最近研究各种库的源码和文档，才发现有这么多功能都是我不知道的。甚至于有很多功能都是可以用在日常开发提效的，我却不知道。
总结一下有两个原因：
1️⃣ 自己掌握的信息已经过时。不知道自己研究领域最新动态。
2️⃣ 当新兴技术或产品出现的时候，没有将这些新东西关联到已有知识体系中。因为不知道用它能干什么？它能帮助自己解决什么问题，也没有兴趣去研究它。
对于信息源过时问题。信息源的获取应该广泛和及时一些：
1️⃣ 广泛问题是需要花时间逛各种知名活跃的论坛。例如 Hacker News，V2EX 等，去了解当下热门的技术和产品。
2️⃣ 及时问题则需要去订阅和关注一些自己目前研究领域的知名博主，以及产品的文档更新。从他们那了解最新的动态。
对于知识的关联问题。是需要在了解到新的信息之后，能对自己有一些启发式思考。而启发式思考来自两个方面：
1️⃣ 和自己的研究领域强相关，能很快通过检索自己的知识库知道这东西能干什么。
2️⃣ 以自己的认知看起来可能弱相关，但社区相对比较活跃。这个时候就需要通过实际动手体验来激发与知识库的关联性，才有可能从中得到启发，知道它的作用。及时还不知道，至少也拓宽了知识的广度，未来可能用得着。
而以上这些问题，都可以利用 AI 来帮助自己去了解和得到启发。所以接下来我准备再次尝试优化我的信息工作流。
1️⃣ 用自动化工具订阅一些产品的更新日志。例如 pnpm 发布了新的 release 有哪些新功能；Vite及周边技术更新了什么；哪个知名大模型更新了什么新功能；哪个博主在 X 上分享了什么新的体验心得等等。
2️⃣ 用 AI 帮我深入分析和总结这些更新内容，并尝试让它给出这些更新能用来干什么的建议，也就是启发式思考。
3️⃣ 为了信息的准确性，自己也需要根据 AI 的总结，具体去信息源头了解这些。如果有得到启发，则需要去亲自体验它。
总结一下有两个原因：
1️⃣ 自己掌握的信息已经过时。不知道自己研究领域最新动态。
2️⃣ 当新兴技术或产品出现的时候，没有将这些新东西关联到已有知识体系中。因为不知道用它能干什么？它能帮助自己解决什么问题，也没有兴趣去研究它。
对于信息源过时问题。信息源的获取应该广泛和及时一些：
1️⃣ 广泛问题是需要花时间逛各种知名活跃的论坛。例如 Hacker News，V2EX 等，去了解当下热门的技术和产品。
2️⃣ 及时问题则需要去订阅和关注一些自己目前研究领域的知名博主，以及产品的文档更新。从他们那了解最新的动态。
对于知识的关联问题。是需要在了解到新的信息之后，能对自己有一些启发式思考。而启发式思考来自两个方面：
1️⃣ 和自己的研究领域强相关，能很快通过检索自己的知识库知道这东西能干什么。
2️⃣ 以自己的认知看起来可能弱相关，但社区相对比较活跃。这个时候就需要通过实际动手体验来激发与知识库的关联性，才有可能从中得到启发，知道它的作用。及时还不知道，至少也拓宽了知识的广度，未来可能用得着。
而以上这些问题，都可以利用 AI 来帮助自己去了解和得到启发。所以接下来我准备再次尝试优化我的信息工作流。
1️⃣ 用自动化工具订阅一些产品的更新日志。例如 pnpm 发布了新的 release 有哪些新功能；Vite及周边技术更新了什么；哪个知名大模型更新了什么新功能；哪个博主在 X 上分享了什么新的体验心得等等。
2️⃣ 用 AI 帮我深入分析和总结这些更新内容，并尝试让它给出这些更新能用来干什么的建议，也就是启发式思考。
3️⃣ 为了信息的准确性，自己也需要根据 AI 的总结，具体去信息源头了解这些。如果有得到启发，则需要去亲自体验它。
原来在解析代码的过程中，解析代码每遇到一个 import/require 就会调用此钩子，看看有没有其他插件想对加载模块特殊处理的，没有的话就用默认的处理。
一旦有插件实现了这个 resolveId，比较典型的就是 alias 插件，使用@/components 等别名进行导入，就得用alias 插件自己处理路径问题，不然 rollup 无法解析这个路径。
而First 类型插件的熔断机制就是，例如每次遇到mport/require 的路径解析，只需要有一个钩子有返回值，也就是成功解析了，那么后面插件的resolveId 钩子就不会执行。想想也是，也没必要执行后续的了，不然用哪个解析路径也是个问题，要是都返回同一个路径，性能损失也是存在的。
原来还有 patch-package、pnpm patch 这些玩意，我今天才发现。
我之前为了改第三方库那几行代码费的那么大精力，还得重新发个包，感觉前端白干了。。。
顺便学习了一波 pnpm.overrides 配置，也可以直接修改第三方库的依赖库的版本。
