时光的弧线 https://withcol.com CIRCLE OF LIFE Tue, 03 Nov 2026 05:49:26 GMT https://validator.w3.org/feed/docs/rss2.html https://github.com/jpmonette/feed zh-CN All rights reserved 2026, Felix <![CDATA[小记·跑步500km ]]> https://withcol.com/article/318801ce https://withcol.com/article/318801ce Wed, 28 Oct 2026 00:00:00 GMT
年初定的是每个月 40 公里。这个目标，早已经达成了。
可跑步的欲望比我预想的要强烈。今年到现在，户外跑了 504.23 公里。关于跑步，已经谈过一次。上次写到三百多公里，谈的是心率，是怎么让自己慢下来。又有了一些新感悟。
前一阵和 AI 聊，它提醒我：这是一种出口，也是身边为数不多的稳定。
确实如此。单靠村上春树那本《当我谈跑步时我谈些什么》，撑不到现在。
年初至今 504.23 km
年初至今 504.23 km

01 起起落落

我并不是一个追求强度的人。但身体已经适应了 7 公里。这个程度间隔太久不跑，状态就会迅速下降，最大有氧适能掉得最为明显。
最大有氧适能，10 月 23 日 45.1
最大有氧适能，10 月 23 日 45.1
它五月前后到过今年的高点，后来掉下来一截，十月又回到 45.1。公里数可以一直累上去，适能掉下来得很快。要把有氧适能稳住，还是得每周都跑。

02 心率

我完全意识到了「心率储备」的重要性。从起步的慢跑，我就知道今天的状态怎么样。
前 1 到 3 公里，心率预热保持在 140 左右，不能太高。始终不冲坡，宁可走。心率的波动稳住了，后面的输出才稳。
一次跑的心率：平均 153，最高 166
一次跑的心率：平均 153，最高 166

03 校准身体

我追求对跑姿的校准，尤其是摆臂。有一次在 YouTube 上看某个博主讲过一个纠正摆臂的「邪修」，我甚至不知道怎么描述它，但摆臂相当重要。
配速一上来，就能感觉到身体的力矩。力量要分布在前后。后程力竭，身体就会趋于散开，脚步的着力点也会散。两条手臂，像是给身体调平的配重。
步频随着配速，平均值从 170 慢慢往 175 靠。配速本身，年初在 6:30，年中靠近 6:15，最近能到 6:10。步频还没有完全跟上。
年中换了 Boston 13，就再也没穿过 361° 的 Eleos。随着里程增加，也明显感受到了这两双鞋的差别：Eleos 是全方位的包裹，甚至有些挤。Boston 13 更像一个精准的外科医生，只在脚部最重要的几个着力点加固。表面没有那么紧，固定得却很稳。

04 在想什么？

看看其他跑者，看看江安河边露营的人。人就在河边，可我真的很少看河。
每次会路过一条火锅街。闻到火锅味，偶尔会有想吃的冲动。
也十分厌恶那些在跑道上把电动车骑得飞快的人。
要进入那种状态，得专注于姿态和呼吸。跑步带着痛。肌肉在被拉长、被冲击，一不留神，就会被痛苦和思绪扰乱节奏。
我享受跑步的时间。思维散开，音乐一亢奋，一不留神，49 分钟就过去了。也有痛苦的时候。想着怎么舒缓腿上的疼痛，怎么调整步伐，就会觉得时间长一点，并且有一些煎熬。
下一个 500 公里什么时候来，我还不清楚。而跑步对我来说是稳定的陪伴。只要不停，它终究会到来。
 
