样自然。
如果你也像我一样，想要记录生活，但又不想被沉重的器材束缚；或者你是一个 Vlogger，需要一个灵活的第二机位，那么 Go Ultra 绝对值得你考虑。
生活中的美好往往稍纵即逝，与其在调整参数中错过，不如先把它记录下来。毕竟，拍到了，永远比拍得完美更重要。
2025-12-10 14:00:00
最近我一直在折腾本地大模型，想给自己做一个语音助手。虽然 LLM 的回复已经很智能了，但一旦到了“开口说话”的环节，体验往往就断崖式下跌。我试过传统的 pyttsx3，也用过 Google 的 TTS，说实话，那种浓浓的“机器味”很容易让人出戏。
我一直想要这样一个工具：它的声音必须足够自然，要有呼吸感，不能像念经一样平铺直叙；其次，如果能复刻我自己的声音，或者某些特定的音色，那就更完美了。
前段时间刷 GitHub 偶然发现了 Fish Audio，体验了一下它的 Demo，当时就被惊艳到了。它不仅语调自然，而且反应速度极快。这几天刚好有空，顺手研究了一下它的 Python SDK，把玩一番后，我觉得它完全符合我对于“下一代 TTS”的想象。
简单来说，Fish Audio 是一个基于生成式 AI 的文本转语音（TTS）服务。但它和我们以前接触的那些拼接式或者早期参数化的 TTS 不太一样。
目前的 AI 语音领域，大家可能听过 ElevenLabs，它确实很强，但价格也劝退了不少人。Fish Audio 在我看来是一个非常强有力的竞争者，而且对开发者非常友好。
为什么值得关注？
传统的 TTS 往往是在“读字”，而 Fish Audio 给人的感觉是在“说话”。它能够理解文本中的情绪和停顿，生成出来的音频具有很强的情感表现力。更重要的是，它不仅支持多语种，还开放了极其强大的声音克隆功能，且延迟控制得非常好（官方宣称在 150ms 左右），这对实时交互场景来说至关重要。
在深入代码之前，我想先聊聊这几天使用下来的直观感受，主要有三个点打动了我：
很多 TTS 最难处理的就是语气词和长句的断句。Fish Audio 在这方面处理得很细腻，它不会机械地念出每一个字，而是会根据上下文调整语调。比如一句简单的“嗯……让我想想”，它能读出那种迟疑的感觉，而不是生硬的三个字。
这是我最喜欢的功能。以前想要训练一个自己的声音模型，可能需要录制几个小时的干音，然后在昂贵的 GPU 上跑几天。但在 Fish Audio 里，你只需要提供一段 10 秒左右的参考音频，它就能迅速捕捉到音色特点，并用这个声音把文本读出来。这种 “Zero-shot”（零样本）或 “Few-shot”（少样本）的学习能力，极大降低了定制化语音的门槛。
作为一个喜欢写代码的人，我非常看重 SDK 的设计。Fish Audio 的 Python SDK 设计得非常 Pythonic，支持同步和异步调用，接口清晰，几乎没有上手难度。它是开源的，这意味着你可以随时查看源码了解底层的实现逻辑。
光说不练假把式。下面我来分享一下如何在 Python 项目中快速集成 Fish Audio。
首先，你需要去 Fish Audio 的官网注册一个账号，并申请一个 API Key。目前它提供了一定的免费额度，足够大家尝鲜和开发个人小项目了。
打开终端，直接使用 pip 安装：
pip install fish-audio-sdk
这是最基础的用法，适合大多数非实时的场景，比如给视频生成配音，或者生成播客音频。
from fishaudio import FishAudio
from fishaudio.utils import save
# 这里替换成你自己的 API Key
client = FishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
text_to_speak = "你好，我是你的 AI 助手。今天天气真不错，不是吗？"
# 生成音频
# convert 方法会自动处理文本并返回音频数据
audio_bytes = client.tts.convert(text=text_to_speak)
# 将音频保存为 mp3 文件
save(audio_bytes, "hello_fish.mp3")
print("转换完成！文件已保存为 hello_fish.mp3")
你看，只需要几行代码，一段高质量的语音就生成了。client.tts.convert 接口非常直观，不需要配置复杂的参数即可获得不错的效果。
这个功能是重头戏。假设你有一段自己或者某个角色的录音（比如 reference_audio.wav），你想让 AI 用这个声音说一段话。
from fishaudio import FishAudio, ReferenceAudio
from fishaudio.utils import save
client = FishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
# 读取参考音频
with open("reference_audio.wav", "rb") as f:
