2026-01-06

发布时间 :
  1. 01月06日
    1. 一、今日完成情况
    2. 二、今日感悟
    3. 三、备注
    4. 四、Claude Desktop
      1. 1、脚本编写功能插件
      2. 2、python脚本分析Obsidian笔记
      3. 3、Chrome浏览器插件
    5. 五、梯子再次坏掉修理日志
    6. 六、MCP三层配置
      1. 第一层：生产层 (The Factory) —— 用 Python 写代码
      2. 第二层：协议层/配置层 (The Registry) —— JSON 配置文件
      3. 第三层：应用层 (The Client) —— Trae / Claude Deskto

01月06日

一、今日完成情况

  • MCP服务器，第二阶段训练
  • 寻找至少100条我的数据集要求的数据，在推特上。 –正在梳理方法，未完成
    • 从师兄口中了解其项目内容，来自中电五十四所，是一个小项目，关于大模型的微调还有智能体的搭建，我对智能体的搭建比较感兴趣，打算和研二的师兄搞一搞接下来。
  • Claude Desktop桌面疯狂探索，太好玩啦，太有效啦。

二、今日感悟

  • 核心业务数据​：
    • MCP宏观上深入并且从用户的角度了解其机制
  • ​今日工作总结：​
    • 工欲善其事，必先利其器
  • ​明日工作计划：
    • MCP尝试生成脚本，把剪切板的内容快捷键自动保存到一个文档当中，从而实现我快速保存推特内容的效果，从而快速收集数据。
  • ​今日学习成长：​
    • 在执行之前还是要知道科技发展的怎么样了，你学习的东西是否是需求还是库存。

三、备注

  • 无

四、Claude Desktop

1、脚本编写功能插件

Pasted image 20260106145914

这是我现在的桌面，可以看到PDF格式，Docx格式都自由的散落在桌面上，现在我让ClaudeDesktop编写一个脚本，让其自动整理并且重新 按照时间命名，统一放到桌面的Microsoft文件夹当中。

Claude就帮我写好了：
脚本功能说明：

  1. ✅ 自动创建 Microsoft Folder 主文件夹
  2. ✅ 自动创建 PPT、Word、PDF、记事本 子文件夹
  3. ✅ 按文件类型分类整理：
    • .ppt/.pptx → PPT 文件夹
    • .doc/.docx → Word 文件夹
    • .pdf → PDF 文件夹
    • .txt → 记事本文件夹
  4. ✅ 文件命名格式：YYYY-MM-DD_原文件名
  5. ✅ 如果同名文件存在，自动添加序号
  6. ✅ macOS 通知中心显示详细统计信息

全部都放进去了：
Pasted image 20260106150631

Pasted image 20260106150657 Pasted image 20260106150721

有了这个脚本以后，未来的散落在桌面的文件，我直接跑一下这个脚本，它就自动帮我整理好了。我甚至不需要单独学习脚本语言。

现在我再终端再次运行， 因为桌面上没有散乱的文件了，所以显示如下：
Pasted image 20260106150947

再次测试一下，放两个PDF在桌面上，重新运行脚本，看看效果如何：

Pasted image 20260106151125

可以看到，脚本运行成功了，自动把两个文件移动进去了：
Pasted image 20260106151146
Pasted image 20260106151253

我已经把刚才整理图片的脚本修改为cleanup_media.sh我需要进行扩展,因为刚才仅仅是整理图片,我现在要整理音频、视频、图片,现在Decktop上我新建了一个Media文件夹,你可以把视频音频图片分别按照刚才的要求重命名,然后放到Media当中,如果没有audio、video、pic文件夹的话就新建,现在帮我重写脚本

2、python脚本分析Obsidian笔记

提出要求之后：

背景说明
我在 macOS 上使用 Obsidian 记录每日作息，数据以 Markdown 形式存在。
Obsidian Vault 路径如下：
/Users/kipley/Library/CloudStorage/OneDrive-Personal/OneNote/Obsidian Vault

