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一个非常简单的想法：当你摄入的卡路里超过维持身体所需时，你会增重；当你摄入的卡路里低于维持身体所需时，你会减重。 通过使用算法，我们可以比传统的基于回归的公式（如 Katch McArdle 公式）更准确地计算出您的维持卡路里。 它比健身手环和手表等卡路里消耗追踪设备（如 Garmin/Apple Watch/Whoop 等）的准确性要高得多。 传统上，人们经常使用静态 TDEE 计算器，这些计算器经常会高估或低估某些人的卡路里摄入量，误差可达数百卡路里。 ChatGPT 和 Calculator.net 或 TDEECalculator.net 等 TDEE 计算器使用相同的公式，因此它们存在相同的局限性。 如果初学者问 ChatGPT：“我的维持卡路里是多少？”，ChatGPT 可以给出一个数字。但如果问它是如何得出这个数字的，它通常会解释说它使用了 Katch McArdle、Harris Benedict 或 Mifflin St Jeor 等公式来计算基础代谢率 (BMR)，然后根据活动因子、PAL 或 MET 表来叠加活动量。 深入研究会发现，这些公式源于基于过去人群平均值的统计回归。这意味着通过这种方式计算出的维持卡路里可能会有数百卡路里的误差。 MacroCodex 利用您的卡路里摄入量和体重数据来计算适合您身体的维持卡路里，而不是人群的平均值。 通常在记录了大约 3 周（21 天）的卡路里摄入量和体重后，就能达到较高的准确性。 这款应用完全免费，没有付费墙、订阅或广告。（可离线使用） 大多数人在 5 周内开始看到体重增加或减轻。 我们已拥有超过 13,000 名用户。如果您遇到任何问题，我们将提供全力支持，大多数问题会在 24 小时内得到解决。

我厌倦了输入手机的 ADB 配对信息，而且通常也不会打开 Android Studio 来显示二维码，所以我用一个全 bash（需要安装 qrencode）命令来直接从命令行完成这项工作。 > brew install kristjan/tap/adbqr 只需要一个通过 qrencode 写入的 join-network 风格的字符串供手机扫描： > WIFI:T:ADB;S:<服务>;P:<配对码>;; 为了方便起见，如果你在使用 iTerm2 或支持 Kitty 的终端，它会显示清晰的图像。否则，它会回退到字符块。然后该过程会监听手机的 mDNS 通告并为你运行 `adb pair` 命令。 我最后添加的功能是在客户端隔离开启的公共网络上尝试运行它时添加的，所以该工具会尝试注意到警告信号并提醒你。它非常基础，所以如果有人知道检测那种设置的巧妙方法，我很想学习。

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我使用 Ansible 进行 IT 自动化已经有一段时间了，我认为用一种更接近英语的语言编写命令式 playbook 的过程非常适合围绕 MCP 工具进行设计。我特别希望能够有一个流程，直接将 Ansible 模块作为工具从 LLM 运行，并记录下来，以便我的探索性会话可以变成可运行的 playbook。`ansible-doc` 命令已经为每个模块输出了 schema，因此工具调用非常规范且结构化，并且能够即时使用所有现有的 Ansible 集合，这感觉很棒。