M1 Mac SSD读写量查询与寿命解读:TBW、Swap与健康度排查指南
1. 事情起因为什么突然都在查SSD读写量最早注意到这件事是某技术社区里一位网友发帖说自己的M1 MacBook Air用了不到一年硬盘健康度掉得厉害。底下跟帖的人越来越多有人晒出自己机器的读写数据有人开始担心自己的设备是不是也在“偷偷”大量写入。这个话题迅速扩散从技术论坛一路烧到了社交平台连平时不怎么关注硬件参数的朋友都跑来问我我这台M1是不是也有问题怎么查说实话这个现象背后有真实的技术背景也有被放大的焦虑成分。M1芯片采用了统一内存架构Unified Memory ArchitectureCPU、GPU和神经引擎共享同一块内存池。当物理内存不够用时系统会用SSD上的交换空间Swap来顶替这在macOS上叫“内存交换”。问题在于M1机型的内存是焊死在主板上的起步配置8GB很多人买的就是这个版本。8GB内存跑现代开发环境、浏览器几十个标签页、再加上一些后台服务内存压力大了Swap就会频繁触发SSD的写入量自然就上去了。但“写入量大”和“SSD要坏了”之间还隔着很远的距离。这里涉及几个关键概念TBWTotal Bytes Written总写入字节数、DWPDDrive Writes Per Day每日全盘写入次数、以及SSD主控的磨损均衡算法。大多数现代SSD的TBW都在150TB到600TB之间而普通用户一年的写入量通常在5TB到20TB左右。换句话说即使你每天写入50GB一年也就18TB左右离SSD的寿命上限还差得远。那为什么大家还是这么紧张因为信息不对称。macOS不像Windows那样在任务管理器里直接显示磁盘写入速率普通用户根本不知道自己的SSD到底被写了多少。看不到数据就容易恐慌。再加上一些自媒体用“M1 Mac SSD寿命告急”“你的硬盘正在被杀死”这类标题推波助澜焦虑就被放大了。我写这篇东西的目的很简单把这件事从头到尾讲清楚。SSD读写数据到底怎么查、查出来的数字怎么解读、什么样的写入量算正常、什么样的算异常、如果真遇到异常该怎么处理。不管你是刚买M1的新用户还是已经用了一年多的老用户都能从里面找到可操作的方法。下面我会从原理讲到实操再从实操讲到排查尽量把每个环节都说明白。2. 先搞懂原理SSD写入量到底意味着什么2.1 SSD寿命的核心指标TBW和DWPDSSD和机械硬盘最大的区别在于闪存颗粒有擦写次数限制。每个存储单元Cell能承受的编程/擦除P/E循环次数是有限的SLC大概10万次MLC大概3千到1万次TLC大概1千到3千次QLC更低。厂商为了保证SSD在预期寿命内不出问题会标定一个TBW值意思是这块盘在设计寿命内可以承受的总写入量。举个例子一块标称TBW为300TB的SSD意味着你可以往它里面写入总共300TB的数据超过这个值之后厂商不再保证可靠性。注意这里说的是“写入”不是“读取”。读取数据对闪存寿命的影响微乎其微真正消耗寿命的是写入和擦除。DWPD则是企业级SSD常用的指标意思是每天可以把整块盘写满多少次。比如一块1TB的SSDDWPD1意味着每天可以写入1TB数据持续5年。消费级SSD的DWPD通常远低于1大概在0.1到0.3之间。那M1 Mac用的SSD是什么水平苹果没有公开具体型号和TBW但根据拆解和实测M1机型用的NVMe SSD256GB版本的TBW大概在150TB左右512GB版本大概在300TB左右1TB及以上版本更高。这个数据不是苹果官方公布的是社区根据闪存颗粒型号推算的但大致范围可信。2.2 为什么M1 Mac的写入量容易被放大M1 Mac的SSD写入量之所以引起关注有几个叠加因素。第一是统一内存架构。M1的CPU和GPU共享内存这意味着当GPU需要大量显存时它会直接从系统内存里划走一块。如果物理内存不够系统就会把不常用的内存页压缩后写到SSD的Swap分区。这个过程是自动的用户无感知。第二是8GB起步的内存配置。很多用户买的是8GB版本跑Xcode、Docker、Chrome、Slack这些内存大户时内存压力经常处于黄色甚至红色状态。macOS的内存管理策略比较激进一旦内存压力上来就会积极地把内存页交换到SSD。第三是macOS的日志和缓存机制。macOS会持续写入系统日志、应用缓存、Spotlight索引、Time Machine本地快照等。这些写入量单看不大但积少成多。尤其是Time Machine的本地快照在等待外部备份磁盘时会暂存在本地SSD上可能占用几十GB的空间。第四是部分应用的写入行为。比如某些数据库软件、虚拟机、浏览器缓存、开发工具的构建缓存都会产生大量写入。如果你同时跑多个这类应用写入量就会叠加。