前言 如果你最近有在用 Claude Code，但每個月訂閱費讓你肉痛，或者你只是想在 Claude Code 的新功能上實驗看看，又不想花 Opus 的錢——那麼這篇文章就是為你準備的。 OpenCode Go 是 OpenCode 平台提供的付費 API 服務，支援超過 75 個 LLM 供應商。它的亮點之一是：部分模型支援 Anthropic 的 Messages API（/v1/messages），這意味著你可以把它接上 Claude Code，用更低的成本體驗 Claude Code 的完整功能。 本文綜合了多篇實測文章與社群經驗，整理出一份完整的入門指南，包含模型選擇、設定檔撰寫、兩個經典坑位，以及除錯技巧。 什麼是 OpenCode Go？ OpenCode 是一個開源（MIT 授權）的 AI 程式碼代理（Coding Agent），可以在終端機、桌面應用或 IDE（VS Code / Cursor）中使用。它與 Claude Code 最大的不同在於模型無關——Claude Code 綁定 Anthropic，而 OpenCode 可以接 75+ 個後端。 OpenCode Go 則是 OpenCode 自家的付費 API 服務，提供一組經過優化的模型端點。它的定位很明確：用合理的價格，提供穩定的程式碼助手體驗。 支援 Anthropic Messages API 的模型 不是所有 OpenCode Go 模型都支援 /v1/messages。根據 2026 年 7 月的最新資料，以下模型可以與 Claude Code 無縫搭配： ...

前言：當「單次提示完美」遇上「多輪對話崩潰」 最近 r/LocalLLaMA 上有一篇帖子引發了廣泛共鳴——一位使用者在 RTX 6000 上跑 Qwen 3.6 27B，發現它在單一提示（single prompt）下表現驚人，能輸出漂亮的 HTML 頁面、生成长內容；但一旦進入 Agentic Work（多輪工具呼叫代理工作），每四輪左右就會出現一次「完全腦死」的行為：亂改檔案、跳錯路徑、重複走相同流程…… 「它在單次提示下很優秀，但在 agentic work 中絕對崩潰。每隔幾輪就做一件完全腦殘的事。」 這篇文章的討論串長達數百則回覆，匯聚了數十位在地端部署 Qwen 系列模型的實戰經驗者。今天我們就來系統性地整理：Qwen 3.6 27B 在 Agentic Work 中為什麼會崩潰？核心原因是什麼？又該如何修復？ 一、問題全貌：什麼叫「四輪腦死」？ 根據原始帖者的描述，典型的崩潰行為包括： 症狀 具體表現 工具呼叫失敗 多工具呼叫時產生 malformed JSON，污染後續 context 思考區塊洩漏 </think> tag 遺失，導致 reasoning block 跨輪堆積 路徑跳躍 突然 cd / 到根目錄、讀取不存在的 .tokenring/linters/ 路徑 內容覆蓋錯誤 無視指導原則，直接覆寫既有文件 循環執行的 重複走相同決策路徑，無法自我修正 最關鍵的觀察是：這些問題不是隨機的，而是系統性的。 一位 vLLM 開發者指出：「每當模型有自由選擇工具/格式/參數的機會，就等於多擲一次骰子；8-12 輪之後，你幾乎保證會遇到一次壞結果。」 二、五大核心原因解析 1. preserve_thinking 未啟用（最常見的原因） Qwen 3.6 是首批原生支援「思考過程跨輪保留」的模型之一。預設情況下，如果沒有設定 preserve_thinking=true，模型在每一輪都會忘記自己上一輪的思考結論，導致它重複走相同的路徑、做出相同的錯誤決策。 多位使用者證實：只要加上 preserve_thinking=true，「腦死」頻率從每四輪一次降到幾乎看不見。 ...

