用 AI 整理了最近六年的日记

从 18 年开始，我写了好多日记，但是在这六年间，我换了好几个笔记软件，从 OneNote 到 Obsidian 再到 Logseq。这些日记跨越了不同软件、不同格式。之前不敢想像能把多年的日记能聚集在一起，因为确实抽不出来时间来写软件脚本，把他们之前的差异打平。

但是最近用上 Claude 之后发现这个 AI 确实不太一样，能写出来的代码确实很 work。在一顿操作之后，用 claude 写了十几个 one off脚本，，把不同格式、来源的笔记都转换成当前使用的 logseq 的格式。

正如之前所提到的，AI 将可能改变开发的范式，在之前写 one off 的脚本，大家都是用 Ruby，各种文件读写 API 调用的方便，写起来也是又短又快。但是在 AI 时代，这些语法糖、API带来的优势并不重要了，用 Python 反而有优势，一是语料大，二是懂的人多，用 Python 的优势大于 Ruby。

这样类似的事在 V0.dev 出来的时候我就想过，比如 Solid.js 很甜是吧，但是 React 的语料是你的数倍，用 AI 写前端，React 的质量就是会比 Solid.js 高、容易。这些后发的新语言/框架感觉更难出头了。

除非语法糖是对 AI 友好的，比如 Tailwind CSS，把 CSS 和组件放在一起，这样 AI 写 Tailwind 就比写 SaSS 容易了。

除了对 AI 友好的编程语言会在未来脱颖而出，还有对 AI 友好的软件、内容格式也会在未来的竞争获得超乎想像的竞争优势。更容易与 AI 结合，再与其它工具联动，从而形成 1 + 1 > 2 的效果。

在现在很多软件通过数据库/私有格式来存储数据，但是这种私有格式对 AI 感觉太不友好了。就拿用书籍、文章来做来 AI 的知识库，用 Markdown 的书籍远比用 PDF(更甚是图片形式的PDF)好处理的多。

用可人类理解的文件还有很多好处，比如之前读 Obsidian 作者的 File over app 哲学，『如果你希望你的文章在 20 世纪 60 年代或 21 世纪 60 年代的电脑上仍可阅读，那么你的笔记在 20 世纪 60 年代的电脑上也能阅读』。用文件来存储数据，可以让数据活的更久。

但是同样可以看到像 Logseq、 Affine、Anytype 等等软件又转向了通过数据结构来存储数据，尽管他们也有难言之隐，比如用 Markdown 存储笔记的 Logseq 以在同步中丢失数据而出名。但是或许我们能在两者之间找到平衡点。