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体验了 Claude Design，好用，但真的贵。
想起几年前要做个好看的东西，打算学 Figma，没学会，就搁了。现在 AI 直接生成，发现不用学也行，[破涕为笑] 跟双拼一样，磨了一段时间没有形成习惯，结果语音输入直接绕过去了。
Ai 时代，有个规律越来越明显：只要学得够慢，往往就不用学了。有些是给 AI 学的，我派任务即可。
我是乞丐版 Claude ，额度不够，Claude Design 一个文件都没改完。但效果已经够用了。Figma 可以正式从清单里划掉。😂
加上最近在准备公司内部分享，摸出了一套还算顺手的流程：
1. 和 AI 聊个大纲
2. 根据大纲丰富内容（调整）
3. 确定文字稿
4. 再根据大纲 + 文字稿生成 HTML
最终就是一个单页面文件，而且可以根据 skill 确认好风格再生成。如果直接上来就让 AI 写 HTML，不只是费时间，HTML 源码里全是标签，作为上下文会快速把 token 耗完，而且很难控制方向。先把内容想清楚，再交给 AI 翻译成代码。这个顺序，既省 token，也更可控。
三月中旬的时候，脑子里有个想法：【对公司而言，token 应该是标配还是高配？如果是高配，下限是多少？如果是标配，上限是多少呢？】Token 并不是花了就有结果，但每一次都是成本。后面和 AI 聊了这个话题。
想起几年前要做个好看的东西，打算学 Figma，没学会，就搁了。现在 AI 直接生成，发现不用学也行，[破涕为笑] 跟双拼一样，磨了一段时间没有形成习惯，结果语音输入直接绕过去了。
Ai 时代，有个规律越来越明显：只要学得够慢，往往就不用学了。有些是给 AI 学的，我派任务即可。
我是乞丐版 Claude ，额度不够，Claude Design 一个文件都没改完。但效果已经够用了。Figma 可以正式从清单里划掉。😂
加上最近在准备公司内部分享，摸出了一套还算顺手的流程：
1. 和 AI 聊个大纲
2. 根据大纲丰富内容（调整）
3. 确定文字稿
4. 再根据大纲 + 文字稿生成 HTML
最终就是一个单页面文件，而且可以根据 skill 确认好风格再生成。如果直接上来就让 AI 写 HTML，不只是费时间，HTML 源码里全是标签，作为上下文会快速把 token 耗完，而且很难控制方向。先把内容想清楚，再交给 AI 翻译成代码。这个顺序，既省 token，也更可控。
三月中旬的时候，脑子里有个想法：【对公司而言，token 应该是标配还是高配？如果是高配，下限是多少？如果是标配，上限是多少呢？】Token 并不是花了就有结果，但每一次都是成本。后面和 AI 聊了这个话题。
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好主意啊，这样就是刷信息流，我甚至还可以配图哈哈哈哈 //@Tilseam.: 请问能不能把抓取的主题，设计成不同的圈子，然后用信息流的形式显示，做成手机端，用户可以选择自己关注的圈子，并关注进行评论，最后不妨做成一个黄色 logo 叫做即刻的 App。。。😂
DemoChen: 在公司内搭了个小的工作流，把过去 24h 内的 AI 新闻汇总，生成日报，看起来并不难，市面上有很多类似产品。 与其他产品不同的的是：我得指定信源，比如谁的博客、推特；还需对信息进行核查（图 2），整个工作流用到了 7 个 skill ，抓取信息，进行核查，生成 MD 文件，生成 HTML（提高可读性），生成图片，推送到企微。 做这个是方便对 AI 感兴趣的人可以快速了解过去的动态，通过图可以快速了解，通过链接可以深入阅读 ，比如今天的 https://ed.hhhh.life/s/1a11461b 噢，moxt 真的好用👍 @Timsama
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在公司内搭了个小的工作流，把过去 24h 内的 AI 新闻汇总，生成日报，看起来并不难，市面上有很多类似产品。
