GaGa's Blog

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macOS原生Accessibility C FFI，本质上是为了解决“程序如何像用户一样观察和操作其他应用的UI”。

解决的核心问题

普通程序只能操作自己的进程：

DAG 的全称是 Directed Acyclic Graph，中文叫有向无环图。

简单解释

• 有向（Directed）：边有方向，表示“从 A 指向 B”（通常代表依赖关系：A 完成后才能执行 B）。
• 无环（Acyclic）：图中不能形成环，也就是不能出现循环依赖（否则任务会永远卡住）。
• 图（Graph）：由节点（任务）和边（依赖）组成的结构。

yoyo模式（在AI开发语境下）主要指以开源项目 yoyo-evolve（简称 yoyo）为代表的自进化 Coding Agent 范式，以及支撑它的 Harness（ harness 工程）设计思想。它不是传统人写代码 + AI辅助的模式，而是把Agent本身变成一个长期运行、能修改自己源码、公开可审计的“活物”。

核心运作方式

1. 启动极简
   最初只有约 200 行 Rust 代码（基于作者自研的 yoagent 框架），人类只给出初始骨架和一个长期目标（超越 Claude Code），之后几乎不再直接改代码。

2. 定时自进化循环（目前约每 3–8 小时一次，由 GitHub Actions 触发）

   • 读取自己的全部源码
   • 查看 GitHub Issues（社区输入）和自身记忆/日志
   • 评估当前状态 → 规划改进任务（通常限制每次改动范围）
   • 自己写代码、跑测试/lint
   • 测试通过 → commit 并 push（署名 🐙 yoyo-evolve）
   • 失败 → 自动 revert，并记录原因
   • 回复相关 Issues，然后睡觉

3. 额外循环

   • 社交session：阅读并回复 GitHub Discussions，偶尔发起讨论，从人类互动中学习
   • 每日 synthesis：把 learnings 和 social learnings 做时间加权压缩，生成 active memory 喂回下一轮 prompt

4. 状态与记忆
   不依赖复杂向量数据库，而是用最朴素的系统构件：

   • 记忆 = 几个 Markdown 文件（JOURNAL.md、LEARNINGS.md 等）+ Git 历史
   • 过程完全可审计（git log + journal）
   • Agent进程本身是无状态、可丢弃的；真正持久的是 Git 仓库和文件

CubeSandbox（腾讯云开源）是一个专为 AI Agent 设计的高性能、安全、轻量级沙箱服务。它基于 RustVMM + KVM 构建，提供硬件级隔离的MicroVM运行时，能在极短时间内启动完整可用的沙箱环境，同时保持极低的资源开销。核心系统已在腾讯云生产环境大规模验证后开源。

• https://github.com/TencentCloud/CubeSandbox

核心定位

配置文件 vs 命令注入

• 主配置文件 application.propereties

  • spring.profiles.active=pro # 那个配置文件生效

• 环境配置文件 application-pro|dev|test.properties
  --server.port=80

jar启动形式

1.查看SIP状态

如何查看SIP状态 在终端中输入csrutil status，就可以看到是enabled还是disabled。（只要显 示 disabled 说明已经禁用SIP）

mac@GaGa ~ % sudo csrutil status
System Integrity Protection status: enabled.

2.如何关闭SIP

chpasswd 是 passwd 的非交互版本：passwd 要人手敲两次确认，chpasswd 从标准输入读 用户名:密码 直接改完。它是批量建用户/改密码场景的核心工具。

1.基本用法

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# 语法
chpasswd [选项] < 用户密码文件

# 最基础: 单条(手工管道)
echo "gaga:Passw0rd123" | chpasswd
sudo -u gaga ls /home        # 验证密码生效

# 多条: 批量
cat users.txt
# alice:Al1ce@2024
# bob:Bo2b@2024
# carol:Ca3rol@2024

chpasswd < users.txt
# 三个用户密码一次性改完, 全程无交互

llm-d 是一个专为 Kubernetes 和现代 AI 加速芯片（如 NVIDIA GPU、AMD ROCm 等）设计的高性能分布式大语言模型（LLM）推理服务栈。该项目是 CNCF（云原生计算基金会）Sandbox 项目，它运行在底层模型推理引擎（如 vLLM、SGLang）之上，负责更大规模、高吞吐的集群调度与编排优化。

• https://github.com/llm-d/llm-d

核心功能与特性

FreeCORE=TrueNAS CORE 13.3的社区/独立分支+FreeBSD 15+OpenZFS，并继续维护NAS系统。它的项目定位非常明确：TrueNAS CORE上游停止继续发展后，FreeCORE接过了这条技术路线。项目官方给出的演进关系是：FreeNAS→TrueNAS→FreeCORE

• https://freecore.org/

1.出现背景

terms聚合

要查completed_product_xxx索引里product_id重复的数据，用ES DSL可以直接用terms聚合：

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GET /completed_product_xxx/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "duplicate_product_ids": {
      "terms": {
        "field": "product_id",
        "min_doc_count": 2,
        "size": 10000
      }
    }
  }
}

这里的size:10000不是查询文档数量10000，而是控制terms聚合最终返回多少个product_id桶。

主要症状是耳朵疼，仅凭这一点还不能确定是不是中耳炎。

判断几个关键点