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For agents: Chinese personal tech blog by Mayx with articles on vibe coding, AI agents, LLM deployment, XML/XSLT and gaming disk tips, dated 2026.

personal blog vibe coding ai agents llm deployment chinese blog

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# Mayx的博客
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## Site Info

- [About Site](/README.html)
- [About Author](/humans.txt)

## Posts

- [Vibe Coding 新体验（2）](/2026/09/01/vibe-coding2.html): 这篇文章介绍了作者使用AI进行Vibe Coding的体验。两个月前，作者首次体验了Vibe Coding，但当时对AI的能力持怀疑态度。然而，在使用AI进行终端版博客开发后，作者意识到AI的能力可能超过了自己的想象。作者开始使用国内的免费AI模型腾讯混元Hy3进行各种项目开发，并取得了令人惊讶的成果。作者使用AI开发了 REPL 终端、WebMCP 项目、博客 API，并将 WebMCP 应用于 AI，让 AI 调用函数。作者还使用 AI 重放了一个即将关服的游戏的离散快照，让游戏在浏览器中运行。AI 分析了游戏的 WebSocket+Protobuf 协议，并用 Python 和 JavaScript 实现了一个服务端，让游戏在浏览器中运行。此外，作者还使用 AI 制作了一个完整的麻将对局引擎，包括人机对战功能。作者让 AI 录制了几把实际对局的包，并理解了数据包的时序，最终 AI 成功地制作出了完整的对局引擎。作者还探索了其他功能，如挂载本地文件夹、基于 WebRTC 的局域网内组网和使用 VLESS 协议的网关。
- [一次制作终端版博客的经历](/2026/08/01/terminal.html): 这篇文章介绍了作者利用AI助手制作终端版博客的经历。起初，作者想在博客上添加一个终端功能，允许用户在浏览器中使用真正的Linux访问博客。作者选择了基于WASM Linux的方案，并让AI助手开发了一个可以在浏览器中执行JS的设备文件，以实现与外界的通信。在此基础上，作者实现了列出文章、查看文章、打开文章和查看评论等功能。然而，该系统存在一些限制，如不能使用管道符和异步操作。作者还尝试了另一种方案，即基于JSNix的版本，虽然不是真正的Linux，但模拟得非常到位，且具有更好的兼容性和加载速度。最终，作者成功制作了两个版本的终端版博客，并表示对AI助手的强大功能感到满意。
- [Vibe Coding新体验](/2026/07/01/vibe-coding.html): 这篇文章介绍了作者使用AI Agent进行Vibe Coding的体验。作者通过AI Agent生成代码，实现了博客的PJAX功能和一个立直麻将Wordle小游戏。在使用AI Agent的过程中，作者发现它能够理解整个项目的代码，并且能够根据需求进行修改和优化。然而，作者也遇到了一些问题，例如生成的代码质量不高，需要手动优化和调试。作者首先使用AI Agent为博客添加了PJAX功能，实现了无刷新加载页面。虽然生成的代码质量不高，但作者还是成功地实现了该功能。接着，作者使用AI Agent生成了一个立直麻将Wordle小游戏，并对其进行了优化和修改。作者还遇到了一些技术问题，例如字体兼容性和役种计算问题，但最终都通过AI Agent解决了。通过这次体验，作者认为Vibe Coding的体验相当不错，但也存在一些问题。完全由AI生成的代码可能会出现问题，需要手动优化和调试。然而，如果能够正确地使用AI Agent，也可以实现高质量的代码。作者还提到，有时候自己调查和研究比问AI更有效，可以避免浪费时间和精力。
- [如何节约游戏占用的硬盘空间？](/2026/06/01/dedupe.html): 这篇文章介绍了如何通过优化游戏资源文件来节约游戏占用的硬盘空间。作者由于Mac只有256GiB的硬盘存储空间，在下载了几十部游戏后空间不足，于是寻找解决方法。文章主要介绍了以下几点：1. 使用jdupes工具去除重复素材：作者发现许多游戏使用相同的引擎和素材，导致硬盘空间浪费。通过使用jdupes工具进行硬链接，可以有效去除重复文件，节约空间。2. 不同引擎的处理方式：   - 对于RPG制作大师MV/MZ，作者使用RPG Maker Decrypter工具解密资源文件，并将图片转换为WebP格式以压缩空间。   - 对于RPG制作大师XP/VX/VA，作者使用mkxp-z工具跨平台运行游戏，并通过RPG Maker Decrypter解包资源文件，与RTP素材合并后进行去重。   - 对于Ren'Py游戏，作者使用unrpa工具解包rpa文件，但由于公共资源不多，仅在系列游戏情况下进行解包。3. 最终效果：通过以上优化，作者成功将游戏文件夹大小从47G降至33G，节约了大量硬盘空间。
- [虚拟局域网的组网探索记录](/2026/05/01/virtual-net.html): 这篇文章介绍了作者在尝试异地组网搭建虚拟局域网时，对多种组网工具的探索和体验。作者首先尝试了n2n，但由于其项目停止更新且在NAT后的机器间存在掉线问题，最终选择了WireGuard作为主要方案。文章详细描述了WireGuard的配置过程，包括在Linux、OpenWrt和openEuler系统上的安装和配置，并遇到了各种各样的挑战，例如在红米AX3000路由器上找不到内核模块，以及在openEuler上缺少WireGuard相关包。此外，文章还提到了Netmaker和Headscale等WireGuard的控制平面，以及VNT和EasyTier等其他组网工具，并总结了最终选择WireGuard的原因：简单、够用、可靠性不错，且已经投入了大量配置。
- [关于AI个人助理的探索](/2026/04/14/ai-agent.html): 这篇文章介绍了“AI个人助理”Agent的发展现状和各种尝试。作者体验了OpenClaw、QClaw、WorkBuddy、Cline、LuckClaw和ApkClaw等不同的Agent项目，发现它们在功能、易用性和性能上各有优劣。OpenClaw安装和使用存在困难，国内大厂的QClaw和WorkBuddy则更易于上手，但免费额度有限。作者认为，开发任务更适合在编辑器集成AI中进行，如GitHub Copilot。LuckClaw在微型开发板上运行表现出色，ApkClaw则利用手机的优势操作移动应用。尽管Agent技术仍存在诸多问题，但其应用场景不断拓展，有望吸引更多人参与其中，推动AI应用化进程。
- [近期LLM的部署与应用经历(3)](/2026/03/01/llm3.html): 这篇文章介绍了作者近期在LLM部署和应用方面的经历，主要包括以下几个方面：首先，作者升级硬件，从单张RTX4090 48GiB升级到双路RTX4090 48GiB，并购买了TRX40+TR 3960X的主板套装，用于运行GPT-OSS模型。随后，作者尝试使用vLLM框架替换Ollama，并成功配置了GPT-OSS模型，达到了接近190Tps的性能。其次，作者体验了DeepSeek 1M上下文模型，发现其在处理长上下文任务时表现出色，能够展现摘要无法捕捉的细节，并成功生成简历、分析人格等。此外，作者还尝
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