我之前为了改第三方库那几行代码费的那么大精力，还得重新发个包，感觉前端白干了。。。
顺便学习了一波 pnpm.overrides 配置，也可以直接修改第三方库的依赖库的版本。
WPS 迟早💊
看个 PDF 文档，我 M2 的 Macbook Pro，风扇呼呼的转。一看监视器资源，CPU 占用 35% ，排名第一。
我的 Webstorm 才占用 6%，真搞不懂这家伙在干嘛，退出没 3 分钟，电脑慢慢就安静下来了。
立马下了个 Koodo Reader，看起来够简洁，先用着。
看个 PDF 文档，我 M2 的 Macbook Pro，风扇呼呼的转。一看监视器资源，CPU 占用 35% ，排名第一。
我的 Webstorm 才占用 6%，真搞不懂这家伙在干嘛，退出没 3 分钟，电脑慢慢就安静下来了。
立马下了个 Koodo Reader，看起来够简洁，先用着。
算是终于搞懂了 ESM 和 CJS 的混合开发问题，写了个博客记录一下测试过程。
有意思的是我都写完了，然后让 DeepSeek 帮我检查下一部分信息的正确性，果然发现 Node 从 22.12.0 开始默认启用require(esm)。
还好发现的及时，补充了几个高版本 Node 的用例，没啥大问题才发布到博客。
从多场景分析 ESM 和 CJS 混合开发：
https://blog.1874.cool/esm-commonjs
有意思的是我都写完了，然后让 DeepSeek 帮我检查下一部分信息的正确性，果然发现 Node 从 22.12.0 开始默认启用require(esm)。
还好发现的及时，补充了几个高版本 Node 的用例，没啥大问题才发布到博客。
从多场景分析 ESM 和 CJS 混合开发：
https://blog.1874.cool/esm-commonjs
会写 Prompt 真的太牛了，我用 AI 做项目的时候，想让他从 0 写个项目，只能简单说我自己的流程，生成的代码基本不能看，再看看大佬们写项目，Prompt 写好长一段，包括对对项目的构思，要求使用的技术栈，各种注意事项。看完之后发现确实厉害。
我这几天也抽空用大佬给的 Prompt 模板，试着用 Claude 3.7 帮我写写项目，我目前手头确实有好几个可以从 0 开始的项目需要搞起来，期待我的测试
🔗 #工具推荐
大佬的 Prompt 模板：https://mp.weixin.qq.com/s/Cz4Xwsa5ZS6tW-H5YdQzSw
设计风格可视化： https://daohang.qiaomu.ai/ui.html
创建并分享你的精美卡片：https://card.3min.top/
我这几天也抽空用大佬给的 Prompt 模板，试着用 Claude 3.7 帮我写写项目，我目前手头确实有好几个可以从 0 开始的项目需要搞起来，期待我的测试
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终于搞定了另一个播客流程，这下我的小爱音响有的播放了。
获取自己感兴趣的RSS 当天的更新文章，用 AI 总结并转成播客并存储到 cloudflare r2 中，然后在我家里的服务器跑定时脚本，每天去拉取音频文件，然后小爱音响就能根据自定义指令来播放了。
🔗 #工具推荐 https://podrss.1874.run
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其实之前有在考虑部署自己的「Flomo」，也就是 Memos，因为他 API 比较齐全，无论怎么折腾都行，后来还是放弃。
我继续选择 Flomo 是因为他的理念我很赞同：持续不断记录，意义自然浮现。我也是从 Flomo 开始了解并实践卡片笔记法。
Flomo 的定位在我看来非常明确，就是想把自己打造为「能以最快最便捷的方式抓住头脑风暴，抓住任何一闪而逝灵感。」的产品
无论是输入方式还是各种小组件，整个 UI 交互设计，都是围绕用户「如何快速记录笔记」
而且Flomo 对待 AI 的态度我也比较欣赏，他并没有随波逐流，随意的把 AI 「帮你写」「扩写」「总结」 融入自己的产品
在Flomo看来，任何AI工具都不能触碰记录，记录是思考的第一步，一旦使用 AI 来帮助自己生成文字、记录文字，那么对笔记的思考将大大折扣
当然笔记的回顾也是 Flomo 非常关注的领域，直到现在 Flomo 上AI 相关的功能就是「AI 智能转写」和「找一找」。
「AI 智能转写」自动识别语音内容并生成文字笔记，并通过 AI 修复错字及去除口癖，避免手工修改的麻烦。
「找一找」是基于 AI 技术分析并理解你的问题，然后在你自己的笔记库中去挖掘出与问题有关联的笔记，并按照指定的规则呈现。