]]> <![CDATA[探索关于你的wiki]]> https://withcol.com/article/0dd1c384 https://withcol.com/article/0dd1c384 Tue, 27 Oct 2026 00:00:00 GMT
这种管理方式并不适合每个人，但对有需求的人来说，是个非常好的手段。如果目前觉得没需求，那就相信自己的直觉，不需要搭建，没有任何意义。在这个工具满天飞的年代，这是我的应对理念。
年初左右，网上到处在讲「第二大脑」。Obsidian + Codex，构建你的最强大脑，诸如此类。但确实没遇到什么需求，便没探索。
Obsidian 我很早用过，但不喜欢它的界面和管理方式，所以一直用 Notion。
后来问题变了。和 AI 探讨的文字、自己记下来的东西越来越多，归档和管理开始撑不住，也一直想不到合适的办法。
我试过三条路，都不合适。
  1. 把对话直接下载下来。这么长的记录，几乎不会再看第二遍。
  1. 让 AI 提炼后再保存。文件是孤立的，我自己的原话也没了。
  1. 直接留在 AI 里。先不说隐私，事后想查阅，本身就是个难题。
转了一圈，还是回到原来的问题上：这些文字要留下来，但不能只是一堆不会再打开的文件。
今年 4 月，Karpathy 提出了 LLM Wiki。感兴趣可以看原文，这里不展开讲方法本身。和网上流传的 Obsidian + Codex，不是同一个理念。Karpathy 提出的，更具系统性和工程思维。
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f
之后出现了不少相关实现。我试的是 star 比较多的 llm_wiki。它不是 Obsidian 插件，而是一个桌面应用。生成出来的 Wiki 目录，仍然可以当作 Obsidian 库打开。用下来，感觉不错。
https://github.com/nashsu/llm_wiki

01 原文存档

原始 Markdown 都留在资料库里，不会被改写覆盖。日记、读书笔记、和 AI 的对话，摄取之后仍然能回到原文件。
原始资料
原始资料
提炼可以有，但原话不能丢。不然过一段时间，你面对的只是模型替你总结过的自己。

02 关系比单篇更有用

Obsidian 这类工具的长处，本来就是知识图谱。llm_wiki 的图更直观，也更好读。点开一个节点，能看到它连着哪些页面，这些页面又来自哪些原始文件。
llm-wiki-关联模式
llm-wiki-关联模式
llm-wiki
llm-wiki
Obsidian
Obsidian
文章也会被归纳、互相关联。不是每篇各写各的摘要，而是把散落的记录收成可以来回跳的页面。
文章归纳
文章归纳
关联页面
关联页面

03 问的是自己的库

这里的问答，不是再开一个新对话，而是对着已经整理过的资料问。回答能回到具体页面和原始文件。
AI问答
AI问答

04 构建个人主体

图谱和归纳，工具可以做。再往前一步，把这些页面收成一个个人主体，需要自己去接 MCP 和 Agent。这一步它不会替你做完。
个人主体
个人主体

05 用的时候要注意

我放进去的，主要是个人心智相关的材料：近两年的日记、和 AI 的探讨、读书笔记，都做成 Markdown。分析质量完全取决于这些原始数据。没有记录习惯，工具也提炼不出一个「你」。
如果打算长期用，有两个文件要自己改。
  1. purpose.md 管这个库为什么存在，要回答什么问题，范围到哪里。
  1. schema.md 管页面怎么组织。
检索最好再配一个向量模型，关联会准一些。我用的是 qwen3.7-text-embedding。
个人主体这一层，还是要自己把 MCP 和 Agent 接完整。工具给出的是材料和关系，不是一个已经建好的自己。
我用它，是为了更好地看见自己的思考和性格倾向。前提是你有记录的习惯。这些原始数据，才是作为「你」留下来的东西。
 
]]> <![CDATA[M3.1Flash的WebDev体验]]> https://withcol.com/article/e5ec4730 https://withcol.com/article/e5ec4730 Mon, 26 Oct 2026 00:00:00 GMT
这个月大部分时间都在重构博客。前期主力还是 Google Antigravity 里的 Gemini 3.8 Flash，但速度实在太慢。后来我辗转看了各类 token 折扣，10 月 21 日发现 MiniMax M3.1 Flash 在订阅里可以无限畅用，再加上首次半价，就订了 M Plan Go。高强度用了 5 天，做个小结。
💡
模型是 MiniMax M3.1 Flash，客户端是 MiniMax Code。全程开着 1M 上下文，推理强度 MAX。下面的体感都来自这个条件，而且这五天没有按 token 计成本。
notion image
从榜单看，M3.1 Flash 的 WebDev 能力并不突出，Arena WebDev 上甚至低于 GLM 5.3 Flash。但搭配 MiniMax Code 用下来，任务完成的体感比 GLM 5.3 Flash 舒服得多。
Arena WebDev
Arena WebDev

