Life Is Real.


When AI Answers Everything, What's Left to Record?

当AI能解答一切,我们还需记录什么?

今天决定启用 Github Pages。

当想要创建 Github Pages 时,将面临选择什么生成器的问题。Hugo(Go),或 JekyII(Ruby,Pages原生支持)或 Next.js(React)等,都是 Gemini2.5 Pro 主动提及的选项。——我留意到,这些选项中没有 Python 便追问,有 Python 的生成器吗?AI 于是推荐了 Pelican/MkDocs/Nikola。既然只是试水,不想占用多少时间,我于是毫不费力地选用了 Pelican。

如果追问,为什么是 Python,而不是其它编程语言的生成器?也许我只是不想为了本地预览站点,而往笔记本电脑中额外新装一种编程环境。况且,作为试水,任何一种 Github Pages 生成器都极有可能是够用的。

为什么是 Github Pages,而不是博客/微博或推特等公共平台?排除公共平台于我而言很容易:我乐意公开的任何私人数据,我期望它对 api 完全友好,毫不受制于平台的内容政策。——譬如你试试爬取 x 的数据,或在不登陆的情况下访问某人最近动态。但我又想偷懒,不想要花钱买域名和托管服务器,而且我的能量也支撑不起在联邦宇宙中维系一颗孤立的站点星球……万语千言,github pages 在当下恰好够用。

过去,我曾经做过一些个人站点的尝试,也曾经参与构建某种联邦宇宙的产品生态。现在,我并不是在追求塑造个人影响力。当前推动构建 Github Pages 的唯一动力是,我反复产生了一个疑问:

当我们大量使用 ai 的时候,答案唾手可得;对于每个活人,在“个人知识管理”范畴,其思想与行为应当发生怎样的重塑?

—— 把这个问题丢给 AI,当然可以得到特别成体系的,看上去合情合理的答案。

那么,还有什么值得被记录?然后,记录对于记录者还有什么意义?再然后,分享记录,又将对谁、是否产生一些潜在的意义?

于是,我开始创建 Github Pages 并偶尔分享一点记录,用以实践验证 AI 给出的答案。—— 它们太唾手可得了!

When AI Answers Everything, What's Left to Record?

(Translated by Gemini2.5 Pro)

Today, I decided to start using GitHub Pages.

When I wanted to create a site with GitHub Pages,...


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