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人工智能是一个出色的工具，可以用于头脑风暴、编程或生成图像。但它同样擅长于撰写冗长且毫无意义的文本，充满了陈词滥调，或者生成不断重复的代码，遗漏边缘情况。这种现象被称为“垃圾内容”。 我的邮箱中越来越多地充斥着低质量的垃圾内容。我相信许多人也有类似的经历。最明显的警示信号就是收到工作相关的垃圾内容；乍一看，它可能看起来可信，但当你真正阅读文本时，它就会崩溃。 这促使我制定了与人工智能合作的三条原则，并创建了一个网站，以便在朋友或同事向你发送垃圾内容时可以转发给他们。 让我们停止产生垃圾内容，重新回到一起做出优秀工作的正轨上。

大家好， 以下是我在Windows上使用9front版本的Plan 9的操作指南： <a href="https://www.youtube.com/watch?v=IzEa2L_Pgw0" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=IzEa2L_Pgw0</a> 涵盖的主题： - 在Windows 11的WSL中，使用qemu运行9front版本的Plan 9 - 在Windows 11上原生运行Drawterm - 从Ubuntu在Plan 9上运行任意命令 - 在Ubuntu上挂载Plan 9的目录 - 在Plan 9中使用OpenAI Codex LLM - 使用vscode编辑Plan 9上的文件 欢迎大家提出意见和建议。

我发现自己在代理设计会议中经常使用 SF Symbols 的“复制图像为…”功能，因此我制作了一个命令行工具，代理可以独立使用。它可以将 Apple SF Symbols 导出为 SVG、PDF 或 PNG 格式。 这个工具的矢量路径直接来自 macOS 的符号渲染器。它内部访问 NSSymbolImageRep 的一个私有变量，以获取 CUINamedVectorGlyph，绘制到 CGPDFContext 中，然后将 PDF 内容流转换为 SVG 的 `d` 命令。输出结果与系统绘制的内容一致，而不是从光栅图像中追踪的近似值。 关于这个工具，有几点需要说明： - 每个子命令都接受 `--json` 参数，`sfsym schema` 返回整个命令行界面的机器可读描述。 - 符号枚举读取操作系统的 Assets.car BOM 树，因此 8300 多个名称的列表会随着 macOS 更新而保持最新，而不需要在二进制文件中维护版本表。 - 每个 SVG 的 `<path>` 元素都带有 `data-layer` 属性，因此您可以在 CSS 中重新主题，而无需修改几何形状。 这个工具为我节省了很多点击时间。如果您有其他想法，请告诉我。