01 速度

峰值到过 240 token/s，但不稳定。整体大概在 150 token/s 左右。这是思考强度 MAX、1M 上下文下看到的输出速度。相对 Gemini 3.8 Flash，这已经是我换模型的主要原因。
notion image

02 任务完成度

完成度很高。我主要看两件事：做出来的质量，以及和我预期的偏差。
描述比较清楚时，落地结果和预期差得不大，质量也稳。WebDev 流程里，它会自己把优化和测试跑完，不是改完代码就停。

03 工具调用

工具调用是这五天最明显的差别，调用速度和调测质量都不错。
上一期我是让项目 AI 改代码，再把 Chrome DevTools 里 Dev AI 的结论手动传回去。MiniMax Code 可以直接装 DevTools MCP，测试这条链路就被接上了，我不用再当中间人。它也因此发现并修掉了一些之前很难定位的性能问题。
CLS = 1
CLS = 1
尤其是 CLS = 1。CLS 是页面布局偏移，1 已经很差。之前靠我手动传递，配合 Gemini 3.8 Flash，这个问题一直没解决。M3.1 Flash 第一次做优化时就发现了，并且一次修复就处理完。

04 指令遵循

指令遵循比较稳。这五天里，计划模式没有脱离过。Antigravity 和 Codex 里，我都遇到过模型自己跳出计划模式的情况。
一开始它会带着一些默认记忆，多做一点开发流程里的事，像是默认 skill 在多管闲事。但我明确说不要做之后，就没再出现。当前对话和跨对话，都准确遵循。

05 还不舒服的地方

  1. 上下文很容易满。不确定是不是我自己的上下文管理有问题。在 MiniMax Code 里，1M 上下文很容易被占满。这个感觉是相对 CodeBuddy 和 Zcode 来说的。
  1. 任务越到后面越慢。后期单个任务耗时越来越长，长任务大概要 1 小时。可能是上下文变长，也可能是推理强度开在 MAX。我没有对照模型，自己的前端经验也有限，判断不了任务到底难不难，所以这里不下结论。
  1. Git 变更看不全。这是 MiniMax Code 的界面问题，不是模型本身。它只能看到变更文件的内容和文件树，看不到当前分支上已提交和未提交的整体情况。和 Codex 的变更视图比，这点比较别扭。
Codex 的变更更清楚
Codex 的变更更清楚

06 小结

总的来说，我还是比较喜欢 M3.1 Flash。开发流程比前两周顺，工具也终于能自己把测试接上。
但这些都是在不计 token 的情况下用出来的。如果按成本算，结论可能会不一样。
]]> <![CDATA[谈戒烟 ]]> https://withcol.com/article/d07cfba0 https://withcol.com/article/d07cfba0 Sat, 24 Oct 2026 00:00:00 GMT
自从读了关于戒烟的书，以及由此引申去读了「成瘾」「脑科学」相关的书籍后，戒烟对我来说越来越清晰。
八月底至今再也没抽过，但并不代表没想过。

01 那些最想抽烟的时刻

我观察到了几个我最想抽烟的时刻：
  1. 独处且无聊的时候
  1. 非常兴奋的时候
  1. 醉酒的时候
  1. 旧忆涌现的时候
  1. 团体抽烟的时候
而这些情景的「条件反射」，是从以前的习惯中映射出来的。
这类「条件反射」式的冲动，是最难抵抗的。

02 戒断，与心理依赖

以前我以为，不抽烟时的反应就是戒断反应；但了解了毒品的戒断反应，才知道什么是真正的戒断。尼古丁较之微乎其微——真正的戒断是一种强烈的生理反应：身体疼痛，极度焦躁不安，夜不能寐。而我并没有这些。
但心理上的依赖也并非易事。我觉得并不能因为它不是生理戒断，就低估它的威力。心理上的强度甚至有时比生理上的更难。在真实的戒毒案例中，很多人多年后复吸，大多还是因为心理上的需求；根治的办法，就是解决心理上的问题。
而神奇的是，在我了解成瘾相关的研究后，似乎有了更强的意志和逻辑来对抗。
你所谓的压力，其实是舒缓尼古丁的压力，而不是你本身。
科学带给我的心理力量是强大的，我会从根本上看到它的全貌。

