设置 Cluade Science 容器的时候，了解到了新的容器内使用 N 社 GPU的方式，记录一下（当然大部分都是AI写的，作为我自己检索查看的材料用）。

之前已经成功把claude-science装进了容器，基本的功能使用没有太大问题，但是想做一点分子对接之类的事情时，由于容器内缺少显卡，无法进行，但是等我真按照之前的方式，拉取nvidia的官方镜像来构建容器后，诡异的情况发生了，CS中的所有语言kernel，pyhton，perl，R全部不能用，整个运行环境直接废了。

这真的超出我的理解范围，在手动请教Gemini无果后，我决定让 opencode + deepseek-v4-flash 自己处理——不是我在外面远程敲命令指挥，而是 AI agent 就在容器里，自己看日志、自己二分参数、自己反编译解析器、自己改 entrypoint。这体验还挺奇妙的，记录一下。

最近帮朋友做了个小工具：处理输入文件中的序列，生成指定格式的 XML。朋友不习惯命令行，需要图形界面；且输入数据有保密要求，计算逻辑必须在本地完成。按常规该开发桌面软件，但考虑到后续维护更新，我想试试可离线的 PWA Webapp。查了下，Pyodide 中已有 pandas 的 wasm，运行库无需额外工作——那就这么干！

最近花了几天时间深度体验了多款 AI Agent 产品，从 WorkBoddy、OpenClaw、LobeHub、DeerFlow2、LirbeChat、钉钉悟空到 OpenCode，几乎把我搜到的工具都试了一遍。每个人的需求不同，我主要关注的是开源可自部署、功能完整度和实际可用性。以下是我个人从实际使用角度的对比。

回忆起来，我从小学就学着用 FrontPage 来制作网页了，但是除了Github Page，我从来没有真的自己架设运营网站过。不过现在有了，在Agent和SaaS服务的加持下，创建并上线一个网站，已经变得相当简单了…

我现在在尝试运用 AI Agent / 工作流搭建提高工作效率的智能体团队或AI工作流，连两个星期下来，又踩了一些坑…

去年研究AI相关的内容都是出于爱好，这次是老板的压迫… 即使怨念深重，还是要来写点东西积累下经验…

git worktree 是 Git 提供的强大功能，允许在同一仓库中同时检出多个分支。这个功能和cherry-pick一样，我之前完全没听过，但是在Agent高度应用的今天，这个功能以后大概会变成跟commit一样的基础必学的功能。

过年了，本该是躺着刷视频，打游戏的美好时光。然而作为一名合格的牛马程序员，怎么可能让自己闲着呢？这不，我趁着放假期间，用 opencode + MiniMax/Deepseek 鼓捣出了点小东西（绝对不是因为我除夕夜大街霸被揍破防了

之前我已经尝试了修改和添加recipe到conda的频道，这次试试把我的DevSSH打包上传到我自己的频道内。这次我想试试自己打conda包。