把这几个因素放在一起就不难理解为什么有些M1用户的SSD写入量看起来很高了。但“看起来高”和“真的有问题”是两码事关键是要有数据支撑判断。2.3 写入量高不等于SSD会坏这里要澄清一个常见的误解写入量高不等于SSD马上会坏。SSD的寿命消耗是一个渐进过程而且主控有磨损均衡Wear Leveling算法会把写入分散到所有闪存块上避免某个块被过度擦写。此外SSD还有预留空间Over-Provisioning用于替换坏块和维持性能。真正导致SSD故障的原因更多是主控芯片故障、固件bug、供电异常、过热等而不是单纯的写入量耗尽。实际上很多SSD在达到TBW之前就已经因为其他原因被淘汰了。所以看到写入量高先别慌要结合使用时间、写入速率、健康度等多个维度综合判断。3. 实操怎么查M1 Mac的SSD读写数据3.1 方法一用系统自带工具查基础信息macOS自带了一个“系统信息”工具可以查看SSD的基本信息但看不到总写入量。打开方式点击左上角苹果菜单按住Option键点击“系统信息”在左侧栏找到“NVMExpress”或“SATA/SATA Express”就能看到SSD的型号、容量、固件版本等。不过这里没有写入量数据只能作为参考。另一个自带工具是“活动监视器”可以看实时磁盘写入速率。打开活动监视器切换到“磁盘”标签页就能看到当前每秒的写入和读取数据。这个工具适合观察实时行为比如你打开某个应用后写入量突然飙升就能定位到是哪个进程在写。但活动监视器看不到累计写入量只能看瞬时值。要查累计写入量需要第三方工具。3.2 方法二用smartctl查SMART数据smartctl是smartmontools套件里的命令行工具可以读取SSD的SMART属性其中包括累计写入量。安装方法很简单如果你有Homebrew直接运行brew install smartmontools安装完成后先列出所有磁盘diskutil list找到你的SSD设备名通常是/dev/disk0。然后运行sudo smartctl -a /dev/disk0在输出里找几个关键属性Data Units Written累计写入的数据量单位是512字节的扇区数。需要乘以512再换算成GB或TB。Data Units Read累计读取的数据量同样单位。Percentage UsedSSD寿命消耗百分比这个最直观。Available Spare可用备用块百分比低于阈值说明SSD开始老化。举个例子如果Data Units Written显示的是500,000,000那么实际写入量是500,000,000 × 512 256,000,000,000字节约等于256GB。如果这个数字是200,000,000,000那就是约100TB。注意不同SSD的SMART属性名称可能略有差异有些盘用Total LBAs Written有些用Data Units Written含义类似都是累计写入量。3.3 方法三用第三方图形化工具如果你不习惯命令行可以用图形化工具。比较常用的有DriveDx功能全面能看SMART属性、健康度、温度等有免费试用版。Smart Utility老牌工具界面简洁支持导出报告。Sensei除了SSD信息还能看CPU、GPU、内存等适合综合监控。这些工具的原理和smartctl一样都是读SMART数据只是包装成了图形界面。安装后打开找到SSD页面就能看到累计写入量、健康度百分比、通电时间等信息。3.4 方法四用iostat看实时写入速率如果你想持续监控写入速率可以用iostat命令。在终端运行iostat -d disk0 5这个命令会每5秒刷新一次显示disk0的读写速率。单位是KB/s或MB/s具体取决于系统。你可以把它开着然后正常使用电脑观察一段时间内的平均写入速率。不过iostat只显示瞬时速率不显示累计量。要算累计量需要自己积分比较麻烦。所以它更适合用来定位“哪个时间段写入量大”而不是“总共写了多少”。4. 数据解读你的写入量到底算不算高4.1 正常使用场景下的写入量参考根据社区收集的数据和我的实际观察M1 Mac在不同使用场景下的写入量大致如下使用场景日均写入量一年累计写入量256GB SSD寿命消耗轻度办公浏览器、文档、邮件5-10GB1.8-3.6TB1.2%-2.4%中度使用多标签浏览器、视频会议、轻度开发10-30GB3.6-11TB2.4%-7.3%重度开发Xcode、Docker、虚拟机、数据库30-100GB11-36TB7.3%-24%极端场景视频剪辑、大型编译、持续高负载100-300GB36-110TB24%-73%这个表格里的“寿命消耗”是按256GB SSD、TBW150TB估算的。