12月已经到来，先给自己的11月做个小结：整个11月一共运动了26次，其中晨练/陪朋友打羽毛球24次，和朋友一起绕喻家湖跑了2次10公里，数据都在截图里。看到这一串记录，还是挺有成就感的。

也在这些打卡里发现了一个小问题——羽毛球有点“独宠”了，其他运动项目有点少。身体在变强的同时，也开始更在意均衡和长期可持续，而不只是单一项目的堆量。

所以给自己定个12月的小目标：在保持运动习惯的前提下，加入健身房的力量训练和游泳，适当减少羽毛球频次，合理分配这四项运动的时间。期待更丰富的12月运动打卡，加油加油💪

今天早上没有晨练羽毛球🏸，晚上去华中科技大学游泳馆游🏊一个小时，2.7 千米，换一个项目，练一下自己的有氧能力😃，为迎接明天下午 2 点到 4 点在西边体育馆，和朋友们一起打两个小时羽毛球，做一些准备😁

感谢安利，我最近一直在用讯飞输入法的这个语音输入法，我最近觉得讯飞输入法的语音输入效果也还行，但是刚刚看了你那个这个视频的话，我觉得你这个效果可能更好，我准备去下载一下豆包语音输入法，谢谢分享！🍺🍺😊

听完“鲁豫对话陈果丨命运无常，我有常”的这一期播客，我颇有感受。其中我印象比较深刻的七句话分享给大家：

1、关于自我接纳：“每个人都有权利不优秀，每个人都只是正常人，活成正常人感觉太好了！”
2、关于快乐与成功：“你只要‘精神愉快’就行了。做你内心认为正确的事，做你认为不后悔的事。”
3、关于选择智慧：“小事情听脑子的，大事情听内心的。”
4、关于应对无常：“天总是会亮的，你需要一点耐心。”
5、关于成熟与自由：“真正成熟的标志就是你扪心自问，你是否活得更加自由。”
6、关于生命成长：“我在长出新的自己来。”
7、关于经验与智慧：“人的智慧不在于经验的数量，而在于经验的质量。”

强烈推荐各位即友仔细地去听完这期播客。陈果老师和鲁豫老师的声音都非常动听，听完之后，你也会得出一些非常有启发性的一些感悟。

很开心，12月第一天通过早上仔细听完这期播客，让自己的内心得到一些平静，同时多了一些对生活和对未来的一些畅想。加油，暂新的12月💪

谢谢分享，Get it. 这是一种非常理性的购买决策👍👍👍，通过精确的计算价格与使用频次的比例，用理性数值为感性做判断，为接下来的感性购买做出一些理性决策！😊

最近11月，每天大概4：40左右起床，然后去光谷体育馆晨练羽毛球（6-8点），已经形成习惯了，用晨练开启新的一天，让我觉得一天动力满满，而且一天时间贼长。我的作息规律：晚上22：30困意来临，就直接入睡，早上4：30-40左右自然醒，然后洗漱后吃一顿晨练餐，然后收拾收拾球包，大概5：40出门走路热身去球馆晨练到8点结束回宿舍洗漱，中午再午休低于30分钟，便于晚上高质量的睡眠。这个早上晨练习惯我会继续坚持下去，以后我会先晨跑30分钟，再去晨练羽毛球，这是我下一阶段目标，嘿嘿。

🏸 运动类：『第247次挥拍·羽毛球成长记录』

累计：497.9 小时｜247 次｜293,317 千卡
今日：晴｜华中科技大学光谷体育馆
到馆：05:40（门未开先室外热身；进馆时一人独享光体）
项目：混双＋男双｜高强度对局｜成功率≈60%

关键数据（华为运动健康）
消耗 1,241 千卡｜运动 2:06:51
心率：平均 133 次/分｜最高 166 次/分
心率区间：极限 0′｜无氧 21′｜有氧 41′｜燃脂 52′｜热身 6′
训练压力：有氧 3.3｜预计恢复 20 小时

技术统计（好球）
挥拍 812 次｜杀球 181 次｜最大拍速 274 km/h
分布：正手 485｜反手 327｜上手 365｜下手 447｜最大连拍 8

跑步补充
11/08 下午 10 km「刷酸」有氧耐力跑；叠加本月连续 9 次训练，心肺与最大摄氧量在提升——平均心率较以往常见的 ~155 明显下降（今日 133），强度不降而更从容。

作息与恢复
晚间约 22:30 易困→早睡；中午午休 30′；今日恢复建议 20 h。

科学补给（今日）
晨练前：特仑苏 1 瓶＋橙子 2 个（轻碳水补能）。
训练中：怡宝矿泉水按口渴喝水（今晨未加电解质，体感足够）。
训练后：丰盛早餐补充蛋白与碳水。