前言 前陣子收到小米 MiMo Open Platform 的 Email 通知，說他們的語音辨識模型 MiMo-V2.5-ASR 正式上線了。身為一個對語音辨識技術一直有觀察的人，這下忍不住去挖了更多資料。 簡單來說，小米這次推出的不是一個「乾淨環境下跑分漂亮」的模型，而是專門為真實世界複雜聲學場景設計的語音辨識引擎。支援粵語、閩南語、四川話等方言，還能處理中英混說、歌詞辨識、多人對話交疊等高難度場景。 這篇就來好好聊聊這個模型到底強在哪裡，以及它跟目前主流方案（特別是 OpenAI Whisper）的比較。 什麼是 MiMo-V2.5-ASR？ MiMo-V2.5-ASR 是小米 MiMo 團隊開發的端到端自動語音辨識（ASR）模型，屬於小米完整語音模型系列（ASR → TTS → 多模態）的「聽覺基礎層」。 這個模型的特色在於： 開源：權重放在 Hugging Face 和 ModelScope，GitHub 也有完整程式碼 多語言 + 多方言：中文、英文，加上粵語、吳語、閩南語、四川話、河南話、東北話、陝西話等 中英混說（Code-Switching）：不需要預先設定語言標籤，模型自動判斷 知識感知：對古詩詞、專業術語、人名地名有特別強化 原生標點：直接從語調和語意輸出標點，不需要後處理 技術上，模型透過大規模中期訓練（mid-training）、高品質監督微調（SFT），以及一套新的強化學習演算法來達成這些能力。 跑分數據：跟 Whisper 比誰比較強？ 小米在官方頁面上放了一組相當完整的 Benchmark 數據，以下整理幾個關鍵指標： 中文語音辨識（WER 越低越好） 模型 AiShell-2 Fleurs-Zh Wenet Meeting CommonVoice-Zh MiMo-V2.5-ASR 2.52 2.41 5.92 4.90 FunASR-1.5 2.57 2.75 5.95 4.57 英文語音辨識（Open ASR Leaderboard） 模型 平均 WER LS Clean SPGISpeech Tedlium MiMo-V2.5-ASR 5.73 1.45 1.85 2.4 Qwen3-ASR-1.7B 5.76 1.63 2.84 2.28 Whisper-large-v3 7.44 2.01 2.94 3.86 方言辨識 模型 CommonVoice-Taiwan WeNet-Wu Fleurs-Yue MiMo-V2.5-ASR 3.65 19.55 3.28 Qwen3-ASR-1.7B 3.7 24.29 3.53 從數據來看，幾個重點： ...

本筆記完整記錄如何利用 Onn 4k Android TV 電視盒子 搭配 Termux 與外接 128 GB USB 隨身碟，建置包含 SSH/SFTP、Filebrowser 網頁網碟與 Rclone WebDAV 的輕量級個人 NAS 系統。 其他電視盒子同樣適用下面方法 也可以插入大容量例如 2TB 或 4TB 的外接硬碟，但需注意外接硬碟需要額外供電。 一、 硬體準備與前期排查 1. 硬體連接 (OTG) Onn 4k 盒子僅有一個 Micro USB 供電孔。必須使用 OTG 供電分接線 (OTG Y-Cable) 或帶供電功能的 USB Hub，才能在為盒充分供電的同時，外接 USB 隨身碟。 2. 磁碟相容性關鍵（重要發現） ext4 格式：插入未 Root 的 Onn 盒子後，系統與第三方檔案管理員（如 CX 檔案總管）完全無法讀取。 NTFS 格式：CX 檔案總管可讀取（因自備驅動），但 Android 系統底層通常僅給予唯讀權限，Termux 無法寫入。 錯誤徵兆：若隨身碟插入電視盒子後，進入系統「儲存空間」僅顯示「USB 隨身碟」且只有**「退出」選項（無格式化選項），且 CX 檔案總管找不到，代表磁碟分割表格式不相容（通常為 GPT）**。 終極解法：必須將隨身碟重新做成 MBR (MS-DOS) 分割表 + exFAT 檔案系統。 二、 在電腦重做隨身碟 (MBR + exFAT) 根據讀者使用的作業系統不同，請選擇對應的格式化方法： ...

