将博客从Jekyll迁到Hugo，是我几年前就想做的事了，然而积重难返，力有不逮，这几年也就逐渐淡忘了。为什么想要抛弃Jekyll呢，喜新厌旧的心态远胜于实际需要，Jekyll所被诟病的性能差的问题，在我的环境中并不关键，构建速度从8s提升到2s，看似有4倍之巨，实则并没有那么大的吸引力，还是对未知事物的探索更诱人。

如今有了AI，又有闲心，便想重启这一工程。我想要的是1:1复刻，AI并不能一步到位进行转化，但90%的工作确实都是由它完成。从一种形态切换到另一种形态，最重要的是观念的转变。Jekyll和Hugo虽然相似，但并非完全对应，当了解Hugo构建网页的逻辑后，很多问题也便迎刃而解了，对不懂编程的我来说，这是一个艰难的过程，也有事先未阅读官方文档的原因。

第一步是模板的迁移，Hugo有自己内置的引用逻辑，不如Jekyll用layout指定那么直观，主页、文章、页面需要用什么模板都得重整，对我来说是整个迁移过程中学习曲线最陡峭的部分了。AI的信息有点落后，它提供的架构是老版本的，而新版本进行了结构和逻辑的优化，不管是ChatGPT还是Gemini似乎都不太了然。幸亏我在迷惑之时想到了官方文档，否则就被AI带入落后版本的境地里了。

第二步在迁移资源文件时遇到了最大问题，是Sass一直编译不成功，和AI“讨论”了一两个小时，尝试了不同编译写法、文件结构和语法检查，最终的怀疑点在Sass的解析器上，看过官方文档后确认如此。因为我用了@use的新语法，需要用Dart Sass解析，而Hugo默认使用LibSass。在编译函数上，ChatGPT用的是已废弃的resources.ToCSS，Gemini却知道用新的toCss，这大概是在此次任务中Gemini唯一胜出的一处。

后面都是一些具体而微的问题，捡一些主要的来说。非常重要的一步是posts的适配，Hugo的语法要求更为严格，而我旧文的front matter无法通过检查。文章有几百篇，当然是让AI帮忙写脚本批量处理，Gemini写的脚本引入了新问题，而ChatGPT的脚本一次性就成功了。想来这一步若无AI而让我自己抠脚本，不知要忙到何时。

Hugo更为严格的一个地方在于不能在markdown中执行模板语言，比如partial等，而我在Jekyll中大量使用了此类写法，所以很多页面要重写。Hugo采用的方法是将其编写为shortcode，再在markdown中引用，相比Jekyll多了一步，也完全可以接受。对于图片的插入，我在Jekyll中使用了include的方法，自然也要转换为shortcode，并让AI对功能进行了扩展，支持插入单张或多张图片，这却只是因为某篇文章在新环境中无法再使用模板语言的循环结构。

有一处让人遗憾的功能是Hugo不支持csv格式的数据集，对我来说这是维护读书列表最简单的方式。Hugo也可以处理csv文件，但AI提供的data.GetCSV方式已废弃，用transform.Unmarshal却遇到了csv文件的BOM问题，怎么也修复不了，只能忍痛将读书列表转成了json格式。

Hugo的链接格式生成也不如Jekyll符合心意。我已养成了2025-12-14-hello-world.md风格的文件命名习惯，觉得如此更为条理，但Hugo的:contentbasename不能像Jekyll一样自动取文件名中的英文标题加入链接，:title又带有中文，唯有在front matter中多加一个 slug字段来指定链接内容。

还有一个无伤大雅的功能便是字数统计，前几天才刚让AI写了能较准确统计中英文混排字数的Jekyll插件，现在却突然改弦易帜了，插件也无用武之地。虽说Hugo也能编码实现相同功能，但我图省事就用内置的{{ .WordCount }}，在站点配置hasCJKLanguage = true的情况下也还堪用，不过会虚高一些。

Hugo也是老人了，难怪AI掌握的多是一些过时信息，最新的静态博客引擎是什么，我暂时没有兴趣。Hugo就是我以前心中的“白月光”，如今已达夙愿，也可安稳一段时间——Jekyll不也用了七年吗，难道是七年之痒——即便博客再写好多年，Hugo的性能也足够。我觉得Jekyll和Hugo各有千秋，正如开头所说，此一番折腾不过是喜新厌旧而已。而此次工程的两位帮手，俱是免费版的ChatGPT和Gemini两相比较，我觉得ChatGPT写的代码更简洁、更健壮、也更有效。至于一开始订立的1:1还原目标，实际并未完全做到，不是不能，而是没有必要了。