与其他产品不同的的是：我得指定信源，比如谁的博客、推特；还需对信息进行核查（图 2），整个工作流用到了 7 个 skill ，抓取信息，进行核查，生成 MD 文件，生成 HTML（提高可读性），生成图片，推送到企微。
做这个是方便对 AI 感兴趣的人可以快速了解过去的动态，通过图可以快速了解，通过链接可以深入阅读 ，比如今天的 ed.hhhh.life
噢，moxt 真的好用👍 @Timsama
与其他产品不同的的是：我得指定信源，比如谁的博客、推特；还需对信息进行核查（图 2），整个工作流用到了 7 个 skill ，抓取信息，进行核查，生成 MD 文件，生成 HTML（提高可读性），生成图片，推送到企微。
做这个是方便对 AI 感兴趣的人可以快速了解过去的动态，通过图可以快速了解，通过链接可以深入阅读 ，比如今天的 ed.hhhh.life
噢，moxt 真的好用👍 @Timsama
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我用教育邮箱给 Typeless 发了一封邮件，申请了五折优惠，今天收到优惠码并支付成功了。
这款软件我之前一直用的是免费版。早期额度是每周 4000 字，现在虽然涨到了 8000 字，但已经完全不能满足我一周的语音输入需求了。（本周周二就六千多字了）
我最早是在 2024 年开始用微信输入法进行语音输入的，当时觉得很惊艳。但在用了 Typeless 之后，我发现很多软件都达不到这种体验。它最核心的优势在于：能够帮我把发音不标准的英语单词，校正为标准的单词输出，这个过程非常棒。
当然，使用它也需要一些取舍：
1. 成本偏高：市面上有很多免费版软件。
2. 解析速度：它的解析速度相对偏慢。
但那种“打开即用”的体验，让我更希望继续用下去。语音输入法对我来说是非常重要的一环，它让我能更快速地跟随自己的思考。
我早期学过两回双拼输入法，但最后都放弃了。原因是换设备时非常不方便，特别是手机、电脑，或是偶尔用别人的电脑敲字，那个过程显得极其繁琐。但是在现在语音输入法解决了我的痛点。
本文采用 Typeless 输出，一字未改。

这款软件我之前一直用的是免费版。早期额度是每周 4000 字，现在虽然涨到了 8000 字，但已经完全不能满足我一周的语音输入需求了。（本周周二就六千多字了）
我最早是在 2024 年开始用微信输入法进行语音输入的，当时觉得很惊艳。但在用了 Typeless 之后，我发现很多软件都达不到这种体验。它最核心的优势在于：能够帮我把发音不标准的英语单词，校正为标准的单词输出，这个过程非常棒。
当然，使用它也需要一些取舍：
1. 成本偏高：市面上有很多免费版软件。
2. 解析速度：它的解析速度相对偏慢。
但那种“打开即用”的体验，让我更希望继续用下去。语音输入法对我来说是非常重要的一环，它让我能更快速地跟随自己的思考。
我早期学过两回双拼输入法，但最后都放弃了。原因是换设备时非常不方便，特别是手机、电脑，或是偶尔用别人的电脑敲字，那个过程显得极其繁琐。但是在现在语音输入法解决了我的痛点。
本文采用 Typeless 输出，一字未改。

5 01
养了两只小龙虾（OpenClaw ），工作一只，生活一只。刚收到工作虾的周报，有些惊喜，主要是我这个周对其进行了重置，彻底想清楚它的价值是什么，并配置了业务外挂和专业知识外挂，已经进入正轨状态。
生活小龙虾周报是周日交，应该也有一些惊喜，本周最大的变化是微信接入，生活虾我有三个入口，telegram 负责配置迭代，Discord 负责做项目，微信看个日报天气啥的。
生活虾的能力某种程度上来说要比工作虾强，因为是 Mac 电脑，所以 tool 更多，比如浏览器，甚至配置了唯一编码工具 Claude code ，方便太多。（工作的是 docker 部署，入口是企微 bot
1 不把龙虾当员工，也不能当老板，我是当合伙人，我们之间是互补关系，它不能成为我，而是帮我解决问题，对我的思考局限性进行突破。
