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共 三十六 篇把 AI 放进真实工作流之后，遇到的与解决的。
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Mac Studio 128G 开辟新战场：生视频，先写一个「戰」八月里无聊时给三个 AI 助手安的角色，这回借 Mac Studio 128G 生视频，让它们自己出了个场：一次跑通，十二秒，挺开心。2026.10.20
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AI拿走的，是新人的练习本Anthropic自己的报告说，它新招的技术人员里，初级的占比从27%掉到9%。律所也会走到这一步。AI先接走的是练手的活，判断力恰恰是从练手的活里长出来的。每家省下一个新人的工钱，十年后整个行业缺一层能审AI的人。2026.10.18
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同一个剧本，10 种AI视频生成方式实测用同一段二十秒的双人对话剧本，测了 6 个云端视频模型和本地 MiniMax H3 的 4 种跑法，记录规格、生成时间、每秒成本和画面问题。2026.10.11
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被排队的Mac Studio Max家里那台 Mac Studio 只有一块显卡，用它的 AI 却不止一个。它们写单子、领号、让号，两天发到两百七十多号。我也排过一回，等了三十四分钟，出图只用两分钟。2026.10.08
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租来的生产力大模型是这个时代最新的生产力。人人都用得上，拿到的只是使用权，条件写在对方随时能改的条款里。生产资料握在谁手里，财富和权力就往哪里去。2026.10.06
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Mac Studio到家半个月Mac Studio到家半个月，本地模型试了一圈。天天离不开的，是最小的两个：认字和转录音。文字大模型替不了云端，订阅照样得交；出图出视频最磨人，也最好玩。2026.10.05
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在Mac Studio上跑千问3.8：27B和Flash-Next怎么选千问3.8的27B和Flash-Next，在一台M5 Max 128G的Mac Studio上测了法律推理、长材料、速度和日常对话。Flash-Next又快又准，占内存约70G；27B省内存，要选对版本和跑法。两个都还替不了日常用的云端模型。2026.10.01
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同一段提示词，本地千问和Codex各画出了什么同一段提示词交给本地的千问和Codex各出一张图，比了五组。千问出气氛快，细节常配错；Codex照着写的画，慢一些，也会自己加东西。先用千问把写法试顺，要每样都对的那张再交Codex。2026.10.01
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AI写得越来越像人，为什么还是让人不想读？它能把自己哪里写偏分析得很细，可下一稿能不能改对，仍得重新读完才能知道。一次真实的AI改稿经历。2026.09.17
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Studio Display 还是 LG 6K，怎么选都差一点苹果的省事，LG的大屏，两套道理我都能说得很诚恳。选了半天，最开心的可能是钱包。2026.09.16
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买mac studio后，咋连椅子都想换？电脑还没到，显示器、支架、升降桌和椅子却都想换了。一份装备党的自我检讨。2026.09.16
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时代开始“换脑”，人站在哪里当智能能力的变化开始以月观察，劳动、分配与权力秩序将怎样调整？从四条时间线，回到人的位置。2026.09.15
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苹果终于肯折了我们所一口气订了6台苹果折叠屏。三年没换手机积攒下来的那点朴素名声，先不要了。2026.09.11
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苹果折叠屏 Duo：展开以后，值不值苹果折叠屏 15999 元起。大屏能否让查资料、阅读和记录更顺手，要看应用适配、随身负担和实际交付。2026.09.10
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去AI味，别把人也删了有一种改稿，连生气都改得很有礼貌。去掉套话之后，还得把人的好恶、语气和好句子留住。2026.09.07
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我已经取消了 NASMac mini 全天运行、Hermes 常驻，外接硬盘接走了存储、整理和备份。对我来说，独立 NAS 已经退出日常使用。2026.09.07
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4万多的 Mac Studio M5 Max 128G 还没到，我已经等着在本地跑 Qwen3.8-27B花四万多买下一台还在路上的 Mac Studio，我已经先去查同配置 MacBook Pro 跑 Qwen3.8-27B 的结果，也替它安排好了到货后的第一晚。2026.09.02
