03 / 谱面跟着走
吉他兔
跟着原曲练。
手不用离开琴颈。
普通播放器不支持精细的段落循环，翻谱又要腾出手。吉他兔按进度跳转曲谱，并让重复区间一设就用。
个人站点
工程模式 · 现场笔记
为日常所写。
也为值得拆开的东西。
美在
实现里。
好的软件在最好的时候不被注意到——只有出问题时，才看见它的魔法。
同一批作品，另一条入口。跟着方程和状态转移往下看：模型是什么、假设在哪、边界停在何处。
作品
不同的练习。
同一种认真。
从谱面到段落，从编辑器到还没做完的想法。
02 / 段落归位
爬来兔
把好文章打乱。
再亲手排回去。
富兰克林练结构感的方法：打乱段落，凭逻辑复原。看书时把值得学的章节贴进来，打乱，再排——练语感，也看清作者的思路。
01 / 截图落盘
vscode-markdown-paste-image
粘贴截图。
图片进你指定的文件夹。
写 Markdown 时插截图总绕路。这个 VS Code 扩展让粘贴直达约定目录，本站文章大多也靠它写完。
还在想的
几件还没落地的事。
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01
歌曲和弦自动识别
从音频里抽出进行，再落成可改的谱。频谱只是入口，不是全部。
想法 · 信号 / 机器学习
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02
Down
Down your phone. Up your focus. 把手机扣下，把注意力收回来——还在设计里。
想法 · 注意力
关于
一个人。
没有单一方向。
写过书，教过书，现在要帮自己打工。
「活到老，学到老，传递知识」
FIG. 00 / 读法
同一世界。
另一种入口。
下面是教学用的缩小模型：公式、伪代码和可点的实验。它们解释意图与边界，不是完整产品源码的镜像。
01 / 吉他兔 · 离散频谱
一段信号。
一排频点。
音频特征落在频域。下面用 2017 年笔记里的合成信号：256 点、采样率 256 Hz，直流与 50 Hz、75 Hz 应落在第 1、51、76 个频点（从 0 起算的索引）。这是 DFT 教学示意，不是和弦识别器。
S(t) = 2 + 3 cos(2π·50t − 30°) + 1.5 cos(2π·75t + 90°)
- 采样
- N = 256 · Fs = 256 Hz · Δf = 1 Hz
- 预期峰值索引
- 0 · 50 · 75（频点 1 / 51 / 76）
- 边界
- 实值 DFT 幅度 · 无窗 · 非实时音频管线
// 示意：离散傅里叶变换幅度
for k in 0..N/2:
X[k] = Σₙ s[n] · exp(-2πi kn / N)
mag[k] = |X[k]| / N
// 索引 k 对应频率 k · Fs / N02 / 爬来兔 · 状态转移
一次拖动。
一条命令。
打乱段落再排回去，是对有序列表的状态转移，不是全文编辑器。拖动提出候选；若序列非法则保持上一状态。下面三段请拖回正确顺序。
打乱后的段落 · 拖到正确位置
(St+1, Et) = reduce(St, Ct)
candidate = applyMove(durable, command)
if validPermutation(candidate):
durable = candidate
publish(effects)
else:
keep(durable) // 无效移动不改世界还在白板上
仍是开放问题。
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01
和弦识别能否只靠频谱？
音高与音色缠在一起。怎样把进行从幅度峰里拆干净，又留出人工改谱的缝？
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02
注意力能否记成可回放的事件？
若每一次「放下手机」都是一条事件，余额和失败能否像账本一样复现？
立场
把模型
写清楚。
状态是什么？哪些量该不变？写入失败、帧卡住、模型到头时，会发生什么？这个模式邀请你检查那些决定。