最近整理博客的分类和标签，顺手翻到两年前写的两篇 Cursor开发工具初探（1）、（2），还有同一时间的 本地部署AI模型的方式方法。那时候觉得 AI 已经很厉害了，主要是帮我写代码。
两年过去，回头一数，AI 碰到的地方早就不止写代码了：本地 AI 部署、3D 和视频、翻译、自己用的媒体库和阅读器、小游戏、博客、备份、家里的机器……不知不觉就织进了日常。趁着还记得，稍微整理一下。
先说一句：下面提到的，只是这两年跟 AI 一起折腾过的十之一二，挑几个印象深的随便写写。
一，2024：编辑器里的助手
两年前的主角是 Cursor。那时我对 Chat 功能的描述是：
有时，它就像一个同事，能够与我讨论解决方案和实现思路；
有时，它又像一个高效的助手，协助我完成一些琐碎的工作。
印象最深的是 CursorTab 补全，“像肚子里的蛔虫一样”，刚有个念头它就把整段代码补出来了。同一时间还折腾了本地的 Ollama + CodeGPT，想拼一个不依赖网络的“类似 Cursor 的智能开发环境”，结果 16G 显存，大一点的模型就捉襟见肘。
那个阶段 AI 能碰到的只有代码本身。代码贴回去以后，跑、看结果、排错、验收，都是我自己。当时的结论也写得很清楚：“其提供的答案仍需验证，不可能一蹴而就”。
二，写代码这件事：从补代码到全流程
Cursor 到现在还是我工作上每天在用的工具。只说写代码这一块，我自己的感受是：
个人感觉最大的变化是可以涉足截屏测试了，从补代码到全流程。
以前它管的是“代码写出来”那一段；现在写完能自己跑起来，截个图看看效果，不对再改，改完再验一遍。中间“跑、看、验”那一圈，以前全是我的活。
三，让它进工作区动手
再往后，开始用 Codex 这类能直接在我机器上干活的工具：查环境、装依赖、改文件、启服务、读日志。那段时间我说得最多的几句话是：
请直接执行
不要只给安装说明
尽量少问我，能检测就自己检测
这一段折腾的东西挺杂。想把几张方向不对的照片按 EXIF 转正，它就转好了，原图还留了备份；想在本地把 Deep-Live-Cam 跑起来，它从部署、启动入口一路弄到从 C 盘搬去 D 盘，再拿 CUDA 试了一把。
也不是每次都圆满。ComfyUI 上的 Qwen-Image 2.1 INT8，模型下好、校验过，两项测试跑通了，可另一个视频节点的导入错误到现在还挂着；TRELLIS.2 从一张图生成的机甲，腿部挺好看，就是有缺损，还是我自己看出来的。剩下还有一堆零碎：ComfyUI 批处理、Blender、翻推理日志看 Token 和缓存……日语翻译和查资料，则更多是交给 ChatGPT。
本地模型：从捉襟见肘到“自由了”
本地 AI 这块，跟两年前那篇比真是两个样子。那时候 Ollama 跑在 16G 显存上，大一点的模型就捉襟见肘。
最近让 Codex 在 RTX 3080 + 4060 两张卡上折腾 Strata，给 OpenCode 当本地模型用。量化、显存分配、双卡分层、批大小，它一项项去试，我只定了一条规矩：每张卡至少留 1GB 显存。最后当时的验收报告里，32K 上下文大约 1896 tok/s Prefill、77 tok/s Decode，冷启动 128K 也还有 1937 / 66 左右；中文、工具多轮调用、看图、关掉重启都过了，OpenCode 那边连接口都不用改。
当然只完整验收到 128K，不同批次的速度也不好拿来比高低。但看着这几个数字，还是忍不住感慨一句：
最近折腾 Strata 跑 Flashnext，本地已经自由了。
它也会误判，比如有一次认定机器上“没有 Python”；显存被一个退出后还挂着的 LM Studio 占着，也是我提醒的。目标、约束和验收还在我这边。
四，以前不会、嫌烦的事，现在都可以了
这两年最实在的感受，用我自己的话说就是：
以前很多不会、嫌烦的事情都可以了。
比如：
- Chrome 扩展：比如一个 Chatwork 的翻译扩展，从最小版本开始，边用边改：消息旁边加个「译」按钮，原文保留、译文显示在下面，走本地 LLM 的 OpenAI 兼容接口。第一版连名字、公司、时间都一起翻了，我指出是页面结构的问题、把真实的 HTML 丢给它，才改成只抽正文；按钮位置、间距、中文字体也调了调，历史消息翻译我确认过没问题。后来又加了「中→日」：输入中文，翻成日语填进输入框，我改改再自己发，读和说的目标语言、提示词分开设置。以前这种属于知道能写、但嫌麻烦的那类，现在工作变简单很多
- 旧 Chromebook 废物利用：后面那一堆用 AI Studio 做的网页应用，很多就是为了让一台旧 Chromebook 用起来，媒体库、PDF 书库、阅读器、小游戏，全都在浏览器里跑
- 掌机程序：手上有台 TrimUI Smart Pro，也让 Codex 帮着折腾过掌机程序，试了 Rust + SDL2 + AArch64 的交叉编译工具链。放在以前，光配环境就够劝退了，下面单独说
掌机：一个项目，几个 AI 分工
掌机这条线也是交给 Codex 折腾的，用 Rust/SDL2 试过好几个小东西，不一定都做完了。其中想做一个 CloudPlayer，让掌机通过 AList 播夸克网盘里的视频，难点是拿到低分辨率、低码率的流。
Codex 很积极，直接写了个 AList 服务端补丁；我把它的思路丢给 ChatGPT 看，ChatGPT 的意见也有点摇摆。最后还是我自己一句话拉回来：
