KeeNotes 完整开源啦～

2026-07-21 00:00:00

KeeNotes 完整开源啦～ -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

KeeNotes 完整开源啦～

王福强

2026-07-21

开源地址 ↝ https://github.com/fujohnwang/keenotes-mobile

KeeNotes 是一个闪念记录应用，就是你脑子里有啥想法要马上记下来的那种。

专业术语叫Fleeting Notes。

本项目作为一个monorepo，

完整包含了KeeNotes所有客户端的生产代码。

基于 JavaFX 技术打造的桌面端应用，可在MacOS/Windows/Linux等桌面造作系统下稳定运行；（同时，也上架了Windows Store，但更新不及时，最新版本建议直接通过github release下载）
基于 iOS 原生技术打造的iphone与ipad客户端app，已经上架Apple App Store（中国区和法国区除外）
基于 Android 原生技术打造的 Android 客户端 app，已经上架Google Play；

功能和特性方面：

记录/回忆/查找等基本功能
基于图片海报和视频的note分享，让发蝴蝶号/某音/小某书…更容易
端到端加密（E2EE），主打安全私密，不信的可以审计代码；）
隐水印
往年今日回忆和回顾
内置 MCP 服务，与Agent智能体无缝协作
更多…

另外，本项目完全基于Vibe Coding打造，

所以，也包含一些个人的Vibe Coding最佳实践，

如果感兴趣，

也可以扒拉一下；）

项目开发在春节期间集中2个月高强度突击

一直到现在依然在持续打磨

充分体现了Vibe Coding的特点，即：

原型（PoC）很容易，但细节打磨很难。

虽然Vibe Coding让软件开发的效率极大提升了

但要打磨一款成熟的软件产品依然很难…

最后，欢迎试用：

https://keenotes.afoo.me

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Svelte with tailwind and daisyui

KeeNotes 完整开源啦～

检车大厅所见所闻对软件架构设计的联想

「福强私学」来一个？

「福强私学」, 一部沉淀了个人成长、技术与架构、组织与管理以及商业上的方法与心法的百科全书。

福强老师的 AI 通识课

开天窗，拉认知，订阅「福报」，即刻拥有自己的全模态人工智能。

战斧骨 - Bone Tomahawk

2026-07-19 00:00:00

战斧骨 - Bone Tomahawk -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

战斧骨 - Bone Tomahawk

王福强

2026-07-19

周末《战斧骨》（其实应该叫骨头战斧，bone tomahawk）这老电影看完，还真不少感慨：

wild wild west, 你一旦受伤，就跟个废物一样，如果没有集体，基本上就是生存几率极低了；当然最后出奇兵这种，概率也是极低，所以才是个好故事。
文明和野蛮从来没有理可讲的，冲突的解决，只能靠硬碰硬，但不要以为文明一方拥有先进武器就一定占上风，杀人，其实最原始的工具也依然有效；石头、弓箭、骨头、木棍…都可以杀人。
危险来的很快，会让你防不胜防。开头两个打劫的贼杀的人，怎么也不会想到自己会死在野外；两个贼躲避的马队的时候，也想不到自己死的那么快；黑人佣人查看马棚的时候，更没想到死的那么快；主角几个人在露营休息的时候，冒出来的埋伏和突袭，也没想到那么快；帅哥用望远镜观察的时候，更没想到自己还没发挥就栽了；主角累的要死休息的时候，也差点儿让食人族给宰了…

最后主角能把老婆安全带回来，也算是大欢喜结局了，但中间过程肯定就省略了。最后的镜头也挺有意思，听到2声枪响最后，老头儿随手扔掉了石头，因为他感觉安全了…

《战斧骨》里还有个镜头挺有意思，就是男主”见路不走”，不从峡谷入口走，而选择了从侧面翻越，还顺便借着口哨吸引出来一个食人族给杀了。

这个倒是很好的体现了有智商的文明族的智商上的优势。

其实，虽然杀人方式不一样，但从人数上来说，文明人+枪（先进武器）还是有很大优势的，4 VS. 12， 1比3以少还是胜多了。

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有关Maven编译DeprecatedAPI失败的问题

Daemon Dash launched!

不一样的人生理念

「福强私学」来一个？

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How I manage Codex context files

2026-05-26 00:00:00

How I manage Codex context files -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

How I manage Codex context files

王福强

2026-05-26

前序

像CLAUDE.md或者AGENTS.md这种文件，在专业术语里叫Context Files，也就是上下文文件。

它们的目的就是自动注入到 AI 智能体的会话提示词中，通常是作为system prompt注入。

现在大部分AI智能体或者更确切的说Coding Agent（编码智能体）都支持AGENTS.md， Claude Code因为是头部，所以，它始终用自己名字的上下文文件，也就是CLAUDE.md。（不过据说现在也支持自动读取AGENTS.md了）

我这阵子用Codex比较多，所以，就说说我是怎么组织Codex的上下文文件的吧！

上下文的两级组织层级

这两级是：

全局级别
项目级别

全局级别是在~/.codex/AGENTS.md, 写在这个上下文文件里的内容是任何Codex进程都会读取并加载的（任何用的不太严谨，后面会说），内容不能太多，只应该放全局约束，像项目特定、模块特定的内容，不建议放这里面。

