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博客 架构 创业 思考 杭州
连续创业者，20多年互联网与金融技术经验，前阿里巴巴高级技术专家，现福强科技CEO，分享技术、管理、商业和AI知识。
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从《太平年》看职场典型三大代表

2026-02-07 00:00:00

从《太平年》看职场典型三大代表 -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

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从《太平年》看职场典型三大代表

王福强

2026-02-07

这阵子一直在刷一个剧： 《太平年》

刚刷到胡进思废钱弘倧（老七）前后的剧情，发现里面几个人物的表现很经典…

这三大典型就是：

  1. 胡进思
  2. 水丘昭券
  3. 元相公

胡进思属于当权派典型代表，通常属于权力部门领导，表现出来的往往强势，让人忌惮，当然，也会让人觉得飞扬跋扈。 这或许也是老七跟他不对付的一个主要原因。

这类人有两个典型解决，一个是胡进思/司马懿这种， 处乱世，博弈空间更大，所以，遇到老大想搞他的时候，他还有挣扎的空间；

另一个就是白起这种，无处他投，老大赐死，那只能就范；

常青树不多，毕竟，用完就扔的也不少，比如来俊臣 🤣

水丘属于实干派，技术官僚，王安石一类的，对官家来说，绝对放心那种，但对人性、人事和权力斗争这些其实不如当权派看得明白，跟对老大还好，跟错老大（比如老七这种），结局也挺悲催。

水丘给职场人最大的警示就是，主明不明，自己有时候说了不算。太过热心甚至越权得罪小人，得先掂量下自己能不能承受招惹的因果。

这方面，第三个典型就做得比较好了，元相公，中庸派，或者说明哲保身派。

你说元相公看不透整个朝堂的势力格局吗？他看得透透儿的，但他分寸拿捏的也绝对到位。该说的说，不该说的不说。 看到水丘请求留下跟老七一对一谈话，他犹豫了下还是闭嘴了，🤣

元相公升一个级别就是冯道，而冯道之所以10朝元老不倒，也是因为他年轻的时候差点儿被刘守光给刀了，所以后面明白了，自己就是一个打工的，不该管的事儿，别吓操心🤣， 从这个角度来说，“吃亏要趁早”绝对是对的🤣

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免费！免费！免费！ FooSnippets正式上架MacOS AppStore！

2026-02-04 00:00:00

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免费！免费！免费！ FooSnippets正式上架MacOS AppStore！

王福强

2026-02-04

首先，你肯定疑惑， FooSnippets是个啥东东？

假如你使用MacOS系统，

假如你是MacOS老用户，

你大概率听说过Text Expander这类软件

也就是你输入简单的字词，它自动帮你替换成你想要它替换的内容。（技术术语一般叫 macro/宏）

福强老师用了10多年的Dash.app也属于这类软件。

去年， CodeBuddy 刚出来的时候，

TVP组织大家发挥创意搞创作

我就尝试复刻了一个类似的工具产品，

不过当时起名字叫 Prompt Manager

后来，在 “吃自己狗粮 (Eat one’s own dog food)”的过程中，

发现还有很多不方便的点

所以就做了一些改进

稍加打磨之后发现用起来还算顺手

就发布到了 App Store 分享给大家（过程中经历了四、五次被打回重审😂）

一个是回馈 Code Buddy 当时的免费额度

一个是回馈一直关注我的同学（要不啥产品都收费，显得我小气，哈哈哈哈）

现在这个工具产品以 FooSnippets 的名字发布

取 Foo(福）+ Snippets（功能）之意

虽然现在很多人都语音输入 + Vibe Coding了

但我相信

FooSnippets 还是可以帮助很多人管理自己的私有知识资产 🤪

哦，对了

你可以从 这里 直达 FooSnippets 的 App Store 位置然后安装。

二维码就不放了，毕竟不符合桌面端用户的习惯和设备属性。

毕竟，FooSnippets 只面向 MacOS桌面端用户。

快去试试吧～

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KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦～

2026-01-25 00:00:00

KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦～ -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

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KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦～