问题是alist不是我维护的好吧？alist就没有提供相关接口？
补丁先放下。再想了想：“发现在游戏机里比较困难，但是如果是构建一个二次封装的站点……”于是需求一整理，交给 AI Studio，做成了一个读 AList 目录、按子目录分类、记住看到哪儿的视频媒体库网站，旧 Chromebook 上也能用。掌机那边另开一个分支留着。
后来掌机上也能播放了，只是码率还是个问题，有些视频卡得厉害。不过这件事挺有意思：一个审方向，一个动手，一个把网页落地，往哪收、边界在哪，还是得我来。
五，铺开到生活的各个角落
1，一句话变成能跑的应用
AI Studio 这类工具，一句话的想法能直接变成跑得起来的网页应用。一开始纯属玩，后来慢慢做成自己用的东西：
- 复古视觉小说原型：90 年代风格，React + Vite，断断续续更新了好几个月
- 大航海时代风格的小游戏：前后做了两版
- MD 模拟器：浏览器里玩老游戏
- 互动体验中心：把下载下来的一个 React 展示站重构、优化了一遍
- AList 视频媒体库：浏览器里的私人视频库和播放器
- Private Library：基于 Cloud SQL PostgreSQL 和安全代理的私人 PDF 藏书馆，带在线阅读
- 个人媒体浏览客户端：移动端的媒体浏览和阅读器
- 一个影视类 Android 客户端：原生 Kotlin，编译、签名 APK，连源码结构浏览和在线预览的下载页一起
从玩游戏原型到签名 APK，中间也就几个月。
2，视频，还有一点历史文化
视频这块主要是 Muse。最完整的一次是三字经 12 集：关键帧串起来保证人物前后一致，再图生视频，ffmpeg 拼起来，配上宣纸风字幕、古琴竹笛和环境音。中途我两次加集，后面三集又从 30 秒改成 60 秒，它都是整条链重跑。
也做了古装短剧《别急着判断别人》，有冲突的画面会被生成器的审核拒掉；还有一条 25 秒的 4K 消防宣传片。敦煌舞 16 格那次，第一版每格都是同一段 3 秒循环，我忍不住说了句“太偷懒了”，返工以后才成了每格 20 秒、各自编排。
3，交给 Muse 托管的杂事
除了做视频，家里机器上的一些杂事也交给了 Muse，而且是交出去以后让它一直跑着：
- 备份：视频备份到 Google Drive，逐个文件核对过才清本地
- pi agent 常驻：环境被重置过好几次，最后装到 home 下面，tmux 挂着，30 分钟一次的看门狗三级自愈，每天凌晨自动轮换免费模型。不过出口代理会拦 Authorization 头，推理还是不通
- 微信 bridge：也接上线了
- 工具链：试了 OpenCode + Codex + Cursor + Blender MCP + ComfyUI MCP 串起来的工作流
- 失败的：想给本机 8082 的 API 服务开个公网隧道，cloudflared、localtunnel、SSH、ngrok 试了一圈，全灭
六，最近：连博客也交出去了
最近又开了 Grok Bot，几个 Bot 各管一摊，背后共用一台持久化的电脑，详细写在 Grok Bot 使用笔记 里了。其中一个管这个博客，简单说两件：
- 博客交出去打理：一次整理了 38 篇文章的标签，改之前先备份、改完逐篇核对
- 图片被拉伸：我截图指出问题，让 Bot 本地用无头 Chrome 渲染，量出图片高度是 1500px，查到是 WordPress 的
sizes="auto"加核心 CSS 的contain-intrinsic-size，加上loading="eager"后前台确认好了；接着首页网格又被特色图撑乱，去掉特色图收工
七，几点感想
回过头来想，变化大概有这么几层：
- 它跑在真实环境里，还会自己验证：不只是给答案，而是装、跑、看、改
- 想法到能跑的东西，变快了：很多原来停在“想想”的事，现在很快就能有个原型
- 可以交出去，让它一直跑着：我口头定的规矩，当天就能变成 cron 和看门狗
- 几个 AI 之间也能分工：一个审方向、一个执行、一个落地成网页，边界和取舍还是人来定
- 我的角色变了：从写代码的人，变成定目标、给规格和红线、最后验收。腿部缺损、偷懒循环、图片拉伸，到最后还是靠我看出来
当然也有代价，换了好几个工具，有些坑几乎每个都会踩：
- 环境误判：认定“没有 Python”、权限不够探测不到，结论先下了
- 网络：沙箱、出口代理、隧道，经常是最卡的地方
- 环境易失：重置一次就没了，只有 home 下面的东西靠得住
- 生成器审核：有冲突的画面直接被拒
- 偷懒交付：看起来完成了，其实是循环、凑数
- 免费额度：免费模型限速、限流，说没就没
- 上下文连续性：换个会话就得重新交代一遍，我说过“不要每开一个线程都要问”，现在也只是好了一些
中间也玩过 OpenClaw，感觉它算是起了个头，结果给人做了嫁衣。它不分目录，以现在的上下文和注意力来说，可能还太超前了。
总结
两年前：
AI 是编辑器里帮我补代码的
现在：
写代码、翻译、做视频、做小应用、管博客、看家里的机器
到处都有它
文中写到的，也只是十之一二。
“答案仍需验证”这句话，两年前写的，今天看依然没过时。只是以前很多不会、嫌烦的事，现在都可以试试了。
这些只是我个人的感受，抛砖引玉。再过两年回头看这篇，估计又会觉得很原始吧。