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连续创业者,20多年互联网与金融技术经验,前阿里巴巴高级技术专家,现福强科技CEO,分享技术、管理、商业和AI知识。
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KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦~

2026-01-25 00:00:00

KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦~ -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

KeeNotes 桌面版支持本地数据导入啦~

王福强

2026-01-25


新发布的 V1.3.4.26 版 支持用户从本地导入自己之前的闪念,不管是自己持有的,还是其它软件的。

通过桌面版KeeNotes,你有两种方式导入数据(从而在所有端上都可以访问):

  1. 使用本地API导入
  2. Settings -> Data Import 选择本地NDJSON文件导入

使用本地API导入

桌面版KeeNotes在本地开放了一个简单的数据导入API:

默认端口开在1979,你可以根据自己喜好更改这个端口(或者因为本地端口冲突?)。

API的使用其实也很简单:

http localhost:1979 content="API test for local import server" channel="cli" created_at="2024-10-24 11:11:01"

即以POST形式发送JSON格式的Payload即可, JSON必要字段如上所示:

  • content:闪念内容主体
  • channel:来源或者分类
  • created_at:创建时候的时间戳

还有一个可选字段是encrypted,主要针对导入其它KeeNotes服务器的数据的场景,对于普通用户来说,一般不需要了解。

择本地NDJSON文件导入

KeeNotes桌面版支持的第二种数据导入方式是,允许用户选择本地文件批量导入。

文件格式是NDJSON格式,这个格式其实也不复杂,所谓NDJSON格式,其实就是一行一个JSON对象。

比如:

{"content": "test content/测试内容","channel":"data_import","created_at":"2024-10-25 11:25:00"}
{"content": "test content/测试内容2","channel":"data_import","ts":"2024-10-25 10:35:00"}
...

用户如果想把其它系统的数据导入KeeNotes, 只要将原系统的数据导出为NDJSON格式,然后在KeeNotes桌面版的Settings -> Data Import界面选择目标NDJSON文件,KeeNotes桌面版就会自动在后台开始数据导入的任务了。

NDJSON每一行JSON的内容和必要字段,跟使用本地API导入使用的格式一样。(不过也多个可选项,就是created_at字段也可以用ts字段代替,这两个字段在NDJSON这里代表时间戳字段都可以)

比如, 假如我要把自己原来keebox里的闪念导入keenotes,我直接用下面的命令导出NDJSON就可以了:

sqlite3 -list -noheader "notes.sqlite3" "select json_object('content', content, 'channel', channel, 'created_at', created_at) from notes;" > out.ndjson

因为原来的数据就是sqlite3数据库存储,所以,直接使用sqlite3的json_object函数导出就可以了。

至于对于用户你来说,AI时代,不知道怎么把老数据转成NDJSON,直接交代AI去干就好了,原本它也适合干这个 ^-6




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打造 Keenotes 过程中使用 AI/Coding Agents 的一些感想

2026-01-20 00:00:00

打造 Keenotes 过程中使用 AI/Coding Agents 的一些感想 -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

打造 Keenotes 过程中使用 AI/Coding Agents 的一些感想

王福强

2026-01-22


关于什么是keenotes看这里

all in 还是 cherry-pick

其实很长一段时间,我都不敢放开把所有都交给AI,所以,从来都是用AI做调研,确定差不多了,再让它写局部代码,然后人工合并到codebase。

这种方式我称其为cherry-pick, 也就是挑出能用的再用。

但在搞keenotes的过程中,我加快了动作,把目标和要求写完后,让AI/Coding Agents 1自己去搞,搞完之后,我在从外围以黑盒的形式做验收,验收不过的,也不直接改代码,而是让coding agent自己去分析原因并修复。

这个时候,你会发现,当什么都交给AI/coding agent去干的时候,你相当于放弃了对实现细节的掌控。而且,随着codebase的增大,你也很难去从全局到细节事无巨细的完全了解。

