以前有人給我說，AI 容易讓人上癮，我不信

以前有人給我說，AI 容易讓人上癮，我不信，直到我親自折騰之后才感同身受。

最近下定決心親自下場折騰 AI，雖然不少朋友推薦我直接用這個，直接用那個，簡單方便，省的折騰。但是我總覺得各個環節不從最原生態的走一遍，一直有一種黑盒的感覺。

好歹咱也是程序員出身，一些東西不搞明白，心里總會有點膈應，即便是分享給大家一些經驗，也會覺得沒啥說服力。

于是乎，就開始從命令行折騰起來。git、python、curl、home brew、node 等等一點點找回記憶。。。

記得在六七年前，我寫代碼做 Android，寫 ruby 的時候，用的一套終端搭配框架是 item2 + zsh + oh my zsh + tmux（效果如貼圖），時隔這么多年，當我把這套配置重新搭配起來的時候，依然這么親戚，甚至找回了 coding 的熱情和興趣。

有人問，一個終端，你整那么多花里胡哨的干嘛？

這個程序員應該會懂的，如果直接用系統自帶的終端，那就相當于毛坯房，咱們做技術的，天天用的終端，如果不整點極客裝修風，都不好意思說自己做過技術。

現在不知道 AI 時代，大家在用的一套終端配置是啥，如果有更好的搭配可以評論區告訴我下，我也與時俱進下。

另外，前幾天 Google 剛開源了 gemma4 大模型，號稱小而美的純本地多模態模型，同等資源消耗的情況下，跑分吊打很多模型。

順便，今天索性花了點時間，在本地用 ollama 部署運行了下 gemma4 ，緊接著突發奇想，給 claude code 添加本地 gemma4 的模型代理，搭配起來居然真的可以直接離線 ai 編程，不消耗任何 token，當然，處理一些日常工作事務，基本的 AI 編程應該足夠，復雜的可能就得需要一些云端大模型了。

最后，我得說句，我的電腦是 M1 系列，之前一直寫文字，從來沒想過換電腦的事，因為一沒出問題，二對寫字來說足夠足夠的，但自從折騰 AI 后，仿佛一直在提醒我，該換電腦了。。。。

從 token 到設備，這 AI 真費錢啊！！