03 给自己一点反应的时间

当我感受到那种烟瘾时，给自己一点反应的时间：它带给我了什么？舒缓压力？可是这并不是你的压力。即便带给你了主观上的压力缓解，对你的身体呢？
想象我的肺活量大幅度下降，跑步气喘吁吁；想着对这个你一秒也离不开的精妙系统——「呼吸」——造成的永久伤害，你伤害着的，是那个你最不能离去的系统。
一般在这时候，念头不再那么强烈。

04 习惯的扩散与叠加

而为什么说抽烟越久，难度越大？因为在生活中，越来越多的时刻和抽烟关联起来，形成条件反射。
比如等人时抽一根烟，饭后抽一根烟，上班闲暇下楼抽一根烟，你觉得「压力大」的时候抽一根。这些「条件反射」会扩散，时间越长，扩散得越多，越无法抗拒。最强大的力量是习惯，毁灭的力量也是习惯。
问题还不仅仅是这么简单。最恐怖的是这些习惯被叠加在一起的威力。本打算戒烟，当觉得压力大，想下楼散步，恰巧碰到楼下扎堆抽烟的人——这时候已经叠加了多种条件反射：压力、下楼，以及团体抽烟。
这样从抵抗到屈服，意志反复消磨；失败越多，反而会形成新的心理「习得性无助」。
因此我意识到，尽早戒烟是好事，也是易事。

05 题外话

我父亲也是老烟民，我给他也买了这本书。目前看来似乎并没什么作用。我把它看成买彩票了——戒掉了举国同庆，戒不掉随遇而安。因为抽烟也是他的一种选择。
]]> <![CDATA[初读《当尼采哭泣》]]> https://withcol.com/article/dd8cd9cf https://withcol.com/article/dd8cd9cf Fri, 23 Oct 2026 00:00:00 GMT
昨天晚上终于听完了《当尼采哭泣》这本书。
这本书源于读亚隆的《存在主义心理治疗》，系统向我推荐了这本书。
昨晚听到第19章时，正是情节激烈的时候，我一度在犹豫要不要继续听下去。因为我感觉自己就像即将探索到某个秘密一样，也有一种渴望，就像布雷尔医生一样。因此，我一直听到了晚上12点，听完了第22章，也就是最后一章。
在写这篇读后感前，其实有很多不懂的地方。但是，我还没有向 AI 询问，也没有看其他读者的观后感。我想先写一写自己最原始的感受和理解。

01 阅读体验：像是亲身融入了他们的生活

这本书读起来很生动。这种对白式的写法确实吸引了我。听它的时候，就像真的融入了尼采和布雷尔医生之间的生活。我每每都期待下一次能听到什么终极奥义。这是从阅读乐趣方面来说。
在读这本书时，我对尼采并不是很了解。因此，我对这本书的理解，完全是基于这部小说。而后记中，作者也写到，书中有一些内容是真实的，包括信件和对话。
我没有给这本书做太多标注，偶尔会记下一些尼采说过的话。很多道理是通过故事呈现出来的，而不是写成一句句名言。
但里面有几个场景，确实让我觉得似曾相识，或者引发了一些思考。

02 我对这本书的理解：布雷尔与尼采之间的博弈

首先，我梳理一下自己对这本书的理解。
它讲的是布雷尔一生所遇到的困境，其中一部分与尼采形成了一种镜像关系。而他们展开对话的方式也很有意思。
布雷尔本想以让尼采从哲学上治疗自己为由，留下尼采。在这个过程中，布雷尔本来是要医治尼采的，但渐渐地，布雷尔的哲学治疗成了这段关系的主旋律。而尼采在这样的旋律下，也再未发生过偏头痛。
他们之间的对话，起初确实像一场尼采所描述的下棋：每句话都有目的，都想占领一个高地。
从布雷尔医生的角度来看，当他发现尼采能够触及自己内心的某些地方时，起初他会发起攻击，但渐渐地，他似乎不再进攻。再到最后，他似乎不再关心这场博弈，只关心他自己的“清扫烟囱”。
而尼采呢？这一切他似乎都能意识到。从后期他们开始治疗的这段时间来看，对于布雷尔的伎俩，尼采是知道的。可他就像一位老师对待学生一样，考虑着如何引导他。
我不知道自己理解得是否准确。

