你有没有遇到过这种场景？
传统方案是什么？Nginx 加个 Basic Auth？搭个 Node/Python 后端做登录？用第三方 SaaS 加密平台？
太重了。
我只是想给一个 HTML 页面加把锁而已。
所以我写了 StaticShield——一个零后端、零依赖的静态网页加密工具。一条命令，把你的 HTML 变成一份「自解密页面」：没有密码，看到的是一扇锁着的门；输入密码，浏览器本地解密，原始内容瞬间还原。
「Horse Empire」（奉国牧马）—— v1.0 公测版，全球上线。
谁小时候没幻想过拥有一群自己的马呢。给它取个名、喂它吃草、看它一点点长大——然后某天它当上了爸爸或妈妈，生下一匹小马驹。你凑过去一看：比它爸还精神。
现实里养不起马，那就在浏览器里养。割草、喂马、配种、繁殖，从几匹最普通的慢驹起步，慢慢育出良驹、千里驹、贡驹——直到某天，神驹降临。
这是一个古风牧场育成放置游戏。
每天上班如上坟，下班躺平如咸鱼。焦虑的时候，总想找点东西敲一敲。
以前的人敲木鱼是为了静心，现在人没木鱼就敲键盘，于是我做了一个赛博木鱼：在手机和电脑上点一点，攒的不是烦恼，是赛博功德。
它叫 「赛博木鱼：功德无量Pro」（英文名 ZenIdle）——一个放置类（idle）小游戏，点一下功德 +1，挂着也会自己涨，最终目标是飞升成佛、功德圆满。
最近我做了一个实验，用了 Claude Code ，让 AI 自己从头到尾生成了一部都市种田网文。从建项目、写总纲和详细大纲，到逐章生成正文，全程 AI 独立完成。我不做任何人工修改，包括那些明显的错误和别扭的地方，全部原样保留。
结果就是这本书：《我在城市种田养鸡》——320 章，7 卷，约 78 万字。
小说的设定本身挺典型：38 岁失业男青年方远背了一身债，突然获得「农场系统」，在自家楼顶种出品质逆天的灵植，被人质疑、自证、打脸，最后建立城市农业帝国、收获爱情。
但接下来我要说的，才是这个项目的重点。
前阵子 DeepSeek-V4 系列模型正式发布了，我关注到的不只是参数规模（V4-Pro 总参数 1.6T），还有价格——百万 tokens 输出只要六块钱，输入命中缓存甚至只要两分五。这个调用成本，已经低到可以随便用了。
我每天早上都在纠结同一个问题：冰箱里的贝果明明还有好几天才过期，但每次都被新买的其他面包挤到最里面，最后放到过期才发现。周末囤的食材，周一早上翻半天找不着，最后还是只能叫外卖。
于是花了一个周末，基于 DeepSeek-V4 全系列模型（V4-Pro / V4-Flash 都支持）做了个小工具——Breakfast Manager（早餐管理应用），现在已经在Github上完整开源。
项目里最核心的 AI 能力就是调用 DeepSeek 的 API。用户先在后台填写身体数据：身高、体重、年龄、性别，还可以加上特殊要求，比如示例数据里的“减脂期，高蛋白低碳水”。
系统会结合你冰箱里现有的食材库存，调用 DeepSeek-V4 模型（默认使用 DeepSeek-V4-Pro）生成个性化的早餐建议。前端用的是流式输出，AI 的回答一个字一个字往外蹦，体验比干等几十秒舒服很多。
代码里同时预留了 V4-Pro 和 V4-Flash 的切换入口。如果你只是想随便玩玩，用 V4-Flash 成本几乎为零；如果希望营养建议更细致、逻辑更严谨，切到 V4-Pro 也就多花一两分钱。当然，其他支持OPENAI格式的API也都能接入。
只做个套壳的 API 调用网页太没意思了，我把前后端都搭了出来：
技术栈是 Node.js + Express + 原生 JavaScript + Tailwind CSS，数据直接存在本地 JSON 文件里，无需联网数据库，保证数据安全。
项目托管在 GitHub 上，整套命令如下（Node.js 安装过程略去）：
1 | git clone https://github.com/wangshengithub/breakfast-manager.git |
启动之后浏览器访问 http://localhost:3000 就可以用了。
首次使用需要去 DeepSeek 开放平台申请一个 API Key，然后在网页后台填进去就行。按 V4 现在的定价，你一顿早餐的钱够调几百万次都说少了。
一方面是自己觉得确实能解决“冰箱里有东西却不知道吃什么”的痛点，就来分享给大家；另一方面也是希望如果你有兴趣，可以直接看代码学一下 Node.js + Express 的小项目是怎么组织的。如果你也经常为早餐发愁，或者厨房里总有食材放到过期，可以试试这个工具。代码很轻量，没有复杂依赖，运行起来就能用。
如果这个项目帮你省下了每天早上站在冰箱前纠结的几分钟，或者它的代码解决了你开发中的一些疑问——请在 GitHub 上给我点一个 Star ⭐️！
这是对我熬夜写代码最大的鼓励。
WSAI-Heart 发布后，我用同样的思路尝试了一个更大的版本。基座模型从 Qwen3.5-0.8B-Base 换成了 Qwen3.5-2B-Base，LoRA 训练层数也从 2 层增加到了 16 层。
心里话想说却不知道该告诉谁，这是很多人都有过的感受。
怕被嘲笑、怕被误解、怕说出来反而更难受。而网上的心理类 App，需要注册、需要联网，对话记录可能被存在服务器上。
如果有一个 AI，只运行在你自己的电脑上，不联网、不上传数据呢？
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