衣服自己洗

这篇文章可以说是迟到了 N 多年的分享了，一直放在草稿箱里但是没有发布，今天赶紧地整理。

先搞清楚：WinRT 组件里到底有什么

假设我们有一个 WinRT 组件：Demo.winmd、Demo.dll。这两个文件虽然经常一起出现，但职责完全不同。.winmd 是 Windows Metadata 文件，它描述的是这个 WinRT 组件对外暴露的类型信息，比如：

namespace
class
interface
method
property
enum

WinRT 的语言投影也依赖这些 metadata。比如 C++/WinRT 会根据 WinRT metadata 生成对应的 C++ 投影代码。所以可以简单理解成：Demo.winmd 告诉编译器“这个组件长什么样”，它本身并不是业务代码的实现。.dll 才是实际的 native implementation。也就是说：Demo.dll 真正执行代码。对于一个典型的 WinRT Component，这两个文件是配套的。

Visual Studio 在构建 Windows Runtime Component 时，会生成 WinRT metadata；对于 C++/WinRT 项目，工具链也是先处理 IDL 生成 .winmd，再基于 metadata 生成相应的投影代码。

不要把 .winmd 理解成普通 .NET 程序集，也不要把它和 DLL 当成两个可以随便替换的文件。它们共同描述并实现了一个 WinRT 组件。

NuGet 包里应该放什么？

对于这个例子，一个最基本的 NuGet 包可以长这样：

com.xx.demo.nupkg
│
├─ lib
│  └─ uap10.0
│     └─ Demo.winmd
├─ runtimes
│  ├─ win10-x86
│  │  └─ native
│  │     └─ Demo.dll
│  └─ win10-x64
│     └─ native
│        └─ Demo.dll
└─ build
   └─ native
      └─ com.xx.demo.targets

这里其实就是整个事情最关键的部分，.nuspec 本身反而没什么好讲的——如果你平时用 NuGet，知道怎么写一个基本的 .nuspec 就够了。

为什么 .winmd 和 .dll 要放在不同目录？

这是很多第一次做 native NuGet 包的人容易疑惑的地方。.winmd 是给编译阶段使用的，所以我们把它放到 lib/uap10.0/，而 DLL 属于 native runtime binary，因此放到：runtimes/win10-x64/native/、runtimes/win10-x86/native/。

这样做的一个直接好处就是：同一个 NuGet 包可以同时支持多个 CPU 架构。微软的 UWP NuGet 示例也是把 WinMD 放到 lib\uap10.0，native DLL 放到 runtimes 对应的架构目录。 Microsoft Learn+1

C++ 项目为什么还需要 .targets？

NuGet 对 native C++ 包的处理方式，本身就和 .NET 程序集不太一样。微软的 native NuGet 文档也明确提到，native 包通常通过 build、content、tools 等目录以及 MSBuild 的 .props/.targets 来完成项目集成，而不是依赖 lib 直接添加 C++ Reference。 所以我们通常需要提供一个：com.xx.demo.targets。它的作用可以简单理解成：告诉 MSBuild：这个 NuGet 包里的 WinMD 和 DLL 怎么添加到当前项目。

一个简化后的思路大概是：

<ItemGroup Condition="'$(TargetPlatformIdentifier)' == 'UAP'">
    <Reference Include="
        $(MSBuildThisFileDirectory)
        ..\..\lib\uap10.0\Demo.winmd">

        <Implementation>Demo.dll</Implementation>
    </Reference>
    <ReferenceCopyLocalPaths Include="
        $(MSBuildThisFileDirectory)
        ..\..\runtimes\win10-$(Platform)\native\Demo.dll" />
</ItemGroup>

.nuspec 不需要写得很复杂

如果已经熟悉 NuGet，可以把它理解成一个文件映射：

<files>
    <file
        src=".\Demo.winmd"
        target="lib\uap10.0" />
    <file
        src=".\Demo.dll"
        target="runtimes\win10-x64\native" />
    <file
        src=".\com.xx.demo.targets"
        target="build\native" />
</files>

如果还要支持 x86，就再放一个对应的 DLL：runtimes/win10-x86/native/Demo.dll。

这里最重要的不是 XML 本身，而是记住：

WinMD
    → lib/uap10.0
Native DLL
    → runtimes/<RID>/native
MSBuild 集成
    → build/native

XML 文档要不要一起打包？

如果组件是给别人使用的，比较建议加上。里面保存 C++/C# 的 API 文档注释，这样 IDE 可以显示对应的 API 注释。这个东西不影响组件运行，但对 SDK 类组件来说体验差别还是挺大的。