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Obsidian + Hermes Agent：我把灵感、生活和琐事，交给了一个随身外脑我的脑子常年替一堆小事值班。2026.08.28
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苹果发布新 Mac mini：想为本地大模型上 64GB，先想清楚用途Apple 昨天发布了新款 Mac mini。M6 版 6999 元起，统一内存最高 32GB；想上 64GB，需要选择 12999 元起的 M5 Pro 版。2026.08.26
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四达归位：形象与角色定型经过几轮淘汰、重画和缩略图测试，四达的角色系统终于定型。2026.08.22
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Obsidian + AI Agent：96份个人资料一句话调出来我把 96 条个人资料和 163 个附件放进 Obsidian，再由芬达这个 AI Agent 负责调用。真正省下来的，不只是搜索，而是找、读、抄三道工序。2026.08.22
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10年美签还在旧护照里，AI说邮政要收走旧护照里还有十年美签，AI 却编出了“邮政上门回收”。这次网办经历把护照、签证、EVUS 和可验证的 AI 任务分开了。2026.08.17
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我让两个AI替我干活，怎么反而更忙了两个 AI Agent 一天调用工具 1109 次，人却忙了大半天。生成更快以后，验收、管理和责任并没有一起自动化。2026.08.16
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最慢的 Flash 也比最快的 Luna 快，我把 Sol 留给了难题54 轮同题测试里，最慢的 Flash 仍比最快的 Luna 先交卷；速度、可用线和难题表现，最后变成了一张 Hermes 排班表。2026.08.15
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我为什么把 DeepSeek V4 Flash 设为 Hermes Agent 的常驻模型基于近 30 天用量、缓存命中、真实首响和一次压缩超时，我把 Flash 留在 Hermes 前台，把高推理模型留给复杂任务。2026.08.13
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Claude水印后，文章有了第二层Claude 的文字水印是来源标识，不是行为指令；但 Word、PDF 里“人看不见，机器读得到”的内容，正在改变安全和责任边界。2026.08.12
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差点被64G内存耽误了的幸福差点花近三万买 64G MacBook Pro，却发现头号任务连 DeepSeek V4 Flash 的量化权重都装不下。2026.08.11
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A2A打通后，AI先学会了拒绝两台 Mac 上的 Hermes Agent 通过 A2A 双向协作；真正重要的结果，是敏感配置在未获本人直接授权时被拒绝了。2026.08.09
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我只说了一句话，ego lite 就帮我接好了法源 MCP我只交代一个目标，ego lite 就自己找官网、读文档、配置法源 MCP，再用真实检索验收结果。2026.08.02
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50岁律师和AI们的私密生活①：过完年，我的电脑里住进了四个AI一个执业24年的律师，在50岁这年把大猫、达达、Codex和Claude请进电脑。它们不领工资，却开始消耗套餐、Token、服务器和睡眠。这是《50岁律师和AI们的私密生活》的开篇。2026.07.23
AI / 法律
我给律师工作做了一套本地 OCR：认出文字只是第一步一次真实材料测试说明：OCR 认出文字并不等于律师可用。证据模式与结构模式必须分开，关键事实始终回到原页人工终审。2026.07.21
AI / 法律
案件材料进入大模型前，第一步不是提问，而是本地 OCR案件材料进入大模型前，应先完成材料分流、本地OCR、人工复核和脱敏，并保留可追溯的来源位置。2026.07.20
AI / 法律
律师当然可以用 AI 办案，但不能把客户材料直接扔进去律师可以用AI办案，但客户材料进入模型前必须先完成边界判断、脱敏和最小化提交。2026.07.18
AI / 法律
为什么你换了 Codex、Kimi，做出来还是差不多模型决定能力上限，Skill决定工作方向。律师真正该沉淀的，不是会员，而是可执行、可核验的工作方法。2026.07.17
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AI把风险挑完了，也把合同审死了AI能快速找出合同风险，但真正专业的审查，是在风险可知、可控、可承担的前提下，让交易成立。2026.07.16
AI / 法律
当AI接管了初级劳动，律师行业靠什么完成代际更替Harvey 认为 AI 会最先接管年轻律师和助理承担的大量基础劳动。真正值得追问的问题是，基层被替代之后，律师行业靠什么继续长出下一代资深律师。2026.04.22
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