2026-10-18 23:14:52
本周去了两次健身房，骑车上班一次，爬楼梯一次，运动量应该是够了。
可惜健身房淋浴间装修到月底，最近没办法骑车上班了，因为要冲个澡。苏州春秋天时间很短，能骑车上班的时间一年也没几个月，最近正是好时候，没想到健身房装修了。
Fread 这两天更新了个功能，添加内容页面上滑可以打开一个测试版的内容类型。
这个内容是之前写的一个利用 GitHub Action 自动拉取 RSS 内容的项目。
另外还添加了利用 AI 检索互联网特定内容整理成结构化内容的功能，也就是说可以根据你的需要写好一个 Prompt 每天特定时间 GitHub Action 会根据要求去互联网上检索并整理成结构化的内容，我自己用下来感觉还挺好用的。
如果需要使用这个功能最简单的办法是 fork 一下这个项目然后用你的 OPML 文件替换仓库中的 opml.xml，以及改一下 ai_sources.json。
github.com/0xZhangKe/Seagull
秋天的桂花真的好香，客厅和小区里到处都是浓郁的花香，不过持续了十几天就消失了，下周冷空气过来冬天就不远了。
存存（我儿子，不到两岁）很爱游泳，现在还小只能去恒温泳池，一直都是在家附近一个酒店的泳池游泳，一家三口八十多块也不算贵，但最近发现这个酒店有自助晚餐，工作日晚上一个人只要 99，而且可以免费游泳，这么算下来真的很划算了，周五去吃了自助餐种类不多但是味道也还行，吃完饭去游泳，然后洗个澡回家睡觉，完美周五。
存存去大泳池游泳时表现特别搞笑，因为水比较凉再加上兴奋和害怕，一会哇哇乱叫一会笑，典型的又菜又爱玩，玩一会就可以自己用戴着泳圈划水了，虽然我不爱游泳但是带着存存去玩还是挺有意思的。
今年一直在给公司做一个内部使用的 Agent，但是效果一直没有想象的好，前段时间突然想到 Codex 既然是开源的那么可以把 Agent 核心部分使用 Codex 来实现，我只负责开发应用层，结果效果竟然没什么区别，所以放弃了这条路。
Codex 仓库集成起来还是很简单的，对于我这种需求其实有很多，所以仓库代码本身提供了简单的使用方式，不需要修改源码，codex-core 会运行在一个独立的进程内，然后仓库中的 app-server 模块负责管理这个进程，通过 JSON-RPC 与 codex 进程通信，总体比较简单。
我平时一直用的都是开放式耳机，虽然戴着很舒服但是没有降噪功能，所以坐地铁时背单词听不清楚，也听不了播客，健身房的音乐声太大也听不了什么文字内容，所以今天又买了个索尼的降噪耳机，五百块钱多一点，明天到了试试效果。
社保基础又提高了，而且还要补缴今年之前的部分，体制内的退休金还在涨，这无疑是雪上加霜，可惜老百姓的死活他们不在乎，目前微信公众号几乎无法讨论社保问题。
前几天在长毛象上说哲学播客比较少，然后被人推荐了维生素E播客，听了几期感觉真不错，只不过主播声音低音部分很多，经常听不清楚内容，这也是我决定买降噪耳机的原因之一。
平时最喜欢的哲学播客是哲学新媒体的冰的哲学系列和不可理论，独树不成林洗稿冷处理，以后应该不会再听了。
最近突然感觉 AI 之前的时代再也回不去了。
以前每天都会通过 Google 检索大量的网络内容，Chrome 标签经常一次打开了几十个，后来 Chrome 甚至还出了标签分组功能。
还会经常跟同事讨论技术方案，调研最佳实践，或者为了被难搞的 bug 缠上好几天，全神贯注的设计一个软件的细节。
可惜这些事情以后可能再也不会发生了，而且真的再也回不到那个年代了。