03 贝莎与伊娃：布雷尔对她们的感情到底是什么？

在这篇文章中，我主要关注的是布雷尔对他之前的一位患者贝莎的性幻想，以及对之前的一位女护士伊娃的思念。
最初，我用“性幻想”和“思念”这两个词来概括，但我觉得这显得很单薄。这也正是我没有搞清楚或者没有彻底弄明白的地方：布雷尔对这两位的感情到底是什么？或者说，这些感情到底意味着什么？
书中还有一个让我印象很深的场景。
布雷尔在催眠中看见了贝莎和别的医师。他甚至能预测到贝莎下一个动作要做什么。而当他旁观了这一系列动作之后，他好像释然了。
可是为什么呢？为什么释然了？
之前尼采说，这些女人只会对男人做出相同的吸引，这都是她们密谋好的，或者是她们计划好的，你不应该上当。
可是从布雷尔的视角来看，贝莎好像确实是在发病。
我不知道该如何理解这两种视角之间的差异。布雷尔究竟看到了什么，才让自己释然？这是我还没有弄明白的地方。

04 催眠与“清扫烟囱”：为什么我也想去经验一次？

布雷尔在被催眠后重新经历了那些场景。当约瑟夫被弗洛伊德从梦中唤醒的那一刻，我都为之深呼一口气，或者说感到幸运：还好，那只是一场梦。
而这本书的精彩之处，也正是这一场催眠。它真的提供了一种绝妙的方式：让你在不必承受任何代价的情况下，又能去经验它。
说实话，看完这一段，我多想自己也去被催眠啊。
我为什么这么想呢？我又想去经验什么呢？
想到这里，我突然不知道自己为什么这么想。
我当前并未体会到他们所说的那种对死亡的恐惧，或许有，但没有那么终极；或者是对自由的渴望。而我现在这个阶段，我是自由的。
而这一切治疗所围绕的核心方法，就是布雷尔医生在治疗贝莎时使用的一种方法，叫作“清扫烟囱”，也就是重现你不愿面对的场景。
布雷尔用相似的方法描述了莎乐美在他面前所表现的一切，而他这么做的目的，就是让尼采也去经验一次“清扫烟囱”。
贝莎和莎乐美相似的地方，就是她们都会对别的男人做出相似的反应。我没明白，或者说，我还没有彻底明白：她们到底从中经验到了什么？她们为什么会有这样的反应？她们意识到自己在对方心里不是唯一的吗？

05 自由与枷锁：为什么获得自由后，反而会恐惧？

布雷尔在催眠中获得了自由，可是他发现，自己好像在恐惧自由。
按他自己的话说，他拿起缰绳，祈求再次被拴住。
我不知道自己理解得是否正确。他去找贝莎，去找伊娃，希望和她们过全新的生活。而其实，这种生活和现实中的生活又有什么区别呢？他去找她们，只不过是进入了另一种枷锁。
这让我对自由产生了一些疑问。为什么一个人明明获得了自由，却又想要回到被束缚的状态？我还没有完全理解布雷尔的这种矛盾。

06 关于孤独与死亡：或许现在还不是理解的时候

到最后，我还是无法理解尼采那种极致的孤独，以及布雷尔对死亡的恐惧。
这本书里有些话让我印象很深。比如尼采关于孤独的表达：
我只是打算说，要完全与另一个人发生关联，人必须先跟自己发生关联。如果我们不能拥抱我们自身的孤独，我们只是利用他人作为对抗孤立的一面挡箭牌而已。只有当人可以活得像只老鹰——不需要任何观众——才可能爱慕地转向另一个人；只有在那个时候，一个人才能够去关心另一个存在的增长。因此，如果人不能放弃一桩婚姻，那么这桩婚姻就注定要失败。
这段话让我想到，先要学会和自己相处，才能真正与另一个人建立关系。如果一段关系只是为了排解寂寞或孤独，那么它可能很难长久。
可是，我也开始意识到一个问题：我以前真的能拥抱自己的孤独吗？
而关于尼采那种极致的孤独，以及布雷尔对死亡的恐惧，我觉得也不必着急。或许我早晚会遇到，只是阶段未到。到时候，我会再次重温这本书。
 