众所周知，llama.cpp 是一个使用 C++ 来实现的一个大模型推理工具，不依赖 python, pytorch，而且性能也很好，支持自定义的参数调整。Ollama 底层也是封装了这个库，提供给普通用户。

Ollama 的设置对于 AI生成代码这样的专业场景下，不一定可以发挥硬件的最大性能，所以有的场景，还是会有人直接使用 llama.cpp 来加载模型。

对于 Windows 平台，最直接的方式就是使用 winget 来安装:

winget install llama.cpp

今天的这边文章，要和大家分享的是普通的开发人员，如何简单快速地在本地使用 llama.cpp 搭建起本地模型。当然，不可否认，Ollama 依然是很优秀的工具，它们是相互补充而不是替代其中的某一个。

第一步从 HF 上下载 GGUF 模型文件，一般而言大家可以下载 Q4_K_M 格式的文件。

第二步，运行最基础的命令：llama-server.exe -m .\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -ngl 0 -fa off –spec-type none -c 1024，记得模型名称换成你本地实际的模型，先保证你机器可以跑起来，如果你模型不适用你电脑，那么初始化就会报错。

第三步，当可以运行后，你就可以访问 localhost:8080 访问 llama.cpp 提供的简单网页版聊天工具，随便说点什么，在里面你会看到生成的 token 速度，Qwen3.8 在我机器上只有 2t/s，够慢的了。

第四步，结束并运行新的命令：llama-server.exe -m .\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -ngl 10 -fa off –spec-type none -c 1024，可以看到变化是 ngl 从 0 变到了 10，你就可以观察内存和显存的占用情况，如果允许没有问题，就以步长 10，逐步添加，同时也增加 -c 上下文长度。

第五步，打开 mtp，执行下面的命令 llama-server.exe -m .\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -ngl 20 -fa on –spec-type draft-mtp -c 1024, 可以看开启 mtp 后，是否可以初始化成功，一般而言启用了 mtp ，生成 token 的速度会增加，如果你发现没有效果，应该及时关闭，否则得不偿失。

对于我的机器，最后停留在 llama-server.exe -m .\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf -ngl 10 -fa on –spec-type draft-mtp -c 32768 这个参数上面。

大家可以自己试一试，没有最好的，只有合适的。

OpenCode 是什么？

一句话来说：一个开源的 AI Coding Agent，可以运行在 Terminal、Desktop、IDE 中，并支持几乎所有主流的大模型。相比很多只能调用固定模型的工具，OpenCode 最大的特点就是Provider 无关。

基本可以理解成：只要模型提供 OpenAI Compatible API，大概率都能接。

官网地址是 https://opencode.ai，官方也提供桌面版应用，非常适合我这样无法接受命令行的小白。

为什么很多人开始用 OpenCode？如果只看能力，其实现在 AI Coding Agent 都差不多：

• 修改代码
• 自动搜索项目
• 调用终端
• Git 操作
• 修 Bug
• 写测试

这些大家都会。OpenCode 真正吸引人的地方主要有几个：

1. 开源。这是很多人首先关注的一点。整个 Agent 都是开源的，很多时候你甚至可以直接看看它到底是怎么组织 Prompt、怎么管理 Context、怎么调 Tool 的。对于喜欢研究 Agent Workflow 的人，这一点很有价值。

2. 不绑定任何模型。这一点比想象中重要。如果工具绑定 Provider，你只能等官方适配，OpenCode 基本没有这个问题，换模型基本就是改配置。

3. 真正以 Terminal 为中心。很多 IDE 插件，本质还是聊天窗口。OpenCode 更像一个真正工作的 Agent。

例如：修复所有 eslint 错误。它可能会：

• 搜索项目
• 分析错误
• 修改多个文件
• 执行 npm run lint
• 再继续修改
• 最终提交修改

整个过程基本不用你手动介入。这种体验和 Cursor 的 Agent Mode 很接近。

4. LSP 支持。很多 Agent 修改代码其实都是：全文件读取 → LLM 自己猜。OpenCode 会利用 Language Server 获取：

• Definition
• Reference
• Symbol
• 类型信息

因此：跨文件修改准确率会高不少，尤其大型项目比较明显。

配置建议

项目级 Prompt

很多人一直在聊天。其实更推荐写：AGENTS.md 或者项目 Prompt。

告诉 Agent：项目规范、命名规则、Commit 风格、是否允许执行命令、是否自动运行测试，效果会明显好很多。

自定义命令

OpenCode 支持自定义 Command。

例如：/review，实际上就是：

Review 当前改动，只关注：
- Bug
- 性能
- 安全

以后一句：/review，不用重复输入 Prompt。长期下来效率提升非常明显。

AI 编程工具最大的变化，不是模型越来越强，而是 Agent 越来越成熟。OpenCode 代表的是另一种思路：不是把 AI 塞进 IDE，而是把 AI 放到开发流程本身。它知道你的项目、能调用工具、能执行命令、能管理上下文，也能完成完整的开发任务。

