2026-06-18 09:23:00
AI摘要：本学期，作者担任一门全新大一新生研讨课的助教，独立完成了数百页PPT的课程准备，虽感疲惫但视其为宝贵锻炼。课程被作者视为“水课”，故常鼓励学生以绩点和职业目标为重，并建议善用AI提升效率。尽管选课人数从27人减至20人，作者仍与部分学生建立了良好联系，尤其欣赏其中几位在公众号运营、演讲表达等方面显露天赋的同学。整个学期平稳结束，作者虽多次安排课堂展示并感到紧张，但最终顺利收官，并乐意与学生们保持后续交流。
2026-06-04 09:44:00
AI摘要：本文详细介绍了在Ubuntu系统下配置CC-Switch与CodeX-CLI实现AI编程辅助的完整流程。作者分享了从安装配置到实际使用的经验，包括使用DeepSeek API以及国外模型中转API的方案。文章涵盖了CC-Switch的安装方法、CodeX-CLI的Node.js环境搭建、DeepSeek API的集成配置，以及如何通过中转站使用ChatGPT和Claude等国外模型。特别强调了中转API的使用注意事项，如资金安全和模型真实性风险。整个过程同样适用于Windows系统，为开发者提供了跨平台的AI编程工具配置参考。
众所周知，我曾经花了足足1W+的金币从富哥那淘了一个主机，3090显卡就是我炼丹的新起点（26岁前，用全部存款家当换一鼎“二手丹炉”，接盘了闲鱼寂寞富哥的“退役机甲”）。现在不用租显卡了，却又赢来了大模型生产力的浪潮，果然资本家总是有花招来掏空我们打工人的钱包。前几天随手写的Codex++配置已经有将近150个转发了，看来大家还是对这些教程挺感兴趣（CodeX++这工具确实不赖，强驱DeepSeek官方或第三方API到CodeX里使用（踩坑记录））。这次带来的是在Ubuntu系统里使用CC-Switch+CodeX-CIL，我觉得挺巴适的，因为我已经用这个做了一下《中国马克思主义与当代》的随机选择题，感觉基本都考了。悄咪咪说一句，其实在Win系统下的配置也是差不多的，下面的教程我也会顺带说一下。
CC Switch 是一款跨平台的AI编程工具配置管理软件，可实现多供应商API一键切换、可视化配置管理和成本追踪。直接去他官网或者release包里下载即可：
大部分Ubuntu电脑下载Linux-x86_64.deb就好。Win的话就是下载Windows.msi。
然后在终端里使用命令安装：
sudo dpkg -i ./xxxxxxxxxx.deb安装好了你就可以在应用里找到了：
在Win下的话，直接使用CodeX软件即可，可以直接在微软的软件中心下载。
在Ubuntu下，我个人建议也更加习惯使用命令行，虽然网上有从MacOS移植出Ubuntu的版本，但是最好别用，因为各种坑和不兼容。直接使用官方的CodeX-CLI。
# 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
"$HOME/.nvm/nvm.sh"
# 安装 Node.js 25
nvm install 25
nvm use 25
nvm alias default 25
# 验证
node -v
npm -v我已经安装过了，最后node和npm有版本号就对了。
然后安装CodeX-CLI：
npm install -g @openai/codex
codex --version
这时候如何你是尊贵的ChatGPT正牌用户，其实就可以畅享了。然而，我只是用得起DeepSeek的穷逼。
CC-Switch之前是不支持DeepSeek的，配置起来比较麻烦，现在已经官方支持了。Nice！
点击这个OpenAI的图标，然后点击➕：
只要把DeepSeek的API填进去就行了，非常简单，其他的都不要配置，默认就好。
保存之后，需要配置一下路由，其实也不用配置什么东西，直接点开就行了：
然后现在就是对了的：
然后在终端输入codex就行了。不过如果想在一个项目目录里运行codex，可以直接去新建个文件夹，然后cd到这个目录下。例如我就是在~/桌面/codex-test：