前陣子 Google DeepMind 推出了全新世代的開源模型 Gemma 4，緊接著 Hugging Face 與 AI 晶片新貴 Cerebras 聯手，打造了一套完整的「即時語音 AI 對話管道」（Speech-to-Speech Pipeline）。這套系統不只是讓 AI 說話更快，而是徹底改變了人機對話的「節奏感」——從原本像聊天的「你一句、我停三秒」，變成了真正流暢的雙向交流。 這篇文章會帶大家深入理解這套架構的每個環節、Cerebras 晶片的硬體優勢，以及它對機器人、語音助手和未來 AI 產品的實際意義。 為什麼語音 AI 的「延遲」這麼重要？ 想像一下這個場景：你跟 AI 助手對話，你說完「幫我查一下明天的天氣」，然後沉默了三秒鐘，AI 才開口回答。這不是什麼大事，但那種「跟軟體聊天」的割裂感會一直存在。 這就是目前語音 AI 最大的痛點——延遲（Latency）。 開發者在模型品質上已經取得了巨大進步，但使用者體驗往往被「回應速度」拖垮。更糟的是，很多系統雖然中位數延遲（Median Latency）看起來還不錯，但在第 95 百分位（P95）卻會出現數秒的延遲。當系統需要進行工具呼叫（Tool Call）或多輪對話時，這些延遲會疊加，讓對話變得更加斷斷續續。 對於機器人、語音助手和具身 AI（Embodied AI）來說，低延遲不是「加分項」，而是讓互動「感覺活過來」的關鍵。 「對機器人來說，聲音的 Responsiveness 不是裝飾品。它是讓互動感覺有生命力的東西。」 架構拆解：一套完全開源的「串聯式」語音管道 這次 Hugging Face 和 Cerebras 展示的核心成果，是一套 Speech-to-Speech Pipeline——從你的聲音輸入，到 AI 的聲音回應，全程不需要人工介入。整套架構採用「串聯式」（Cascaded）設計，每個組件都是模組化的、開源的，可以獨立替換。 資料流向 語 [ [ [ 語 音 1 2 3 音 輸 ↓ ] ↓ ] ↓ ] ↓ 回 入 應 語 語 文 音 言 字 辨 模 轉 識 型 語 （ 推 音 A 理 （ S （ T R L T ） L S ： M ） N ） ： v ： 阿 i G 里 d e 雲 i m a m Q a w P e a 4 n r 3 a 3 T k 1 T e B S e t o n C e r e b r a s 第一環：語音辨識 — Nvidia Parakeet Parakeet 是 Nvidia 開源的語音辨識模型，負責將使用者的語音輸入轉換成文字。它的好處是速度快、準確率高，而且完全開源，可以嵌入到整個管道中。 ...

前言 接這篇 電視盒子改造(二)：用 Tailscale 打造免費家用 IP 出口 後，接下來要讓它發揮更大作用——裝上 Termux，讓盒子同時變成一台 SSH 和 SFTP 伺服器。 什麼意思呢？簡單說，裝好之後你可以從電腦或手機用終端機直接連進電視盒子，像在 Linux 伺服器上一樣操作；也可以用 SFTP 客戶端（比如 FileZilla）直接拖曳檔案，把盒子外接的 USB 硬碟當成家用 NAS 用。 這系列改造的核心精神就一個字：榨。一台幾百塊的二手電視盒子，跑個 Android App 就能變身開發機、中繼站、檔案伺服器，CP 值高到我自己都覺得有點奢侈。 什麼是 Termux？ Termux 是一個 Android 終端模擬器加 Linux 環境套件。裝好之後你在手機或電視盒子上就能跑 bash、裝 apt 套件、跑 Python、啟服務——基本上就是一台縮在 Android 底下的迷你 Linux 伺服器。 跟傳統 Android 的「Shell 應用程式」不同，Termux 有自己的套件庫（package repository），不依賴 root 權限，安裝的套件也只會存在 Termux 的目錄裡，不會跟系統其他 App 衝突。對電視盒子來說，這代表你不需要刷機、不需要 root，就能擁有一台真正的 Linux 環境。 第一步：下載並安裝 Termux 與 Termux:Boot Termux 和 Termux:Boot 的 APK 檔案要從 F-Droid 下載，因為 Google Play 版本已經停更（最後更新停在 2022 年）。 ...