我一直都想去大兴安岭玩，之前九月份去过一次小兴安岭自驾体验非常棒，大兴安岭本来计划今年年底过去，按照原本计划是要自驾至少大几百公里，但是最近突然想到冬天路面结冰我没有这方面的驾驶经验应该是不太行的，而且冬天估计大兴安岭白茫茫的一片，不是我想要的样子，所以估计要重新计划，虽然想去北海道但是冬天的机票好贵啊，等等明年三月份时再看看。
这周看完了韩剧好久没做，我的评分 7.5/10 分，以后失业了我也去当酒店前台。
https://neodb.social/tv/season/234Um5nfoOCIuPIKDlmKEx
金刚经，我的评分 7/10，没想到是个短片，才二十多分钟，很多诗歌旁白，去掉感觉会更好。
https://neodb.social/movie/37T9YtlcKBUUE3RiP1fdGR
这几天在看余红往事，迷雾剧场的剧，非常符合我的胃口，冬天、北方、大雪、杀人，这都是我最爱的元素。
凡人修仙传最近几集的大战制作太良心了，剧情和人物也比较丰满，审美也不错，所以才能卖这么多周边啊，反观隔壁仙逆虽然剧情很燃但制作就差远了，毕竟是腾讯家的东西。
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2026-10-12 09:58:35
又想写周记了，生活和工作中有很多值得记录的东西，而且我的记性真的很差，所以这次一定要坚持把周记写下去了。
而且周记或许可以督促我看书？毕竟总不能连续几个月的周记都在看同一本书吧，为了有东西可写也要看书！
最近几个月开始健身了，总结了一下前几次的健身经验，这次选择松弛感健身，健身过程中不让自己感到痛苦，轻松一点，但是保持规律。
健身时感到越痛苦就越难以坚持下去，前几次每天晚上跑步五公里然后回来吃水煮青菜虽然效果好但是坚持半年就放弃了，体重紧接着就会快速反弹回来。
而且如果想长期保持体脂率和防止反弹，那么最好是有一定的肌肉量，提高每日基础代谢，这样即使不运动肌肉也可以消耗更多的热量。所以这次健身的目的是先增肌，因为长期骑行和跑步爬楼梯，所以我的下半身肌肉发达，但是上半身就很孱弱，如果能把胳膊和胸肌都提高一点那么对减肥效果应该会很好。
目前保持每周去健身房三次，每次差不多四十分钟，只练肌肉，有氧部分一般是晚上回来爬楼梯或者骑车上下班，从我家到公司单程二十公里，只要每周能骑一次其实就不错了，周末经常去爬山，所以现在精力集中在增肌上。
目前的健身方案如下：
每次健身完会补充蛋白粉，肌酸工作日补充，每次 7g 左右。
下午加餐一般是希腊酸奶或者番茄。
饮食上我这次不打算控制的太多，主要是主食减半，先吃蛋白质和蔬菜，然后多喝点水其实就没这么饿了，最后吃碳水，即使份量减半也感觉还好。
另外爬楼梯减肥效果真的太好了，比跑步效果好，不过需要注意的是，爬楼梯上膝盖主要是下楼时膝盖压力太大，可以选择爬上去然后坐电梯下来。
因为很久没写书影音记录了，所以还有很多没写的影视剧，最近也看了一些不错的电影电视。
技术与文明快要看完了，挺有趣的，如果这本书是在今年写的就好了，作者很可能会继续分析 AI 与文明的关系，不过这样的分析我想应该也有很多了，等把这本书看完我去找找。
仲树翻译的人的境况也打算开始看了，因为是纸质书所以晚上回家看，没想到仲树就这么冷处理了抄袭洗稿事件，粉丝量甚至涨了不少。
我记得仲树以前也聊过如何处理作者抄袭的问题，她的观点是让大众移除对作者的作者身份的印象，不再阅读TA的书，对于一个作家来说，当TA不再是一个作家时可能是最好的处理方式，对于仲树来说应该也一样。
https://neodb.social/movie/1PxBnWHThQ30O3slJgpbfd
我的评分：8.2/10
毕赣真是很喜欢凯里了，地球和野餐都是在凯里拍的。
