自从 AI 的 Vibe Coding 能力突飞猛进之后，我自己也没闲着，做了好几个项目，不过大部分是自己用。CatReader 是我决定要产品化并开放给墨问会员的一个项目。
在 AI 时代，拥有一份自己信赖的一手信源非常重要，比如现在，你去看一堆不靠谱 AI 媒体通过翻译、组稿、AI 写作攒出来的东西，远远不如去阅读各大 AI 实验室的 Blog、研究报告、新闻、产品介绍，看知名 AI 实践者的 Blog，以及各大公司和创始人在 x.com 上的发言。实际上我还收集了大量的长期写作者的优质 Blog，还有播客、视频、书籍等我感兴趣的相关内容，那么，AI 时代如何更有效率的使用这些资源呢？
这个就是我的需求来源，别人搞不定，我自己搞一个。
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去年十月拔掉了两颗牙，加上之前拔的另一颗腮牙，我一共掉了三颗牙，左下一颗，右上两颗，都是大牙，都是被智齿顶坏的。智齿绝不能留。
从此开始了我的种牙之旅，第一颗牙龈牙床骨条件都很好，直接开种，大概半年之后就装好了，嘎嘎好用，和自己的一样。右上的两颗问题比较大，有炎症，牙骨也不结实，得消炎，植骨粉，种植体，装牙，陆陆续续搞了一年。今天算是完工大吉了。右上我打了一个钉，种了差不多 1.5 左右的牙体，医生说这样就够了，不需要两个植体。
这个方案不错，大牙装上了，嘴里多少有点异物感，但吃东西爽多了，一口气干掉了三个螃蟹……只不过右下俩大牙有点不高兴，好久没干活了，不适应。我觉得它俩一直在暗自抗议，说，咱们不是退休了吗，咋才一年就要重新上岗了？养老金还没收到呢……
我也没有呢，想退休，再等些年吧。
大牙不仅自己能打，而且会把旁边的牙位置加固，牙缝都挤窄了。有了这颗牙，其他牙齿的退休年龄，又延迟了，我觉得挺好，大牙是个好员工啊。
生活向的科技，我觉得有两个对比我帮助极大，一个是既能看远也能看近的镜片技术，我现在依然可以像年轻人一样，用正常字体，而不是老花字体。戴上眼镜看远看近左右开弓。第二个就是种植牙技术，我是农村小镇里的孩子，70 年代生人，小时候最该保护牙齿的时候根本没那个意识，智齿怎么处理，牙齿矫正，通通没人管，能吃口饭刷个牙就不错了。
好在长大之后，种植牙技术出来了。这得益于科技发展，同时有钛这种金属，非常适合种牙，植体基本都是钛合金的。
钛暴露在空气或体液中，表面会瞬间形成一层几纳米厚的二氧化钛（TiO₂）氧化膜。这层膜化学性质极稳定，既防止金属离子持续渗出引发炎症，又是骨细胞可以附着的“友好界面”。所以才不会人体排异。同时，钛的弹性模量和骨类似，如果金属刚度过高会导致“应力屏蔽”——种植体承担了全部咀嚼力，周围骨头因缺少应力刺激而逐渐吸收萎缩。这样也不行。
钛与骨的力学匹配非常好。另外，钛还耐腐蚀，重量轻，没有磁性……大量特性导致了这种金属和人的骨头相处非常愉快，这才有了成熟的种植技术。
感谢科技，保证了人们更好的生活质量。
至于会飞的汽车，也很酷，但估计咱用不上 😂
这半年来一直基于 Vibe Coding 做点产品，除了墨问本身的功能，已经发布了两个公开产品了，一个是 CatReader，作为墨问付费会员的权益发行：
另一款就是 CatBar：极简 Mac 菜单栏图标管理工具完全免费，M 芯片 Mac 用户可以下载使用：
https://pub-sdn-001.mowen.cn/mo/release/catbar/index.html
产品图：
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墨问后续肯定会做 Mac App 和 iOS App，并且是通过 Vibe Coding 的模式，所以我先做个有实用价值的小工具练练手，把整个流程跑通。
做 CarBar 是因为自己需要这个工具，Mac 发了刘海屏之后，用笔记本会截断顶栏图标，接外接显示器，顶栏会有长长的一排图标，之前买过一些菜单栏工具，不便宜，还不更新，另外就是搞的过于复杂难用，不如自己做一个，并且做到极简。
如何极简，是个麻烦事，最终的设计方案就是用猫头当分界线，收纳左边，保留右边，再把相关功能做了。
注：cmd + 拖猫头，可以设置哪些收纳哪些保留，猫头是分界线。
最后就是上线部署的问题：买苹果会员 99 刀、做公证签名、做 dmg 和自动更新机制等等，最后部署到阿里云 OSS 上，然后补了个产品页。
目前已经完美适配 macOS 27，试试看，能否解决你的问题呢？
昨天上午写了一篇阅读方式的改变就去出去玩了，打了一小时羽毛球，出去吃东西徒步还赶上了北京下雨，冲锋衣立功了。
https://note.mowen.cn/detail/C4utJToz42XeJ2VrJOruB
晚上到家看到 glm 5.2 发布了，我最近一直在用 glm 5.1 写东西，国际版纯血 pro，非常抗用，能力国内顶级，那就试试 glm 5.2，花了两小时，用智谱 glm 5.2 实现了 CatReader 的移动版微信版。
微信里打开 https://cat.mowen.cn
用微信自动登录，然后放入浮窗，丝滑共享。目前已对所有墨问会员开放。
2026年6月14日