这对于我回顾笔记来说非常有用，因为Flomo 是基于标签的，随着标签的增多，想从国外笔记中找一找灵感是非常困难的，而且偶尔记录的一些笔记还忘记打标签。而这个功能就能尽量弥补一些回顾的缺陷。类似的功能还有「相关笔记」「随机漫步」，都是在帮助你回顾笔记，连接过往的笔记，重新产生新的灵感。
换到 Memos 就需要自己去折腾快速记录和帮助自己去回顾的相关功能，从这两个方面来说，Memos 就稍逊。
不过记笔记最重要的还是坚持，还挺难的，我也会经常中断记录。最近刚找回点感觉，搞起！🫡
我继续选择 Flomo 是因为他的理念我很赞同：持续不断记录，意义自然浮现。我也是从 Flomo 开始了解并实践卡片笔记法。
Flomo 的定位在我看来非常明确，就是想把自己打造为「能以最快最便捷的方式抓住头脑风暴，抓住任何一闪而逝灵感。」的产品
无论是输入方式还是各种小组件，整个 UI 交互设计，都是围绕用户「如何快速记录笔记」
而且Flomo 对待 AI 的态度我也比较欣赏，他并没有随波逐流，随意的把 AI 「帮你写」「扩写」「总结」 融入自己的产品
在Flomo看来，任何AI工具都不能触碰记录，记录是思考的第一步，一旦使用 AI 来帮助自己生成文字、记录文字，那么对笔记的思考将大大折扣
当然笔记的回顾也是 Flomo 非常关注的领域，直到现在 Flomo 上AI 相关的功能就是「AI 智能转写」和「找一找」。
「AI 智能转写」自动识别语音内容并生成文字笔记，并通过 AI 修复错字及去除口癖，避免手工修改的麻烦。
「找一找」是基于 AI 技术分析并理解你的问题，然后在你自己的笔记库中去挖掘出与问题有关联的笔记，并按照指定的规则呈现。
这对于我回顾笔记来说非常有用，因为Flomo 是基于标签的，随着标签的增多，想从国外笔记中找一找灵感是非常困难的，而且偶尔记录的一些笔记还忘记打标签。而这个功能就能尽量弥补一些回顾的缺陷。类似的功能还有「相关笔记」「随机漫步」，都是在帮助你回顾笔记，连接过往的笔记，重新产生新的灵感。
换到 Memos 就需要自己去折腾快速记录和帮助自己去回顾的相关功能，从这两个方面来说，Memos 就稍逊。
不过记笔记最重要的还是坚持，还挺难的，我也会经常中断记录。最近刚找回点感觉，搞起！🫡
好久之前就部署到新加坡服务器上了，但一直没找到合适的用途。
这次是使用 n8n 来监听 当前这个Telegram频道的信息，将文本信息格式化后通过 API 同步到 Flomo 上去。
文本格式化是将每一条记录都会额外加上「2025-当前周」标签，这样我就可以根据这个标签在 Flomo 上每周总结，然后一个月后发月刊到博客上去。
比较可惜的是 Flomo API 并不支持图片同步，也不支持 GET 请求。
如果支持 GET 请求，我的信息流入口就可以全部放在 Flomo 了，然后利用工具同步到各个渠道。
折腾了一上午，成功将小爱音响接入xiaomusic，可以通过自定义指令播放本地服务器上的音乐
网友分享的有接入网易云还有各种电台歌单感觉都挺炫酷的。
我短期内没这么多需求，我主要是用来听一些自定义订阅渠道的新闻。
通过之前部署的 Hacker News 每日播报项目，我可以在服务器上定时执行 shell 脚本，拿到每天生成的 AI 总结的新闻 mp3 文件，然后通过自定义指令「每日播报」来播放Hacker News热门新闻。
想象一下场景：每天上班前，对着小爱音响说一句「小爱同学，每日播报」然后一边洗漱一边听新闻就很酷。
下一步准备做个 PodRSS 项目，将我订阅的其他 RSS 和 newsletter 也一起用 AI 总结然后统一生成 Podcast，然后用手机播客或者小爱音响来听。
感谢原 PO 项目：
🔗#工具推荐 https://github.com/hanxi/xiaomusic
网友分享的有接入网易云还有各种电台歌单感觉都挺炫酷的。
我短期内没这么多需求，我主要是用来听一些自定义订阅渠道的新闻。
通过之前部署的 Hacker News 每日播报项目，我可以在服务器上定时执行 shell 脚本，拿到每天生成的 AI 总结的新闻 mp3 文件，然后通过自定义指令「每日播报」来播放Hacker News热门新闻。
想象一下场景：每天上班前，对着小爱音响说一句「小爱同学，每日播报」然后一边洗漱一边听新闻就很酷。
下一步准备做个 PodRSS 项目，将我订阅的其他 RSS 和 newsletter 也一起用 AI 总结然后统一生成 Podcast，然后用手机播客或者小爱音响来听。
感谢原 PO 项目：
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