2 基于第一条就需要给它机会学习它不知道的内容，动态维护，也就是知识库。比如业务知识、老板逻辑。
可能 OpenClaw 是过渡性产品，但是这个过程会让我突破了自己。以前说“缺个程序员就可以干”，现在不仅仅有程序员，还有设计师，还有十个程序员设计师，最后留给我的是充分理解自己的场景和目的，并清晰的提出需求。
一月中旬写的万字长文在这个月底可能就有 1.5 版本了，AI 变化太快了！享受这个时代带来的快乐～
周末愉快！
生活小龙虾周报是周日交，应该也有一些惊喜，本周最大的变化是微信接入，生活虾我有三个入口，telegram 负责配置迭代，Discord 负责做项目，微信看个日报天气啥的。
生活虾的能力某种程度上来说要比工作虾强，因为是 Mac 电脑，所以 tool 更多，比如浏览器，甚至配置了唯一编码工具 Claude code ，方便太多。（工作的是 docker 部署，入口是企微 bot
1 不把龙虾当员工，也不能当老板，我是当合伙人，我们之间是互补关系，它不能成为我，而是帮我解决问题，对我的思考局限性进行突破。
2 基于第一条就需要给它机会学习它不知道的内容，动态维护，也就是知识库。比如业务知识、老板逻辑。
可能 OpenClaw 是过渡性产品，但是这个过程会让我突破了自己。以前说“缺个程序员就可以干”，现在不仅仅有程序员，还有设计师，还有十个程序员设计师，最后留给我的是充分理解自己的场景和目的，并清晰的提出需求。
一月中旬写的万字长文在这个月底可能就有 1.5 版本了，AI 变化太快了！享受这个时代带来的快乐～
周末愉快！
4 20
上上周买了个中转 API 服务，刚用iffs.cn 测试了一下，结果不意外；因为在用的时候发现结果总是不满意。
2 102
养虾 openclaw 笔记（一）
我们日常在使用一个产品和软件的时候，大多数情况下都会去安装。openclaw 也不例外，它的安装其实不复杂，按照官网或者文档的教程，其实就是把一条命令复制到命令行，回车就开始装了。
但它默认会有一些前置环境需要你配置好：Python、Node 环境。如果是 Mac 电脑，只要系统比较新，版本通常是足够的。但如果你是 Windows 电脑，可能就会遇到这样那样的问题。对我来说，安装不是特别大的问题，我对命令行的操作和理解相对有经验，所以这些事情很顺利就装好了。
最开始是装在阿里云上，但我发现服务器的配置体验不是很好，而且早期版本的更新也不是很快。
后来又在腾讯云上进行了安装。配置好之后，发现体验依然不够好，原因是服务器上没有任何我的数据。它不像在本地电脑上操作那么方便，特别是跟已有数据的连接（比如我的文章、上传文件图片等）很不方便，而且它缺乏很多 App 集成的能力，所以我也放弃了。
最后我把家里的一台电脑腾空，把重要文件处理好之后，又重新安装了一次。这也是我现在开始折腾的版本。安装完成并配置好相关内容（比如模型）开始使用，这个时候对我来说，才算是比较正式地开始“养虾”了。
实际用起来，其实我会发现有很多不满意的地方，或者说需要你自己去完善的地方。
从逻辑上来说，OpenClaw 是一个技术框架或者是一个程序。它不是一个大模型，也不是一种超能力。它需要你给它配一个大模型（也就是一个大脑），然后再给它组装各种各样的技能（Skills）之后它才算是有初步的雏形可以去帮你干活。
也就是说，它能够发挥 Agent 的一些能力，具有帮你干活的能力。对比 CodeX 或者 Claude Code 这些编码工具来说，表面上差异好像不是那么大，但实际对比用下来之后，你会发现区别非常大。这也是我们去使用 OpenClaw 的核心原因：就是让它能够充分发挥自主能力，帮我们去处理一些事情。
安装和配置相对弄完之后，就算是跟 openclaw 建立起了联系。接下来遇到了一个特别奇葩的事情，也是我没有理解的地方。
我发现它突然变傻了。当我给它下一个指令之后，它需要我每一次追问结果，它才告诉我上一步的情况。甚至有时候会出现它说正在处理，而当我下一句问它处理结果的时候，它其实根本没有处理，只是回复我在处理。我把这个过程称之为“行动幻觉”或者“Agent 幻觉”，可以说这是一种欺骗行为。