全片两小时，前一个小时是2D电影，后一个小时是3D电影，从罗紘武在电影院带上3D眼睛开始就进入了3D镜头，罗紘武在影院中进入梦境，开始了长达一个小时的长镜头。
光影艺术可以说是满分，前面2D部分由非常多色彩鲜明光线优美的镜头，前面2D部分是罗紘武在现实世界的经历，回忆和现实交织出整体剧情，后面的长镜头中，罗紘武在梦中与让母亲得到了自由，并且也找到了万绮雯。
https://neodb.social/tv/season/1Ujxp970Ios69ua8zXkEof
我的评分：8/10
全世界都变得越来越糟糕，一个社会对待少数群体的态度取代表了这个社会的文明程度。
https://neodb.social/tv/season/6DsLwjr3tJcXDofpEtVZgi
我的评分：8/10
日剧还是太会拍了，每个人类情感的细微之处都能精确的捕捉到，真的很戳人，情绪表达非常丰富。
另外剧中也充分的表达了很多日本社会关于父权制结构性压迫的问题，海老原和鲇美都是传统家庭长大并且继承了家庭特质的两个人，在这样的结构内，海老原作为男性享受了不用做家务的便利，鲇美作为女性必须承担起家务和做饭，海老原甚至会自以为是的对做的菜指指点点。
但是剧中同样也有海老原身为一个传统男人必须要坚强，不能暴露弱点，不能倾诉内心真实的想法。
同样鲇美在独立生活后脱离了海老原的照顾导致生活出现了诸多麻烦，最后她自己也说以前一直在海老原背后做一个小女人至少不用担心这么多问题和压力。
最终两人都脱离了原本的传统结构的桎梏，努力探索真正的自己。
虽然只有十集但剧中很多支线剧情处理的也很棒。
https://neodb.social/tv/season/4Xgq5u7bWaTGzI6e2mRG1H
我的评分：8/10
剧情非常精彩，喜欢看爽剧的有福了，论如何正确的出轨。
最近还看了三部黑泽明的电影：七武士，影舞者，德尔苏丶乌扎拉。
七武士是五十年代的黑白电影，
七武士是关于武士精神，阶级矛盾，英雄主义以及一个有点荒诞的结局。
影舞者是八十年代的彩色电影，感觉比七武士要更有意思一点，一个人到底是如何成为的自己，又是如何成为别人心中的他。
德尔苏丶乌扎拉也是彩色电影，和苏联合拍的，讲述的是发生在大兴安岭地区和西伯利亚的故事，电影中有很多自然风光的镜头，故事也很棒。
https://neodb.social/tv/season/422NvJxul7QpcjzaRH7jhY
我的评分：7.8/10
好久没看到这么纯正的西部武侠剧了，故事比较简单，所以有很多渲染氛围、情绪、气氛的镜头，武侠的精髓就隐藏在这些镜头中。
2026-08-02 17:04:01
我从小就比较自以为是，可能是作为儿子被宠的原因，也可能是别的原因，在我很久远的记忆中就发生过一些事情。大概是不到十岁的时候，我和我的好朋友发生过一起冲突，过程不记得了，我只记得他说我很傲慢。
后面到了初中时，我最讨厌的英语老师也在课堂上说我不知道在傲慢些什么，但我记得初中时我只是一个默默无闻的小透明，不知道她只是因为我的成绩不好觉得我傲慢不学习，还是从平时的表现中认为我傲慢，然后借着成绩不好说出来，总之这让我大受打击，从那以后我的英文一直很烂，直到大学毕业后才开始努力学习英文。
还有一件事情是我从小很爱看漫威和 DC，后面经历过国产电影烂片潮，所以从小就傲慢的认为国产电影是垃圾，虽然此时的我不具备什么电影品鉴能力，但只是说出国产电影是垃圾这种话就可以让我充满了优越感。
当然还有个更加严重的问题是喜欢好为人师，这会给身边的人带来痛苦，我自己也会痛苦，但这种根深蒂固的东西真的很难控制，很多时候当我听到别人说出愚蠢的言论时我会从内心深处产生一种冲动，我要态度坚决的怼回去，这种冲动难以压制，只能通过改变自己的认知来让自己不要出现这种冲动，我应该是从七八年前就开始努力控制这个事情，现在很大程度上解决了这个问题。
