Lieflat Charts 技术拆解：惊艳的可视化是怎么被工程化出来的
最近我在给团队找一套能稳定产出高质量可视化的方案，试到一个开源 skill，叫 Lieflat Charts。同一份数据，不给 Agent 这套 skill，它很容易回到默认蓝、渐变色和拥挤图例。加上以后，出图就像换了一个人。
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AI时代的数据可视化生成方式
有了新的业务需求，产品经理先整理需求点，大家讨论大致形式，设计师再出设计稿，最后交给开发编码，做成一个数据可视化组件，然后应用到具体业务里。
本地 Whisper 引擎选型
我本地一直装着 Whisper 做音频转文字（会议录音、课程音频、口语练习这些）。最近看到 faster-whisper，就拿去问了 AI 哪个更适合我。这个话题前后和两个 AI 讨论了三轮，加上自己实测又翻案一次，过程比结论本身更值得记录。
OpenAI、Anthropic、Google 与 DeepSeek，到底有什么不同
我后来又看了一轮这些公司的领导者访谈、官方博客和论文。之前的分析不能算错，但确实把它们分得太开了。
蒸馏投资分析Skill
做了一个小实验：把一批公开投资文本整理成一个可以被 AI 调用的 Skill。
Skill工程架构
最开始我把 Skill 理解成一种更完整的 Prompt：把流程写清楚，把注意事项补全，再加上一些示例，效果应该就会越来越好。
组织就是在设计自己的 RLHF
最近在理解 AI、机器学习、深度学习、强化学习和 RLHF 的关系时，我一开始把它们当成几种并列的技术。后来发现这样理解不对。
Mac 客户端安装包发布流程：签名、Apple 检查与自动更新
最近在考虑一个 Mac 桌面客户端的自动更新问题。一开始我以为这件事比较简单：CI 打出一个 DMG，上传到对象存储，再让客户端定时检查版本接口就可以了。
AI Coding的Token到底花在哪里
最近在使用 Codex、Claude Code、Kimi Code 这些工具时，我一直有一个疑问：
OPC 时代的分工方式
刚才和产品经理、设计师讨论后续的产品规划，发现大家对「后续怎么做」的理解存在比较大的偏差。这里做个记录。