这时候职能AI对AI,完全放权给AI去搞,所以,我称这种方式为all-in

这两种方式,我觉得后者的挑战其实挺大的,因为你一旦决定用这种all-in的方式,就意味着此后所有的动作都需要AI native。

企业负责人敢不敢这么干,自己的团队有没有能力承载,这些可能都是顾虑的点。

不过,整体上来看,效率肯定是提升的,所以,我相信慢慢地大家还是会发现如何更好的管理AI在这条路上的效率与风险。

验收

验收依然是最重要的工作,或者说,依然是管理者最重要的工作。

有了AI之后,从0到1其实更简单了,但从1到100甚至1000、10000更难了,因为迭代过程中对细节的验证和修复上耗费的时间和精力,可能也更多了。

按下葫芦起了瓢,成了常态,玩过的都知道吧?🤣

毕竟,魔鬼藏在细节里,从产品层面黑盒式的打磨,相当考验耐心。

plan first and plan matters

很多时候,再打磨细节的过程中,经常会被AI的反复(按下葫芦起了瓢)搞得想发疯,这时候,你肯定会吼AI,但吼它是没用的。

吼它确实发泄情绪了,但不解决问题,而且耗费tokens(也意味着耗费金钱,哈哈哈)

这时候,就得回顾本心,冷静一下, 从头开始梳理目标和路径,然后再让AI去分析和执行。

也就是你想得多了、想得全面了, AI就不用在模糊的上下文里猜来猜去了, 说白了,能把需求说清楚,执行反而是最快的, 跟曾经一个研发遇到一个好的产品经理一样,哈哈哈

Instead of shouting to AI, you should think more in front and give a crystal-clear context to it.

写完上面这句英文总结,恰好又读了 这篇文章,发现真是 “great mind think alike” 🤣

模型优先于对模型的调教

基本上只用opus 4.5和sonnet 4.5模型,opus贵, 2个credit,4.5便宜点儿,1.3个credit,(嗯,定价方面,kiro鸡贼,用credit代替了token数量)

对于思考范围要大一些的重构,我一般就切换到opus;

对于小范围局部修复,我一般就切到sonnet;

但有时候对于一些大点儿的重构,sonnet的效果也不错, 反而你让opus去做一些小范围的修复,反而效果不咋地。

订阅的额度用完了后,没想升级到更高的price plan,就尝试了下国内几个模型,比如GLM4.7和Minimax2.1, 效果跟预期的差别很大,不知道是营销的成分更大,还是模型层面就是不如opus和sonnet

但不管怎么说,整体感觉, 模型好可以解决大部分问题, 模型不行,工具再炫也没鸟用。

token或者price plan便宜是一会儿事儿,最主要浪费时间和感情🤣

NOTE

据说openai的gpt5.2在处理深度问题上效果不错,不过, 2023年注册了chatgpt后就没用过, 所以,没一手体感,就不做评价了。

Vibe VS. SDD(Spec-Driven Development)

虽然Kiro老早就提出了两种方式,而且当我写了比较长、比较规范的prompt给它的时候,它经常自动提示让我切到spec driven的模式,但大部分时候都让我拒绝掉了。

整个过程下来,我可能还是vibe的成分多一些。

不过,为了让它别瞎搞,我在steering file里(也就是Kiro里定义的rules,类似于CLAUDE.md或者AGENTS.md)加了一些约束。

而且,为了让它按照我的流程来,我也将CLAUDE.md里定义的流程要求放到了steering file里。

我的流程其实也挺简单的,就是“阿里黑话”的适配版,将“我说你听,你说我听”转成了类似“我提出了需求给你,你先了解,不明白的地方,可以跟我确认,所有事情清晰之后,得到我的运行你才能开工”。

大部分时候,它还算遵循这套流程要求, 但偶尔也会都已经干了一半了,session会话里跟你说,“哎呀不好意思啊,我忘了先跟你确认了”,艹, 这就像是“先干了再跟你道歉的人”一样, 甚至于哪天用哪个模型测试的时候,它改错了东西居然说“手滑了”,我日! 跟tmd推卸责任的员工一模一样🤣 “手滑”这词儿我还是2019年在上海第一次从某推卸责任的员工嘴里听到的…

focus on the goal

纵观各种自媒体,你会发现极其高亢

但假如你被他们带着走,那可能就有点儿走偏了。

我要说的是,

Don’t focus on the tools, focus on the goals.