解决的过程很复杂，经历了很多阶段，因为我需要从本质上解决这个问题，从本质上消除自己的优越感，很难描述清楚。比如我逐渐认识到了人的复杂性、语言背后隐藏的逻辑、世界观的不同、我自己也是个傻逼、思维从 digital 到 analog 的转变等等。
え？好像跑题了，我想说的是谦逊，对我来说，承认自己的无知也不是很难，只要是我不熟悉的领域，我可以接受自己无知。对于自己熟悉的领域就很难了，这样的好处是会有很强的自驱力让自己学习，坏处是也会有很多痛苦的时刻，比如被别人指出自己的错误。
我最近愈发觉得，这种心态会阻止自己的进步，保持谦逊的心态可以让自己从他人身上学到很多东西，但如果觉得自己不可一世，那就会拒绝学习别人，只依靠自己的能力进步的效率大打折扣。
另外承认自己的“无能”更加重要，我尚且可以通过“这不是我熟悉的领域”来安慰自己，但我无法承认我的专注力、学习能力、智力比不了别人，承认这种事情真的很困难，但如果不承认这些实际上会造成很多不妙的结果。
比如我知道很多人完全靠着自学考到了日语 N1，并且我认为我也有这个能力，所以拒绝报线下培训班，也只靠着自己，但实际结果是已经一年了 N5 都没到，最近终于决定要去报个班，但发现没有合适的。
所以，保持谦逊，承认自己的无知和无能吧，放过自己才能更进一步。
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2026-07-15 23:04:44
时至今日，LLM 的发展仍然深受 Scaling Laws 的影响，OpenAI、Anthropic 每隔一段时间都会发布更强大模型，AI 取代人类的声音越来越多，难道 LLM 会一直这样发展下去？人类应该处在何种地位？这些问题在今天变得尤为重要，LLM 的特殊之处在于它已经逐渐具备了复杂系统的特性，智慧从复杂中涌现，人类无法准确的预测它的上限。
一个具备人类智慧的 AI 天然带着迷人的魅力，我们可以畅想这如何改变人类的生活、推动社会的进步，谁不想拥有一个有正子脑的机器人或者 HAL 呢？
虽然我认为 LLM 已经在某些方面超越了人类并且短时间内仍会继续进化，但我同样也认为在很多方面人类都能保持绝对的优势，甚至按照目前 LLM 的架构可能永远也无法超越人类。
目前 LLM 的运行仍然是无状态的，它不会记住任何关于用户的信息，每次对话对它来说都是一个全新的开始，现有产品关于记忆方面的功能也都是工程上的优化。
比如跟 ChatGPT 聊天时虽然它能回忆起用户之前的对话内容以及用户的一些信息，但这不意味着模型记住了你，只是 ChatGPT 在将你的对话发给模型之前会检索跟本轮对话相关的内容，然后整理出一份最终的 prompt 交给模型。
或者在跟 CC/Codex 对话时，即使是在同一个 Thread 内对话，用户发送的每一条消息也仍然是独立的，只不过 Codex 会将这个 Thread 内的历史对话和本轮对话一起整理成一个最终的 prompt 交给模型。
当然模型很多时候自行检索互联网内容或者本地文件，但这也都是模型利用 tool call 来丰富最终的 prompt 从而提高回答的准确率。
模型是没有记忆的，每轮对话都是独立的，所以 Context Window（上下文窗口）就变得尤为重要。
实际上今天我们看到的许多 LLM 工程实践都是在弥补 context-window limitations 以及模型无状态（Stateless）的缺陷，比如 Memory、RAG、Context Engineering 等等。