王福强

2026-01-25

Keenotes 新发布的 V1.3.4.26 版 支持用户从本地导入自己之前的闪念，不管是自己持有的，还是其它软件的。

通过桌面版KeeNotes，你有两种方式导入数据（从而在所有端上都可以访问）：

  1. 使用本地API导入
  2. 在Settings -> Data Import 选择本地NDJSON文件导入

使用本地API导入

桌面版KeeNotes在本地开放了一个简单的数据导入API：

默认端口开在1979，你可以根据自己喜好更改这个端口（或者因为本地端口冲突？）。

API的使用其实也很简单：

http localhost:1979 content="API test for local import server" channel="cli" created_at="2024-10-24 11:11:01"

即以POST形式发送JSON格式的Payload即可， JSON必要字段如上所示:

  • content：闪念内容主体
  • channel：来源或者分类
  • created_at：创建时候的时间戳

还有一个可选字段是encrypted，主要针对导入其它KeeNotes服务器的数据的场景，对于普通用户来说，一般不需要了解。

择本地NDJSON文件导入

KeeNotes桌面版支持的第二种数据导入方式是，允许用户选择本地文件批量导入。

文件格式是NDJSON格式，这个格式其实也不复杂，所谓NDJSON格式，其实就是一行一个JSON对象。

比如：

{"content": "test content/测试内容","channel":"data_import","created_at":"2024-10-25 11:25:00"}
{"content": "test content/测试内容2","channel":"data_import","ts":"2024-10-25 10:35:00"}
...

用户如果想把其它系统的数据导入KeeNotes， 只要将原系统的数据导出为NDJSON格式，然后在KeeNotes桌面版的Settings -> Data Import界面选择目标NDJSON文件，KeeNotes桌面版就会自动在后台开始数据导入的任务了。

NDJSON每一行JSON的内容和必要字段，跟使用本地API导入使用的格式一样。(不过也多个可选项，就是created_at字段也可以用ts字段代替，这两个字段在NDJSON这里代表时间戳字段都可以)

比如， 假如我要把自己原来keebox里的闪念导入keenotes，我直接用下面的命令导出NDJSON就可以了：

sqlite3 -list -noheader "notes.sqlite3" "select json_object('content', content, 'channel', channel, 'created_at', created_at) from notes;" > out.ndjson

因为原来的数据就是sqlite3数据库存储，所以，直接使用sqlite3的json_object函数导出就可以了。

至于对于用户你来说，AI时代，不知道怎么把老数据转成NDJSON，直接交代AI去干就好了，原本它也适合干这个 ^-^

写在最后

经常遇到有人问 keenotes 跟其它同类软件有啥差别，其实个人也没特别想要去做这方面的对比， 把这个东西做出来，纯粹是自己实践了（或者说毫不费力地坚持了）9年，觉得应该有人会有类似的需求，所以才开始正式打磨出来。

如果你实在想做个对比，可以看看这篇简单介绍，自己对比吧🤣

https://mp.weixin.qq.com/s/eLSm7OqUiny66LuPZaCNQw

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

2026-01-20 00:00:00

打造 Keenotes 过程中使用 AI/Coding Agents 的一些感想 -王福强的个人博客：一个架构士的思考与沉淀

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

王福强

2026-01-22

关于什么是keenotes， 看这里

all in 还是 cherry-pick

其实很长一段时间，我都不敢放开把所有都交给AI，所以，从来都是用AI做调研，确定差不多了，再让它写局部代码，然后人工合并到codebase。

这种方式我称其为cherry-pick， 也就是挑出能用的再用。

但在搞keenotes的过程中，我加快了动作，把目标和要求写完后，让AI/Coding Agents 1自己去搞，搞完之后，我在从外围以黑盒的形式做验收，验收不过的，也不直接改代码，而是让coding agent自己去分析原因并修复。

这个时候，你会发现，当什么都交给AI/coding agent去干的时候，你相当于放弃了对实现细节的掌控。而且，随着codebase的增大，你也很难去从全局到细节事无巨细的完全了解。