今日收获
教练建议：杀球以直线为先，少打斜线，提升压迫与球速；后续专练“直线杀＋前扑”，明早继续降失误、保持节奏。

本月进度（11 月）
已 9 次｜19.6 小时｜11,732 千卡

非常好的优质X信息源总结，果断扫码进群学习了，感谢感谢@好记星.ai ！

🏸 运动类：『第235次挥拍·羽毛球成长记录』
——“好球app”，从鸡肋到真香的终极指南！

最近四天打了三场球，体验感爆棚！必须把我最近挖到的宝藏App“好球”和独家使用技巧安利给所有羽球人！（附图文详解）

我其实早在7月份就用过它，但当时体验不佳，因为挥拍手戴着手表，一发力杀球，手表就滑到手腕导致记录中断，几次下来觉得它就是个“鸡肋”，只好放弃。

直到前几天，我翻看之前的AI聊天记录寻找灵感，突然茅塞顿开，完美解决了两大痛点！

📌 痛点一：如何防止手表滑脱，导致数据记录中断？

这是劝退我的核心问题，但解决方案简单到不可思议：
✅ 【先戴手表，再套护腕】
我之前戴护腕只是为了吸汗，防止汗液流到拍柄上。现在这个简单的顺序调整，不仅保留了吸汗功能，还用护腕把手表牢牢“锁”在手臂上。再猛烈的杀球，数据都稳稳记录，问题完美解决！

📌 痛点二：持拍手戴表又重又不舒服，影响手感？

这也是小红书上很多人吐槽的点。我的心得是：
✅ 【把佩戴变成日常习惯】
我以前也习惯左手戴表。为了适应打球，我干脆改成白天日常也用右手佩戴。几天下来，身体就完全适应了，打球时几乎感觉不到它的存在。所以，这真的只是一个习惯过程。

💡 我的独家“数据同步”小技巧 (华为Watch用户必看!)

为了同时拥有“好球app”的专业挥拍数据，和华为手表精准的心率、卡路里、休息建议，我摸索出了最佳组合拳：

手表端：打球时，别打开手表上的“好球app”。直接开启系统自带的「羽毛球」运动模式。

手机端：“好球app”授权读取「华为运动健康」的数据。

自动同步：打完球后，手表记录的卡路里、心率等数据会自动同步到“好球app”里。

这样一来，一份数据，两份快乐！“好球app”的专业分析和华为的健康数据全都有了，体验感拉满！

真心总结，这不是广告。因为太喜欢，我已经买了终身会员。希望我踩过的坑和总结的经验能帮到大家。强烈安利各位球友试试看！

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超越云端：在安卓设备上探索本地大模型的真实性能

Google最近发布了一个名为AI Edge Gallery的实验性安卓应用github.com，它并非一个面向普通用户的聊天工具，而是一个给开发者和技术爱好者用于展示其MediaPipe LLM Inference API能力的参考项目。其核心是实现了完全的“端侧运行”，模型下载后即可离线工作，所有数据处理均在本地完成。

应用内主要展示了四个核心功能用例：一是基础的文本对话（Chat）；二是支持图文输入的多模态对话（Chat with image）；三是将本地音频文件转录为文字（Audio transcription）；四是提供一个用于测试和优化提示词的“提示词实验室”（Prompt Lab）。这些功能清晰地呈现了生成式AI模型在移动设备上不依赖云端，也能实现多样化任务的潜力。

一位机器学习/AI爱好者Hakim Naufal在Medium上发布的一篇文章中分享了他对此的深入体验。他在自己的小米13T手机和电脑桌面上对这个应用进行了测试，并将其与SmolChat等客户端进行了对比。他指出，AI Edge Gallery最大的价值在于其“Stats”性能监控功能，该功能可以实时显示首个token生成时间（TTFT）和每秒解码token数（tokens/sec）等关键指标，让开发者能直观地量化和对比不同模型（如Gemma与Phi-2）在移动硬件上的真实性能表现。

Naufal在文章结尾总结了几点重要的启示。他认为，像AI Edge Gallery这样的官方工具的出现，清晰地表明了AI正加速向边缘设备迁移，这是一个重要的行业趋势。对于开发者而言，这意味着构建更注重隐私、并且能够离线运行的AI应用成为可能。性能是决定端侧AI体验好坏的关键，而这个应用恰好提供了一个标准的基准测试平台，让开发者在项目选型时有据可依，不再是纸上谈兵。

总而言之，虽然端侧AI的能力仍在发展中，但Google通过这个项目，不仅展示了其技术实力，更重要的是为整个开发者社区提供了宝贵的工具和参考实现，极大地降低了开发者探索和构建下一代端侧智能应用的门槛。它清晰地揭示了未来AI应用的一个方向：一个由云端走向终端，更加个人化和无处不在的未来。