他说

本文介绍了 AstrBot 机器人软件的安装与使用体验，作者将其安装在树莓派上，通过 1Panel 商店便捷部署。文章详细描述了接入大语言模型的过程，包括生成 API Key 、手动开启模型等步骤，并对比了与 OpenClaw 的差异。对话体验流畅、响应快速，但作者尝试让机器人执行 Shell 命令时失败，后通过插件系统查找权限设置仍未成功，最终呼吁社区帮助。整体评价：作为聊天工具初衷良好，延迟低，但作为 OpenClaw 竞品仍有改进空间。

本文介绍了如何通过在网站配置文件中添加 JavaScript 代码来解决目录显示异常的问题，该代码会在页面加载完成后等待所有图片加载，并在 1.5 秒后自动刷新页面，同时监听 PJAX 等异步加载事件以保持功能生效。文章还指出了之前使用 CSS 强制修改图片宽高比的做法是错误的，会导致评论区表情包异常，因此已删除该样式。作者反思了自己因精神状态不佳而导致的失误。

本文介绍了作者在使用树莓派运行 Gemma3 模型替代 DeepSeek 时遇到的网络速度问题。作者最初怀疑是移动网络或网卡驱动导致速度下降，但排查后发现光纤线弯曲导致光信号折射次数增加，从而引起延迟和速度降低。然而后续补充说明，实际原因可能是重新连接了另一个 LAN 口，网速因此恢复正常。文章以幽默的方式记录了这段排查经历，并科普了光纤弯曲对信号传输的影响。

本文介绍了在使用 Butterfly 主题时，遇到的目录大小计算问题，即目录仅统计首次加载时的内容而非加载完成后的实际大小。文章提供了解决方案：通过为图片添加 CSS 容器，设置 width: 100%、aspect-ratio 和 object-fit 属性，实现图片占位与裁剪，从而解决目录高度计算错误。同时，作者强调了根据网站图片比例（如 4:3、16:9 或 1:1）调整 aspect-ratio 值，并建议使用压缩后的 .webp 格式图片以保持原分辨率。最后给出了在主题配置文件中注入该 CSS 文件的方法。

本文介绍了作者对 OpenClaw 的使用体验与评价。作者指出 OpenClaw 虽然直接安装困难，但通过 1Panel 等图形化工具可轻松部署；其确实消耗 Token 较多，一天花费约 3 元，但并非网上所说的“扣光银行卡”般离谱。耗 Token 的罪魁祸首是默认开启了 46 个 Skill，每个 Skill 的 Description 过长，作者建议关闭不必要的 Skill 以节省成本。对于“使用简单”的说法，作者并不认同，认为其操作仍显黑箱，更适合当作有记忆的智能助手而非项目开发工具。最后，作者认为 OpenClaw 更适合有耐心、愿意投入成本且需要长期陪伴的用户，普通人可能并不适合。

本文介绍了在 Butterfly 主题中启用深色模式并解决 SVG 图片颜色冲突的方法。通过在 _config.butterfly.yml 中配置 darkmode 选项，可以开启深色模式切换按钮，并设置自动跟随系统或固定时间段切换。然而，手动引入的 .svg 图片在深色模式下不会自动变色，仍显示为黑色。为解决此问题，使用 CSS 媒体查询 @media (prefers-color-scheme: dark) 和滤镜 filter: brightness(0) invert(1) !important，将 SVG 图片在深色模式下反转成白色。将该样式保存为 svg.css，并通过 inject.head 配置注入到网站中，从而实现深色模式下 SVG 图片变为白色、浅色模式下保持黑色，避免颜色冲突。

本文介绍了《我的世界》新版本中“硫磺史莱姆”的有趣装饰玩法。作者先科普了硫磺史莱姆的设定，如吞噬方块后展示该方块、隐身效果不隐藏方块、使用 /tick freeze 指令暂停游戏刻等。接着分享了三种利用硫磺史莱姆制作的装饰：气球、灯笼和飞艇，并附上了游戏截图。最后作者感慨这次更新非常有趣，从未想过 Mojang 会加入这些元素。

本文介绍了作者以《神奇数字马戏团》这部动画片为线索，回顾了自己从 2023 年离开初中到 2025 年的成长经历。文中描述了作者休学后沉迷折腾 Linux 系统、反复重装发行版、关注开源社区、使用 DeepSeek AI 聊天、养乌龟、搭建个人博客网站等琐事，并穿插了对动画剧情的回忆与评论。作者还讲述了离开技校、在闲鱼接单、开店铺“热爱电脑的川川”等社会实践，最终感叹眼界不被学历限制，而是由自己与环境决定。文章从初识、再遇到再看动画的过程，映照出作者兴趣的变迁与生活的转折。

本文介绍了 一个基于 Shell 脚本的终端聊天工具，通过调用 OpenAI API 实现与语言模型的交互。脚本首先提示用户输入 OpenAI API URL、API Key 及模型名称，并初始化一个 JSON 格式的历史记录文件。随后进入无限循环，每次读取用户输入，将用户消息追加到历史记录中，再通过 curl 发起 API 请求，从返回的 JSON 中提取模型回复并显示在终端上，同时将助手回复也更新到历史记录文件，从而实现多轮对话的上下文维护。该脚本简化了与 AI 模型的命令行交互过程，适合快速测试或二次开发。

本文介绍了如何使用 Shell 脚本从清华镜像源下载并提取 Ubuntu 壁纸文件。脚本首先通过 curl 获取 ubuntu-wallpapers 软件包列表，使用 grep 和 tail 提取最新版本的原生 tar.gz 压缩包文件名。接着利用 wget 下载该文件，并创建 ubuntu-wallpapers 和 temp 两个目录。然后使用 tar 解压到 temp 文件夹，再通过 find 命令查找所有 .jpg 和 .png 格式的图片文件，将它们移动到 ubuntu-wallpapers 目录中。最后删除临时目录和下载的压缩包，完成壁纸的提取与整理。整个过程自动化地从清华镜像获取 Ubuntu 官方壁纸资源，适合用于批量收集或本地备份。