起因 之前用 ESP32-S3 做了个监控摄像头，效果还行。后来翻抽屉发现还有一块 AI-Thinker 的 ESP32-CAM 开发板——就是那种十几块钱、自带 OV2640 摄像头和 TF 卡槽的经典板子。手上有就不用浪费，再做一个吧：ai-thinker-esp32-cam。

上一篇讲了初始配置的搭建过程，这篇记录跑了两周之后的调整：从单供应商扩展到四层模型池、补了降级链路、踩了 GLM-4.5-air 只分析不写代码的坑。 文档包含：降级策略设计、免费模型池完整清单和分析、并发控制配置、GLM-4.5-air 替换方案的决策过程。

家里有好几个摄像头，几台小米，一些自己用 ESP32 搭的，还有多台树莓派 CSI 摄像头。之前一直在用一些云存储方案，但总觉得不放心：厂商绑定、依赖网络、费用还不少。索性自己动手，写了个 NVR 系统，就叫 MiBeeNvr。

起因 家里养了几只鹦鹉，白天上班的时候没人在家，想随时看看它们在干嘛。需求说起来简单：能实时看画面、能录像存下来、最好还能自动备份到 NAS 上。市面上的摄像头要么价格不便宜，要么要装各种 APP 注册账号绑手机号，隐私方面心里没底——我就是想看看鸟，不想把视频传到别人的服务器上。

起因 我在市区不同地方有几个局域网，相互之间大概隔了 10 公里左右。为了让这几个网络能互通，我用 NetBird、ZeroTier、Cloudflare Tunnel 这类工具搭了一套跨地域的虚拟局域网。

为什么换 这个博客之前用的 Hugo NexT，fork 了一份自己做修改。NexT 本身是个功能很全的主题，但在"自己改"这件事上，体验不太行。

为什么折腾这个 用 AI 写代码这事儿，单模型和多人模型的差距越来越大。一个模型再强，也干不过一组各司其职的模型并行推进。 Oh My OpenCode（下文简称 OmO）是 OpenCode 生态里的多模型编排插件，11 个 Agent 各有分工，48 个 Hook 贯穿整个生命周期。智谱的 Coding Plan 则提供了 GLM 全系列的模型访问。两者搭配起来，就能按角色分配不同的模型——编码强的干编码，推理强的干推理，免费的干杂活。

当 Windows Defender 的排除项列表积累了大量无用条目时，可以通过 PowerShell 命令一键批量清理本文将详细介绍整个操作流程，包括备份、清理和验证三个步骤。 准备工作 修改 Defender 配置需要管理员权限，请按以下步骤打开具有足够权限的终端：

概览 本文对比三款主流国产大模型的资源需求与使用成本，帮助开发者根据场景选择合适的方案。 模型 厂商 架构 最低可部署显存 API 是否可用 GLM-5 智谱AI Dense（多版本） 24GB（8B） ✅ Kimi K2.5 月之暗面 MoE（未公开） 24GB（轻量版） ✅ MiniMax M2.7 MiniMax MoE 2300亿 暂未开源 ✅ GLM-5（智谱AI） 版本与硬件需求 GLM-5 提供 4 个参数版本，是目前覆盖范围最广的国产大模型。

引言 在物联网应用中，温湿度监控是一个常见且重要的需求。ESP01 作为一款低成本、低功耗的 Wi-Fi 模块，为实现温湿度监控提供了一个便捷的解决方案。本文将详细介绍如何使用 ESP01 主板进行温湿度监控开发，包括硬件连接、代码实现和功能解析。