这个问题困扰了我大概有一天半的时间。我在 Gemini、ChatGPT、Claude 各种去搜索和尝试都没有解决，改各种配置文件、重启、插件等等，我开始以为是我的 agent.md 文件修改导致的，但恢复出厂设置之后仍然如此。
今天晚上我实在想不通，就用 Claude Code 去帮我打开我的 ~/.claude 文件夹。在这个文件夹下我问它，为什么我现在的指令变得问一句才回一句，甚至有时候会出现并不回复我的情况？它帮我读了该文件夹下所有的文件，然后给了我解决方案，并且帮我解决掉了。
这个问题我也在网络搜索或者各种论坛上找了一些别人遇到的情况。他们大多是通过强化提示词解决的，当然每个人的情况可能不一样，有些人着重强调提示词是可以成功的，但也有些可能并不成功。比如我就没有成功，最后还是我的 Claude Code 帮我解决的。
到这一刻我就彻底顿悟了。
我们以前 debug 的过程，其实就是把错误信息给到 AI，或者在搜索引擎里面搜索，试图找到答案获取结果。但每做一次这样的行动，就会带来很强的挫败感。这种挫败感让我非常难接受，因为你找了很多资料，问了很多人的信息，却发现都有问题。
但今天 Claude Code 帮我解决这个问题之后，我突然意识到，我们要想解决一个问题，最根本的就是上下文、你的配置以及实际的现状是什么。
无论我们去网上找错误，还是去问 AI，这种 Chat 对话的形式，带来的结果其实就是：你的输入是片面的、不完整的，又试图得到一个解决方案，除非这个问题别人也遇到过，或者说问题本身一模一样、非常单一，才可能有结果，反之，就很难获取正确答案。
而 ClaudeCode 直接读取我这个配置下的所有文件，然后帮我逐一排查，一步到位给出解决方案。就是因为它充分理解了我的上下文，读取了我当前所有的情况（包括日志），所以它才能够给我一个很好的解决方案。
这个是在实际应用过程中的一点小插曲。
当然，我们现在从互联网上收到的信息，对这件事情的评价主要集中在两点：
1. 成本高：因为需要使用模型来帮我们处理任务。正如我之前所说，Token 其实是一个非常伟大的发明，它导致我们的输入和输出都是有成本的。那么我们就要去思考，为什么要进行这样的输入去执行任务，这就是经营意识。
2. 风险大：有人说它会删除你的文件、电脑数据等等，网络上甚至还有一些谣言说它可以发微信红包。但如果你实际上手去尝试，会发现并没有想象中那么夸张。只有当我们希望放大任务规模或者放宽限制条件时，才会产生实质性的影响。
基于此，很多人并不推荐在自己的主要生产机器上直接使用，而是选择通过备用机或者云服务器的方式来快速体验。
基于此，我的想法大概是在确保自己不焦虑的情况下，与之建立起联系。
首先，我们不能焦虑，因为这件事情对社会来说肯定是有利的。虽然有人觉得今天流行这个、明天流行那个，热度可能很快就过去了，但从技术的发展周期来看，现在的大模型版本无论是多模态能力还是推理能力，都远远优于以前。
在 Agent 这样的发展趋势下，它给我们的启发是：Agent 的能力会变得越来越强。可能现阶段我们还在探索有哪些场景和实际的业务流程可以被优化，但从大方向和趋势上来说，它一定会带来利好，并给我们提供极大的想象空间。
在这个过程中，我不能因为成本或风险就与之脱节，因为成本是可以控制的，风险是可以规避的，所以这些都不能成为我不去使用它的理由。因此，我需要主动地去拥抱、尝试并了解它。
这是目前在实践和尝试的一些方向。
在接触这个事情的过程中，我对 Claude Agent SDK 框架产生了更大的兴趣。我也在试图借助“小龙虾”或者去帮我做一些我想做的事情，比如家庭资料管理系统。目前方案正在与 AI 沟通探讨中。
>本文采用 Typeless 完成，一字未改。
我们日常在使用一个产品和软件的时候，大多数情况下都会去安装。openclaw 也不例外，它的安装其实不复杂，按照官网或者文档的教程，其实就是把一条命令复制到命令行，回车就开始装了。