]]> <![CDATA[谈AI与游戏]]> https://withcol.com/article/062ca92e https://withcol.com/article/062ca92e Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 GMT
最近想分享一下，随着 AI 的发展，我玩游戏的方式也发生了一些变化。
最明显的是，查询攻略变得更快、更直接了。以前遇到问题，需要自己翻论坛、看视频、筛选信息；现在通过 AI 的辅助，往往能直接找到问题的核心，更快地达成目标。
但这也给游戏带来了一个新的考验。
开发者费尽心思设计的关卡、解谜和探索过程，如今可能只需要问一下 AI，就能得到答案。那这些过程原本承载的意义呢？游戏又该如何面对这种变化？
下面就结合我主要游玩的几个游戏来聊聊：《魔兽世界》（WoW）、《上古卷轴 Online》（ESO）、《暗黑破坏神4》、《黑色沙漠》和《精英危险》（ED）。

1 为什么能用 AI

AI 能在这些游戏里帮上忙，一个重要原因是：已经有大量现成的攻略资料。
尤其是年代比较久、影响力比较大的游戏，往往有专门的 Wiki、攻略网站和玩家社区。比如《魔兽世界》，我会查 Wowhead；而 ESO 的攻略，在我看来就没有那么系统，资料比较分散，而且大部分是英文，查起来很费劲。
AI 的优势，就在于帮我组织这些信息。
它能利用的资料也不只是文字。比如使用 Gemini 时，我可以搜索相关的 YouTube 视频攻略，再让它概括和整理其中的内容。
以前需要自己翻找、对照的资料，现在可以先让 AI 梳理一遍，再根据具体问题继续追问。

2 如何分类

涉及的游戏比较多，我想按照 AI 帮我解决的问题，把这些体验分成三类：
  1. 配装 BD：装备如何获取、升级和搭配。
  1. 技能 BD：技能如何搭配，以及具体的输出手法。
  1. 日常指导：任务的前置条件、副本机制、功能解锁，以及探索过程中遇到的各种问题。
前两类主要围绕 Build，也就是 BD 展开。它们并不能完全分开，技能搭配往往要建立在配装的基础上，装备准备好之后，又需要继续研究技能和操作，两者是相互关联的。
日常指导则不局限于 BD，更多是在游玩过程中，遇到什么问题，就随时问 AI。
下面就按照这三类，结合具体游戏来聊聊。

3 配装 BD

配装主要涉及三个问题：
  1. 装备如何获取？
  1. 装备如何升级？
  1. 装备如何搭配？
这是很多游戏的起步，但配装在不同游戏里的分量并不一样。
比如《暗黑破坏神4》，一套配装成型之后，往往会有质的提升。而在《黑色沙漠》里，装等是一个硬指标，有时候差一点，体验就会有很大的不同。

1. 查询装备的获取方式

装备从哪里获取，通常都有明确的途径。这类问题，AI 查询起来相对容易。
获取过程中，游戏可能还会安排一些任务、解谜，去丰富体验，或者补全故事线。但有了 AI，你可以直接问出解决方法，快速完成这些过程，拿到装备。
相较于自己翻论坛、看视频，我实际用下来的感觉是，效率高了很多。

2. 规划装备升级和搭配

这部分就有一些 AI 发挥的空间了。
实际尝试中，我发现 AI 不只是复述现成攻略，也会计算一些它认为更优的配装方案。有些方案，我在主流攻略网站上并没有见过。
虽然只是实验性的尝试，但也能看到它对配装的不同理解。当然，我也踩过坑，有些搭配实际用下来并不好。
所以，查询装备的获取途径，和让 AI 自己推算一套搭配，还是有区别的。
ESO-Grok的配置建议分析
ESO-Grok的配置建议分析
ED-Grok的飞船装配升级路线
ED-Grok的飞船装配升级路线

