# 第 245 期 - 秋天出租

> 封面图拍摄于秋天的天目里，非常喜欢这个秋季黄叶和红叶，这个出租车其实是天目里美术馆的一个展览，叫做自然叫做一辆出租车，这样拍起来很有感觉。

- Issue: 245
- 发布日期: 2025/11/17
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<small>封面图拍摄于秋天的天目里，非常喜欢这个秋季黄叶和红叶，这个出租车其实是天目里美术馆的一个展览，叫做自然叫做一辆出租车，这样拍起来很有感觉。</small>

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## 潮流工具

**割了快 2 年的妙言终于终于支持了 Split View 体验了**
<https://github.com/tw93/MiaoYan/issues/391>
非常感谢大伙对于 #妙言 的喜欢，割了快 2 年功能终于终于支持了 Split View 体验了，也就是可以一半是编辑，一半是预览的效果，我计划自己先用一段时间，没有问题就发布更新正式，测试版本可去这里下载使用。

此外解释一下妙言为什么不做类似 Typora 即时预览，因为用 Swift 原生实现这个实在太难太复杂，此外我本人更加喜欢纯粹的编辑体验，追求 Markdown 本身文件的确定性，老感觉即时编辑模式不稳靠，应该后面也不会加这个功能了。

<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/fr/Mc0S2V.png" width="800" />

**Mole 一次可以清理数十 G 的小鼹鼠又又更新了**
<https://github.com/tw93/Mole>
欢迎小伙伴升级使用，这次有两个大功能以及数个安全升级优化。

新增 mo optimize 一键优化 Mac 系统，涵盖缓存刷新、网络重置、日志清理、Spotlight 重建、启动缓存、诊断清理、系统维护等全套操作

用 go 重构 mo analyze 磁盘空间分析工具，相当于可以一定程度上替代你花 68 购买的 DaisyDisk，主要目的就是帮你下钻找到磁盘里面可以删除的没有用的大文件以及过期的文件，适合除去 mo clean 清理之外的还想清理的东西

清理和卸载安全的稳定性升级，优化大型目录处理，加强路径安全校验，防止误删系统文件，并扩大关键系统目录的保护范围，升级白名单校验机制，严格拒绝异常路径、空格路径和 // 注入风险。

此外还有一个有趣的功能，我把 Mac 系统往你文件夹里面拉的屎 .DS_Store 也加到 mo clean 里面去清理了，非常适合强迫症。

当前 mole 终于到中级阶段了，假如你的 Mac 非常重要，还是等到最终第十个版本的时候再来使用，假如你的 Mac 只是自用，那这个版本可以试试看，但是还是建议先执行 dry-run 看可以清理的内容。
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**Go to next change 这个扩展不错**
<https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alfredbirk.go-to-next-change>
我还是感觉 JetBrains 家的提交代码 diff 是所有编辑器里面最好用的，由于这两年主力换到了 VSCode，甚是怀念这个功能，老感觉 diff 过程中不顺手，配置了一些东西，发现不能自动到下一个文件，然后找了很久，找到了 Go to next change 这个扩展，好用的，舒服不少，让我 diff 的时候终于不要点鼠标到下一个文件了。
<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/c19g6h/1.gif" width="800" />

**在 Mac / iPhone / Android 多端的场景下多端统计方案**
<https://telemetrydeck.com>
在 Web 想统计数据其实很简单，但是在 Mac / iPhone / Android 多端的场景下想用一个方式，同时对于隐私又是安全的，找到一个不错的，叫做 TelemetryDeck，接入起来很方便，几分钟就可以完成，然后立马可以看到数据，数据丰富度上也不错，刚好有诉求的小伙伴可以试试。
<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/m8/WHOrnW.png" width="800">

**Visual Studio Code 下有一个很好用的小插件叫做 Image preview**
<https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=kisstkondoros.vscode-gutter-preview>
会帮你在行数栏显示出当前行的有的图片，Hover 也支持，可以一眼就看到对应效果，相比之前打开查看会方便不少，特别是前端开发的场景。
<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/p1/NXK7Pb.png" width="800" />

**挺推荐 XAI grok-code-fast-1 这个模型**
<https://docs.x.ai/docs/models/grok-code-fast-1>
假如你的 Claude Code 额度用完了，Codex 的也用完了，需要找一个兜底的性价比高的，我挺推荐 XAI grok-code-fast-1 这个模型，性价比很高，然后效果也够用。
<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/oi/SZDF9B.png" width="800" />

