碎蜗牛壳SHELDON LIU 回到房间
05COLLECTED MOMENTSPERSONAL ARCHIVE
A DRAWER OF LITTLE THINGS

生命被细小瞬间组成

叫人如何不珍惜

NO. 01

最喜欢的一部日剧从《四重奏》转为《最完美的离婚》

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Sheldon Liu 在 2025-05 的生活记录图片 1
NO. 03

常说灵魂留在了南京,这次终于带着他路过了青甘环线,有一群活得真切的朋友陪伴很幸福,你好,24岁。

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Sheldon Liu 在 2025-05 的生活记录图片 1
NO. 04

把手伸出来,泛着稀松草场的黄绿色,是从车窗外映进来。在大西北,生命都遵从日出而作,日落而息,倚靠在人生是旷野的具像化里,想把所有疲惫都揉进大风,再由地平线一寸一寸,吞进苍青的胃里。

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Sheldon Liu 在 2025-04 的生活记录图片 1
NO. 05

借着“北京大风”正好宅着,得到一种久违的放松,没有边缘化焦虑,不用想着又“浪费”一个周末。

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NO. 06

试着build一个航班值机选座助手,觉得这玩意儿要比想象麻烦,也和大家分享下个人记录。首先想说,技术本身并不是最大障碍。座位信息的严格管控,就意味着无法通过API或公开渠道直接查询,只能手动上传选座页面的截图。然而这些截图往往信息不全,比如缺少座位字母标识,需要根据机型信息匹配知识库,让模型自行判断座位号。其次,实验了目前T0的一批多模态LLM,效果都一言难尽,完全是不可用的状态。解决“看不到”的问题,就试着用cv做算法识别,这个办法的确可以,但需要功夫设计。不同预订渠道对座位状态的显示方式各异,比如会使用不用颜色表示已选/可选,这都是要考虑的问题,再复杂,就需要一定的算法优化或者小模型训练(感觉这种简单任务用不着)。图里分享的是我通过vibe coding优化下来的一套识别方案,一秒输出,还是非常准确的。关于知识库来源,我爬取了🍠上的选座指南和用户经验,算不上系统全面,但好在大多都能找到。本来考虑了引入联网搜索,但查下来发现航班选座这一块并没有特别权威和集中的信息源,不太有必要引入。总地来说,是一个不太满意的Demo,整个流程的自动化程度较低,需要手动上传航班信息和截图,值机操作也要自己完成,如果再谈依靠端侧模型操作手机,当然可以完成,显然又小题大做。

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NO. 07

去年网易云和am的榜一都是《回留》,听到《没啥好说》的时候,留下了他的Anymore,it’s ok,以为他想说自己的嗓音不再有,没想到相聚离开,属于他说过的话,美丽的夏,都过完了。

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Sheldon Liu 在 2025-02 的生活记录图片 1
NO. 08

「年度考古」 上线~🍻 24年画上句号,希望这一年最后整的活能令大家满意。明白有些人会说这看起来是简单事,但坦白说,手搓的过程几乎是半个修心的过程,是大年初二还在一遍遍的调试修整,即使到上线也依然认为可以更好,依然有很多有趣的想法没有加入,却又担心不稳定形式是否招吐槽,想来就留更多可能性给下次。

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NO. 09

在星球「AI增效:起步一公里」,做些AI增效|知识管理|效率工具的相关分享,有兴趣的小伙伴欢迎联系我一起来玩

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所追寻的永远在当下