如果你的是512GB或1TB版本TBW更高消耗比例会更低。从表格可以看出即使是重度开发场景一年的寿命消耗也在可接受范围内。真正需要担心的是极端场景下持续高写入比如每天写入300GB一年就把256GB盘的寿命消耗掉七成。但这种情况很少见除非你专门跑写入密集型任务。4.2 怎么判断自己的写入量是否异常判断写入量是否异常不能只看绝对值要结合使用时间和使用场景。我一般用这几个步骤第一步查累计写入量和通电时间。用smartctl或图形化工具记下Data Units Written和Power On Hours。第二步算日均写入量。累计写入量除以通电天数得到日均写入量。比如累计写入20TB通电365天日均就是约55GB。第三步对比使用场景。如果你只是轻度办公日均写入却超过50GB那就不太正常需要排查。如果你每天跑Docker和Xcode日均50GB就很正常。第四步看Percentage Used。如果通电时间不长比如不到一年但Percentage Used已经超过20%那就要注意了。正常情况下一年消耗5%-10%是合理的超过20%说明写入量偏大。第五步观察写入速率趋势。如果日均写入量在持续上升说明有某个应用或系统行为在加剧写入需要定位。4.3 一个真实的排查案例有位网友跟我说他的M1 MacBook Pro8GB内存用了8个月smartctl显示累计写入35TBPercentage Used 23%。他平时就是上网、看视频、偶尔写代码觉得不应该这么高。我让他先算日均写入35TB除以240天约等于146GB/天。这个数字对于他的使用场景来说明显偏高。然后我让他用活动监视器观察磁盘写入发现有一个后台进程持续写入速率在5-10MB/s。进一步排查发现是某个云盘同步工具在不停地上传和下载文件而且它的缓存机制有问题每次同步都会重写整个文件。关掉这个工具后写入速率降到正常水平。这个案例说明写入量异常往往不是系统本身的问题而是某个第三方应用的行为导致的。所以排查时要从应用入手而不是一上来就怀疑硬件。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 为什么我的写入量比别人的高这个问题我被问过很多次。写入量高低取决于很多因素包括内存大小、使用习惯、安装的应用、系统版本等。8GB内存的机器比16GB更容易触发Swap写入量自然更高。经常跑虚拟机和容器的用户写入量也会比普通用户高。另外不同版本的macOS在内存管理和日志策略上也有差异某些版本可能写入更频繁。所以不要盲目跟别人比绝对值要跟自己的使用场景比。如果你觉得写入量偏高先排查应用再考虑系统设置。5.2 Swap使用率过高怎么办Swap使用率过高是写入量大的主要原因之一。你可以在活动监视器的“内存”标签页看到Swap Used和内存压力。如果Swap Used经常超过1GB内存压力经常是黄色或红色说明物理内存不够用。解决办法有几个关闭不必要的应用和浏览器标签页减少内存占用。如果经常跑内存密集型任务考虑升级到16GB或更高内存的机型。但M1内存焊死买的时候就要选好。调整一些应用的内存使用策略比如Docker可以限制容器内存浏览器可以开启标签页休眠。禁用一些不必要的后台服务减少内存压力。注意不要轻易手动关闭Swap。macOS的Swap是系统自动管理的手动干预可能导致系统不稳定。正确的做法是减少内存压力让系统自然减少Swap。5.3 Time Machine本地快照占用了大量空间Time Machine会在本地SSD上创建快照等待外部备份磁盘。如果长时间不接备份盘快照会越积越多占用大量空间也会增加写入量。你可以在终端运行tmutil listlocalsnapshots /查看本地快照列表。如果快照很多可以手动删除旧的sudo tmutil deletelocalsnapshots 日期或者直接关闭本地快照sudo tmutil disablelocal不过关闭本地快照会降低数据安全性建议只在确认不需要本地备份时操作。5.4 哪些应用是写入大户根据我的观察和社区反馈以下应用容易产生大量写入浏览器Chrome、Edge等会频繁写入缓存、历史记录、会话数据。尤其是开了几十个标签页时。开发工具Xcode的构建缓存、Docker的镜像层、虚拟机的磁盘文件、数据库的日志文件。云盘同步工具某些同步工具在文件变更时会重写整个文件而不是增量同步。视频编辑软件渲染和导出时会产生大量临时文件。系统日志某些系统进程在异常时会疯狂写日志。排查时可以用活动监视器的磁盘标签页按写入量排序找出写入最多的进程。