每天我会用统一模板记录以下内容：

  • 运动 / 饮食

  • 课外学习（主观感受为主）

  • 睡眠时间

  • 有效工作时间（按上午 / 下午 / 晚上拆分）

现在我希望你基于最近一个月的 Obsidian Markdown 笔记，帮我完成以下任务。

任务目标

  1. 读取 Obsidian Vault 中最近一个月的每日 Markdown 文件

  2. 从每一天中结构化提取以下信息（即使是半结构化、自然语言也要尽量解析）：

    • 睡眠时间（起止时间、总时长、是否昼夜颠倒）

    • 有效时间（上午 / 下午 / 晚上分别多少小时 + 简要内容）

    • 运动情况（有氧 / 无氧 / 是否缺失）

    • 饮食情况（是否偏油、是否过量、是否有明显不适反馈）

    • 主观状态（疲惫、兴奋、失眠、放松、焦虑等关键词）

  3. 在此基础上，生成可视化结果，要求包括但不限于：

    • 最近 30 天的睡眠时长折线图

    • 最近 30 天的作息时间分布（睡眠 vs 有效时间）

    • 上午 / 下午 / 晚上有效时间的占比柱状图

    • 睡眠时间与第二天有效时间的相关性（如果可行）

  4. 可视化形式可以是：

    • Python（matplotlib / pandas）脚本

    • 或者 HTML + JS（如 ECharts）

    • 或者你认为在本地最容易复用、我只需运行一次命令即可看到结果的方案

  5. 除了图表，请给出一个**“月度作息分析总结”**，重点包括：

    • 明显的作息问题（例如：入睡时间、睡眠时长不稳定）

    • 哪些因素（饮食 / 晚间活动 / 学习内容）可能影响睡眠

    • 哪些时间段是真正高效的

    • 是否存在长期透支或恢复不足的迹象

重要偏好说明

  • 不需要说教式建议
  • 更偏向「数据 + 事实 + 规律总结」
  • 可以指出问题，但不需要“自律鸡汤”
  • 如果某些数据缺失，请说明假设逻辑

示例说明
我的每日笔记大致结构如下（真实数据会更完整）：

  • 睡眠：凌晨 1:00 – 中午 11:00
  • 有效时间：上午 2h / 下午 3h / 晚上 2h
  • 晚饭偏撑，饭后易困
  • 晚间学习偏探索型，可能影响入睡
    请你直接从“脚本设计 + 数据解析 + 可视化 + 分析总结”四个角度完成任务。
Pasted image 20260106162344

Claude直接帮我把python脚本写好了，并且.sh运行脚本入口也写好了，自动运行，导出文件到output这里：
time_period_proportion
effective_hours_distribution

把我这一个月的有效工作时间给分析的清清楚楚透透彻彻，天哪。
这样不仅仅可以用AI嵌入来帮我分析作息，也可以让AI生成脚本来帮我分析，效率高了不少。因为AI的嵌入分析虽然挺好的，因为有语义理解，可是无法可视化，python脚本是可以可视化的。

上个月平均我每天只工作3.3小时，是不是有些太懒惰了呢。

下面我将测试一下，浏览器的插件，看它是如何控制浏览器的。

3、Chrome浏览器插件

玩不了了，限额了，明天刷新再说。

五、梯子再次坏掉修理日志

linuxuser@vultr:$ ss -tulpn | grep hysteria
linuxuser@vultr:$ systemctl status hysteria
○ hysteria.service - Hysteria Server
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/hysteria.service; disabled; preset: enabled)
Active: inactive (dead)
linuxuser@vultr:$ journalctl -u hysteria -n 20
Hint: You are currently not seeing messages from other users and the system.
Users in groups ‘adm’, ‘systemd-journal’ can see all messages.
Pass -q to turn off this notice.
– No entries –
linuxuser@vultr:$ sudo systemctl start hysteria
linuxuser@vultr:~$ sudo systemctl status hysteria
● hysteria.service - Hysteria Server
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/hysteria.service; disabled; preset: enabled)
Active: active (running) since Tue 2026-01-06 07:28:24 UTC; 10ms ago
Main PID: 1743476 (hysteria)
Tasks: 3 (limit: 1085)
Memory: 2.4M
CPU: 3ms
CGroup: /system.slice/hysteria.service

Jan 06 07:28:24 vultr systemd[1]: Started hysteria.service - Hysteria Server.
Jan 06 07:28:24 vultr hysteria[1743476]: 2026-01-06T07:28:24Z INFO server mode
Jan 06 07:28:24 vultr hysteria[1743476]: 2026-01-06T07:28:24Z FATAL failed to load server config {“error”: “invalid config: li>
Jan 06 07:28:24 vultr systemd[1]: hysteria.service: Main process exited, code=exited, status=1/FAILURE
Jan 06 07:28:24 vultr systemd[1]: hysteria.service: Failed with result ‘exit-code’.

