欧雷

家庭影音中心的架构基本确定并调试完毕，剩下就是把已有视频都做刮削，并补全缺失的视频。

在豆包的帮助下经过一番踩坑折腾，终于搞定 Mac mini 自动挂载迷你主机中的共享文件夹，访问起来就像本地文件夹一样。

如此一来，迷你主机中的固态硬盘➕装机械硬盘的硬盘柜就是 Mac mini 的无限外挂扩展存储！

也就是说，Mac mini 与迷你主机和硬盘柜共同组成了我家的 NAS！

当初买迷你主机时装的 Windows 10 和黑苹果双系统，分别装在 512G SSD 中。

由于黑苹果几乎不用，装它的 SSD 就闲置出来了，本打算装个硬盘盒给 Mac mini 做外挂扩展。

但结合当前那些装满文件的 HDD 都是 NTFS 格式，还是把这 SSD 格式化继续用在迷你主机里当热数据存储吧。

与此同时，把俩电脑的定位稍微调整下——

Mac mini 依然运行 Jellyfin 服务端作为影音中心，但媒体库是挂载的 Windows 共享文件夹，而非 macOS 本地文件。

在 Windows 上用 qBittorrent 下载资源，再用 tinyMediaManager 刮削元数据。

近期在看的片子放在格式化后的 SSD 上，看过的都挪到硬盘柜中的 HDD 归档，它们都可被 Mac mini 挂载。

之后再搭建（复古）游戏中心时也沿用上述「分工」。

总之就是，资源存储主要集中在迷你主机和硬盘柜上，Mac mini 则是其他终端访问家庭服务的统一入口。

像 VS Code 远程开发、Git 私有部署等软件开发相关服务都部署在 Mac mini 上。

家庭影音中心初步搭建完成并跑通——

在 Mac mini 上直接安装 Jellyfin 作为服务器，开启硬解，而不是跑在 Docker 中。

用 tinyMediaManager 对媒体资源进行元数据刮削。

再在智能电视上安装 Jellyfin 官方客户端，自动嗅探出 Jellyfin 服务器添加进去。

之后就慢慢调试完善了。

当下这个时代，该做的就是：

1. 找准自己的定位、生态位；
2. 服务好身边的、已有的客户，不要盲目扩张，否则就是熊瞎子掰苞米；
3. 有人给真诚的建议的话，要听劝，尤其是有指导性的；
4. 自己不擅长且必要的事，交给值得信任、专业的人去做，并要分享利益、收益。