ref_audio_content = f.read()
# 要生成的文本
text = "这是一个声音克隆的测试。听听看，这声音是不是很熟悉？"
# 在 convert 中传入 references 参数
audio_bytes = client.tts.convert(
text=text,
references=[
ReferenceAudio(
audio=ref_audio_content,
text="参考音频中实际说的话" # 如果知道参考音频的内容，填在这里效果更好，不填也没关系
)
]
)
save(audio_bytes, "cloned_voice.mp3")
print("克隆语音已生成！")
这里有个小技巧：如果你能提供参考音频对应的文本（Transcript），模型的克隆效果通常会更精准，因为它能更好地对齐音素和特征。
如果你在做一个实时对话机器人，那么等待整个音频生成完再播放肯定来不及。这时候就需要用到流式传输（Streaming）和异步调用。
import asyncio
from fishaudio import AsyncFishAudio
async def main():
client = AsyncFishAudio(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")
# 使用 stream 方法，它返回一个生成器，可以一边生成一边播放/处理
async for chunk in client.tts.stream(text="这是一个很长的故事，我们需要一边生成一边播放，这样用户就不需要等待太久..."):
# 在这里你可以直接把 chunk 发送给前端，或者写入音频流
# write_to_stream(chunk)
pass
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
这种方式可以显著降低首字延迟（TTFB），让对话体验更加流畅。
在试用 Fish Audio 的这几天里，我最大的感触是：高质量音频内容的生产成本正在急剧下降。
以前我们做独立开发，想要给应用加上生动的语音交互，要么忍受机械音，要么花大价钱请配音。而现在，像 Fish Audio 这样的工具让这件事变得触手可及。
当然，目前的 AI 语音技术也不是完美的。在处理某些极其生僻的专有名词或者复杂的情绪转折时，偶尔还是会有一点点瑕疵。但我相信，随着模型的迭代，这些问题都会迎刃而解。
如果你也像我一样，正在寻找一个能让你的应用“开口说话”的方案，强烈建议你去试一试 Fish Audio。把冰冷的文字变成有温度的声音，这种体验真的很奇妙。
最后，如果你在对接过程中遇到了什么坑，或者发现了更有趣的玩法，欢迎在评论区告诉我，我们一起交流。
2025-12-10 14:00:00
最近我在整理我的 Obsidian 笔记库时，发现了一个有趣的现象。
回想几年前，我刚开始搭建个人知识库的时候，恨不得把所有的插件都装上。DataView、Templater、QuickAdd……各种自动化脚本写了一堆，试图构建一个”完美”的第二大脑。结果呢？维护这些系统的精力甚至超过了记笔记本身。每当我想快速记录一个想法时，复杂的流程反而成了阻碍。
这让我不禁陷入深思：我们是不是总是习惯性地把简单的问题复杂化？
在折腾了一圈之后，我最终删掉了大部分不常用的插件，回归到了最朴素的 Markdown 写作。那一刻，我感到了一种久违的轻松和高效。这让我想起了一个古老而充满智慧的原则——奥卡姆剃刀（Occam’s Razor）。
今天，我想和大家聊聊这个”剃刀”，以及它如何帮助我们在技术和生活中做出更好的选择。
可能很多朋友都听过这个词，但它的确切含义往往被误解。
奥卡姆剃刀原理是由 14 世纪的逻辑学家奥卡姆的威廉（William of Ockham）提出的。它的核心表述是：”如无必要，勿增实体“（Entities should not be multiplied without necessity）。
简单来说，就是在其他条件相同的情况下，越简单的解释或方案往往越好。
请注意，这里有一个关键的前提——”其他条件相同”。它并不是说”简单就是好”，而是说如果两个理论都能解释同一个现象，或者两个方案都能解决同一个问题，那么那个假设更少、步骤更简练的，通常是更优的选择。
在软件工程领域，我们经常把它和 KISS 原则（Keep It Simple, Stupid）联系在一起；在科学领域，它是理论构建的基石；而在我们的日常生活中，它其实是一种极其高效的决策工具。
很多人看到「实体」这个词，第一反应可能是具体的物体。但在奥卡姆剃刀的语境下，「实体」（Entities）是一个非常广泛的概念，它指的是任何存在于你的系统、理论或流程中的组成部分。
如果回到奥卡姆的威廉所在的 14 世纪，这里的「实体」其实有着更具体的哲学含义。作为唯名论（Nominalism）的代表人物，奥卡姆反对当时主流的实在论（Realism）。当时的哲学家喜欢假设各种抽象的「共相」（Universals）是独立存在的实体，而奥卡姆认为这些只是头脑中的概念和名称，并非真实存在的客体。对他而言，剔除这些不必要的形而上学假设，就是「勿增实体」。