Context Window 是指 LLM 单次输入可接受的最大 Token 数量，不同模型的 Context Window 都有所不同，token 计数方式也有区别，一般来说一个英文单词约等于 1.5 个 Token，一个汉字是一个 Token。GPT5.6 的 Context Window 现在长到了 353k tokens。
LLM 的 Stateless（无状态）是指模型本身是一个无状态系统，输入的 prompt 不会改变其内部状态，有点像纯函数，但模型也具备一些复杂系统的特征，简而言之就是模型并没有任何关于用户或者历史对话的信息，每次输入都是一个全新的开始。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数微调技术，可以在不重新训练原有模型的基础上使其附加一些特定领域的知识、能力或者行为模式，本质上是新增了少量的参数，从而改变模型的行为。
理论上我们可以将代码仓库、知识文档、需求文档、业务文档等内容整理成训练数据并训练一个 LoRA 然后再交给模型，使模型具备项目的一些基本知识，从而更好的帮助我们解决问题。
不过实际情况是目前主流的模型提供商（比如OpenAI、Anthropic）都不支持 LoRA，未来会不会支持也很难说，目前这些并不是他们的重心。一些开源模型一般是支持的，但是需要自己部署，有一定的使用成本，而且开源模型的性能目前还达不到顶尖水准。
另外训练 LoRA 也是需要成本的，而且有点麻烦的是业务和代码是一直在变化的，所以 LoRA 需要持续更新和训练，LoRA 和模型也是强绑定的，这意味着换了模型就要重新训练新的 LoRA。
如果未来模型能力达到了天花板，开源模型的水平也追了上来，自部署模型很可能会成为很多公司的选择，而那个时候使用 LoRA 技术来解决上下文限制和模型无状态问题或许是个不错的办法。
在很多商业公司中，软件的代码质量和开发效率都持续处在漫长的拉锯战中，业务的快速迭代是主要目标，代码质量的价值要如何体现？
Uncle Bob 在整洁架构中说过代码质量的核心价值是降低未来的维护成本，这也是行业共识，但“未来的维护成本”难以被量化，放在 OKR 中也不够亮眼。
有意思的是，前段时间有篇论文将代码质量是否会影响 Coding Agents 作为课题进行了深入研究。得出的结果和人类几乎一致：无论代码质量如何，Agents 都可以准确的完成工作，但对于代码质量较差的仓库消耗的 Token 显著增加。因此降低维护成本这件事情即使放到 Agents 上也是完全成立的。
现在我们可以光明正大的说，重构是为了省钱了。
言归正传，一个大型代码仓库都包含着复杂的业务逻辑，代码之间有着千丝万缕的联系，历史抉择和未来规划隐藏在代码的细节和人类的大脑之中，所以对于代码仓库中的每个决策都应该尽可能慎重。
我在使用 Agents 做复杂任务时经常会遇到撑爆上下文的情况，很多情况下要解决任务A时发现需要先解决任务B，然后 Agents 就会像个 ADHD 一样开始忘记初心，然后随着上下文压缩彻底失控，即使用了 sub-agents 也不能解决所有的问题。因此我现在几乎只会在边界清晰的特定任务上使用 Agents。
这也意味着软件开发还是要人类参与的，人类要做的就是解决这些复杂性以及做出正确的选择。
正确的选择不仅包括历史问题，也包括未来规划，历史问题往往不会出现在文档中，可能表现只是一段奇怪的代码。未来的规划就更加虚无缥缈了，可能会有一些 roadmap，也可能只有产品经理才知道。
我目前写代码其实主要还是手工编程比较多，Agents 给我打辅助。