linuxuser@vultr:$ systemctl is-active hysteria
activating
linuxuser@vultr:$ systemctl status hysteria
● hysteria.service - Hysteria Server
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/hysteria.service; disabled; preset: enabled)
Active: activating (auto-restart) (Result: exit-code) since Tue 2026-01-06 07:29:27 UTC; 866ms ago
Process: 1743530 ExecStart=/usr/local/bin/hysteria server –config /etc/hysteria/config.yaml (code=exited, status=1/FAILURE)
Main PID: 1743530 (code=exited, status=1/FAILURE)
CPU: 7ms
linuxuser@vultr:$ journalctl -u hysteria -n 50 –no-pager
Hint: You are currently not seeing messages from other users and the system.
Users in groups ‘adm’, ‘systemd-journal’ can see all messages.
Pass -q to turn off this notice.
– No entries –
linuxuser@vultr:$ sudo systemctl stop hysteria
linuxuser@vultr:$ sudo /usr/local/bin/hysteria server -c /etc/hysteria/config.yaml
2026-01-06T07:30:36Z INFO server mode
2026-01-06T07:30:36Z FATAL failed to load server config {“error”: “invalid config: listen: listen udp :443: bind: address already in use”}
linuxuser@vultr:$ sudo ss -u -lpn | grep :443
UNCONN 0 0 *:443 : users:((“hysteria”,pid=1696774,fd=3))
linuxuser@vultr:$ sudo kill 1696774
linuxuser@vultr:$ sudo ss -u -lpn | grep :443
linuxuser@vultr:$ sudo systemctl restart hysteria
linuxuser@vultr:$ systemctl is-active hysteria
active
linuxuser@vultr:~$ sudo ss -u -lpn | grep hysteria
UNCONN 0 0 *:443 : users:((“hysteria”,pid=1743620,fd=3))

六、MCP三层配置

第一层：生产层 (The Factory) —— 用 Python 写代码

  • 角色：工具制造者 (Tool Builder)

  • 操作对象：`server.py

  • 本质：实现逻辑 (Implementation)

  • 你在做什么：你在编写函数的具体代码。

    • 这里定义了工具叫什么名字（list_directory）
    • 这里定义了参数是什么（path）。
    • 这里定义了具体怎么干活（调用 pathlib 读文件）。

  • 类比：这就像是厨师在厨房里做菜。不管外面客人是谁，这道“宫保鸡丁”的做法在厨房里是固定的。

第二层：协议层/配置层 (The Registry) —— JSON 配置文件

  • 角色：系统管理员 / 运维 (DevOps)
  • 操作对象：settings.json (Trae) 或 claude_desktop_config.json
  • 本质：依赖注入 (Dependency Injection) / 注册表
  • 你在做什么：你在告诉客户端（Client）去哪里找到这个工具，以及如何启动它。
    • Client 问：“我要用 fetch 工具，去哪找？”
    • JSON 回答：“去运行命令 uvx mcp-server-fetch。”
    • Client 问：“我要用你的 rpg-game，去哪找？”
    • JSON 回答：“去运行命令 python /Users/xxx/server.py。”
  • 类比：这就像是餐厅的菜单。菜单上写着“宫保鸡丁”，并不包含做法，它只是告诉服务员，如果客人点了这道菜，去厨房通知哪位厨师。

第三层：应用层 (The Client) —— Trae / Claude Deskto

  • 角色：最终用户 (End User)
  • 操作对象：聊天界面 (Chat UI)
  • 本质：用户界面 (Interface / Consumer)
  • 你在做什么：你根本不关心 Python 怎么写，也不关心 JSON 怎么配（如果别人配好了）。你只是在聊天框里说“帮我读这个网页”。
  • 类比：这就像是坐在餐厅里的客人。你只管吃（使用结果），不需要知道菜单是怎么排版的，更不需要知道厨房里怎么切菜的。

所以其实我今天尝试的三个工具分别就是这三方面的配置，最上层就是Claude Desktop，什么都帮我配好了，各种MCP插件也都帮我配好了（包括我访问自己电脑系统的插件）

所以我直接和AI说就可以了，AI自动帮我查询相关的MCP服务。

中间那一层就是，JSON的配置，就是杂trae的MCP服务当中个性化配置的，如果说ClaudeDesktop是一个整合的包，包含了各种JSON，那么我现在就是自定义的，更加灵活，但是配置JSON还是使用其他人编写好的MCP服务。为什么使用JSON，因为JSON可以统一接口，因为别人可能是使用python写的也有可能是使用JavaScript写的。

最底层就是python的编写了，这个没什么好说的，应该是使用各个平台提供的接口，用python进行开发，是我最后要接触的开发层级。

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