5.5 常见问题速查表问题现象可能原因排查方法解决思路写入量日均超过100GB内存不足导致Swap频繁看活动监视器内存压力减少内存占用或升级内存Percentage Used增长过快某个应用持续大量写入活动监视器按写入排序定位并限制该应用Swap Used持续高于2GB物理内存不够活动监视器内存标签页关闭后台应用减少标签页本地快照占用几十GBTime Machine未接备份盘tmutil listlocalsnapshots删除旧快照或接备份盘写入速率忽高忽低后台任务周期性写入iostat持续观察找出周期性任务并调整系统日志疯狂写入某个系统进程异常控制台查看日志更新系统或重置相关服务5.6 几个容易被忽略的避坑点第一个坑不要用第三方“优化”工具盲目清理SSD。有些工具会频繁执行TRIM或重写文件反而增加写入量。macOS自带的磁盘管理已经足够不需要额外工具。第二个坑不要为了降低写入量而禁用所有日志和缓存。这样做可能导致系统不稳定甚至丢失重要数据。写入量在合理范围内就不需要过度干预。第三个坑不要只看Percentage Used就判断SSD要坏了。这个百分比是估算值不同厂商的算法不同。有些盘在Percentage Used到100%后还能继续用很久有些盘在50%就出问题。要结合Available Spare和实际性能表现综合判断。第四个坑不要忽略温度。SSD过热会加速老化也会影响性能。M1 Mac的SSD温度通常控制得不错但如果你经常跑高负载任务可以用工具监控温度必要时加散热垫。第五个坑不要频繁跑磁盘测速。测速工具会大量写入临时文件反而增加写入量。偶尔测一次没问题但不要天天跑。6. 如果写入量真的偏高怎么处理6.1 从应用层面入手最直接的办法是找出写入大户然后限制它。活动监视器的磁盘标签页可以按“写入字节”排序找出写入最多的进程。如果是浏览器可以尝试换用更轻量的浏览器或者开启标签页休眠。如果是开发工具可以调整缓存策略比如Docker可以设置--storage-opt size10G限制容器磁盘大小Xcode可以清理DerivedData。如果是云盘同步工具可以检查它的同步策略看是否支持增量同步。有些工具默认全量同步每次文件变更都重写整个文件这种就要考虑换工具或调整设置。6.2 从系统层面调整macOS有一些系统行为会增加写入量可以适当调整。比如Spotlight索引如果你不需要全盘搜索可以排除一些不常搜索的目录。Time Machine本地快照如果不需要可以关闭。系统日志级别如果不是开发调试可以保持默认不要开Verbose模式。另外可以调整内存压缩策略。macOS默认会压缩不常用的内存页减少Swap写入。这个策略是自动的但你可以通过sysctl查看和调整一些参数。不过我不建议普通用户手动调整风险大于收益。6.3 从使用习惯上改变最根本的办法是改变使用习惯。比如不要同时开几十个浏览器标签页用完就关。不要同时跑多个内存密集型应用分批处理任务。定期重启电脑清理内存碎片和缓存。使用外置存储跑虚拟机和大文件处理减少内置SSD写入。如果经常跑写入密集型任务考虑用外置SSD把写入量转移到外置盘上。这些习惯看起来简单但长期坚持能显著降低内置SSD的写入量。6.4 什么时候该考虑换机或扩容如果你的M1 Mac是8GB内存而且你经常遇到内存压力红色、Swap Used超过4GB、日均写入超过100GB那说明这台机器的配置已经跟不上你的使用需求了。这时候可以考虑换一台16GB或更高内存的机型或者用外置存储分担写入压力。但换机不是唯一选择。如果你只是偶尔遇到高写入大部分时间使用正常那就不需要换。关键是要有数据支撑判断而不是凭感觉焦虑。7. 我个人在实际操作中的体会我自己的M1 MacBook Air是16GB内存、512GB SSD用了大概一年半。smartctl显示累计写入约18TBPercentage Used 6%日均写入约33GB。我的使用场景是中度开发加日常办公这个写入量我觉得很正常。我踩过的一个坑是有段时间发现写入量突然上升排查后发现是某个笔记软件在后台不停同步而且它的同步机制有问题每次同步都会重写整个数据库文件。后来我把它换成手动同步写入量就降下来了。另一个体会是不要过度关注写入量。SSD是消耗品它的设计寿命就是用来消耗的。只要在合理范围内就不需要焦虑。真正重要的是数据安全而不是SSD寿命。与其天天盯着写入量不如做好备份确保数据不丢。最后分享一个小技巧如果你用的是8GB内存的M1 Mac可以试试把浏览器换成Safari它的内存管理比Chrome好很多能显著减少Swap写入。另外把Docker的内存限制调低也能减少写入。这些调整不需要花钱但效果很明显。