因为耻于说出口的理由，需要一部有root权限的手机。古老的一加6T满足条件却因屏碎无法使用，换屏后又出现自动随机点击界面的问题，但总算勉强堪用，也因此忍痛支付了高于市价许多的换屏费用。然而闲置半年多没用，再次开机却接入不了网络，无法修复只好另谋出路。

正好手里还有另一部退休手机——一加Ace竞速版（PGZ110），便打起了它的主意。刚买来时嫌麻烦没root，现在却还是免不了这一步。虽然root流程已经很成熟，每次实操仍免不了麻烦，故而记录如下。

翻查教程，root最关键的一步便是获取boot.img。坊间有阿木大侠的一加全能工具箱，看描述能轻松完成root流程，特意找出古董Windows笔记本，光开机密码便试了许久才猜中。运行工具箱后，界面的中文竟全是乱码，以为系统语言是英文的关系，切换中文后仍然如此，而且程序运行后似乎会导致系统崩溃，无奈只能放弃这条捷径了。

接下来要自己提取boot.img，阿木大侠的网站有全量ROM，却需要通过百度网盘下载。每次遇到用百度网盘下载的资源，都难以克制想要问候作者的心情，但话说回来又有什么其他选择呢。之前下载大文件，都是从淘宝买的加速，但旧商品已失效，新的方法需要用自己的账号登录。我没有百度网盘账号，还要借用妻的。

费尽工夫下载完ROM，用Python版的payload_dumper提取boot.img时，程序提取三个文件后便卡住了，其中并没有boot.img。陷于绝望之时，抱着试试的心态，用Go版的payload-dumper-go得以完成，难怪ChatGPT推荐后者。

下一步在解锁手机的Bootloader时又遇到问题。一开始不知如何进入fastboot模式，用的是adb reboot fastboot和fastboot reboot bootloader两条命令，之后发现用adb reboot bootloader即可。进入fastboot模式，执行fastboot flashing unlock并重启，却发现并没有解锁成功。再次尝试时看到手机界面上有选项，原来需要音量上键选中解锁才行，但窗口期只有5秒，不过也足够操作了。

安装Magisk并给boot.img打补丁比较简单，无事发生，可反过来执行fastboot flash给手机分区反刷镜像时程序却卡住了，经过多番尝试才发现问题所在。手机进入fastboot模式后，只有第一条命令会执行成功，而我是先执行了fastboot getvar current-slot查询分区，再执行的刷包命令。了解这条信息后，事情自然迎刃而解。

到这里root已经完成，后续安装需要的Magisk模块，删除恼人的植入应用，都是轻车熟路的事了。看似很简单的root流程，却耗费了我近一天的时间。辛苦是值得的，现在我这部退休的手机又可以重新上岗，肩负起重要而特殊的任务了。

读研时学过一段时间的R语言，虽未能助我求职，写毕业论文时倒用上了。R社区在Twitter上有个活动，叫做#TidyTuesday，每周二分享一组数据供大家作图。闲来无事，我也参与过一段时间，以下便是当时画的图，收集于此权当纪念那段快乐的学习时光吧。

使用Garmin Forerunner 245M已经快三年半了，当时为了记录跑步数据一冲动就买了，骑车时也当码表用。后来跑步少了，骑车也有了码表，它就用来看看时间、天气和心率，早上看看睡眠。

前段时间表带的卡扣断了，从网上买了一根便宜的表带替换。我对这个手表很满意，会继续用下去等它不能再用的那天，退役之后，下块手表还是买Garmin的。

Garmin记录了我的日常运动数据，便想把体重和骑车数据也整合在一起。我的码表是Bryton的（Garmin码表实在太贵了），数据可以同步Strava但不能连接Garmin，查了一下好像没有从Strava反向同步到Garmin的方案，只能采用手动方式上传数据了。

流程是这样的：

1. 码表连接手机的Bryton Active同步数据；
2. 在App上选择记录导出为Fit文件（之前的版本可以直接导出为.fit文件，更新版本后变成了.zip文件，还要再解压）；
3. 登录Gamin Connect网页版，选择上传数据，上传导出的.fit文件。

虽然有点麻烦，但总归是一个办法。在这里要夸一下Bryton的App，一开始非常简陋难用，经过几次更新后，终于变得流畅好用了，这家公司还是有心的。

称体重用的是同事送的小米体脂秤，可以在手机上安装Mi Scale Exporter这款应用，作者有详细的使用指导。称体重竟然也是一个不容易坚持的习惯，对减肥不上心后也就不上称了。

一直担心自己的血压，一度还想买个Garmin Index BPM，记录血压数据，不知是否好用。