如果你平时就是终端重度用户，或者已经习惯 Claude Code、Aider、Codex CLI 这一类工具，那么 OpenCode 值得体验一下。它未必会成为你的唯一工具，但很可能会成为工具箱里长期保留的那一个。

最近 Hermes 的风头又和 OpenClaw 差不多了，于是就下载安装了试一试。我网上找的是是非官方文档地址：https://hermes-agent.org/zh/，按照 GitHub 里的描述也很简单，可惜目前对于 Windows 的支持还处于初级阶段，就在 WSL 里安装了。

和 OpenClaw 一样，安装后按照提示一步步的配置就可以了。这里有碰到一个坑就是，输入模型的 key时，由于输入不可见，导致我粘贴了2次，最后怎么调用都没有成功。

这里记录2个技巧：

~/.env 文件，添加下面的配置，就可以在其它 LLM 聊天app 里，添加 Hermes 作为大模型进行对话，API_SERVER_KEY 就是用于对话 API 调用时需要用到的授权信息。
API_SERVER_ENABLED=true
API_SERVER_KEY=sk-local
API_SERVER_HOST=0.0.0.0
API_SERVER_PORT=10086

取消 GATEWAY_ALLOW_ALL_USERS 的注释，并设置为 true。

我个人理解，使用起来比 OpenClaw 要容易的多，就是青绿色的背景看着有些不适应，其它就还好。直接使用 Hermes dashboard 就可以启动网页版界面了。

这不是前几天某家厂商推出了新的生图模型出来了嘛，说是效果很好，我就网上各种搜索，拿着新模型生成的图片，上周末就导入到视频处理软件里一段操作，加特效、转场，添加字幕和背景音乐，一顿处理下来，上传了后还很是开心，寻思可以分享给大家看了，不是蛮好的嘛。

结果无意间发现视频被限制了，根本就没有推，我说怎么 0 播放呢，咱也不知道具体什么原因呀，估计是哪里不满足要求，就各种调，再上传，发现都没有效果，仍然被限制了。

一气之下就气了一下，随手就发了几句话搞了个图文。

没有想到，一天之后，那个随手发的文字，居然有 11.4w+ 的播放量，评论也快小一千了，把我给看蒙了，所以说流量这东西，就很奇怪。

第二天，已经 14.5w+ 了，不过可以明显感觉到流量推广的下降。

到第三天，数据是 24w+ 了。

写在这里，留作纪念。

最近看到短视频里有很多教学演示动画，就留意了下，于是就发现了 Manim 这个强大的工具。

Manim 是一个强大的动画引擎，专为数学和科学可视化设计，能够生成高质量的数学动画，并广泛用于创建教育视频。

Manim 的安装，使用 uv 的虚拟环境：

uv pip install manim

此外，manim 一般还依赖 MiKTeX ，以方便的在动画里展示公式等非简单文本信息。

Manim 的核心概念

• 场景（Scene）模块：一个场景可以看作是一个动画的舞台，在这个舞台上可以添加各种数学对象和动画效果。例如，用户可以创建一个名为“勾股定理”的场景，在这个场景中展示线性变换的动画。

• 对象（Object）模块：Manim中有各种各样的数学对象，如点（Dot）、线（Line）、多边形（Polygon）、函数图像（Graph）等。这些对象可以被添加到场景中，并通过动画来展示它们的变化。以函数图像为例，用户可以定义一个函数(y = x^{2})，然后将其函数图像作为一个对象添加到场景中，随后通过动画来展示函数图像随着参数变化而产生的平移、伸缩等变化。

• 动画（Animation）模块：这个模块负责实现各种动画效果。常见的动画效果包括移动（MoveTo）、旋转（Rotate）、缩放（Scale）等。例如，用户可以创建一个动画，让一个点从坐标((-1,0))移动到((5,5))，或者让一个几何图形围绕某个中心点旋转一定的角度。