很多时候有个悖论是，如果我希望 Agents 完全按照要求实现某个逻辑，那么我就需要输入包含了全部逻辑的 prompt，那么这个 prompt 就会巨长，并且自然语言的信息密度低于代码，那我不如直接写代码。
但有一些情况我很喜欢用 Agents，比如具备固定模式的任务、复杂但目标清晰的函数、独立的小模块或者组件、完全不在乎质量的一次性代码、我不擅长的任务、简单的脚本等等。总的来说，这些都是不需要很多上下文的任务。
架构设计包含很多方面，不管是一个简单的页面还是一个业务模块都值得仔细斟酌，不同的业务、历史、现状、工期、规划都会对决策有所影响，想要让 Agents 搞清楚这些还是没这么容易的，反而是人类来做比较好。不过在设计阶段我也可能会和 GPT 聊天，主要目的还是查漏补缺，或者找出更好的方案。
另外对于客户端开发来说，UI/UX 的验证要复杂一点，目前还没有合适的工具帮助 Agents 验证效果，比如一些动画效果需要分析连续帧，也就意味着需要分析视频，如果要追求细节的话 Agents 就有点力不从心了。
人类的上下文管理还有一个优势是人类大脑具备时间参数，软件的演化过程本身也是很重要的信息，而 Agents 更像是从某个时间切片开始工作。而且大脑会持续内化所有的信息，但 LLM 在这方面是静态的。
ADR(Architecture Decision Record) 文档是指架构决策记录，用于记录某个架构或设计的决策原因和背景。
ADR 文档并不是为了 Agents 开发而出现的技术，但它可以很好的解决上面说的问题。如果能建立起一个完善的 ADR 文档系统确实能很好的帮助 Agents 开发出优质代码。
目前关于 ADR 文档并没有一个统一的标准，有些仓库会选择把所有的决策都放在一个 decisions.md 文件内，但我之前看过一篇博客的 ADR 实践感觉也挺不错。
我觉得 ADR 文档确实可以解决很多决策类问题，但是给一个老项目建设 ADR 系统也是很麻烦的，如果设计得当确实能让 Agents 工作的更出色。
现在 GPT 有着出色的上下文压缩能力，Claude Code 有着 1M 的上下文，未来可能仍然会继续增加，但我觉得这仍然不能解决根本问题。
但随着 Context Window 的堆积，真正与当前任务相关的信息占比会越来越低，干扰噪音越来越多，这些因素会导致 LLM 的推理更加困难。Transformer 的 self-attention 机制使 token 之间可以建立全局关联，但随着 Context Window 增大，需要处理的 Token 关系数量快速增长，在更大的 Attention 空间中定位与任务相关的信息会变得更加困难。
所以这是个机制问题，短时间内很难有什么有效的解决办法，而这个问题也是我们作为人类的优势，我们可以充分利用人类大脑的超长上下文和 LLM 的超绝推理一起完成更加出色的任务。
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2026-05-17 21:27:43
最近 2025 R3 彗星逐渐进入可以观测的范围，四月中下旬星等甚至可以达到 4 左右，环境好的话甚至可以肉眼观测到，不过拖尾亮度没这么高，需要用望远镜。
天文摄影至少需要考虑天气和光害这二者的因素，最终选择在一个晴朗的周末去安吉江南天池拍摄。
江南天池是暗夜保护区，博特尔光害等级4-5，在一个山顶上，海拔九百多米，天池旁边有个小山头，上面是一个天文台，长三角星空大会的举办地就是在这里。用 App 看了下当晚的高空云量也不多，基本上在10%以下，条件也很好。
