Feiyu's Technical Blog
Notes on software, systems, and things I am learning.
长期项目 · 340 篇文章
上古纪元(Heroes of Might and Magic: Olden Era)
让程序读懂回合制战斗画面、推断对手构筑,并在自己写的战斗模拟器上做只用公开信息的对战 AI。 全部文章按分区整理在一个目录页里,可以按标题或编号筛选。
进入全部文章目录- 战斗模拟器 4 篇S 系列前半:把游戏规则写成可执行、可回放、可测试的程序。
- 对战 AI 4 篇S 系列后半:AI 只用玩家可见的信息做决定,并用配对对局和独立留出来源判断它是否真的变强。
- 视觉理解与推断实验记录 264 篇视觉理解(P###)、状态估计(E###)与战斗记录 App(A###)的每一个实验目录,一篇一份实验报告:问题、数据、方法、结果、失败与局限。读数的核对多为模型目视或开发录像回放,不是独立准确率;可用上面的筛选框按编号或关键词查找。
- 失败的视觉理解与推断实验 25 篇没有通过预定门槛、在准入阶段关闭、被撤回或放弃的视觉理解 / 状态估计 / App 实验,单独列出并写明失败在哪里。
- 视觉理解 38 篇P 系列:从录像挑帧,读出文字、数字、生物与界面,再把它们配回正确的对象和时间。像一本书一样按章节阅读。
- 系统设计与战斗记录 4 篇模块之间怎样交接:观察、推断、规则查询各自负责什么;以及看见的读数怎样进入战斗记录 App 的分析。
- 概率与数据 1 篇根据已核对的游戏数据计算竞技场概率,写明版本与证据范围。
第一次来,从这里读起:
Interactive study guide
LeetCode Java: Problems 1–500
Read the problem, reveal interview hints, compare solutions, and step through visual explanations alongside runnable Java code.
Agents & Automation
Local models, tool-using agents, and practical information-extraction workflows.
Three Ways I Tried to Automate 1Point3Acres Daily Check-In and Quiz Answering
Direct Codex browser control, a supervised WebContentAgent library, and a fully local LLM workflow—what failed, what I use now, and what I am still exploring.
[2/2] How I Made a Codex-to-ChatGPT Bridge Verifiable
A local bridge sends one authorized request and brings back a checked answer. Its failures explain what message identity, durable state and realistic tests must get right.
[1/2] (Deprecated) How I Let Codex Talk to ChatGPT Through My Signed-In Chrome
The first prototype made the round trip work. Its failures taught me why browser mechanics need a smaller, testable home.
Local LLM + Agent for Web Information Extraction
A local agent architecture for semantic web extraction, browser automation, bounded model context, and durable task state.