AI 生成的演示脚本里，可能无法直接看到视频，就可以用下面的命令，显示地生成动画：

manim -qh --fps 60 .\演示.py Demo

这样就会在演示.py 所在目录的 media\videos\演示\1920p30 目录下，生成 Demo.mp4 文件，注意对比命令里的参数和文件夹路径之间的关系。

其实在上个月的时候就发现，办公网络环境下，无法连接到我的 Supabase 数据库实例上，当然在家里的网络就没有这个问题，一直以为是 IT 给屏蔽了，但是心里总是不明白 IT 为啥要这么做。

今天无意间ping 了下分配的域名，发现只能解析到 IPV6 地址，才意识到这是典型的IPv4/IPv6网络兼容性问题。

经过检索，这篇帖子提供了线索，到 Supabase 的官网上一看，果然人家说的很清楚，当时自己没有留意。

迅速从默认的 Direct 连接切换到 Transaction pooler，就没有问题了。虽然牺牲了一些性能，但是好歹是可以使用了。

最后提醒一下，这两种连接方式，需要用到的用户名是不一样的，密码是一样的。

要在Ubuntu 18.04 上升级g++到版本10，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端。
2. 更新系统软件包列表，使用命令sudo apt update。
3. 安装必需的依赖项，使用命令sudo apt install build-essential。这将确保所有构建工具都已正确安装。
4. 添加PPA（Personal Package Archive）存储库来获取最新的GCC编译器版本。运行以下命令：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/testsudo apt update
5. 安装GCC 10及其相关组件，使用命令sudo apt install gcc-10 g++-10。
6. 设置默认的C++编译器为GCC 10，使用命令sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-10 100和sudo update-alternatives --set gcc /usr/bin/gcc-10。同样地，也可以通过类似的方式设置默认的C编译器。
7. 现在，您应该能够使用GCC 10进行编程了。

注意：由于Ubuntu 18.04不支持直接从官方源中提供GCC 10，因此我们使用第三方PPA存储库来获得最新版本。

sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 100

为什么在现在还在说一个版本这么旧的话题？是因为一些 armv7 的设备，还运行的是老版本，而且由于华强北自定义的镜像，只能停留在那个版本的系统。有时候感觉就很可惜。

每当一段时间过，就会有触发需求，统计大家的代码量、UT 覆盖率之类的。经过一番搜索，找到了 cloc 这个今天想要推荐的工具，其开源地址为：https://github.com/AlDanial/cloc

这个工具可以按语言类型、单文件或文件夹、空白行数之类的来过滤，使用也很简单，下载到本地后就是一个单绿色程序，对于 Linux 和 Mac 系统也支持。

随着现在 CI/CD 的集成，代码统计在云端也都有了，但是本地放一个，某些场景下就会派上用处。兄弟，你信我没错的。

大家可以基于我的模板来改吧改吧。

cloc.exe c:\code\project\ --include-lang="C,C++,C/C++ Header,CSS,HTML,Java,JavaScript,JSX,Kotlin,Objective-C,Objective-C++,Swift,TypeScript,JSON,Markdown"

最后，祝大家好运。

最近在写 PPT 时电脑挂了，虽然马上就换了个备用机器，但是发现了一个问题就是缺少打印机驱动。

以前的硬盘虽然可以作为移动硬盘使用，但是很显然，驱动是无法直接拷贝的。

那个打印机驱动实在是过于久远，系统无法识别出来，默认的驱动包而且还会安装额外的应用，对于有洁癖的人来说，有点不能忍受。

经过一番检索，一个合适的步骤如下：

1，网上搜索打印机对应的驱动安装包，在测试机器上安装。
2，测试机查看打印机设备的驱动，记住它的驱动文件名名称，例如 printxxx.inf
3，测试机上导出驱动，
dism /online /export-driver /destination:”C:\Users\xxx\Desktop\backup”
4，进入这个文件夹，里面会有很多子文件夹。根据第二步里的文件名，搜索相关的子文件夹
5，这个子文件夹，就是驱动实际会用到的最小集合。拷贝到目标机器上。
6，目标机器上，选择添加打印机，然后手动浏览驱动，选择刚才拷贝的子文件夹
7，无脑下一步，就会发现打印机被添加上了
8，备份这个驱动文件夹。以后再添加打印机时，就可以跳过前面5步，直接开始手动添加驱动了

上面的方式，可以满足基本的打印需求。如果是要支持扫描之类的功能，那还是安装默认的全家桶吧。

理论上，也支持其他类型的驱动。