**非常推荐 Resend 邮件的功能**
<https://resend.com>
假如你需要给你的系统增加一个邮箱注册的功能，非常推荐 Resend，每月有免费的 3000 份额度使用，使用简单，通样也推荐注册功能搭配谷歌登录来一起使用，均使用 Better Auth 服务来封装调用，非常优雅。
<img src="https://cdn.tw93.fun/blog/upic/nuOjXI.png" width="800" />

## 随便看看

小伙伴快去 淘宝 和 京东 搜索 价保，最近应该双十一价格有不少变化，我试了试退了我 141 块，还不错。
<img src="https://cdn.tw93.fun/blog/upic/uQSZdX.png" width="300" class="border"/>

**方三文对话段永平：做自己能够喜欢的事情很重要**
<https://www.youtube.com/watch?v=1ikLMn2naSA>
段永平最新这个访谈非常不错，推荐大伙一看，做自己能够喜欢的事情很重要，阿段难得讲这么多，非常受益。
<img src="https://gw.alipayobjects.com/zos/k/u7/qmqbaz.png" width="800"/>

## 随便写写

今天 AICon 的一个预热直播圆桌中，我把对于 AI 下 10x 个体的一些问题的回答速记记录，分享给小伙伴。

1. 团队里是否存在「10x 个体」？他们强在哪里？

   - 之前的高效是指干活又快又好的同学，很难有所谓的 10 倍
   - 10x 其实不是指代码量或者需求完成量的 10 倍，而是指产生的业务效果和贡献的 10 倍
   - 现在的 10x 更多还是指不局限于本身原有岗位，更多是解决问题，能够快速 Get 到业务痛点，以及如何去解决这个问题，技术更多成为他实现的一个工具手段，加上 AI 的出现，让手段本身的执行多了很多自动化的工具帮他 A 区完成
   - 在需求、设计、开发、运营效果迭代很全能的同学

2. AI 浪潮下，优秀工程师 / 产品的评价标准，发生了什么变化？

   - 之前，自己写得又快又好，快速完成，高质量，产品，对产品业务很熟悉，prd 写得很不错清晰，能否对产品发展想的清楚，有取舍，产出的东西能够实际有业务影响效果，有自己的主见
   - 有了 AI 之后，你会发现，用的好的情况下，AI 写得比大部分工程师都要好，慢慢变成了 问题如何拆解、架构如何实现、业务工作流如何设计、如何让 AI 更好的达到目的，如何定义 AI 的产出效果以及知道如何去优化这个效果让他更好，能力上变成全能的产品工程师了
   - 技术门槛变低，但对人的素质的要求变高了

3. 如果一个 3–5 年从业者想往“10x 个体”靠近，应补哪几类能力？

   - 折腾能力，愿意接受新事物的能力，愿意去玩各种新技术，并想到和自己要解决问题的关系
   - 学会把 AI 融入到自己的业务工作流里面去，而不是单纯的问 AI 当做谷歌用
   - 基础技术能力，计算机科学，设计交互审美能力，全栈技术的能力，运营推广的能力
   - 学会沟通，不管是和人沟通，还是和 AI 沟通，都有很大的技巧，让对方能够很好的 Get 到你的意思

4. 如何把个体的 AI 能力放大为团队能力？第一步是什么？

   - 其实比较难，因为这个很取决个人本身，好比最开始 ChatGPT 刚刚出来的时候，愿意折腾的同学很早就去折腾了
   - 第一步还是建议对于好的标准，什么是用的好，是怎么用的，对清楚团队的要求，以及更多还是通过项目事情去锻炼人，先有场景，然后有标准 SOP，最后就是把整个团队的信息总线给建立好，形成一个非常通顺的上下文环境，方便大家可以很好的接入，没有阻碍

5. 如果用你自己的话来定义「10x 组织」，你会怎么说？

   - 事情传递效率非常高，理解非常快，Get 很快，没有消息传递失真
   - 上层决策非常清晰，保障一线执行非常顺畅，决策基于统一上下文环境
   - 一线非常善于使用各种工具来解决问题，不设置自己岗位限制

6. AI 落地中，最难跨过的卡点在哪里？

   - 业务规则、业务效果的定义可被 AI 效果匹配上，大家对于标准达成一致
   - 规模化过程中，对于效果提升到和人，甚至比人更好的这个阶段需要做大量的迭代，但是这些迭代会需要有非常清晰的人去拆解、执行