我的全局AGNETS.md的内容如下，大家感兴趣可以参考：

LuckyJon💫scarface.local ➜  .codex git:(master) ✗ cat AGENTS.md
- ✅ Always respond in 中文 ， 即使我用English跟你沟通。
- ✅ Always search in English
- ✅ **每次开始新任务前，如果有不清楚或者不明确的问题点，通过 AskUserQuestion tool 向用户提问，搞清楚、搞明确之后，再执行后续操作。** (that's, always come up with a plan, confirm with me before making changes.)
- 回答用户的任何问题，都要以现有codebase为唯一事实，不可以编造。 文档只做为参考，因为文档有可能过时，但代码不会。
- keep a note in implementation_note.md on tradeoffs you had to make or anything else I should know. Keep it short and written in Chinese(jargons in english is ok)
- 🙋 要使用git相关工具（包括但不限于git, gh），每次操作必须征得同意！(git status、gh view这类READ-ONLY的操作除外)

项目级别的上下文通常放在项目的根目录下，一般添加只跟这个项目相关的上下文信息，避免占用不必要的上下文窗口，毕竟，大模型的上下文窗口就算声称是百万tokens，但上下文内容一多，效果还是会大大折扣，所以，能简约就简约。

像我现在手头上的 fscloud 项目的AGNETS.md，内容如下供大家参考：

LuckyJon💫scarface.local ➜  fscloud git:(master) cat AGENTS.md
开始前先阅读 ./README.md

## 要求

- **验收测试的时候，单独另起测试用的docker容器，不要用现在make dev-up启动的容器**。 了解这个点后，每次开始前重复“✌️ 测试的时候，我会单独启测试用的数据库/minio/redis实例。”

## 技术实践

- 对于最终发布的docker image，使用multi-stage build进行构建以减少最终image的文件大小。

这里最值得关注的是开始前先阅读 ./README.md这句，因为大多数时候，我是直接编写和更新项目的README.md，这个才是项目描述的 Single Source of Truth。

这个技巧我还用在了CLAUDE.md和AGENTS.md的内容同步上，当你要使用claude code和codex同时开发同一个项目的时候，为了避免codex知道的上下文但claude codex不知道，就得让它们的上下文文件内容相同，过去在多个coding agent之间同步全局上下文的时候，走软连接（ln -s）有些coding agent不认，所以，早期我为了保障效果，都是用笨办法，就是在一个AGENTS.md或者CLAUDE.md更新之后，拷贝粘贴（Copy & Paste），后来，就只更新一个，然后在另一个里要求它开始前先读前面的那个上下文文件。

比如，我现在只更新AGENTS.md，那么我的CLAUDE.md里就只有一句：

先看 @README.md 了解项目概况，再看 ./AGENTS.md 了解必要上下文。

这样， AGNETS.md 就成了唯一的 Single Source of Truth，只更新 AGNETS.md 一个文件就可以了。

上下文的四级组织层级

除了前面提到的两级组织层级，我们还可以将Codex上下文文件扩展到四级进行管理。

另外的两级分别是：

多Profile层级管理
项目内嵌套层级管理

也就是，一个往更宏观的方向上扩展，一个往更细粒度的方向扩展。

多Profile层级管理

Codex其实是可以起多个账号进程的，只要你在启动的时候通过环境变量 CODEX_HOME 将codex的目录指向一个新的profile目录，那么， codex就会基于这个新目录创建新的配置和状态。

默认情况下，CODEX_HOME 指向的就是~/.codex，也就是用户的$HOME目录下的.codex目录，但我们也可以：

C⁣⁣⁣‌‌⁣⁣⁣⁣‌⁣‌‌⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣‌⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣⁣‌⁣‌‍ODEX_HOME={profile 目录} open Codex.app
CODEX_HOME={profile 目录} codex

这样，就可以启动多个不同账号、不同profile目录的codex了（不管是GUI版的，还是CLI版的）

这些不同的Profile目录下，就可以创建各自的AGENTS.md上下文文件，实现不同Profile的上下文管理。

项目内嵌套层级管理

跟Claude Code类似， Codex里其实也支持项目层级以下的目录层级的上下文文件。

比如，在 fscloud 项目中，我就采用了多层级、多模块的上下文文件管理：

LuckyJon💫scarface.local ➜  fscloud git:(master) tree -L 2
.
├── admin
│   ├── AGENTS.md
│   ├── CLAUDE.md
│   ├── dist
│   ├── Dockerfile
│   ├── HowToStart.md
│   ├── index.html
│   ├── node_modules
│   ├── package-lock.json
│   ├── package.json
├── AGENTS.md
├── CLAUDE.md
├── client
│   ├── AGENTS.md
│   ├── CLAUDE.md
│   ├── macos
│   └── windows
...

