这段时间我同时用着好几个大语言模型服务:日常写作和代码靠 [[Claude]],轻量任务交给 [[Codex]],搜索增强用 [[Antigravity]],还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里,月底要去好几个后台分别对账,想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换,很费事。
用这种方式折腾了一段时间之后,我开始认真找一个能统一管理这些 API 的工具。最终落在了 [[New API]] 上,用下来解决了不少痛点,今天把使用心得记录一下。
什么是 Ne
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终端智能体的新旅程
作为一个长期泡在终端里的开发者,我的工作流几乎完全是由命令行和各类快捷键支撑起来的。从早期的命令行自动补全,到后来各种基于大模型的命令行聊天助手,AI 在终端里的角色一直在发生改变。然而,大多数时候我依然觉得有些割裂。当我们需要 AI 帮我们重构一个复杂的跨文件模块、运行构建命令并根据报错自动迭代时,传统的聊天式工具就显得力不从心了。
我最近一直在深度使用 Google 推出的新一代命令行开发工具 [[Antigravity CLI]]。在实际体验了一段时间之后,我深刻地感受到,它不仅仅是又一个命令行 AI 助手,而是代表了一种全
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随着我频道录制的视频越攒越多,加上平时用相机拍摄的原始素材,存储问题开始变得越来越头疼。一个 4K 视频的原始素材少则几个 GB,多则上百 GB,几次拍摄下来一块移动硬盘就见底了。而且随着视频数量的增加,想快速找到某段素材或者回翻旧成片的成本越来越高。这种情况下,我开始认真考虑搭建一套本地存储方案,于是目光落到了[[零刻]] ME Pro 这台小型 NAS 主机上。
为什么需要一台 NAS
说起来这个问题其实积累了很久。之前拍视频的素材都临时存在移动硬盘里,拍完一期就整理一次,但随着时间推移,手头的移动硬盘越来越多,哪块盘存了哪段素材根本理不清楚
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用 New API 打造个人 AI 网关:统一管理所有大语言模型接口
这段时间我同时用着好几个大语言模型服务:日常写作和代码靠 [[Claude]],轻量任务交给 [[Codex]],搜索增强用 [[Antigravity]],还有几个本地跑着 [[Ollama]] 的小模型供离线场景使用。每个平台各自的 API Key 散落在项目环境变量里,月底要去好几个后台分别对账,想横向对比两个模型的输出还得打开不同的网页或客户端来回切换,很费事。