#interesting 一个查看自己的 twitter 账号是否被 shadow ban 了的小工具，shadow ban 我理解就是国内所谓的限流 https://shadowban.yuzurisa.com/mr_easonyang

#稍后不读 这篇讲解信息整理和阅读的文章写得真是太详实了，虽然篇幅非常长，但很推荐阅读。

不过我觉得对于本职工作并不涉及复杂、繁重的信息处理流程的人来说，这套系统的复杂度还是很高的，投入产出不一定能对等。

可能比较可行的是方案借鉴其中的某几项，然后发展出适用于自身场景的体系，这样也会更可持续些，避免出现所谓「差生文具多」的现象。

https://sspai.com/post/78133

#interesting Levels.fyi 是如何用 Google Sheets 支撑百万用户量级的系统？

我看了下，这个神奇的后端架构的思路是这样的：
整体架构是某种形式的读写分离，是不是 CQRS 倒没细说。写模型即 Google Sheets ，读模型为聚合后的 JSON 文件。由于读模型是文件，所以读请求到来时可以直接使用 CDN 来做缓存。是一个很经典的针对读多写少、不追求强一致性场景的优化。

https://www.levels.fyi/blog/scaling-to-millions-with-google-sheets.html

另外 https://www.levels.fyi/ 是国外比较知名的公司职级薪资对比工具，国内与之相似的可以看下 https://salaryfly.com/

#稍后不读 精确控制 AI 图像生成的破冰方案，ControlNet 和 T2I-Adapter

https://vfly.win/2T4PBh

#interesting GraphQL 开发者的福音（我的个人建议是非必要不要用 GraphQL） https://chrome.google.com/webstore/detail/graphql-network-inspector/ndlbedplllcgconngcnfmkadhokfaaln?hl=en-GB

#rumors 放在以前我是不会浪费时间看这种不知真假的 iPhone 新机提前曝光报导的。但可能是 Apple 这几年光顾着研究刀法，也可能是营销策略变了，总之现在的这些预测几乎已经是真机的提前预告了 https://9to5mac.com/2023/02/22/exclusive-iphone-15-cads-reveal-larger-6-2-inch-display-dynamic-island-and-more/

#TIL #askAI 在经济金融领域，BOP 是什么含义？又有什么用途？https://en.wikipedia.org/wiki/Balance_of_payments

有朋友还没找到 Arc 浏览器的邀请码么？

虽然我已经没在使用 Arc 了，但官方每周会向我这样的存量用户发放一个新的邀请码，每个邀请码可以使用 5 次。

以后就更新在本条的评论中当作个小福利吧，直至 Arc 开放注册。

大家按需使用，拼拼手速～用完后如果手上也有了邀请码，不妨也发到评论中，人人为我我为人人

#interesting 果然已经有教程在教人们如何与 AI 高效沟通了 https://github.com/phodal/prompt-patterns

#memo DHH 他们逃离（公有）云的动作还挺快，但这成本计算中丝毫没考虑人力成本呀。

总的来看可能是因为集群规模不算大，所以人力成本变化不明显。

这么一想的话，如果后续不深挖稳定性和性能，配套上精细化预算和强制限流，那可能还真如他所说会比公有云更省钱。

但我还是觉得这样的动作太极端，也不适用于多数 toC 大流量的业务。在我看来，对于大部分有在云层面降低成本的公司来说，为最费钱的 RDS 等有状态 PaaS 建立私有云、再搭配公有云应用容器的混合云会是个更稳妥的方案。

https://world.hey.com/dhh/we-stand-to-save-7m-over-five-years-from-our-cloud-exit-53996caa

#interesting 包含 2435 种流行品牌的免费 SVG 图标库。我查了下，其对国内各主流产品的覆盖也很全

https://simpleicons.org/

#interesting 一起用 AI ，好通俗易懂的名字。大概可以概括成又一个 AI 方向的小型门户网站 https://17yongai.com/

#interesting The Ultimate Chat GPT Course

#interesting Benchmarking Caddy vs. Nginx

#interesting 使用 Vercel 把你的 OneDrive 网盘变成公共资源站 https://github.com/spencerwooo/onedrive-vercel-index

#interesting Logseq AI（社区作品），我去年试用过早期版本，需要填入自己的 OpenAI API Key 。

体验层面和现在的 Notion AI 在 UX 和稳定性上自然没法比，但好在已经支持了今天刚上线的 gpt-3.5-turbo 模型，轻度使用的话费用比 Notion 低多了

https://github.com/briansunter/logseq-plugin-gpt3-openai

#interesting OpenAI 的 API 有 4096 个 token 长度的限制，那如何判断 prompt 是否超长了呢？

这个项目基于 OpenAI 的 tiktoken 实现了前端界面并部署了 vercel 实例，可以借鉴其思路对 token 情况进行计算。

#interesting 无限画布设计哪家强 https://infinitecanvas.tools/gallery/

#interesting 高性能、低延迟的探索与实践「大会」，主要为参会各厂关于性能优化的演讲视频+slides ，大部分为后端和云领域 https://www.p99conf.io/

#memo 看到了这个帖子，作为资深米兰尼斯表带用户，我也来讲讲我对这款表带的看法：

优点：
1. 透气性好：不锈钢织网设计，密布的小孔比各类打孔的运动表带的透气性还要好。
2. 相对耐脏：金属质地，所以比尼龙表带更耐脏。
3. 莫名的厚重感：不锈钢本体（不推荐）+米兰尼斯的搭配一定程度上减少了电子表的廉价感（但不多）。
4. 无极调节：磁吸设计调节起来太方便了。

缺点：
1. 夹毛发：头发必夹，有的人还会被夹到汗毛。由于多数是在挠头之类的无意识动作中产生的，惊愕中往往导致大力出奇迹，毛发基本都是被连根拔起，带着毛囊的那种。更要命的是，不仅夹你自己，它还有可能夹到别人。
2. 重：从米兰尼斯换到尼龙后，有一种火影小李卸掉沙包后的感觉，不对称健身必备！
3. 难清洗：虽然相对耐脏，但一旦脏了就很难清洗，编织网的根部用刷子很难搞干净，超声波清洗可能可行。
4. 无处安放的手：打字等需要将双手手腕朝下放置于平面时，戴表的手会感到明显的凸起，有些不自然。而剐蹭我倒是没遇到过。
5. 指南针不准：官方说法为「如果周围存在磁体，则可能会影响任何指南针传感器的精度。Apple 的皮制链式表带、皮制回环形表带、米兰尼斯表带和早期的回环式运动表带都含有磁体或磁性材料，因此可能会干扰 Apple Watch 上的指南针。2019 年 9 月或之后推出的回环式运动表带或任何版本的运动表带都不会影响指南针」。

似乎缺点比优点多，那我为什么还在用呢？因为太贵，感觉还没回本。

另外这个表带还有个使用小技巧。如果编织网的边缘被莫名其妙地刮起来一块，找个锤子把突出部分轻轻敲进去就好，看不出来。