上面看到我用的是deepseek-v4-pro high，如果想要切换模型，/model可以切换模型：
既然安装好了，我就想试试看，到底怎么样。由于晚上考了这门，就拿这个材料来试试：
然后就生成了一个html，可以直接本地打开：
国内应该没有大站能合法使用国外模型的api，这个口碑还行，一些技术大牛也在用，不过小站不能放太多钱，随时准备他跑路！中转站的水都很深，多的我就不说了！
仅仅作为一个演示，任何中转都是凭良心给你，是不是百分百原汁的ChatGPT/Claude不能保证，凑合着用吧！
当前充值倍率：1 CNY = 5.00 USD
我充了20块钱，所以有100刀的余额，其实也用不了多少，因为国外的模型实在是贵。
目前这个中转站能用的模型就是ChatGPT和Claude：
首先预处理一下，选择CodeX供应商，然后自定义配置：
在网站创建一个API密钥，然后点击使用密钥：
直接复制粘贴配置文件就行了，不要自己输入，容易出错：
然后设置为“使用中”的状态，就可以蹬了。
目前我是以DeepSeek为主力，一般任务使用者如果思路够清晰，给出高质量的提示词，其实DeepSeek是能够解决的，偶尔用用网页的国外的模型或者API。
相同的工具，在不同的人手里使用出来的效果是不一样的。就像定海神针放水里就一废铁，给猴子就是如意金箍棒。
我今天出了几百个选择题就花费了将近1块钱：
未来大模型免费和付费的差距应该是越来越大了，毕竟连豆包都敢要价500一个月。等资本的狂热褪去，不知道还有几个AI大模型还能用，且用且珍惜吧。
2026-06-03 20:31:00
天气越来越热了，减肥的意愿也越来越强烈。于是鬼使神差地选择多吃黄瓜和番茄，有时候当做中午和晚上的主食。买完看着袋子里的红绿，发了半天呆，才慢慢想起来，原来不是鬼使神差，是有来处的。
那味道从很久以前就种在了舌头的记忆里。
那是在舒城的一个夏天。妈妈决定给哥哥陪读，我便跟着转进了旁边沙埂小学。我那时候不懂什么叫"全脱产"，只知道妈妈每天都在，不再需要等她到过年时才从远处的工地回来，这件事本身，就已经够我高兴一阵子了。
往大了说，我也不太明白那些和妈妈一样的女人们是怎么想的。她们放下了自己的活计，跟着儿子或女儿租住在学校附近，把日子缩减成一间小屋、一口铁锅，每天的全部意义就是送孩子去上学，然后等孩子放学回来吃饭。她们说起这些，脸上并没有多少委屈的神色，好像这是天经地义的事情，好像女人就该这样把自己折叠进别人的命运里，不声不响地燃着。
我那时候只有小学的年纪，不懂这些，也没想过要去懂。
房东奶奶就住在同一个院子里。说是奶奶，其实和妈妈年纪差不多，只不过嫁给了一个大上许多岁的房东爷爷，辈分便跟着拔高了。她是那种走路轻、说话也轻的女人，在我脑子里留下的印象，始终是模糊的背影，在菜地里弯腰，或者端着盆从屋里出来，或者什么都没做，只是站在院墙边上晒太阳。
我和她并不熟。
但是每到夏天，她总会送来蔬菜，装在一个旧塑料袋里，或是敲门递到手上，或是悄悄放在门口，也不说什么话。黄瓜是带刺的，有时清晨太早还沾着露水，掐一下还会往外渗水；番茄是那种大大的、圆的，皮薄，一口咬下去，汁水会顺着手腕流下来，红彤彤的，像小娃娃的脸。
就是这样普通的东西，但我始终记得那个味道。
那时候不知道，现在想来，那大概是土地的味道，是人与人最朴素善意的味道。
妈妈偶尔会拿番茄拌糖给我吃。白糖撒下去，番茄出水，盘底汇成甜甜的一汪红。我觉得那是人间美味，比什么都好吃。哥哥身体不好，经济也紧，好吃的东西总是先紧着他。我偶尔也会觉得妈妈偏心，但说不出口，或者说了也没用。那个年纪的孩子，委屈来得快，去得也快，转眼就被一盘白糖番茄哄过去了。
现在再想，那哪里是偏心，不过是一个母亲在有限的东西里，竭力向每一个孩子伸出手。她能给我的，是陪伴，是每天放学回来她都在，是夏天切开的凉黄瓜，是院子里种出来的、房东奶奶悄悄送来的那一点新鲜。
那些全脱产的陪读女人们，我不知道她们后来怎样了。只记得有的关系很好的阿姨，我喊大姨娘、二姨娘的，但是后来几乎都没怎么多说话。大多数也许跟着孩子回了城里，也许还在某处的小城继续折叠着自己的日子。她们的名字我大多叫不出来，只记得她们常常聚在门口说话，声音不算大，夏天的蝉鸣比她们响得多。