除非是你专职做AI自媒体的,那么,没问题,毕竟, 你玩的就是流量。(If you are focusing on social media traffic, then forget about it)

假如你不是专职做AI自媒体的,那么,应该冷静下,想想自己的目标到底什么,不管AI工具如何变换,他们终归是工具,它们应该是帮你完成目标的东西。

这其实也是为啥我选了Kiro之后,基本主力就用它了。 你说其它工具有没有比它更好的,肯定有,但不重要,我的目标又不是AI工具评测🤪


  1. 我用的kiro,好处有两个: 1. 不需要翻墙,不受梯子稳定性影响(这个很影响心情);2. 信用卡直接购买。(前期免费使用额度也挺高,不过这阵子估计被薅羊毛薅凸了吧,降低了额度,还去掉了opus模型)↩︎




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AI时代,每个人都应该学点儿管理思维和实践

2026-01-14 00:00:00

AI时代,每个人都应该学点儿管理思维和实践 -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

AI时代,每个人都应该学点儿管理思维和实践

王福强

2026-01-14


前几天不是提到周日出门参加个技术活动嘛

期间分享嘉宾提到的一个概念: DRO

给我的印象比较深刻

当然,这个概念也不是分享嘉宾自己原创的

好像是Claude亦或是Open AI团队提到的一个概念

DRO 即 Delegate、Review 和 Own 的缩写。

为啥对这个概念印象深刻呢?

因为只要你干过管理工作

你就会直觉性地get到它在说什么

那为什么是一个搞AI的团队又提出这么个概念呢?

因为AI Agents(智能体)时代

AI Agents成了每个人新的员工

每个人类员工反而自然而然地上升到了管理者的位置、承担了管理者的角色

而DRO,恰恰就是一个管理者角色自带的属性

管理的本质就是 D

管理的日常就是 R

管理者的职责就是 O

这其实就是AI时代每个要学点儿管理思维的原因

至于管理实践

我现在每天用到的一个倒是可以跟大家分享

这个实践比较有意思在于

它其实就是阿里黑话之一🤣

也就是:

我说你听,你说我听。

我做你看,你做我看。

只不过,

我只用了前半句,

后半句,只用了AI Agents做,我看(Review)

为什么要用这个实践呢?

因为用了 AI 开局很爽

但迭代才是关键

The devil is in the details

这个时候你就会开始面对一个实习生员工了🤪

运气好,它会让你惊喜

运气不好,它会让你怒气冲天

哈哈哈哈

反正很多时候,一点儿也不比人类员工省心 🤣

所以,迭代的过程中

为了避免越改越坏

我通常会在context file里定义至少这么一句:

## 要求

- 未经允许,不得私自创建和生成任何.md格式的总结之类的文档
- 修复问题的时候,永远先说明你对需求的理解,经过双方讨论之后,同意你开展工作,你才能开始工作。

否则,你真不知道它会给你的是惊喜还是惊吓🤪


提到管理,王婆卖瓜一下, 推荐大家看看福强老师的《极简管理课》, 纯实践干货, 至于怎么找到,有心人自然能找到啦,哈哈哈

不过里面的内容感觉有些有点儿逆周期,所以,你得学会辩证的看,根据所处环境、企业文化等因素自行权衡。




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claude code proxy方案调研

2026-01-07 00:00:00

claude code proxy方案调研 -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

claude code proxy方案调研

王福强

2026-01-07


偏命令行方案:

  • ccr (claude code router)
  • claude-code-proxy
  • claude-code-proxy-enhance
  • claude2openai-proxy
  • claude_proxy
  • cliproxyapi (有对应的GUI, easycli)
  • litellm