相关新闻

ComfyUI便携包启动报错排查:从CUDA驱动到Python环境修复

ComfyUI便携包启动报错排查:从CUDA驱动到Python环境修复

下载了 ComfyUI 便携包之后,满心期待双击 run_nvidia_gpu.bat ,结果一个黑色窗口刚蹦出来就消失,或者干脆停在一屏红色报错里不动了。这种挫败感我在不同电脑上遇到过不下二十次,从驱动版本不对到 Python 环境损坏,每…

2026/10/16 13:21:29 阅读更多 →
context-mode:开发者多任务并行下的上下文切换与工作区恢复实践

context-mode:开发者多任务并行下的上下文切换与工作区恢复实践

开头你有没有过这样的经历:手头三个需求并行,刚在 A 项目里排查了半天线上报错,临时切到 B 项目改一个小功能,再切回来之后,之前看到一半的那段代码在哪个文件、终端里执行到哪一步、断点打在第几行、搜索框里过滤的是…

2026/10/16 13:21:29 阅读更多 →
基于动态分时电价的电动汽车有序充放电实时优化调度实现

基于动态分时电价的电动汽车有序充放电实时优化调度实现

去年跟一位搞充电运营的朋友聊天,他说最头疼的场景是晚上七点到九点:小区变压器频繁告警,充电桩前堵着车,而凌晨两三点的电价已经低到地板价,桩前一辆车都没有。这就是典型的无序充电——每辆车都"到家即充"…

2026/10/16 13:21:29 阅读更多 →

最新新闻

Mosaico全景解读:面向Physical AI的机器人数据平台,5大核心能力让你告别.bag文件

Mosaico全景解读:面向Physical AI的机器人数据平台,5大核心能力让你告别.bag文件

【免费下载链接】mosaico Mosaico - The data platform for Physical AI 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mosai/mosaico 点击查看 免费下载 Mosaico 是一款面向 Physical AI 与机器人场景的开源数据平台,能把 ROS .bag、.mcap 这类单体传感器…

2026/10/16 13:52:36 阅读更多 →
云溪天工开料优化软件实操指南:提升板材利用率与余料管理

云溪天工开料优化软件实操指南:提升板材利用率与余料管理

简介:面向板式家具加工与定制生产场景,这套云溪天工开料优化软件免锁版专为衣柜、橱柜、鞋柜、酒架等板材排版而设计,支持雕刻机、电子锯、数控钻、侧孔机等多种切割设备。软件核心优势集中在超强算法、锯缝处理、原片修边、成品公差、余料回…

2026/10/16 13:52:36 阅读更多 →
C++ Win32游戏开发实战:从零实现捕鱼达人核心机制

C++ Win32游戏开发实战:从零实现捕鱼达人核心机制

简介:这是一份基于Windows平台的C课程设计项目,主题为捕鱼达人小游戏,适合正在学习Windows编程或需要完成类似课程设计的高校学生参考。项目展示了如何利用Windows API创建窗口、处理消息循环与鼠标输入,并结合GDI绘图绘制背景、鱼…

2026/10/16 13:52:36 阅读更多 →
阿里云专有云CSB V3.7.1运维实战:进程端口日志四层定位法

阿里云专有云CSB V3.7.1运维实战:进程端口日志四层定位法

简介:本资源是阿里云专有云企业版V3.7.1中云服务总线(CSB)的官方运维指南PDF文档,面向专有云环境下的系统运维工程师、中间件管理员及企业级云平台维护人员,聚焦CSB服务的部署、配置、监控与故障排查等核心运维场景。文…