房东奶奶的菜园子，我其实也没有仔细看过。只知道那块地就在外头，种了许多东西，到了夏天绿得很旺。阳光很大，菜叶被晒得发亮。
这些年走了不少地方，吃过不少东西，但黄瓜和番茄这两样，每回吃起来，总觉得不对劲，太干净，太没有土气，也太不带刺了。我总在寻找那熟悉的味道。超市里的黄瓜常常是光溜溜的，一点刺都没有，掰开没什么味道，像是用水养大的。番茄也是，整整齐齐码在架子上，颜色漂亮，咬一口却是面的，汁水也少。
我明白，那不是黄瓜和番茄的问题，因为现在的就这样，是我固执地把某种东西放在了那个味道里，再也找不回来了。
天气越来越热了。我啃了几口黄瓜，吃得满嘴番茄，因为也没人给我做白糖拌番茄了。
吃了几口，想起那时候的夏天，想起菜园，想起妈妈，想起那些弯腰在地里的女人们，想起一个我叫不出名字的房东奶奶，她端着一袋蔬菜，轻轻放在我们的门口，然后转身走了。
她大概也不知道，十几年后，会有一个人，因为黄瓜番茄想起了她，但世界就在这因果里运转。
2026-05-31 21:45:00
AI摘要：周六下午，作者与伴侣“佳”再游无锡，原以为是逛惠山古镇，实则是探访锡惠公园内的龙光寺绣球花海。百米的矮山两人走得走走停停，沿途遇见多只与人和睦相处的公园野猫，成为登山的小小乐趣。龙光寺本身乏善可陈，但花海在合适角度下颇为出片。当天步行超过一万五千步。周末做菜方面，作者放弃了分量少、口味固定的快手菜，回归自己买菜烹饪，做出了实在的炒猪肝和辣椒炒肉。然而佳因工作临时被召回，晚餐计划搁浅。下周佳将忙于高考监考，两人要两周后才能再见。作为异地恋，虽距离不远且工作弹性，但相聚仍是不易。
2026-05-25 10:41:00
上午稀里糊涂考完了英语作文，手搓必须得使出初中的英语水平了，鬼扯了一堆，写得自己都晕头转向的。不过应该写了就行，总不能玩挂了吧。找了个小教室敲会电脑，下午和晚上都是满满的消耗时间。
作为0.01个美食圈博主，经常做了或者吃了好吃的来不及分享。
佳大厨在某甄选里买了两盒子的龙虾，其实算是“预制菜”，但只预制了一天的样子，应该没有致死量防腐剂的担忧，得提前预订，然后做好了再发货。因为是从苏州发货的，做好封存然后里面放了干冰和很多冰块，第二天到无锡的时候里面的冰袋几乎都还没化。
到手之后加热一下就行了，非常的简单。
龙虾看上去很多，其实能吃到的肉却非常少。我们两个一起剥虾然后吃龙虾面。
感觉以后预制菜或者这种“快手（快速上手）菜”是个巨大的市场，因为对现在的年轻人来说，像佳大厨这样有做饭爱好和天赋的人实在是太少了。在快节奏的现代生活中，做饭是一件奢侈的事情。很多人习惯了外卖的便捷，却忽略了厨房里那股温暖的烟火气。但是自己尝试过才知道，外面的饭又贵又难吃。我们两个人买100块钱的食材，包含大量的肉食，也一顿都吃不完，在外面随便一顿就是好几百块钱。
感觉做饭比科研做实验要省事多了，因为这个没有什么不确定性，除非是天生黑暗料理选手，找抖音或者小红书找点教程按步骤做肯定没啥问题，“村驴”和“日食记”应该是我和佳大厨看得最多的两个号了。
做饭不仅是一种生活技能，更是一种享受和创造的过程，带来成就感和满足感。如果实验不顺利，就去试试做饭吧。
2026-05-24 14:17:00
AI摘要：本文记录了作者在Windows环境下，通过第三方插件CodeX++将AI编码助手CodeX与DeepSeek API对接的完整过程。由于CodeX原生采用OpenAI的Responses API协议，与DeepSeek的Chat Completions API不兼容，直接调用会失败。作者详细介绍了CodeX的安装、绕过官方登录、CodeX++插件的配置步骤，包括添加供应商、设置DeepSeek密钥、选择正确的Chat Completions模式等。文章还分享了使用中的踩坑经验，如网络代理的必要性、模型不显示、502/404错误等问题的解决方法。最后展示了实际使用效果与成本，并表达了将大模型作为“外脑”与杠杆，提升个人开发效率的理念。