Computer vision, crafted pixel by pixel.

让 ChatGPT 和 Codex 一起补博客历史

博客已经一个多月没有认真更新，偏偏这一个月又是项目最密集的一段时间。今天开始补历史时，我不想只凭聊天记忆写“最近做了很多事”，于是把 ChatGPT 的长期上下文和 Codex 本地会话放在一起，对照项目 Git 记录重新建时间线。

筛选规则也定得比较严格：主会话当骨架，guardian 和 subagent 只用来验证结果；真实发生日期保留；已经写过的事情不重复；密钥、账号、本机路径和私人信息在进入博客前全部过滤。

这次补写本身也成了一个新的工作流：历史对话负责找线索，本地记录负责证明事情真的发生过，content-inbox 负责导入，构建和 Git diff 负责最后把关。以后如果能定期跑，就不用再隔一个月做一次“数字考古”了。

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DevSpace 被我误删之后

今天清理电脑时不小心把 DevSpace 一起卸掉了，结果 ChatGPT 侧几个正在依赖本机文件的任务当场中断。以前一直把 MCP 当成“接上就能用”的基础设施，这次才发现它已经真的成了工作流里的依赖。

晚上重新把稳定服务和 OpenAI Tunnel 拉起来，又补了几层自愈：残留状态能重新识别，重复启动不会再起第二份服务，连接固定走本机回环，也尽量不碰已经存在的代理进程。

最后健康检查和 Tunnel 就绪检查都恢复正常。一次误删反而逼着我把“能启动”升级成了“异常后还能自己恢复”。

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6/6 ready，不等于 6/6 跑通

今天重新按“真实完整闭环”核验 WAVE 的六个 Demo，结论有点刺眼，但很有必要。

数据、固定划分、TaskSpec 和实施材料已经是 6/6 ready；六个案例也都可以开始继续做训练适配。但如果标准换成“平台标注 → 真实训练 → 固定测试 → 模型部署 → Workflow 业务输出”，目前是 0/6。

平台里确实有一条本地 YOLO 小样例跑过完整链路，可它不能替分割、分类和跟踪证明什么。分割还缺 mask 的完整训练与部署，跟踪还缺跨帧视频状态，分类也有自己的 runner 和评估缺口。

这次复盘让我觉得，项目进度最好少用“准备完成”这种容易让人误会的词。以后写 6/6 时，要同时说清楚分母到底是什么。

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