好好生活18 - 跟 iCloud 较劲，DeepSeek 首周体验

几天不见，甚是想念。

Sorter 新增自动备份的功能做了收尾，就在今天上午刚刚提交了新版本的审核申请，在做这个功能的时候没想到 iCloud 同步也会给我使绊子。因为自动备份每天第一次打开应用的时候就会启动备份，假如我今天打开应用之后新增了一个物品，然后我点击了昨天的备份进行恢复。会发生的情况：第一时间数据都恢复成没有牛奶的状态，但是稍微等一会 iCloud 同步完成后，新增的牛奶就会同步过来了。这应该就是 CloudKit 发现我本地的数据跟服务器上的数据不一致，然后将新增的”牛奶”数据给拉下来了。万万没想到，同步得还挺快，但这样”数据恢复”的目的就失效了。

最后的方案也非常简单粗暴：就是恢复时，先暂时停止 iCloud 同步，等到本地数据恢复了一段时间之后，再打开就可以了。当然实际上实现比这个复杂得多，但在我看来这个方案是有些别扭的，这个别扭体现在整个方案是不确定的，跟代码追求的确定性相矛盾。具体体现在”停止”同步的时间要多长。即使这么做了，这个结果总的来说还是非常不可控的。我在这个过程中一直在寻找一些结果可控的逻辑，但最终还是没有，如果想要更加可控的方式就需要替换成 SKSyncEngine，但这个工作量非常大。

我也打算将整个数据架构从我现在使用的 Core Data 替换成 SQLiteData，这是 Point-Free 开发的数据框架，我其实在 tMemo 中已经使用过，我自己体验下来感觉还是比较舒服。我也考虑过自建，但仍然觉得不太希望管理这部分数据，压力大不说，更重要的是，对于这类工具型的软件，我希望即使不再继续投入精力维护，产品也能以当时的状态继续独立运行下去，在我看来这更符合独立开发的样子。

这周是我在生产环境中使用 DeepSeek 的第一周，总体感觉下来只能说还行，就编程这个场景下，体感上是不如 K2.6 聪明，但差距不大，如果百分制的话，只有 5 分左右的差距。

这个月到目前为止，我消耗了大概8亿6千万的 token，总花费 41.37 元，我觉得这个费用还是比较低的，之所以这么低，除了本身费用就不算高，还有着非常高的缓存命中率。我让 DeepSeek 给我计算了一下，我使用 V4 Pro 命中率是 99.4%。

至于 1M 的上下文和整体的速度，我都非常满意，速度快得我都怀疑它在偷懒，当然有的时候会出现这样的问题，偷懒的痕迹有点严重，这也是我认为它思考不如 K2.6 全面的表现。

总的来说还是非常物超所值的，但要是我来选择的话，更希望它能再智能一些，如果有所取舍，那么速度、token 使用量，我都认为可以接受。之前还有消息说6月份会有更新，希望能快点到来。最近国外大模型的更新速度都非常快，国内的速度反而有点跟不上的感觉了，希望国内的这些模型厂商都加油，我会继续支持国内模型的。

我目前有 2 款产品已经在 App Store 上发布了，一款是帮助你管理物品的应用 Sorter，欢迎尝试或反馈意见给我，另外一款追求极致简约克制的笔记应用 tMemo 已经上线了，如有任何想法也欢迎给我留言，当然，即便只是想与我联系，也非常欢迎。