但它默认会有一些前置环境需要你配置好：Python、Node 环境。如果是 Mac 电脑，只要系统比较新，版本通常是足够的。但如果你是 Windows 电脑，可能就会遇到这样那样的问题。对我来说，安装不是特别大的问题，我对命令行的操作和理解相对有经验，所以这些事情很顺利就装好了。
最开始是装在阿里云上，但我发现服务器的配置体验不是很好，而且早期版本的更新也不是很快。
后来又在腾讯云上进行了安装。配置好之后，发现体验依然不够好，原因是服务器上没有任何我的数据。它不像在本地电脑上操作那么方便，特别是跟已有数据的连接（比如我的文章、上传文件图片等）很不方便，而且它缺乏很多 App 集成的能力，所以我也放弃了。
最后我把家里的一台电脑腾空，把重要文件处理好之后，又重新安装了一次。这也是我现在开始折腾的版本。安装完成并配置好相关内容（比如模型）开始使用，这个时候对我来说，才算是比较正式地开始“养虾”了。
实际用起来，其实我会发现有很多不满意的地方，或者说需要你自己去完善的地方。
从逻辑上来说，OpenClaw 是一个技术框架或者是一个程序。它不是一个大模型，也不是一种超能力。它需要你给它配一个大模型（也就是一个大脑），然后再给它组装各种各样的技能（Skills）之后它才算是有初步的雏形可以去帮你干活。
也就是说，它能够发挥 Agent 的一些能力，具有帮你干活的能力。对比 CodeX 或者 Claude Code 这些编码工具来说，表面上差异好像不是那么大，但实际对比用下来之后，你会发现区别非常大。这也是我们去使用 OpenClaw 的核心原因：就是让它能够充分发挥自主能力，帮我们去处理一些事情。
安装和配置相对弄完之后，就算是跟 openclaw 建立起了联系。接下来遇到了一个特别奇葩的事情，也是我没有理解的地方。
我发现它突然变傻了。当我给它下一个指令之后，它需要我每一次追问结果，它才告诉我上一步的情况。甚至有时候会出现它说正在处理，而当我下一句问它处理结果的时候，它其实根本没有处理，只是回复我在处理。我把这个过程称之为“行动幻觉”或者“Agent 幻觉”，可以说这是一种欺骗行为。
这个问题困扰了我大概有一天半的时间。我在 Gemini、ChatGPT、Claude 各种去搜索和尝试都没有解决，改各种配置文件、重启、插件等等，我开始以为是我的 agent.md 文件修改导致的，但恢复出厂设置之后仍然如此。
今天晚上我实在想不通，就用 Claude Code 去帮我打开我的 ~/.claude 文件夹。在这个文件夹下我问它，为什么我现在的指令变得问一句才回一句，甚至有时候会出现并不回复我的情况？它帮我读了该文件夹下所有的文件，然后给了我解决方案，并且帮我解决掉了。
这个问题我也在网络搜索或者各种论坛上找了一些别人遇到的情况。他们大多是通过强化提示词解决的，当然每个人的情况可能不一样，有些人着重强调提示词是可以成功的，但也有些可能并不成功。比如我就没有成功，最后还是我的 Claude Code 帮我解决的。
到这一刻我就彻底顿悟了。
我们以前 debug 的过程，其实就是把错误信息给到 AI，或者在搜索引擎里面搜索，试图找到答案获取结果。但每做一次这样的行动，就会带来很强的挫败感。这种挫败感让我非常难接受，因为你找了很多资料，问了很多人的信息，却发现都有问题。
但今天 Claude Code 帮我解决这个问题之后，我突然意识到，我们要想解决一个问题，最根本的就是上下文、你的配置以及实际的现状是什么。
无论我们去网上找错误，还是去问 AI，这种 Chat 对话的形式，带来的结果其实就是：你的输入是片面的、不完整的，又试图得到一个解决方案，除非这个问题别人也遇到过，或者说问题本身一模一样、非常单一，才可能有结果，反之，就很难获取正确答案。
而 ClaudeCode 直接读取我这个配置下的所有文件，然后帮我逐一排查，一步到位给出解决方案。就是因为它充分理解了我的上下文，读取了我当前所有的情况（包括日志），所以它才能够给我一个很好的解决方案。
这个是在实际应用过程中的一点小插曲。
当然，我们现在从互联网上收到的信息，对这件事情的评价主要集中在两点：