而在现代语境下，我们可以把这个概念对应到更具体的场景中：
所以，”勿增实体”不仅仅是让你少买东西，更是让你少做假设、少写代码、少定规矩。每一个被引入的实体，都应该有它存在的绝对必要性。
在使用奥卡姆剃刀之前，通过自我观察，我发现”把事情搞复杂”似乎是人类的一种本能。
1. 安全感的幻觉 在写代码时，我们经常会为了”以后的扩展性”而设计复杂的架构。我们告诉自己：”万一将来需要这个功能呢？”于是引入了多余的抽象层和接口。这种过度设计（Over-engineering）本质上是源于对未来的不确定性和恐惧。我们试图通过增加复杂度来覆盖所有可能的情况，结果往往是制造了当下的混乱，而那些预想的”未来”可能永远不会到来。
2. 显得”专业” 有时候，复杂度被当作了能力的象征。使用一个极其复杂的工具链，配置繁琐的服务器环境，似乎比直接用现成的 SaaS 服务显得更”硬核”。但实际上，真正的专业往往体现在能用最简单的方式解决最核心的问题。
3. 沉没成本谬误 当我们已经在一个复杂的系统上投入了大量时间后，即使发现它并不好用，也很难下决心去精简它。我们会想：”我都花了两周配置这个 Vim 插件了，不用岂不是亏了？”
奥卡姆剃刀的真正威力，在于它能帮助我们剔除噪音，直击本质。
我现在越来越倾向于使用”无聊”的技术。当我要为一个新项目选择技术栈时，除非有非常强烈的理由，否则我不会去碰那些刚出来、概念很酷但还没经过验证的新框架。
比如，以前我也热衷于尝试各种 NoSQL 数据库，觉得它们灵活、高性能。但后来发现，对于绝大多数中小型应用，一个传统的 PostgreSQL 就能完美覆盖 99% 的需求。用最成熟、最简单的技术，意味着更少的 Bug，更丰富的社区支持，以及更低的维护成本。这就是奥卡姆剃刀在技术决策中的体现。
做产品的朋友应该深有体会，增加功能很容易，做减法却很难。一个界面上堆砌了太多按钮，用户反而不知道该点哪里。
我非常喜欢 Google 首页的设计，几十年来几乎没有变过，就是一个搜索框。它完美地诠释了奥卡姆剃刀：用户的核心需求是搜索，其他的一切如果不是为了辅助这个核心需求，就是多余的实体，应该被剃除。
当我们试图解释一件事情时，奥卡姆剃刀也是一个强有力的工具。比如，当程序出现 Bug 时，我们是先怀疑是操作系统内核出了问题，还是先检查自己是不是少写了一个分号？
大概率是后者。虽然内核 Bug 也是可能的，但它的概率极低，需要引入更多的假设。而”我犯了个低级错误”这个解释不需要引入任何额外的假设，往往就是真相。
知道了原理，具体该怎么做呢？这是我在实践中的一些心得。
在写代码或做计划时，时刻提醒自己：You Ain’t Gonna Need It（你不会需要它）。
不要为了以后可能出现的需求而编写代码。只解决当前最紧迫的问题。如果未来真的有了新需求，那时候再重构通常也来得及，而且那时你对问题的理解会比现在深刻得多。
我给自己定了一个规矩，每个季度审查一次我的数字生活：
就像文章开头提到的，我精简了 Obsidian 的插件。现在的原则是：如果一个需求不通过插件也能勉强实现，那就不装插件。只有当痛点足够痛时，才引入新的工具。
完美往往意味着极度的复杂。为了解决最后 1% 的边缘情况，我们可能需要付出 200% 的努力来增加系统复杂度。
在很多时候，一个能解决 80% 问题但结构简单的方案，优于一个能解决 100% 问题但结构极其复杂的方案。剩下的 20%，可以通过人工干预或者其他低成本的方式来解决。
必须强调的是，奥卡姆剃刀不是让你偷懒，也不是让你因噎废食。
如果是为了造一辆车，轮子是必要的实体，不能剃掉。但给轮子镶金边，或者给家用车装 F1 的尾翼，就是由于”非必要”而增加的实体了。
我们在做减法的时候，要始终问自己：去掉这个部分，核心功能还受影响吗？ 如果不受影响，那就毫不犹豫地剪掉。
既然在文章中多次提到了奥卡姆的哲学背景，这里不妨简单解释一下唯名论（Nominalism）和实在论（Realism）这对哲学上的“老冤家”。
它们争论的核心是“共相”（Universals）是否存在。共相是什么呢？比如“红色”、“人类”、“美”这些概念，它们不是具体的某个苹果或某个人，而是指代一类事物或属性的普遍概念。
奥卡姆的威廉正是唯名论的坚定支持者，他认为假设这些抽象的“共相”具有独立存在，就是不必要的“实体增殖”，也是他提出奥卡姆剃刀的一个重要哲学基石。理解这一点，能帮助我们更好地把握“勿增实体”的深层含义。
在这个信息爆炸、工具泛滥的时代，保持简单反而成了一种稀缺的能力。
奥卡姆剃刀不仅仅是一条逻辑原则，它更像是一种生活态度。它提醒我们不要被表面的繁华所迷惑，要敢于对冗余说”不”。
我发现，当我开始有意识地运用这把剃刀时，我的生活并没有变得简陋，反而变得更加清晰和可控了。代码更容易维护了，笔记更容易回顾了，决策也做得更快了。
最后的最后，我想说：简单本身就是一种美，也是一种力量。
如果你也觉得自己被各种工具、框架、理论压得喘不过气，不妨试着拿起奥卡姆剃刀，给自己做一次”瘦身”。也许你会惊讶地发现，原来你真正需要的，其实很少。
