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    <title>朋友圈 on 春天的小站</title>
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    <description>Recent content from 春天的小站</description>
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    <managingEditor>xxx@example.com (真的是春天)</managingEditor>
    <webMaster>xxx@example.com (真的是春天)</webMaster>
    
    <copyright>本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！</copyright>
    
    <lastBuildDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate>
    
    
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      <title>全程不用写一行代码，我搭建了一个自助查看档期、自助报价的网站</title>
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      <pubDate>Sat, 02 May 2026 00:00:00 &#43;0800</pubDate>
      <author>xxx@example.com (真的是春天)</author>
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        <![CDATA[<h1>全程不用写一行代码，我搭建了一个自助查看档期、自助报价的网站</h1><p>作者：真的是春天（xxx@example.com）</p>
        
          接单痛点 这两年给人录舞多了，我开始逐渐完善我的录舞流程，找朋友设计了一下录舞的报价单，但是每次发送给客妹的时候，客妹会觉得报价单好复杂，每次都需要跟客妹确认拍摄人数、运镜需求、灯光需求、拍摄时间、拍摄场景等等，沟通成本比较高。
档期管理的困扰 我一直想做一个档期查看系统，我在很久以前就通过飞书来管理拍摄的日程，但是飞书的日历界面其实也没有那么直观，对我来说，对于&rsquo;有什么拍摄任务&rsquo;显示得比较清楚，但是对于客户来说，&lsquo;还有什么时间可以预约拍摄&rsquo;其实并不清楚。
我在一月份的时候接到蛮多拍摄的预约请求，每次我都需要把二月份还有哪些日期、日期的上午下午晚上哪些时间是可用的列出来给客妹。当时我跟小略老大说：&lsquo;过年时候应该会做点后面接单方便老师们看档期的工作&rsquo;&lsquo;到时候直接截个日历图给老大看就知道啥时候有档期了比较方便~&rsquo;，年后回来我通过飞书的多维表格+日历视图实现了，但是实际使用还是没有那么方便，只能截图给客妹，而且飞书多维表格还是不够直观。
从零开始搭建网站 那么，该做一个自己的网站了。
我购买了一个美国的服务器，通过frp做流量转发到本地的nas上，网站部署在nas上。使用 claude code来进行vibe coding编程，全程不用自己写一条代码。使用vue构建网站以适配手机界面。
搭建框架，确认页面结构，优化、调整、构建skill，这些都是必须的操作。即使是在我写文案的当下，claude code也在帮我处理一些网站细节。
网站成果 录舞摄像网站整体搭建完毕，因为需要美国服务器转发流量，初次访问会有点慢，但是今天我将我的网站接入了cloudflare，能够实现cdn加速。
目前整体的功能实现非常满意，超出了预期。
目前网站的页面有【首页】【作品集】【档期】【录舞报价】【正片报价】【关于】，能够很方便解决客妹想要查看档期、了解报价的需求。
        
        <hr><p>本文2026-05-02首发于<a href='https://springcore.cn/'>春天的小站</a>，最后修改于2026-05-02</p>]]>
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      <title>大模型有时候真没小模型好用</title>
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      <pubDate>Sun, 26 Apr 2026 00:00:00 &#43;0800</pubDate>
      <author>xxx@example.com (真的是春天)</author>
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        <![CDATA[<h1>大模型有时候真没小模型好用</h1><p>作者：真的是春天（xxx@example.com）</p>
        
          大模型有时候真没小模型好用。
昨晚在给博客网站做一些 vibe coding 的工作，有个从公众号拉文章到博客网站的操作，拉完之后博客网站不显示内容只有一个原文链接，我让具有 200B 参数的 MiniMax-M2.7 模型解决这个问题，跑了两三遍，做了一堆工作后打开网站一看啥也没动。我就知道这模型好拉。
云端大模型的局限 换啥模型好呢，之前 qwen3.5 27B 在 Pinchbench 榜单上屠了一堆大模型，现在更新到 qwen3.6 了，能不能部署到本地试一下？
查资料配 ollama 下载模型文件加载，然后发现工具调用不上，显卡调用不如意。转头换 llama.cpp，为啥不用 vllm 呢因为吃过 vllm 的亏了……当时为了给联想 PGX，一台有着 128G 统一内存的小盒子部署一个本地模型结果花了我一天半的时间。
我的电脑有两张显卡，一张是 2060 12G，一张是 5060ti 16G，在买这两张显卡的时候就已经考虑到要大显存用于应对视频剪辑需求以及日益增长的 AI 需求。在 llama.cpp 上通过极限调参实现了 qwen3.5 27B 在 120k 上下文窗口配置下的本地部署。
本地小模型的优势 实测吐字速度在 20 tokens/s，跟付费了的云端大模型没法比，但是我让它去解决 MiniMax 跑两三遍都没解决的问题时，qwen 只跑了一遍就发现问题并解决了，而且不像 MiniMax 弯弯绕绕一大堆。
效率胜于规模 这也印证了 openAI 高管描述 gpt5.5 比 gpt5.4 定价更贵的一句话：更好的模型解决问题的路径更短，耗费的时间更短，消耗的 tokens 更少，实际上是更省钱了。
(唉我刚给 MiniMax 氪的年卡啊……希望 MiniMax 迭代快点而且出点小模型选择吧，大模型有时候解决问题尤其是 vibe coding 的时候真不如小模型)
        
        <hr><p>本文2026-04-26首发于<a href='https://springcore.cn/'>春天的小站</a>，最后修改于2026-04-26</p>]]>
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        <category>公众号</category>
      
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