最后还是选了litellm,一个是命令行启动参数的设计符合直觉, 另一个社区比较成熟,最重要的是,测试后,确实可用。

至于其它几个GUI类型的产品,太复杂,我这种老登已经看不懂了,但感谢推荐的同学,这几个产品是:

  • Antigravity Tools (注意,不是google的Antigravity)
  • ProxyCast
  • cc switch (这个个人开始在用,后来发现启动的频次也不高)
  • ProxyPal

反正这个破事儿浪费了我昨天半天和今天半天 😂




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三个有关 AI 的预测

2026-01-05 00:00:00

三个有关 AI 的预测 -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

三个有关 AI 的预测

王福强

2026-01-05


Token费将是新的电费

今天有小伙伴在我们群里说,花了15美金,发现啥也没做出来。

其实你想开点就好了。

现在可能还有一些免费token让你试用,

因为现在是AI初级阶段,还在推广产品,

将来这个token的费用相当于新时代的电力费用,也就是电费,

现在生活你电费离不了,对不对?

将来Token的费用也离不了,就是将会持续的缴费🤣

业务研发和技术研发已死,但永存

过去技术团队会分业务研发和技术研发

AI时代或许不会这么叫了

他们会升级

业务研发会叫Vibe Coder

技术研发会叫基础设施Coder

一个复杂概率性系统,一个负责确定性系统

就像微软 CEO 萨提亚 2024 年说的那样

将来, ERP/MIS/CRM这些系统将被Agents + 数据库取代

而Agents,就是Vibe Coder将要面对的

数据库,就是基础设施Coder将会面对的

浮沙可以漂

但建不成高塔

概率性系统依然会建立在确定性系统之上

将来二者依然会共存。

AI时代,不升级的研发将被抛弃

但凡你已经Vibe了一段时间

你就会有感受

丫的谁还关心怎么实现的啊

什么原理不原理的

快速拿到结果交活儿了事

这时候就带来两个趋势

交活儿的人中,用AI的与不用AI的,将会拉大距离,最终差距可能会天壤之别

验收的人中,用AI的雨不用AI的,也是两种感受,这两种感受也是天壤之别,不用AI的估计会被验收工作给淹没还拿不到满意的结果,而善用AI的,却可以从从容容游刃有余,最后拼的是思维升级与观念的改变,以及随之而来的能力变化。




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Keenotes 2025 年度报告出炉了 …

2025-12-31 00:00:00

Keenotes 2025 年度报告出炉了 … -王福强的个人博客:一个架构士的思考与沉淀

Keenotes 2025 年度报告出炉了 …

王福强

2025-12-31


原始数据:

LuckyJohn💫 ➜  keevol.cn git:(master) sqlite3 $HOME/keebox.sqlite3 "select strftime('%Y', updated) as y,  count(*) from keenotes group by y;"
-- Loading resources from /Users/fq/.sqliterc
       y = 2017
count(*) = 636

       y = 2018
count(*) = 1634

       y = 2019
count(*) = 2215

       y = 2020
count(*) = 4002

       y = 2021
count(*) = 3867

       y = 2022
count(*) = 2696

       y = 2023
count(*) = 1399

       y = 2024
count(*) = 1127

       y = 2025
count(*) = 886

可视化页面(https://afoo.me/note-stat.html):

然后,我数了下…

卧槽,

keenotes记录了9年了,我tmd还以为就7、8年😂

想来,这所谓的创业也是9年,但我感觉我一直趴在地上,不算啥创业😂

Anyway, keenotes 2025年度汇总出炉了,

这个数据趋势充分说明了,

做事儿的时候,明显会降低胡思乱想的强度,

被圈的时候,就只能胡思乱想🫠

另外,明年打算重新打造一版keenotes,全平台+安全私密,感兴趣的同学可以先关注起来了🤪

https://afoo.me/knotes.html

所有客户端免费,但服务器端收费,哈哈哈




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