WSL 磁盘空间救火手册：VHDX、Docker、模型缓存和真正能回收的空间
从一次 C 盘爆满开始，拆解 WSL2 的 ext4.vhdx 为什么只涨不降，如何定位 Docker、node_modules、模型缓存和包缓存，并给出安全清理与压缩流程。
文章归档
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WSL 里的 Docker：慢的不是容器，通常是挂载边界
用一个本地 API 服务的排障过程讲清楚 Docker Desktop WSL 后端、bind mount、named volume、热更新、日志和磁盘空间治理。
WSL 不是一台普通虚拟机：理解它，才知道哪些事该放进去
从一次团队开发环境迁移说起，解释 WSL1、WSL2、发行版、VHDX、Windows 集成、systemd、网络和文件系统的边界，帮你判断什么工作适合放进 WSL。
在 WSL 里开发 Linux 图形应用：从脚本窗口到可维护的小工具
用一个图片批处理小工具贯穿全文，讲清楚 WSLg 下开发 Qt/GTK/OpenCV GUI 的环境、调试、文件边界、打包取舍和团队使用方式。
WSL 的网络迷宫：localhost、Docker、VPN 和代理到底怎么排查
用一个本地 API 服务访问失败的案例，系统梳理 WSL NAT、mirrored networking、DNS tunneling、autoProxy、Windows 防火墙和 Docker 端口映射。
在 Windows 上用 Unix 工作流：把 grep、管道和脚本带回日常
用一个排查线上日志和批量整理文件的真实流程，讲清楚如何在 WSL 里把 rg、jq、awk、fzf、make、cron/systemd timer 和 Windows 工具连成稳定工作流。
从 X11 到 Wayland：WSLg 为什么不是简单开了一个 X Server
从 xeyes、gedit 和一个远程窗口的例子讲起，拆开 X11、Wayland、XWayland、Weston 和 RDP 在 WSLg 里的分工，顺便解释为什么旧教程里的 DISPLAY 配置现在经常是反效果。
在 WSL 里用 fim 打开图片，窗口直接弹到 Windows 桌面
从一条 fim image.png 命令说起，拆一下 WSLg 为什么能把 Linux 图形程序直接显示到 Windows 桌面，以及它在图片预览、图像开发、X11 小工具里的日常用法。
Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接听语音吗？
一次在测试机上对 gemma4:12b 音频输入能力的实测记录：模型元数据声明支持 audio，但 Ollama 原生 /api/chat 不能可靠接收音频；真正可用的是 OpenAI 兼容接口里的 input_audio。
Ollama 上的 Gemma 4 12B 能直接读视频吗？
一次从官方资料到本地实测的记录：Gemma 4 12B 具备帧序列视频理解能力，但 Ollama 当前不能直接接收 MP4，稳定做法是先抽帧再多图输入。
接口服务里的 A/B Test：从灰度开关到可信实验
A/B test 不只是前端页面实验。接口服务里的策略、排序、限流、供应商选择和成本控制同样需要实验纪律：稳定分桶、真实曝光、跨请求归因、护栏指标和实验收尾。
怎么用 AI 预测世界杯：别问冠军是谁，先问概率怎么来
世界杯预测不是让大模型猜一个冠军。更靠谱的做法，是把历史赛果、球队强弱、进球分布、赛程模拟和临场信息放进同一套概率框架里，再诚实地展示不确定性。
浏览器 Agent 能做事以后，第一件事不是放权
浏览器 Agent 从能看网页走到能点按钮、填表单、提交操作，产品价值变大了，误操作和越权风险也同步变大。守护栏要比自动化能力先成熟。
从 Prompt 到 Context Engineering：Agent 开发真正难的是给上下文
Agent 系统不再只是写一段提示词。真正决定效果的，是如何选择、裁剪、排序和验证上下文，让模型在每一步拿到刚好够用的信息。
AI 产品里的数据契约：别等报表和模型一起坏掉
AI 产品比普通产品更依赖数据口径。数据契约不是多写一份文档，而是把字段、语义、质量、血缘和变更责任放进工程流程。
AI Gateway 上线之后：推理流量为什么需要自己的网关
LLM 推理不是普通 HTTP 流量。GPU 资源、上下文长度、流式响应、队列延迟和模型版本，会让传统网关的负载均衡策略很快失效。
小模型回到本地：NPU、端侧推理和开发者的新耐心
端侧 AI 不是云端大模型的缩小版。它关心的是延迟、功耗、隐私、缓存和产品边界，也需要开发者重新适应一套更贴近设备的工程约束。
MCP 真正要补的课：不是接上工具，而是画清安全边界
MCP 让 AI 应用接工具变得统一，但工具一旦能读文件、查数据库、发请求，安全问题就从接口规范变成了权限、身份、审计和供应链问题。