通常情况下工作的内容都会是打开一个文件进行编辑,但是 Vim 的强大之处不仅在于单文件编辑,更重要的是可以对多文件编辑,这些文件可以存在不同的 Tab 中,不同的 Windows 中,甚至不同的 buffer 中,这一篇主要就是集中整理一下 buffer 相关的操作内容。
A buffer is an area of Vim’s memory used to hold text read from a file. In addition, an empty buffer with no associated file can be created
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top 命令能够实时显示系统中各个进程资源占用情况。可以用它来快速排查系统性能问题。
先行概念
用户空间,常规进程所在空间,用户空间非特权区域,不能直接访问硬件设备
内核空间,操作系统所在空间,能与设备控制器通讯,控制用户区域进程运行状态
使用举例
直接使用
默认进入 top 时,各进程是按照 CPU 的占用量来排序的:
top
解释:
第一行,系统时间,已运行天数,登录用户数,1 分钟,5 分钟,15 分钟负载
第二行,运行任务数
第三行,CPU 运行状态
us 用户空间(user)占用
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主要总结 Linux 下常用的目录,主要是为了学习 Linux, 以及了解各个目录的作用,以便于方便的管理 Linux 下的配置以及文件。绝大多数的 Unix-like 操作系统都遵循 Filesystem Hierarchy Standard 这个标准,这个标准规定了哪些目录作为什么功能,存放一些什么内容。
什么是文件系统
了解 Linux 文件系统的目录结构,是学好 Linux 的第一步,也是至关重要的一步。
当使用 Linux 的时候,如果您通过 ls -l / 查询根目录结构,就会发现,根目录下包含了很多的目录,比如 etc、usr、var、
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地址
https://github.com/scrooloose/nerdtree by Martin Grenfell
介绍
:help NERDTree
Config
通常情况下会设置一个 map
nmap <F2> :NERDTreeToggle<cr>
然后设置
" nerd comment
" Add spaces after comment delimiters by default
let g:NERDSpaceDelims = 1
" Use compact syntax for pr
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HAProxy is free, open source software that provides a high availability load balancer and proxy server for TCP and HTTP-based applications that spreads requests across multiple servers. It is written in C and has a reputation for being fast and efficient.
简单的来说 HAProxy 就是一个负载均衡,
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Meta Muse 使用教程:上手设置、提示词技巧与实用案例
上一篇 Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent 把 [[Muse]] 是什么、怎么注册、额度怎么算都整理了一遍,但是留了一个结尾:注册完之后到底该让它干什么。Muse 上线这几周,我查阅了一些测评体验,整理了 X 和 Threads 上用户晒出来的用法,发现大家的使用路径其实很像:从提醒和文件这类零风险的任务开始,确认它靠谱之后再慢慢接入邮箱、日历,最后才让它碰钱。这篇就按这个顺序来整理,从界面和设置讲起,再到具体的案例和踩过的坑。
Meta Muse 介绍与注册指南:一个会替你跑腿的个人 AI Agent
2026 年 9 月 8 日,[[Meta]] 发布了个人 AI Agent [[Muse]],宣传语只有一句:「它去做,而不是告诉你怎么做」。用 [[ChatGPT]] 或 [[Claude]] 时,我们得到的往往是一份说明书,真正动手的部分,打开网页、填表单、下单付款,还得自己来。Muse 想把这一段也接过去:你交给它的不是一个问题,而是一件事,它会自己打开浏览器一步步做完,需要你拍板时再回来问你。这是 Meta 迄今为止在消费级 AI 上下的最大一笔注,两周后的 Connect 2026 大会几乎整场都围绕它展开。
Jev:不聊天只做判断的 System One 决策模型
过去一两年,大模型的发展方向几乎都是更长的思考链、更大的上下文、更强的 Agent 能力。但在日常写代码和搭建自动化流程的过程中,我发现很多地方用到大模型,其实只是为了让它做一个简单的判断,却要付出几秒钟的等待和解析 JSON 的麻烦。TypeSafe AI 发布的 Jev 走了一条相反的路:不聊天、不写代码,只做快速的判断。
Executor:多 Agents 和外部世界之间的统一代理层
同时使用 Claude Code,Codex,Pi,OpenClaw 等等 Agent 工具时有一个非常尴尬的状况,就是不同的 Agent 工具维护了不同的配置格式,如果要配置 MCP server 就需要分别到不同的配置文件中定义,相同的配置散落在系统的各个角落中。同一份 API Key 也需要重复粘贴到不同的配置中,更麻烦的是如果一旦有更新或者 API Key 变动就需要重复修改多个地方,我之前还调查过如何[[跨平台管理 MCP]],主要的思路还是通过脚本和同步来对齐配置,但本质上还是在管理多个副本,直到我看到了 Executor 这个项目。