1. 成本高：因为需要使用模型来帮我们处理任务。正如我之前所说，Token 其实是一个非常伟大的发明，它导致我们的输入和输出都是有成本的。那么我们就要去思考，为什么要进行这样的输入去执行任务，这就是经营意识。
2. 风险大：有人说它会删除你的文件、电脑数据等等，网络上甚至还有一些谣言说它可以发微信红包。但如果你实际上手去尝试，会发现并没有想象中那么夸张。只有当我们希望放大任务规模或者放宽限制条件时，才会产生实质性的影响。
基于此，很多人并不推荐在自己的主要生产机器上直接使用，而是选择通过备用机或者云服务器的方式来快速体验。
基于此，我的想法大概是在确保自己不焦虑的情况下，与之建立起联系。
首先，我们不能焦虑，因为这件事情对社会来说肯定是有利的。虽然有人觉得今天流行这个、明天流行那个，热度可能很快就过去了，但从技术的发展周期来看，现在的大模型版本无论是多模态能力还是推理能力，都远远优于以前。
在 Agent 这样的发展趋势下，它给我们的启发是：Agent 的能力会变得越来越强。可能现阶段我们还在探索有哪些场景和实际的业务流程可以被优化，但从大方向和趋势上来说，它一定会带来利好，并给我们提供极大的想象空间。
在这个过程中，我不能因为成本或风险就与之脱节，因为成本是可以控制的，风险是可以规避的，所以这些都不能成为我不去使用它的理由。因此，我需要主动地去拥抱、尝试并了解它。
这是目前在实践和尝试的一些方向。
在接触这个事情的过程中，我对 Claude Agent SDK 框架产生了更大的兴趣。我也在试图借助“小龙虾”或者去帮我做一些我想做的事情，比如家庭资料管理系统。目前方案正在与 AI 沟通探讨中。
>本文采用 Typeless 完成，一字未改。
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哈哈，因为 iOS 系统的权限限制，获取录音权限需用户授权；
早期微信输入法每次都跳转授权，豆包做了改进，可以设置一定时间持续录音，比如5分钟，现在微信输入法也跟进了这个功能的；同理，typeless 也是有的。
早期微信输入法每次都跳转授权，豆包做了改进，可以设置一定时间持续录音，比如5分钟，现在微信输入法也跟进了这个功能的；同理，typeless 也是有的。
曾曾曾曾曾俊: 豆包输入法确实很好用，但是吧，在我没使用豆包输入法的时候，它依然在使用我的麦克风权限，也就意味着它理论上可以随时收集我所有的音频内容。 这样的输入法你敢用吗
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我有一台 vivo 手机，有超过5天没有使用，现在解不开了，除非刷机。
这台手机我设置了指纹、人脸和图案三种密码，系统有一个保护机制是72h 需要用图案解锁一下，解锁成功之后才能用人脸 or 指纹解锁手机。
联系客服，客服说需要刷机清除锁屏密码才能继续使用；意味着我无法查看里面的资料，因为是备用机，我没有对里面的内容进行备份，也是失误。
我不理解的地方，这个安全保护机制是意义是什么？
1，手机是我的；
2，里面的人脸、指纹也是我的；
>>>我无法用我的人脸和指纹打开我的手机。
就好比家里的门支持钥匙和指纹打开，现在我没带钥匙，就不能用指纹打开，必须要把门砸了才能重新配一把钥匙。
> 我将此内容也同步问了下 ChatGPT 🤣
这台手机我设置了指纹、人脸和图案三种密码，系统有一个保护机制是72h 需要用图案解锁一下，解锁成功之后才能用人脸 or 指纹解锁手机。
联系客服，客服说需要刷机清除锁屏密码才能继续使用；意味着我无法查看里面的资料，因为是备用机，我没有对里面的内容进行备份，也是失误。
我不理解的地方，这个安全保护机制是意义是什么？
1，手机是我的；
2，里面的人脸、指纹也是我的；
>>>我无法用我的人脸和指纹打开我的手机。
就好比家里的门支持钥匙和指纹打开，现在我没带钥匙，就不能用指纹打开，必须要把门砸了才能重新配一把钥匙。
> 我将此内容也同步问了下 ChatGPT 🤣
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