前言 手上有台電視盒子，除了看影劇好像也沒什麼大用處？別急著吃灰——只要它能跑 Android App，就能化身成你的「家用流量出口」。 想像一下這些場景： 人在國外或大陸，手機 VPN 連回家裡，IP 瞬間變回台灣，串流、購物、銀行網站隨你刷。 家裡沒有公用 IP，但你想從外頭存取 NAS、Home Assistant 或任何內網設備。 出差在外，卻能像在家裡一樣上網，所有流量都從你家路由器出去。 這些都不需要花錢買 VPS，只要一台會連 Wi-Fi 的電視盒子，加上免費的 Tailscale 就好。 什麼是 Tailscale？為什麼推薦它？ Tailscale 是一套基於 WireGuard 協議的零配置 VPN 解決方案。簡單來說，它能把分散在全球的裝置安全地串成一個虛擬區域網路（LAN），裝置之間就像在同一條網路線上一樣。 Tailscale 的幾個核心優勢 特點 說明 零配置 不需要手動設定 Port Forwarding、DDNS 或 DNS 記錄，點兩下就能連 免費個人版 支援最多 5 個使用者、無限制裝置數量，對個人用戶完全夠用 內建 NAT 穿透 即使兩端都在路由器後面，也能自動打洞建立直連（DERP 中繼備援） Exit Node 功能 可指定某台裝置作為流量出口，所有流量都從那台裝置出去 MagicDNS 內建 DNS 解析，可以用裝置名稱存取內網設備，不用記 IP 多平台支援 Windows、macOS、Linux、Android、iOS、路由器都有官方客戶端 免費版的限制對個人用戶來說幾乎可以忽略：最多 5 個使用者帳號、50 個 tagged resource、每月 1000 分鐘的臨時資源（Ephemeral Resources），這些數字對家庭使用來說綽綽有餘。 第一步：在電視盒子上安裝 Tailscale 安裝 App 打開電視盒子上的 Google Play Store，搜尋「Tailscale」並安裝。如果盒子上的 Play Store 無法使用（某些大陸版或客製化系統會拿掉），可以手動下載 APK 後用 CX 檔案總管 安裝。 ...

前言 家裡那台 Android TV 盒子，除了看串流影片，其實還有超多潛能等你發掘——但前提是，你得先有辦法「控制」它。 今天這篇文章，我會以我在用的 Onn 4K TV Box 為例，帶你從零開始設定 ADB 連線，學會最常用的幾條指令，最後還能用開源的 scrcpy 把電視盒子畫面直接投影到電腦上操控。全程不需要線材，WiFi 連過去就好。 不管你用的是 Google TV、Android TV，還是其他品牌的電視盒子，這篇文章的步驟幾乎都能套用。 第一步：開啟開發者選項與 USB 偵錯 Android TV 的開發者選項預設是隱藏的，而且介面跟手機不太一樣。以下是完整步驟： 打開電視盒子的 設定（Settings） 進入 裝置偏好設定（Device Preferences） 選擇 關於（About） 找到 版次（Build）這個項目，用遙控器 連續按 OK 鍵 7 次 畫面會提示「您已處於開發者模式」，恭喜，開發者選項已解鎖 接下來回到 裝置偏好設定，你會看到一個新的選項 開發者選項（Developer Options），點進去： 開啟 USB 偵錯（USB Debugging） 小提醒： 這裡的「USB 偵錯」不只是給有線連接用的，開啟之後就能透過 WiFi 用 ADB 連線到盒子，這也是我們這篇文章的核心。 第二步：從電腦連線到電視盒子 安裝 ADB 工具 如果你用的是 Ubuntu / Debian 系統，安裝非常簡單： sudo apt update sudo apt install adb Windows 使用者可以從 Android SDK Platform-Tools 下載，解壓縮後把路徑加入環境變數即可。macOS 則可以用 Homebrew：brew install adb。 ...

