起因

我之前在抖音的评论区里，陆续写过自己是怎么入行编程的，不少朋友说看得有意思。抖音篇幅有限，写得零零散散，现在整理成文章放进博客的「程序人生」分类，也算给这个分类开个头。这里只挑了几个真正影响我决定的事件，还有更多有意思的事，以后慢慢写。

起因

上一篇说了视觉分拣项目从 DEMO 到商业落地要翻三座大山——节拍、稳定性、异常处理，节拍能一票否决，另外两座决定项目能不能"活着收尾款"。但只指出大山在哪不算完整，这篇把翻山的工程方法逐座展开：每座山怎么量、怎么拆、用什么样的手段阶梯去翻，最后给一套交付前能把三座山一次性验证掉的验收闭环。

起因

上一篇把 RK3588 + NPU 的流水线分拣方案设计写完了，但有件事必须单独拎出来讲：方案在实验室跑通，和项目在客户产线上活下来，中间隔着一条鸿沟。这些年见过太多视觉分拣项目死在这条沟里——机器视觉本身是可行的，机械臂也动得好好的，DEMO 演示行云流水，最后客户验收过不了、尾款结不了。

起因

前面写过一篇《瑞芯微RK3588应用程序开发全流程记录》，把 SDK、设备树、烧录、自启动这条 Linux 工程链走了一遍——那是"把平台跑成产品"的一半。另一半是应用本身：怎么把 RK3588 那 6 TOPS 的 NPU 真正用起来，做成一套流水线机械臂分拣的视频识别方案。这篇就补这一半：从模型训练、量化部署，到手眼标定、皮带跟踪、跟机械臂握手，把整条链路的设计决策过一遍。

起因

上一篇写了国科微 GK7205 拿来做 WiFi 挖耳勺的方案，评论区聊到行车记录仪这个大盘子——国科微的 GK7606V1 官方应用清单里明确写着"行车记录仪"，但这个市场早就不是一片空白，而是一个厮杀了十几年、梯队分明的江湖。今天就把这张地图画全：安霸、联咏、卓然、凌阳、太欣、倚强（SQ）、全志，外加国科微这批新势力，各自占哪块地、擅长什么价位段。

起因

刷到不少"河流桌"的视频：整块木桌中间灌一条透明环氧树脂当"河"，河里埋 LED，手从桌面上拂过，扫过的位置亮起来，离开后又慢慢暗下去，像水面荡开的涟漪。市面上的做法基本两类：成品桌天价；DIY 的多是单片机（Arduino/ESP32）+ WS2812 + 红外对管/触摸传感器，一套下来要写代码、要调传感器阈值、要烧录，对不想碰固件的朋友不友好。

起因

想做的三类小产品——WiFi 挖耳勺、WiFi 放大镜、WiFi 智能梳子——拆开看是同一台机器：电池 + 微型 CMOS 模组 + 主控 + WiFi 图传 + 手机 APP。不放屏幕、不插网线、单价几十到一两百，主控选型直接决定 BOM、功耗和二次开发难度。

瑞芯微RK3588应用程序开发全流程记录

起因

手头的项目是 AI 视觉识别：摄像头进画面，板上实时跑模型推理，输出检测/分类结果。这类应用对算力的要求远超普通 MCU 和入门级 SoC——CPU 软跑 YOLO 这类模型只有个位数帧率，没有实用价值，必须上 NPU。

本地如何开发MCP Server

前言

MCP（Model Context Protocol）全称模型上下文协议，是由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。

Firecrawl MCP Server 深度使用指南

无论是市场分析师洞察行业动态、研究者收集学术资料，还是开发者为智能应用采集数据，都对网络数据采集工具提出了极高的要求。Firecrawl MCP Server 应运而生，它宛如一把犀利的 “数字手术刀”，能够精准地剖析网页，为用户采集、分析和提取所需的网络数据。本文将深入探讨 Firecrawl MCP Server 的使用方法、核心功能、应用场景以及部署方式，助您充分挖掘这款强大工具的潜力。