2026/10/16 13:52:36 阅读更多 →
MATLAB遗传算法ga函数参数调优实战指南

MATLAB遗传算法ga函数参数调优实战指南

简介:本资源是面向MATLAB初学者与优化算法实践者的遗传算法工具箱实战包,聚焦非线性、多目标及复杂约束下的工程优化问题求解,特别适配MATLAB 2017a环境。压缩包含65个文件(214KB),主体为60个.m函数文件&am…

2026/10/16 13:52:36 阅读更多 →
C#.NET整合微信支付宝银联支付:回调验签与统一网关实践

C#.NET整合微信支付宝银联支付:回调验签与统一网关实践

简介:面向C# .NET开发人员的多支付渠道整合方案,聚焦微信、支付宝与银联支付在统一业务后台中的接入与协同。内容覆盖微信JSAPI、Native、H5、APP,支付宝网页支付、APP支付、扫码支付,以及银联网上支付、快捷支付等典型场景&#…

2026/10/16 13:51:34 阅读更多 →

日新闻

个人 AI Agent 平台接入 TaoToken:统一 Key 与 API 通道的配置大纲

个人 AI Agent 平台接入 TaoToken:统一 Key 与 API 通道的配置大纲

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/16 0:00:05 阅读更多 →
信号与系统频域分析作业解题指南

信号与系统频域分析作业解题指南

1. 作业背景与核心要求解析信号与系统作为电子信息类专业的核心基础课,其作业设计往往直接关联课程的核心知识框架。2026年春季第六次作业的布置,通常对应着课程进展到频域分析的关键阶段。根据常规教学进度推测,本次作业可能涉及以下核心内容…

2026/10/16 0:00:05 阅读更多 →
Django MVT实战:从零构建图书借阅系统,彻底搞懂Model-View-Template分层

Django MVT实战:从零构建图书借阅系统,彻底搞懂Model-View-Template分层

1. 从一个"四不像"的练手项目说起如果你已经看完了Django的官方教程前几章,跟着敲完了投票应用,大概会有一种"我好像会了,又好像什么都不会"的割裂感。教程里每个知识点都是拆开的——这一章讲模型,下一章讲视…

2026/10/16 0:00:05 阅读更多 →

周新闻

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

流感时间序列预测实战:ARIMA/LSTM全流程拆解与避坑指南

简介:基于 ARIMA、LSTM、Transformer 等模型的流感时间序列预测 Python 源码,面向计算机相关专业课程设计与期末大作业学生,以及项目实战学习者。内容覆盖预处理、平稳性检验、定阶、残差分析、多模型对比预测的完整时序建模流程,…

2026/10/15 16:18:54 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别

影刀RPA新手教程:键盘模拟输入实战——输入文本与模拟按键的区别 做影刀RPA自动化,十个新手有八个栽在"往输入框里填东西"这件事上:要么填不进去,要么填了一半,要么直接把原来内容追加在后面。这背后的根因&…

2026/10/15 19:41:51 阅读更多 →
影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容

影刀RPA新手教程:阅文起点小说数据采集实战——书籍信息与章节内容 1. 认识影刀:什么场景该用RPA采小说数据 起点中文网的页面结构相对稳定——分类榜单、书籍详情、章节内容三块独立页面,跳转链路清晰。这种场景非常适合影刀自动化&#x…

2026/10/15 13:48:15 阅读更多 →

月新闻

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

我发现了一个新思路:用 Remotion + Claude Code 像写代码一样自动化生成短视频

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/15 0:14:36 阅读更多 →
Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

Windows下 Codex 中 Chrome 和 Computer Use 插件不可用问题排查及解决参考方式:TaoToken 统一 Key 配置与验证

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/16 3:49:43 阅读更多 →
黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

黑夜航拍船只数据集训练YOLOV5模型全流程解析

/* MD / 富文本中的 .toc(含博客园搬家等嵌套结构);.toc-box 在侧栏,不受影响 */#content_views .toc,/* 编辑器常在目录前后插入空 p(:empty 仍占 20px),一并去掉避免顶空隙 */#content_views.markdown_views > p:empty:has(+ .toc),#content_views.markdown_views …

2026/10/15 9:49:14 阅读更多 →