这样的好处就是，分别针对不同的子项目、子模块编写特定的上下文约束（更确切地说应该叫“建议”，因为大模型有可能不听🤣）

比如，对于所有的native客户端（macos/windows/…），我们可能会约束通用模块；

再比如，对于native客户端里的macOS客户端项目，我再进一步要求和约束视觉规范、线程模型、UI视觉等。

主打一个上下文管理的单元化与confinement，听起来是不是跟架构规范有点儿像？🤪

小结

Coding Agent的上下文文件管理是Harness Engineering的重要一环，理解并合理利用，是让Vibe Coding和SDD能够稳定产出的基础。

也欢迎各位老铁评论区说说自己有啥比较好 context files 最佳实践 😎

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流程悖论

怎么实现我不管，这才是我要的最好的计算机语言！

为什么你好心说的话，别人却不听

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无法马上验证收益的投入

2026-04-28 00:00:00

无法马上验证收益的投入 -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

无法马上验证收益的投入

王福强

2026-04-28

无法马上验证收益的投入，确实很逆人性。

今天用GPT5.5和DeepSeek v4 pro又烧了几百块钱儿的token

干了一个什么事情呢？

性能优化和代码清理

前端UI上看不到什么变化

不长期持续跑KeeNotes

估计也看不出变化

所以，这个事情干完后

从人的直觉上来说

好像又啥都没干

但你心里其实清楚，其实是干了的

只不过，没有马上给出反馈

所有心里多少有些失落

更不会有什么成就感

或者马上看到正向反馈的那种喜悦

这就像SaaS盛行的时候

其实也就只有少数老板愿意将一部分投入投到PaaS研发上一样

除非他一直干软件这一行的或者想要做长期生意的

否则，很难下决心在PaaS的研发上做投入

因为短期内看不到任何差别

更看不到任何浪花和反馈

只有撑到中后期才会发现：哎吆我操，PaaS原来在这里、这时候发力呢…

我估计AI Native时代

也同样会经历这么一个过程

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终于成行的丽江之旅(2)

创建纯基于SBT的Play工程

数据删不删，都会毁在那张嘴上！

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DeepSeek V4 个人体验

2026-04-25 00:00:00

DeepSeek V4 个人体验 -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

DeepSeek V4 个人体验

王福强

2026-04-25

因为被一个问题困扰很长时间

过Opus4.6、GPT 5.4甚至GPT 5.3 Codex都试过了

国内的Hy3这种preview的模型也都试过了

都搞不定

恰好昨天DeepSeek V4 发了

就充了点儿银子试试

整体用下来的感受是

虽然最后也依然没解决我的问题

但整体感觉还是比较扎实

不像有些模型喊得挺好

实际一干活儿就拉的一逼

DeepSeek V4 Pro在使用的过程中发现两个小现象很有意思：

一个就是偶尔会中英文互窜

一个就是它应该还是没有实现多模态

因为我是通过Claude Code用DeepSeeek V4 Pro这个模型的

贴图给它，它说看不了🤣

但Claude Code作为Coding Agent是支持贴图的

所以，问题在于模型端不认识、不支持。

从这角度来说，DeepSeek 还有很长的路要赶…

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打造 Keenotes 过程中使用 AI/Coding Agents 的一些感想

折腾？不折腾？这实在是个问题！

我是怎么用人工智能(AI)的？

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Token 经济学三原则

2026-04-08 00:00:00

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Token 经济学三原则

王福强

2026-04-08

1

宁愿花钱买贵的模型，也不要图便宜买便宜的模型（服务）。

后者看似便宜，其实最后是钱花了，不仅不解决问题，还tmd浪费时间…

2

你‌⁣⁣‌⁣‌‌‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣⁣⁣‌‌‌‌‌⁣⁣⁣‌‌⁣⁣‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣‌⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣⁣⁣‌⁣⁣‌‌‌‌⁣‌⁣⁣‌‌⁣⁣‌‌⁣⁣‌⁣⁣⁣⁣‌⁣⁣‌⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣⁣‌‌⁣⁣‌⁣⁣‌⁣‌⁣⁣‌‌⁣‌⁣‍跟高级模型聊天token贵是对的就跟你跟高端顾问聊天一样

好东西卖便宜了那不是明珠暗投吗？

3

很‌⁣⁣‌⁣‌‌‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣⁣⁣‌‌‌‌‌⁣⁣⁣‌‌⁣⁣‌‌⁣⁣⁣‌⁣‌‌‌⁣‌⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣⁣⁣‌⁣⁣‌‌‌‌⁣‌⁣⁣‌‌⁣⁣‌‌⁣⁣‌⁣⁣⁣⁣‌⁣⁣‌⁣⁣⁣⁣‌‌⁣‌⁣⁣⁣‌‌⁣⁣‌⁣⁣‌⁣‌⁣⁣‌‌⁣‌⁣‍多人总喜欢拿员工工资跟给AI agents的token花费相提并论，但它们并不对等。

你给员工的钱，不但换来的有跟AI agents等效的拿结果能力，同时还有时间你的时间和精力的钱，毕竟，你调教AI agents的时间和精力是绕不开的。

重点其实不在省钱，而在于你做的这个事儿是不是可以规模化赚钱

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核酸码系统拆解与设计推演

介于极端之间的是什么

人设、流量与成交

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多Profile层级管理

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