景区自带一个酒店，有很多房间，其中大部分是在景区的外面，但是还有一栋楼是在景区内部，价格要贵一点，六百多一晚，不过住在里面就不需要购买景区门票了。里面的酒店房间观星条件更好，晚上没什么灯光，而且可以去天文台或者天池这些地方拍摄，视野更好和光污染更低，所以我们选择住在里面。
但后来证明住在里面也并不好，因为里面的房间东方正好是天池，大坝远高于酒店，而彗星就在东方，所以要去大坝上看才比较好，但真到了大坝上会发现大坝的东方有个水电站，灯火通明。。。
但总之最后还是拍到了，就出门在酒店门口，把智能望远镜放在车顶，只曝光了四分钟彗星的大拖尾就出现了，非常漂亮。
可以看到下半部分明显有些发红了，因为此时距离太阳出来只剩下不到一小时，R3 的高度角很低，所以能拍摄的时间窗口其实很短暂。
这张曝光时间短一点，位置也跑偏了，不过拍到了星链。
这两张曝光时间都在2-4分钟，很短，因为当时的位置不好，我打算换个地方去大坝上拍，结果到了大坝上天空更亮了，而且凌晨的大坝一个人都没有，我自己也很害怕，最后也没拍成。
前一天晚上还拍到了狮子座三胞胎，还是很漂亮的，曝光了25分钟左右。
还有木星和它的卫星：
江南天池虽然很适合天文摄影，但对于 R3 来说其实并不合适，因为 R3 高度角很低，而且出现的的位置正好会被其他的山挡住，我提前转了一圈也没找到合适的位置，不过天文台上可能会有地方，但我没上去，我很确信凌晨四点我不敢一个人爬到天文台上。
拍摄彗星的过程倒是很简单，首先选择合适的地点和天气，天气信息主要是看云量，云太多就没办法拍摄。地点主要是看光害，城市光害8级左右，但是江南天池这种地方可以到4-5级，条件就好多了。此外还要看具体的拍摄地点的情况，比如是否有路灯或者其他灯光干扰，是否会被建筑物或者山体遮挡，蚊子多不多等等。
拍摄设备我用的是 Seestar 50，只能天文望远镜，没有目镜，手机连接拍摄，设备体积很小很便携，也不需要其他设备。
话说很多年前我就对天文摄影很感兴趣，最终了解下来发现要购买的设备实在是太多了，比如改机单反、望远镜、赤道仪、三脚架、导星镜等等一大堆设备，买下来至少要几万块，最重要的是你至少得有辆车带着这些设备吧，然后就放弃了，最终只买了三脚架和相机随便拍怕。
但现在时代不同了，上面所有的设备的功能最终都可以用一台 Seestar 设备来实现，不仅便携而且功能强大，比我的电脑还要小，甚至包含了一定程度上的后期处理，虽然最终成像效果不一定比得了大口径望远镜，但是对于很多天体的拍摄已经够用了，毕竟价格比一台相机还要低。
Seestar 之所以能做到保持口径小的前提下拍摄深空天体，根本原因在于内置的叠加功能，比如我拍摄狮子座三胞胎时曝光了25分钟，实际上是连续单张十秒钟+机内叠加，内置的算法会自动处理叠加流程，所以最终成片效果非常棒。
当然如果有时间可以叠加的更久，那最终效果肯定也更出色，而且还有智能降噪可以移除噪点，提高画面质量，可以说非常方便了。
至于操作上也很简单，Seestar 会 host 一个Wifi，手机打开app后连接上就行了，在app里可以选择要拍摄的目标天体，然后seestar就会根据角度自动寻找天体，找到后自动开始拍摄。
不过这次拍摄也不算成功，主要是起的晚了点，时间窗口太短了，虽然日出时间是五点半，但是四点钟就已经有曙光出现了，我差不多比预计晚起床十分钟，然后就错过了最佳拍摄时间，后面曙光出现后变亮的速度非常快，争分夺秒，我还在犹豫拍摄位置时就彻底失去了机会，只剩下最开始尝试拍摄时的照片还不错了。
2026-04-15 23:39:57
这几年我逐渐发现自己有个比较奇怪的心理活动，而且最近我发现这种心理在很多人身上都会出现。
