学生开发者 · 独立构建者
Qiu / 千秋我构建本地优先、边界清楚的软件工具。
目前正在开发 VeriSilo：一个面向 Windows、开源的 Chrome 与 Edge 浏览器环境隔离和隐私审计项目。
代表作品
先给证据，再给形容词。
每个项目都从一个具体问题出发，保留可检查的边界，也留下别人能够打开、复现或继续接手的东西。
可用 · v0.2.0 · 本地优先饮食反馈工作台
MealCircuit
把餐食照片、每日状态、趋势和纠错接进一段会累积的反馈历史，让下一次判断不必重新猜。
应用在本地保存事实、schema 与纠错历史；它本身不调用外部模型 API。
稳定化中 · v0.5.0 候选版本 · 本地优先的 AI Agent 活动雷达
Crewlight
把并行 Claude Code、Codex 等工具中的运行、等待、权限请求、完成与失败状态汇总到只读的 Desktop、Companion、Dashboard 和 CLI。
Linux x64 已完成实机验证，Windows 与 macOS 仍待验证；Crewlight 不保存 prompt、transcript、tool I/O 或完整平台载荷。
教学 · 本地实验环境 · 可重复搭建的本地 Hadoop 实验室
Docker-Hadoop-Cluster
把环境准备、服务观察、MapReduce 与三节点故障恢复接成一条引导式学习路径。
生命周期 CLI、doctor、status、WordCount、安全重置和脱敏诊断让实验可重复，同时明确它不是生产平台。
构建方法
边界本身就是产品的一部分。
我更在意软件在第一次演示之后是否仍然可以理解：数据在哪里、什么发生了变化，以及工具拒绝承诺什么。
- 01
本地优先
默认把有价值的工作与私人状态留在用户自己的设备上。
- 02
可检查系统
展示证据、历史与能力状态，不用一个分数遮住判断。
- 03
明确边界
在营销替软件补全幻想之前，先说清楚它不解决什么。
- 04
可复现基础设施
把安装、检查与恢复做成别人能够重复验证的路径。
- 05
用户控制数据
优先使用明确的导出、纠错和删除，而不是静默同步。
精选写作
这些判断是怎样形成的。
这里有技术指南、对模型的质疑，也有几条防止工具替我决定工作的个人规则。
联系
一个边界清楚的问题，就是很好的开始。
欢迎讨论技术、交流项目反馈，也可以联系我处理边界明确的软件问题。