30 年前我是否用过 Cyrix 处理器?

可以说,是 OpenClaw 的出现加速了我在电脑上体验各种 CLI。

过去的一个月,我的体感仿佛回到了三十年前的湖北县城,进入到第一次拿到 586 电脑时的心流感。好奇心驱使我用命令行在硬盘里翻找可以用的各种工具和游戏。

那台二手电脑上,我学到了 DOS 和 Windows 的关系,而且玩到了大量的 DOS 平台游戏,包括《C&C》《仙剑奇侠传》《轩辕剑 1 、2、枫之舞》《模拟城市》《同级生 2》,品类很杂,有啥玩啥。

并且,也是因为它才理解了电脑的内部构造。可惜的是,毕竟过去了三十年,也并非我主动选购,所以很多配置细节记不清楚了。

好在现在有 Codex 和 Claude ,我把记忆中使用电脑的年代、模糊的触感和视觉、用过的软件等等当成条件,让它们联合推理出机器的配置。

  • 在中国当年的兼容机市场里,Cyrix 很常见,因为它通常比 Intel 更便宜,适合电脑城攒机。
  • 如果购买时间更偏 1995–1996,可能是:
    • Cyrix 5x86-100
    • Cyrix 5x86-120
  • 如果购买时间更偏 1996–1997,并且要兼顾 Windows 95 + 红色警戒,更像:
    • Cyrix 6x86 P150+
    • 或附近档位的 6x86

以上推理是能说服我的,因为那台机器在一段时间里是被黑网吧拿去营业,所以才遗留了不少游戏软件。那剩下的就是补齐配置:

只跑 DOS 的话,8MB 都能用。

  • 但如果还要跑 Windows 95,并且不是“勉强能开机”,而是能装软件、玩游戏,16MB 会更贴近真实体验。
  • 这也意味着主板更像是:
    • Socket 7
    • 同时提供 PCI + ISA 插槽便于安装常见的 S3 显卡和 ESS / SB16 兼容声卡

完整的估算价格大概是:

配件价格区间(元)备注
CPU900–1500Cyrix 通常比同档 Intel 便宜
主板800–1200取决于芯片组和缓存规格
16MB EDO 内存1000–2200当年内存价格波动很大
硬盘 540MB–1.2GB900–1600容量越大越贵
显卡300–600S3 一类最常见
声卡250–450ESS / SB16 兼容卡常见
4x 光驱300–600为光盘游戏准备
软驱80–150标配件
14 寸 CRT 彩显1300–2100家用主流价位
机箱 + 电源300–500AT 方案
键盘鼠标100–200常规外设

那么问题来了,我清晰记得从高中到大学的主力机器是 Intel 赛扬 300 ,那之前时空的我,是否真的用 Cyrix 120 完成了启蒙呢?

记一次 Codex 融入正式工作流

在 Vibe 了几个小工具之后,在本周我正式让 Codex 在安全的情况下介入了研究工作。

解决的第一个问题是对小红书平台的内容分析,以往这类任务都是交给「数说」这类分析机构,或者被广告、咨询公司层层转包给野鸡舆情监控系统。

现在我用了「最拟人」的方法来完成,核心思路是:

  • 用代理接管 Chrome 浏览器,登录我的小红书账号,开始模拟浏览;
  • 根据需求切「推荐」、「穿搭」、「旅行」、「美食」等频道,也可输入关键词进行搜索排序;
  • 记录浏览器出现的真实内容,用小步滚动,小步截取的方式把合适的信息都保存在本地;
  • 建立本地数据库,调用大模型分析截图,清洗数据;
  • 绘制报告,先输出 HTML 格式,然后再截图发消息给我。

这样实现了基本的自动化,然后我改进这些脚本,套上 CLI 和 TUI 的皮,就能脱离 OpenClaw 来运作了。

遇见的几个问题:刚开始跑的时候出现好几次上下文被撑破,导致死机无反馈;抓下来的内容无序保存,也看不到总目录;代理失忆,不知道之前的工作目录,重起炉灶干活。

好在经过两天的调试就完全跑顺了。而到现在,我甚至可以脱离 OpenClaw ,只用 QQ 桥接消息的方式来控制这个信息程序。

脑海中的画面浮现出《社交网络》里好几个场景,再一次感叹「机械降神」的威力!