AI 媒体现在也太能扯了，前两天看到有若干家媒体公众号说 ChatGPT 和 Codex 合体了，打开文章发现并不是纯标题党，言辞凿凿，十亿用户要用到 Codex 啦（因为 ChatGPT 有十亿用户了）。
我直觉上感觉不可能。ChatGPT 和 Codex 根本就是定位不同的两款产品，怎么会合体？况且 ChatGPT 移动版刚刚集成了 Codex，用户可以通过移动端 ChatGPT 操作电脑端的 Codex，咋可能二者合体呢？
中午查证了一下，OpenAI 确实举行了名为 “Intelligence at Work” 的线上直播；并且，OpenAI 确实在 6 月 2 日 发布了 Codex 相关更新：面向不同岗位的 6 个插件、Sites、Annotations，并强调 Codex 正从编程工具扩展为知识工作工具。Codex 周活用户已超过 500 万，知识工作者约占 20%，增长速度快于开发者。
但人家也没说合体啊，其实真正误导中国媒体的是 9to5mac 的一篇文章，标题是：OpenAI putting Codex inside ChatGPT app everywhere……但文章里写的是啥呢？OpenAI says it will soon put Codex functionality inside the ChatGPT app everywhere
我理解这句话的正确意思是， OpenAI 计划把更多的 Codex 功能带到 ChatGPT 应用中，和合体毛关系没有。
不过，这次 Codex 还真是带来了一个新功能叫做，Sites in Codex，之前大家用 Codex 都是写本地运行或者写完之后部署到其他云端的软件和服务， Sites in Code 让 Codex 具备了直接写云端服务的能力。
在对话里描述需求，比如为一次峰会做一个活动运营页面，或者为公司搭一个新员工入口。Codex 会理解场景，调用 Sites，把页面、交互和数据展示组织起来。它可以帮你把一个模糊的内部需求，快速变成一个可以访问、可以调整、可以交付给同事使用的小型应用。
整完直接复制链接，你和你的用户就能直接访问了。
过去，一个临时工具、内部看板、活动报名页，往往需要产品、设计、工程和运维之间来回沟通。或者你本地做出来，放到服务器上去。现在，使用者可以先把版本做出来，再通过权限设置决定谁能访问、谁能管理，并直接复制链接发给相关成员。
也就是说，Codex 具备了云端 App 的能力，会满足更多普通用户的需求，因为不需要部署啦。
这意味着很多轻量级业务系统会有新的生产方式。只要问题足够明确，Codex 就可以先生成一个可用原型供团队讨论和使用。
在国内，类似扣子和秒哒这样的平台一直在专注这个领域。
目前这个功能还是 Preview 版本，只对部分企业开放，期待早点开放给个人用户。
周末的时候我主要看书写东西，拍照徒步，周末最好给自己一种跳出圈外的机会，多思考，多运动，保持健康的同时，给自己一些不同的情境，这样更容易激发创造性。
不过 Vibe Coding 群里的同学们可没歇着，上千条消息又聊出来了，毕竟是年轻人。我发现大家讨论的问题有这么几个共性：
1、没有任何技术背景，上来就想自己搞复杂的业务系统，前后端、消息、数据仓库，抓上亿的数据进行分析……然后问我该学点啥。
我的建议是：如果完全没有编程背景，自己用 Vibe Coding 的方式先做些单机或逻辑不复杂的东西，成功率更高些。如果做复杂业务系统，肯定要拉工程师过来。只能自己单干的情况下，会走巨多弯路，浪费 Token 还可能啥也做不出来。以前一个靠谱工程师怎么也得有五年工作经验和工程经验，啥没有全靠 AI，想搞出复杂系统，本身就是不合理的做法。
比如你可能不知道什么是 https，不知道什么是脚手架，不知道什么是前后端分离，不知道啥是 API，那么 AI 就没办法得到你的准确 prompt，它就会自己搞一套出来，还可能糊弄你。那你最后就会发现，Token 白烧，系统完全没法上线，安全问题一大堆……
2、分不清模型和工具，Codex 和 Claude Code、SOLO 之类的，都是 Agent 工具，工具依赖大模型做事。所以模型擅长什么，工具擅长什么，这完全是两回事，比如有用户说，我用这个工具做页面不好看啊，是不是工具不行。其实是自己不行。关于 Vibe 设计，可以看社群里的这篇讨论：关于AI 生成UI效果图的讨论。
3、多记录。很多人不喜欢记录内容，只是一味聊天，聊完就忘，还有人不看文档，很多问题会重复提问，效率非常低。所以我还是要说，记录即创作，把自己的实践写下来，你会发现很多没弄明白的地方，在写的过程里明白了。别说自己不会写，自己微信群叭叭聊上千字的，是你吧。
另外就是善用 Agent 的能力，比如 Agent + 墨问 CLI，那就是个巨大的、流动的知识库啊，墨问的用户在上面不遗余力的分享了大量的知识，你只需要一句自然语言就能找到自己想要内容，非常简单。比如：
查一下老池在墨问里写过哪些 Vibe Coding 相关的笔记，分类整理。
你会得到这个：老池的 Vibe Coding 笔记，也就几十条吧，我还给你分个类。
所以，如果你装了墨问 CLI，你就有了个巨大的知识库，有问题，先墨问，会提高很多效率。
墨问 CLI 已经对所有用户开放，安它：墨问命令行给你带来流动的知识库