一个典型的表现是，当我跟一个群体中的某个人吵架之后我更希望获得这个群体中的其它人的认可，此时我会下意识的选择使用更友善的态度沟通，迫切的希望这个群体仍然是接纳我的，我仍然继续属于着这个群体。
不仅仅是吵架，也可能只是说了不合时宜的话，甚至是得到了超出群体的荣誉，都会下意识的出现这种情绪。
进一步说，当我做出任何偏离这个群体的事情时，我的潜意识似乎会产生一种警惕和焦虑，这种心理会使我想要重新回到这个群体内。
曾经在很长的一段时间内我很排斥这种莫名其妙的情感，我觉得一个理性人不应该被任何情感左右，但同时要做到不被影响又很困难，这种情感毫无理由的出现，深深的扎根在大脑之中，挥之不去。
以前这种矛盾经常会给我造成一些困扰，但好在我现在不会这么想了，不同之处在于，现在我的理性会给情感留出余地，这是作为人类无法抛开的一部分，既然这种情感无法避免，那就尽量用认识和控制它们。
另一方面，我认为我也应该接纳这些情感，抛弃归属感其实也没什么意义，我又不是什么冷酷的杀手🥷，既然和人在一起可以让我幸福，那我就幸福点不好吗？
当然更重要的是，归属感具备一定的生物学基础。有研究显示，急性社交隔离会诱发类似饥饿的社会渴求反应，因此这是我们无法抛弃的，就像我们没吃饭就会饿一样，饥饿感和归属感都是生理需求。
那么归属感是如何作为生理需求的一部分进而影响我们？
首先我们人类的大脑在进化的时候就是朝着群居生物的方向进化的，社交行为和大脑的奖励机制有关，也就是多巴胺也会参与到这个过程中，社会活动本身会影响多巴胺分泌，如果我们参与了一场愉快的社交活动，那么大脑可能会分泌多巴胺来奖励我们。反过来也一样，孤独的生活也会抑制多巴胺的分泌。
不仅如此，长期孤独/社会隔离与脑功能和脑结构改变、认知下降风险增加有关，甚至心脏病和免疫力下降也和缺乏社交有关。长期的孤独还会引发炎症，损害脑细胞并阻碍神经通讯。2015 年发表在《美国国家科学院院刊》上的一项研究表明，持续的孤独与炎症标志物升高有关。这些标志物会显著加重阿尔茨海默病。对记忆至关重要的海马体也会受到严重影响。长期孤独会导致海马体体积缩小，并常常导致记忆力减退。
说到这里，我突然想到以前在杭州工作的时候，我住的地方很偏僻，小区几乎是建在山里的，周围连个超市都没有，时间久了就会产生浓烈的孤独感，所以当时周末的时候我很喜欢去一个公园，公园里面全是打牌跳舞下棋的中老年人们，我只是坐在那里都会觉得好像在给我的人类模块充电。
还有些时候，比如下午自己在家睡觉睡到晚上，醒来后感觉全世界就剩下我一个人了，我就会选择立即出门去城市里骑行，这同样也是在给我的人类模块充电。
比较有意思的是，我曾经极度排斥自身的这些情感，倒也不是某种理性至上的想法，只是觉得我是一个自由人，这些情感是导致我不自由的枷锁，我成长的过程就是逐渐移出这些冗余的部分。但现在我开始学会控制这些情感，有时候可以享受这些情感带来的快乐，有时候也可以规避这些情感带来的负面影响。（所以人类自由意志中的一部分现在又有了生物学的解释了吗？）
想清楚这些后，很多事情似乎都得到了合理的解释，比如我生活在很多不同的社会圈子内，比如同事、技术社区、日常摸鱼社区、亲人、不同的朋友、某些爱好圈子等等，我至少需要得到其中某些圈子的认可才能保证我没有偏离这个社会。
社会认可本身也随着圈子的变化而变化，比如一个要想在学术氛围浓厚的圈子内得到认可需要有一些学术性强的内容来给你背书，那么你的学术模块的身份认可得到了满足，但这种认可同时也会带来社交压力，因为此时认可本身潜在的含义包含了对比，对比意味着压力。
还有一些人充当着社会中的心理缓冲区，他们不会根据你的成就和社会地位进行任何评价，而是近乎无条件的接纳你，那么与这些人相处就会很放松。