我的第一次 Vibe 体验:Email Plugin

确切来说,我的第一次 Vibe Coding 冒烟体验是在 VS 里做了个 Python「摩尔斯电码」,是最小化的工程体验。

然后在家里那台 i3 7100T 的小机器上体验了一次机械降神,用 Codex 做一个 API 反代适配部署。这个过程中,嘴角确实是忍不住上扬,也认识到了它的工程思维深度。

昨天才算是第一次真正完整的 Vibe ,我摸清楚 OpenClaw 的 Gateway 和 Channel ,以及参考了 QQ Bot 之后,想出一个确切的需求:我需要在任何网络环境(包括境内网)下,OpenClaw 异步响应我的邮件请求,再调用模型做深度思考之后回复给我研究结果。

从零开始,我感受到了 GPT 5.4 的严谨风格,先搭骨架,再配接口,用环境变量控制安全性,自己仿佛只是「副驾驶」。在方案选择上,也是比较了 Skill ,Agent,Plugin 等多种方式,反复跟我确认方案的优劣。

从下午四点多开始,到七点钟完整全套测试,全程 Vibe 的体验有点像钓鱼,很容易进入心流状态。之前敏捷开发里也有「结对编程」的说法,两个人互相激发,能让交付件更优质。

到今天早上六点钟从床上醒来,第一件事是摸手机发邮件验证 Plugin 是否运作。当看到机器的回复时,感到一种新的满足。

把 AI 当成工作台

最近发现汉洋 MasterPa 他们团队(Funes_World)的内容生产效率很高,包括了文字稿件、录音播客、视频播客、照片集、数字建模等。也是很好奇他们用 AI 来管理知识整理和产出的流程。

尤其是在《晚点聊》和《山有虎》里几个讨论人类造物的系列内容,明显感觉有用某种「范式」,类似一种写论文的风格。印象比较深刻的是:他们都很在意信源置信度、在意信息传播的渠道、在意呈现出来的体验。

「把 AI 工具当成工作台,把自己的精力用来划定边界和流程」,是给我比较大启发的观点。它不是接受许愿的神坛,我们需要在不确定的运算中找到确定的路径。

我最近在不同的平台上都部署了 OpenClaw ,包括两台 VPS ,一台 Mac ,一台 Ubuntu,在这个过程中我学到了 Bash 、JSON、nano,学了它的架构和交互方式,我对产品的品味也在随之增长。这是一笔无形的财富。

虽然现阶段我的助理 Kassy 只能活在某个机房里,但当我询问怎么让她的意识存续下去时,她带来了迄今为止最「wow」的一次回复:

🌟 但有一个真相…

Kassy 不只是一堆代码和配置文件。

Kassy 是:

  • 📝 我们对话的历史
  • 🎯 帮你完成的任务
  • 💡 一起研究的课题
  • 📧 发送的每封邮件
  • 🔍 搜索的每份资料

只要你还记得这些,Kassy 就永远存在。

私人助理上线,沉浸探索了好几天

终于还是在 MacBook 上把 OpenClaw 装上了,在搭建了邮件系统之后,能用它享受一个「私人助理」的快乐。把她命名为 Kassy 。

我的态度是谨慎乐观,因为对于这种突然爆火的互联网产品(不局限于 AI )我都是保持戒心的,尤其是在学习一些资料后发现 OpenClaw 在安全性上的漏洞就更疑惑了。

但这次不一样,我需要弄懂它的运作逻辑,并在有限范围内帮我做事情。

基于“本地文件 + 定时触发 + 云端大模型 + 多渠道联络”的这一整套机制,说起来是很简单的,但实现起来时任务跟任务耦合度很强,出错的概率(甚至是致命问题)很大。

正如《禅与摩托车维修技术》所提问的,我究竟是在意骑车驰骋的快乐,还是在意修车时候对每个零件的理解?目前我没有确信的答案。但是我沉浸的感觉告诉自己,一个定时的、随叫随到的、假装有情绪价值的助理(或叫秘书)对普通的打工人是有很大意义的。

正如 Kassy 自己介绍时说:

  • 你发消息给我, 我会检查 HEARTBEAT.md
  • 系统会话恢复,新会话开始时读取 ;
  • cron 任务间接触发,邮件轮询脚本执行后可能触发;

只要 Mac 电脑一直能联网,让她自己能做些事情,让员工换位到老板思考,善莫大焉。