以前有人给我说，AI 容易让人上瘾，我不信，直到我亲自折腾之后才感同身受。
最近下定决心亲自下场折腾 AI，虽然不少朋友推荐我直接用这个，直接用那个，简单方便，省的折腾。但是我总觉得各个环节不从最原生态的走一遍，一直有一种黑盒的感觉。
好歹咱也是程序员出身，一些东西不搞明白，心里总会有点膈应，即便是分享给大家一些经验，也会觉得没啥说服力。
于是乎，就开始从命令行折腾起来。git、python、curl、home brew、node 等等一点点找回记忆。。。
记得在六七年前，我写代码做 Android，写 ruby 的时候，用的一套终端搭配框架是 item2 + zsh + oh my zsh + tmux（效果如贴图），时隔这么多年，当我把这套配置重新搭配起来的时候，依然这么亲戚，甚至找回了 coding 的热情和兴趣。
有人问，一个终端，你整那么多花里胡哨的干嘛？
这个程序员应该会懂的，如果直接用系统自带的终端，那就相当于毛坯房，咱们做技术的，天天用的终端，如果不整点极客装修风，都不好意思说自己做过技术。
现在不知道 AI 时代，大家在用的一套终端配置是啥，如果有更好的搭配可以评论区告诉我下，我也与时俱进下。
另外，前几天 Google 刚开源了 gemma4 大模型，号称小而美的纯本地多模态模型，同等资源消耗的情况下，跑分吊打很多模型。
顺便，今天索性花了点时间，在本地用 ollama 部署运行了下 gemma4 ，紧接着突发奇想，给 claude code 添加本地 gemma4 的模型代理，搭配起来居然真的可以直接离线 ai 编程，不消耗任何 token，当然，处理一些日常工作事务，基本的 AI 编程应该足够，复杂的可能就得需要一些云端大模型了。
最后，我得说句，我的电脑是 M1 系列，之前一直写文字，从来没想过换电脑的事，因为一没出问题，二对写字来说足够足够的，但自从折腾 AI 后，仿佛一直在提醒我，该换电脑了。。。。
从 token 到设备，这 AI 真费钱啊！！
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