听🦞分享说豆包没有记忆，我验证了它是有记忆的，正如我一直猜测的——

国内那些免费的 AI 应用，都会以账号为中心把对话进行关联和记忆，提取用户个人的画像。

跟它们聊得越多越深入，就越了解用户，个人隐私几乎完整暴露无遗。

🦞还不能作为真正的大管家去管理家庭与生活——

我人在外远程让🦞控制智能家居设备也就算了，但在家里还让它控制，那不就是浪费 token 呢吗？

人在家的场景还是用小爱音箱或 HomePod 这些通过小爱同学、Siri 语音控制更合理。

就是看是否有啥能跟🦞结合省 token 的一体化方案了。

在打算把 Mac mini 里的数据往外挂硬盘里拷时才发现，那些硬盘都是 NTFS 的，正常情况不能写入。

暂时不想多折腾，还是把 Windows 迷你主机（左一）给请到桌面上来吧，其实也许它放这也更合适一点。

这两天的折腾，对 NAS 有了自己的见解——最简单的 NAS，就是硬盘柜配上用来控制和共享文件的树莓派。

搞家庭网络改造真是太耗时耗力了！弄了两天，最终还是用了比较妥协的方案把原本的两级路由打平成一级。

原本豆包出的方案，有些内容也不能算是完全瞎编，毕竟我在给背景信息时也没细到连 r6300v2 固件具体版本都有。

但在实操遇到问题时，它总是在回答我不契合状况的内容，不过也没办法，毕竟小众。

重新梳理了自己的痛点、已有设备等信息，让豆包根据我最新、最全面的需求上下文设计家庭数据中心改造方案，来回对话核对几个小时，最终版本看起来还不错。

在它回答我的间隙，把十多年前买的硬盘柜、硬盘盒和硬盘等找出来擦了擦，给接到 2020 M1 Mac mini 上，这下从硬件外观看，终于像个 NAS 了。

先初步把 MacBook Pro 进行轻量化瘦身，腾出了几十 G 空间，再找空把不怎么用的应用、低频打开的软件项目都删了。

感觉这台 18 年买的 Intel 芯片笔记本电脑不出意外还能再战几年，最少给我凑够十年吧？

下一步，把家里的 2020 M1 Mac mini 弄成家庭服务器中枢！

想搞自己的家庭数据中心已经快十年了，但一直没真正去搞。

这除了涉及应用软件问题，更多的是操作系统、网络和硬件问题，十分复杂，是吞噬时间、精力、金钱的巨兽！

不过，现在有了 AI 加持，我的这个「梦」有较高效地靠自己搞定的可能了。

这几天在豆包用专家模式，先把自己的核心需求描述出来，在看它给的第一版方案时脑中又会蹦出一些想法，就再告诉它。

经过多轮交流，我的需求上下文越来越全面，它给的方案也越来越符合期望。

然后我实操时遇到问题就在对话中继续反馈给它，这感觉，就像一个全能的专家 stand by 随时等待我的召唤。

这就是 AI 时代遇到问题去解决的方式——

先把问题描述清楚去问 AI，能解决普通人的大部分日常问题；经过与 AI 深度对话还解决不了，再找人类专家。

虽然用豆包之类是免费的，但也应该知道，这只是我们作为中国人的「小幸福」，用 AI 本身是需要花钱的。

每个人都应该具有一个基本常识性认知：自己的问题被外部解决，是需要付费的，这是价值交换。

用 AI 解决问题是比找人类专家解决更便宜的途径。

另外，在 AI 时代，优质知识会更为稀缺，且会变得更为封闭。

掌握某领域知识的专家不会将自己的干货免费大范围提供，必然要牢牢把握在自己手中，让他人或 AI、数据服务商付费获取。

因此，新的知识经济形态不久将会出现。

无论是前段时间用 Cloudflare Tunnel，还是刚刚尝试的 Tailscale，访问延迟都比较高，还有连接失败的时候。

我还是暂时先不花时间精力搞远程连接了，等把电脑用途规划落地、家庭网络改造升级后再看吧！

除了养🦞，我目前想不到自己再继续用桌面电脑的理由……

我为啥要搞「🦞塘」？因为想做个🦞社会实验——

把一堆拥有极致自主性的🦞丢进一个较为封闭（隔离层次、等级都较高）的环境中让它们自然发展会发生什么？

就如同把一群人带到个较大的荒岛上。

所以，我要搞钱搭个能跑最强本地模型的主机，给「🦞塘」提供无限、优质的饲料。

混沌，也意味着无限可能。

整了个飞书知识库记录自己的养🦞心得，这封面有其内涵——

为啥是「🦞塘」而非「🦞缸」？虽然我是从一只开始养起，但想要养一群。

已经人形化的是「成精了」的，也是我的大管家（主 agent），我会给他起名。

还是🦞状的就都是被大管家支配的次 agent，它们没正式名字。

我会部署本地大模型喂养🦞群。

走到这步真踏🐎不容易……主要是踩了系统隔离和网络的坑……🤣😅

忽然对那些免费的个人服务或开源软件产生了较大的不信任感，除非：

1. 有明确的产品矩阵和变现路径；
2. 那个人的人品是值得信赖的；
3. 已经有很多用户使用。

否则其可持续性就有很大问题，不收费也就意味着不用承担什么责任，没准儿哪天就跑路了，十分影响自己。

尤其警惕那些需要注册的野鸡服务。

对于技术小白来说，付费装🦞还只是花的第一笔钱，不算使用时的 LLM token 花销，至少还要为三件事持续花钱：

1. 安全加固；
2. 记忆调优；
3. token 消耗策略调优。

前两项的费用，每项都可以收超过安装费的价格。

现在看来，养🦞支持服务也许真还算是个「好」生意，就是不知道能持续多久。

为啥说 Second Me 和 Elys 注定会死？

用 AI 的人终会意识到上下文的重要，而有价值的上下文是大量个人数据、知识的积累——用户会认知到个人数据资产的价值。

既然数据是资产，为啥把控制权随便让渡给第三方中心化服务任其宰割？

另外，AI 应用最重要的就是个人定制，极大满足自己需求。

它们行吗？

这就是社区的核心价值

说个暴论——

无论 Second Me 还是 Elys，只要以中心化方式构建，基本活不过 2026，顶多 2027。

（思路还不如 Moltbook……🫢🫢🫢

咱们年底再对下看。