AI - 元视角

生活感悟

当我用 2000 条聊天记录，让 AI 为我画一幅自画像在这篇文章中，博主通过分析 2000 多条聊天记录，让 AI 为自己生成了一幅独特的“自画像”。文章记录了在 DeepSeek、ChatGPT 和 Kimi 三个平台上的对话特征与差异，揭示了同一个人在不同场景下的多面性。AI 的综合分析呈现了博主的行为模式、思维方式和效率倾向，让他意识到数据比记忆更真实，工具会塑造思维方式，并且 AI 能像镜子一样客观映照自我。这篇文章探索了自我认知的新角度，展示了数据驱动的反思如何帮助理解自己。

AI 自我认知数据分析反思

2026-01-13

编程语言

基于 Supabase 的 AI 应用开发探索本文从 AI 产业兼具知识、资本、劳动和资源密集型的多元特性切入, 详细分析了 Supabase 作为理想 AI 开发平台的核心优势: 其开箱即用的 BaaS(后端即服务) 特性、与 AI 需求天然契合的向量数据库与集成能力, 以及活跃的开源社区支持。文章重点探讨了利用 Supabase PostgreSQL 的 pgvector 扩展构建 RAG(检索增强生成) 应用的具体实现, 包括数据表设计、向量索引优化和相似度检索函数编写; 介绍了如何通过 Supabase Edge Functions 与 LangGraph 框架构建复杂 AI 智能体 (Agent); 并进一步延伸讨论了构建轻量级 AI 网关以实现模型灵活切换与架构自由的重要性，旨在为开发者提供基于 Supabase 进行全栈 AI 开发的实用指南。

Supabase AI Agent Serverless RAG

2025-08-24

编程语言

微博 × MCP：社交媒体新玩法解锁本文介绍了一个名为 mcp-server-weibo 的基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器项目。该项目旨在让大模型能够获取微博相关的信息，如用户信息、动态、热搜、评论等。文章阐述了其开发背景、核心功能、使用方法和未来计划等内容，展示了如何通过 MCP 协议将微博与 AI 结合，为开发者和对 AI 在社交媒体领域应用感兴趣的人提供了一种全新的玩法和思路。开源地址：https://github.com/qinyuanpei/mcp-server-weibo。

AI MCP 微博社交

2025-06-15

数据存储

AI 时代：聊聊大数据中的 MapReduce AI时代中的大数据处理中，MapReduce起源于Google的处理大规模数据的需求，通过函数式编程中的map()和reduce()函数实现并行计算。Google早期的GFS和MapReduce论文直接影响了Hadoop等大数据框架的发展。MapReduce的重要性在于提供了处理海量数据的高性能并行计算模型，成为大数据处理的工业标准。函数式编程中的map()和reduce()函数与MapReduce的思想一致。在C#中的PLINQ也提供了类似MapReduce的并行计算模型。整篇文章围绕MapReduce的起源、原理、函数式编程以及在C#中的应用展开讨论，以及对AI时代和大数据处理的一些思考。

AI MapReduce FP 大数据

2018-01-19

好久不见

谢谢你，在这世界的角落，找到我。我是一位穿梭于数字与人文领域交界处的观察者，热衷于在数字迷雾中剖析谜题背后的真相，同时在人文星河中重拾温暖和光明。我期待，在元视角的坐标系下，找到理性思考与感性体验共鸣完美平衡的交汇点。

飞鸿踏雪纵有疾风起，人生不言弃

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