前言 你家裡有沒有那種用了一陣子就覺得「不怎麼順手」的電視盒子？ 剛買回來覺得還行，但用久了就會發現，Android TV 預設的那個 Google TV 介面——滿屏的電影海報、隨處跳出來的廣告推薦、按個 Home 鍵還要被推銷一部你根本不看的影集——真的讓人很有種「這是我花錢買的設備，不是免費用的」的感覺。 如果你跟我一樣，受夠了預設主題的繁雜與廣告，今天這篇就是要分享一個我親測實用的解法：用 Emotn UI 這個現代化、簡約風格的 Launcher 來取代預設桌面。 什麼是 Emotn UI？ Emotn UI 是一款由 Google 前員工專門為 Android TV 設備開發的第三方 Launcher（桌面啟動器）。簡單來說，它就是你電視盒子的「新首頁」。 官方網站：https://app.emotn.com/ui/ 為什麼我特別推薦它？在比較了多款 Android TV Launcher 之後，Emotn UI 有幾個非常突出的優點： 1. 極簡設計，乾淨俐落 Emotn UI 採用簡約互動設計理念，介面乾淨不雜亂，沒有滿屏的廣告推薦，讓你一眼就能看到自己安裝的應用程式。對追求極簡風格的人來說，這簡直是量身打造。 2. 系統資源佔用極低 這點非常重要。許多電視盒子的硬體規格其實不算高（特別是那種幾百塊台幣買來的入門款），如果用太吃資源的 Launcher 會明顯變卡。Emotn UI 採用先進的技術架構，硬體佔用率低，即使在低規格的盒子上也能流暢運行。 3. 支援動態時序桌布 Emotn UI 內建豐富的線上桌布，而且最酷的是它支援「根據時間自動更換桌布」的功能——清晨是晨光、傍晚是夕陽、夜晚是星空。這個功能雖然不是必要，但每次看到隨著時間變換的桌布，總會讓人心情很好。 4. 應用程式排序完全自由 預設的 Google TV 介面會自動排序你的 App，有時還會把你最常用到的 App 藏到「更多」選單裡。Emotn UI 讓你自訂每個 App 的位置，想放哪裡就放哪裡，無限添加，完全由你掌控。 ...

Obsidian 是一款以「本地優先」為核心理念的筆記軟體，所有筆記都以純文字 Markdown 格式存在你的電腦上。這種設計帶來了極高的資料控制感——你的筆記不會被綁定在任何一個廠商的雲端，換個軟體一樣讀得開。 但問題來了：如果只存在本機，那跨平台同步怎麼辦？ Obsidian 官方的同步服務（Obsidian Sync）確實好用，但每月 $4 美元的訂閱費對學生或預算有限的使用者來說不便宜。更關鍵的是，Obsidian Sync 在部分地區（特別是亞洲）連線不穩定。 好消息是，社群已經發展出多種成熟的免費同步方案。今天這篇文章，我會帶你完整比較五種主流方案，並附上 2026 年最新的社群實戰心得，幫助你找到最適合自己的同步方式。 先搞懂核心難題：為什麼 iOS 是同步的「地獄級難度」？ 在深入方案之前，先理解一個關鍵概念：iOS 的檔案系統沙盒機制。 Android 和桌面系統的檔案管理相對開放，你可以自由存取任何資料夾。但 iOS 為了安全，每個 App 只能讀寫自己的「沙盒資料夾」。Obsidian for iOS 只能讀取： 自己的沙盒資料夾 iCloud Drive 中的檔案 透過「檔案」App 手動選取的檔案 這意味著，任何依賴「雲端硬碟同步到本機資料夾」的方案，在 iOS 上都會卡關——除非該方案能提供 iOS 相容的存取方式。 理解了這一點，你就能明白為什麼有些方案在 Windows 和 Android 上完美運作，一到 iOS 就傻眼。 方案一：WebDAV / 雲端儲存（Remotely Save 與 WebDAV Sync） 原理 透過 Obsidian 社群外掛，直接將筆記庫同步到支援 WebDAV 或 S3 協議的雲端空間。這是最「直覺」的方案——就像用 Dropbox 同步檔案一樣，只是同步動作發生在 Obsidian 內部。 支援的雲端服務 WebDAV：Nextcloud、Synology NAS、InfiniCLOUD 等（自建首選） S3 相容：Amazon S3、Cloudflare R2、Backblaze B2 Dropbox OneDrive / Google Drive / Box / pCloud（部分需付費） 2026 年最新動態：Remotely Save 的接班人 老使用者可能知道 Remotely Save 這個老牌外掛，但它近年更新較慢。好消息是，社群出現了兩個新的替代選擇： ...