这时候职能AI对AI，完全放权给AI去搞，所以，我称这种方式为all-in

这两种方式，我觉得后者的挑战其实挺大的，因为你一旦决定用这种all-in的方式，就意味着此后所有的动作都需要AI native。

企业负责人敢不敢这么干，自己的团队有没有能力承载，这些可能都是顾虑的点。

不过，整体上来看，效率肯定是提升的，所以，我相信慢慢地大家还是会发现如何更好的管理AI在这条路上的效率与风险。

验收

验收依然是最重要的工作，或者说，依然是管理者最重要的工作。

有了AI之后，从0到1其实更简单了，但从1到100甚至1000、10000更难了，因为迭代过程中对细节的验证和修复上耗费的时间和精力，可能也更多了。

按下葫芦起了瓢，成了常态，玩过的都知道吧？🤣

毕竟，魔鬼藏在细节里，从产品层面黑盒式的打磨，相当考验耐心。

plan first and plan matters

很多时候，再打磨细节的过程中，经常会被AI的反复（按下葫芦起了瓢）搞得想发疯，这时候，你肯定会吼AI，但吼它是没用的。

吼它确实发泄情绪了，但不解决问题，而且耗费tokens（也意味着耗费金钱，哈哈哈）

这时候，就得回顾本心，冷静一下， 从头开始梳理目标和路径，然后再让AI去分析和执行。

也就是你想得多了、想得全面了， AI就不用在模糊的上下文里猜来猜去了， 说白了，能把需求说清楚，执行反而是最快的， 跟曾经一个研发遇到一个好的产品经理一样，哈哈哈

Instead of shouting to AI, you should think more in front and give a crystal-clear context to it.

写完上面这句英文总结，恰好又读了 这篇文章，发现真是 “great mind think alike” 🤣

模型优先于对模型的调教

基本上只用opus 4.5和sonnet 4.5模型，opus贵， 2个credit，4.5便宜点儿，1.3个credit，（嗯，定价方面，kiro鸡贼，用credit代替了token数量）

对于思考范围要大一些的重构，我一般就切换到opus；

对于小范围局部修复，我一般就切到sonnet；

但有时候对于一些大点儿的重构，sonnet的效果也不错， 反而你让opus去做一些小范围的修复，反而效果不咋地。

订阅的额度用完了后，没想升级到更高的price plan，就尝试了下国内几个模型，比如GLM4.7和Minimax2.1, 效果跟预期的差别很大，不知道是营销的成分更大，还是模型层面就是不如opus和sonnet

但不管怎么说，整体感觉， 模型好可以解决大部分问题， 模型不行，工具再炫也没鸟用。

token或者price plan便宜是一会儿事儿，最主要浪费时间和感情🤣

NOTE

据说openai的gpt5.2在处理深度问题上效果不错，不过， 2023年注册了chatgpt后就没用过， 所以，没一手体感，就不做评价了。

Vibe VS. SDD（Spec-Driven Development）

虽然Kiro老早就提出了两种方式，而且当我写了比较长、比较规范的prompt给它的时候，它经常自动提示让我切到spec driven的模式，但大部分时候都让我拒绝掉了。

整个过程下来，我可能还是vibe的成分多一些。

不过，为了让它别瞎搞，我在steering file里（也就是Kiro里定义的rules，类似于CLAUDE.md或者AGENTS.md）加了一些约束。

而且，为了让它按照我的流程来，我也将CLAUDE.md里定义的流程要求放到了steering file里。

我的流程其实也挺简单的，就是“阿里黑话”的适配版，将“我说你听，你说我听”转成了类似“我提出了需求给你，你先了解，不明白的地方，可以跟我确认，所有事情清晰之后，得到我的运行你才能开工”。

大部分时候，它还算遵循这套流程要求， 但偶尔也会都已经干了一半了，session会话里跟你说，“哎呀不好意思啊，我忘了先跟你确认了”，艹， 这就像是“先干了再跟你道歉的人”一样， 甚至于哪天用哪个模型测试的时候，它改错了东西居然说“手滑了”，我日！ 跟tmd推卸责任的员工一模一样🤣 “手滑”这词儿我还是2019年在上海第一次从某推卸责任的员工嘴里听到的…

focus on the goal

纵观各种自媒体，你会发现极其高亢

但假如你被他们带着走，那可能就有点儿走偏了。

我要说的是，

Don’t focus on the tools, focus on the goals.