4 技能 BD

配装逐渐完善之后，接下来需要研究的，往往就是技能搭配、天赋和输出手法。
这里我想重点举例的是《黑色沙漠》。
严格来说，我在这款游戏里遇到的问题，不只是技能 BD，而是具体怎么打。会不会输出手法，体验完全不是一个层级。对我来说，这是一个硬门槛。
它的操作更像 ACT：不只是按几个技能快捷键，而是要记住技能顺序，以及每个技能对应的按键组合。
这就意味着，我需要同时弄明白几件事：
  1. 连招顺序是什么。
  1. 每个技能怎么按。
  1. 这些技能为什么这样衔接。
最后，还得把这些内容整理成自己能理解、能照着练的东西。
以前的学习方式，就是照着博主的操作去按。虽然博主也会讲核心思路，但我还是需要深入研究技能之间的衔接和效果，才能分清：哪些是主要循环，哪些是穿插其中的其他技能。
AI 在这里帮了我很大的忙。
  1. 先汇总比较主流的输出手法。
  1. 从中提取出核心的主轴循环。
  1. 先让我练熟主轴，再慢慢加入其他技能。
这样一来，就不用一开始把整套复杂的操作全部记下来，学习也没有那么陡了。而且，哪里不理解，还可以随时追问。
黑色沙漠-Grok关于继承魅狐的操作手法
黑色沙漠-Grok关于继承魅狐的操作手法
魔兽世界-Gemini关于DK的攻略
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5 日常指导

第三类是日常指导，主要是帮我解决日常探索中的各种疑难杂症。
这里要举例的，当然就是《魔兽世界》。
各种前置任务、副本机制、功能解锁，经常都需要额外查询。虽然有对应的插件，但我的感受是：不装插件，好像就玩不明白这个游戏；可装了之后，插件本身又成了一个繁重的负担。
现在有了 AI，就可以更快地弄清楚：
  1. 副本机制该怎么处理。
  1. 任务之间有什么前后关系。
  1. 某个功能需要满足什么条件才能解锁。
很多原本需要反复翻找的问题，现在直接问就可以了。

6 使用感受

以上这三类，就是今年我在玩游戏时，感觉 AI 帮助最大的地方。
最重要的变化是：以前需要自己去论坛、视频里翻阅、查询和筛选，现在大部分问题都可以先在一个对话框里解决。
它就像一个随时可以提问的助手。
按我的使用感受，大概 80% 的问题都能在这里解决，剩下 20%，才需要自己进一步查资料。

7 思考

这段使用 AI 辅助游戏的经历，让我在今年很快玩懂了不少以前玩不明白的游戏。
  1. 《魔兽世界》：以前头疼装等怎么提升、技能怎么输出。
  1. 《黑色沙漠》：看着复杂的按键，根本不知道怎么下手，也不明白猎场刷怪的乐趣在哪。
  1. ESO：哪些是付费副本，前置任务怎么解锁，再加上大量英文攻略，看着就头疼。
  1. 《精英危险》：今年有了汉化补丁，我也开始深入游玩，以前搞不懂的工程师、飞船改装，逐渐都弄明白了。
在 AI 的协助下，这些问题一下子有了答案，确实让我有一种拨云见日的感觉。
但随之而来的，却是索然无味。
我们跳过了开发者设计的种种关卡和过程，直接获得结果。那一瞬间得到了满足，可满足之后，又不知道该做什么了。
这让我开始思考：这到底是我们的问题，还是 AI 的问题？
如果我想保持初心，去体验这份艺术，是不是就不该使用 AI？
可如果这是科技发展的必然结果，游戏又该怎么办？开发者以后会不会转而设计一些为了难住 AI，而不是为了难住人类的关卡？
那最后，这个游戏到底是给谁玩的？是给 AI，还是给人类？
想到这里，我觉得又和之前探讨成瘾时想到的问题殊途同归。
这个过程，或许就像成瘾形成的那种习惯：我们绕过了过程，直接追求最后的满足。
可当过程被抽掉，那个原本想要的结果，好像也就失去了意义。
精英危险-第一次看到中子星是多么的震撼
精英危险-第一次看到中子星是多么的震撼
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