https://cboy.space/tags/feeling/ Recent content in Feeling on cboy's space Hugo -- gohugo.io Sat, 07 Mar 2026 10:13:47 +0800 https://cboy.space/posts/me/how-ai-change-my-life/ Sat, 07 Mar 2026 10:13:47 +0800 https://cboy.space/posts/me/how-ai-change-my-life/ From Ideas to Action 自己想法总是很多，但每次要去行动的时候，都会卡在初始阶段。觉得自己一定要弄懂每一步才能继续，被某一步卡住了之后就会进入低耗能模式，想了想如果没法解决，过了一周基本就放弃掉了。 Automation Journey 最近这份工作的值班模式有比较大的变化，特别是在值班的场景下，每次都需要频繁地去查 MySQL 和 Hive，解析和提取关键信息提供给上下游，或者是通过接口进行消费。 Initial Workflow: Manual & Repetitive 初始操作流程： 登录数据库查询平台（输入 SQL + 点击查询 + 下载文件） 手动打开数据文件提取信息 调用接口或者提供给上下游消费 Phase 1: ChatBox Mode ChatBox 模式下会让 AI 部分生成有效数据，例如让其拼接 SQL 条件文件添加引号和逗号；让其生成 HTTP 中的请求 JSON。能部分代替掉原来要在编辑器进行的数据处理，尽管是能实现但是 AI 请求的不确定性情况下，着急的时候还是会去编辑器自己处理。 Phase 2: Terminal Agent Claude Code 在编写代码之余，自己也把它用来代替 ChatBox。在使用期间自己老是输入重复的提示词，因为解决的是类似的问题，当然有 custom command 的解决方案，也有让其生成 Python/Shell Script 再执行的方案，也就仅此而已了。 26 年年初的时候打算用 Obsidian 来管理自己的工作值班问题处理方案，选用 Obsidian 的原因是其基于 Markdown 且数据私有化可以用 iCloud 来存储。解决思路就是把处理问题的方案保存在一个个的 Markdown 文档，让 Claude Code 在该上下文中处理数据。 此时基本上能解决生成 SQL、提取数据文件信息、自动化调用接口的步骤，但是依然还有很多手动处理的步骤，例如打开浏览器、查询并下载数据文件，再手动粘贴到 Obsidian 的文件夹下。也许比起之前好多了，但频率高的时候，手动处理还是挺麻烦，很费人。