除非是你专职做AI自媒体的，那么，没问题，毕竟， 你玩的就是流量。(If you are focusing on social media traffic, then forget about it)

假如你不是专职做AI自媒体的，那么，应该冷静下，想想自己的目标到底什么，不管AI工具如何变换，他们终归是工具，它们应该是帮你完成目标的东西。

这其实也是为啥我选了Kiro之后，基本主力就用它了。 你说其它工具有没有比它更好的，肯定有，但不重要，我的目标又不是AI工具评测🤪

  1. 我用的kiro，好处有两个： 1. 不需要翻墙，不受梯子稳定性影响（这个很影响心情）；2. 信用卡直接购买。（前期免费使用额度也挺高，不过这阵子估计被薅羊毛薅凸了吧，降低了额度，还去掉了opus模型）↩︎

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AI时代，每个人都应该学点儿管理思维和实践

2026-01-14 00:00:00

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AI时代，每个人都应该学点儿管理思维和实践

王福强

2026-01-14

前几天不是提到周日出门参加个技术活动嘛

期间分享嘉宾提到的一个概念： DRO

给我的印象比较深刻

当然，这个概念也不是分享嘉宾自己原创的

好像是Claude亦或是Open AI团队提到的一个概念

DRO 即 Delegate、Review 和 Own 的缩写。

为啥对这个概念印象深刻呢？

因为只要你干过管理工作

你就会直觉性地get到它在说什么

那为什么是一个搞AI的团队又提出这么个概念呢？

因为AI Agents（智能体）时代

AI Agents成了每个人新的员工

每个人类员工反而自然而然地上升到了管理者的位置、承担了管理者的角色

而DRO，恰恰就是一个管理者角色自带的属性

管理的本质就是 D

管理的日常就是 R

管理者的职责就是 O

这其实就是AI时代每个要学点儿管理思维的原因

至于管理实践

我现在每天用到的一个倒是可以跟大家分享

这个实践比较有意思在于

它其实就是阿里黑话之一🤣

也就是：

我说你听，你说我听。

我做你看，你做我看。

只不过，

我只用了前半句，

后半句，只用了AI Agents做，我看（Review）

为什么要用这个实践呢？

因为用了 AI 开局很爽

但迭代才是关键

The devil is in the details

这个时候你就会开始面对一个实习生员工了🤪

运气好，它会让你惊喜

运气不好，它会让你怒气冲天

哈哈哈哈

反正很多时候，一点儿也不比人类员工省心 🤣

所以，迭代的过程中

为了避免越改越坏

我通常会在context file里定义至少这么一句：

## 要求

- 未经允许，不得私自创建和生成任何.md格式的总结之类的文档
- 修复问题的时候，永远先说明你对需求的理解，经过双方讨论之后，同意你开展工作，你才能开始工作。

否则，你真不知道它会给你的是惊喜还是惊吓🤪

提到管理，王婆卖瓜一下， 推荐大家看看福强老师的《极简管理课》， 纯实践干货， 至于怎么找到，有心人自然能找到啦，哈哈哈

不过里面的内容感觉有些有点儿逆周期，所以，你得学会辩证的看，根据所处环境、企业文化等因素自行权衡。

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claude code proxy方案调研

2026-01-07 00:00:00

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claude code proxy方案调研

王福强

2026-01-07

偏命令行方案：

  • ccr (claude code router)
  • claude-code-proxy
  • claude-code-proxy-enhance
  • claude2openai-proxy
  • claude_proxy
  • cliproxyapi （有对应的GUI， easycli）
  • litellm

最后还是选了litellm，一个是命令行启动参数的设计符合直觉， 另一个社区比较成熟，最重要的是，测试后，确实可用。

至于其它几个GUI类型的产品，太复杂，我这种老登已经看不懂了，但感谢推荐的同学，这几个产品是：

  • Antigravity Tools （注意，不是google的Antigravity）
  • ProxyCast
  • cc switch (这个个人开始在用，后来发现启动的频次也不高)
  • ProxyPal

反正这个破事儿浪费了我昨天半天和今天半天 😂

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