背景和问题

我有一个老的域名：devtang.com，上面利用 GitHub Pages 搭了我的 博客。这个域名注册很多年了，一直在 Godaddy 上续费，并且用 DNSPod (后来被阿里收购) 做解析。

我一直想迁移到 Cloudflare，但是域名转移的操作很繁琐，所以一直没有下决心推进。

这次，我想试试用 Claude Cowork 功能帮我做这个事儿。整个流程下来，感觉还挺顺畅的，所以给大家分享一下。

我觉得 AI 时代这些工作的工作流都有变化，所以说分享这样的工作流，有助于大家建立这种基于 AI Agent 的工作模式迁移。

操作流程

在使用前需要先安装好 Claude in Chrome 插件，然后执行如下操作：

1、我首先打开 Godaddy 和 Cloudflare 官网，登录上去。然后打开 Claude in Chrome 的浏览器面板。输入如下提示词：

1

我要将域名 devtang.com 从 godaddy 转移到 cloudflare，帮我继续转移。

Claude 给出了如下的操作步骤，点击 Approve Plan。

2、Claude 开始在 Godaddy 和 Cloudflare 上操作，有两次它停下来了，需要我给它发邮箱里面的授权码。于是我打开邮箱把授权码发给它。

3、操作继续，在操作过程中，我可以随意切换 Tab 看它的操作过程，也可以看它的 thinking 的过程。它其实每一步都是通过截图确认操作，也会中间停留 3-5 秒（可能是为了防止被误别成机器人）。

因为它也会停留，所以我有时候会帮它直接点击了，让操作更快一点。这也丝毫不会影响后续的工作，因为它每一步都会截图确认。

最后我看到了操作确认信息，告诉我转移成功。

小结

• 借助 Claude Cowork, 我们可以把复杂的工作流程全部交给 AI。
• 在 Claude in Chrome 工作的时候，我们也可以随时接管网页操作，帮他把中间的步骤给衔接上。
• 操作过程中如果一直没有推进，可以查看 claude thinking 的过程，可以发现一些问题，帮他解决。

在 TypeScript 项目中，你是否经常为了通过编译而写出这种代码？

try {
  // 某些逻辑
} catch (err: any) { // ❌ 违背了 TS 类型安全的初衷
  console.log(err.message); 
}

随着 TS 配置趋于严格，catch(err: any) 往往会触发 ESLint 警告或编译错误。本文将介绍处理 catch 块中错误对象的几种最佳实践。

1. 理解 unknown 的必然性

在现代 TypeScript（4.0+）中，推荐将捕获到的错误声明为 unknown。这是因为在运行时刻，你无法保证捕获到的一定是 Error 实例。

try {
  throw "意外的错误字符串"; // 这里的错误甚至不是一个对象
} catch (err: unknown) {
  // ❌ 报错：'err' is of type 'unknown'
  // console.log(err.message); 
}

2. 方案一：类型守卫（Type Guards）—— 最稳健的方法

这是官方推荐的做法。通过显式的 instanceof 检查，TS 会在代码块内自动收窄（Narrowing）类型。

try {
  await fetchData();
} catch (err: unknown) {
  if (err instanceof Error) {
    // ✅ TS 现在知道 err 是 Error 类型
    console.error(err.message);
    console.error(err.stack);
  } else {
    // 处理非标准错误（如 throw "string"）
    console.error("发生了未知类型的错误", err);
  }
}

3. 方案二：自定义工具函数（封装大法）

如果你觉得到处写 if (err instanceof Error) 太麻烦，可以封装一个工具函数。这是目前大型项目中最流行的做法。

编写工具函数

function toError(err: unknown): Error {
  if (err instanceof Error) return err;
  return new Error(String(err));
}

业务中使用

try {
  doSomething();
} catch (err: unknown) {
  const error = toError(err);
  console.log(error.message); // ✅ 永远安全
}

4. 方案三：函数式处理（类似 Rust/Go）

如果你讨厌深层嵌套的 try...catch，可以使用封装好的包装器，将错误作为返回值返回。

async function safeRun<T>(promise: Promise<T>): Promise<[Error | null, T | null]> {
  try {
    const data = await promise;
    return [null, data];
  } catch (err: unknown) {
    return [toError(err), null];
  }
}

// 使用：
const [err, data] = await safeRun(fetchUser(id));
if (err) {
  handle(err);
} else {
  render(data);
}

5. 进阶：处理 Axios 等库的特定错误

如果你在使用 Axios，可以使用它内置的类型守卫：

import axios from 'axios';

try {
  await axios.get('/api/user');
} catch (err: unknown) {
  if (axios.isAxiosError(err)) {
    // 这里可以访问 err.response, err.status 等特有属性
    console.log(err.response?.data);
  }
}

总结：该选哪一个？

核心原则： 永远不要相信 catch 捕获到的内容，永远在访问属性前进行类型检查。这不仅是过编译的要求，更是写出健壮代码的基石。

作者 | 张子怡

编辑 | 袁斯来

AI硬件赛道，似乎一夜之间跨入新世界。

上一个月，投资人还在打听硬件大厂高P创始人，这一个月，他们已经开始寻觅“下一个Mac mini”。

狂欢的起点，来自开源智能体框架OpenClaw（圈子里称为：龙虾）。从抢购大内存的Mac mini到各类软硬大厂的联名主机，FOMO恐惧症席卷着所有人。承载AI的硬件，如今成了不可错失的入口。

此前更多在极客圈子里风行的Agent Box忽然被推到前台。简单说，Agent Box就是⼀台面向个人用户的AI专用设备，其存在的唯⼀目的是在本地运行大模型和自主代理。

市面上已经有数家推出Agent Box的公司，包括Pamir、Violoop、Tiiny等等。Pamir估值超过2500万美元，而Tiiny AI推出的首款产品Tiiny AI Pocket Lab，在Kickstarter上众筹金额已达280万美金。有行业人士预计其最终众筹金额可能会超400万美金。

Tiiny AI Pocket Lab重量约300克，尺寸约一部手机大小，早鸟众筹价为1399美元，支持一键部署大模型（最高支持120B）不依赖云端、服务器或高端GPU，也不产生额外的Token消耗费用。

Tiiny AI无疑踩中风口，毕竟用户只需要花单次硬件的钱，便能无限量地使用“龙虾”。

不过，Tiiny AI副总裁兼商业化负责人Eco Lee在采访中曾反复强调：Tiiny AI Pocket Lab不是专门为Open claw设计，它是为个人设计的AI基础设施设备。

这听起来很迷人，甚至有些难以置信。人们必须展开新的想象，agent原生意味着什么，要实现什么？当制约我们使用AI的只剩下高昂的Token费用，我们又如何冲破这一限制？

Tiiny AI尝试给出一个答案。

01 何谓Agent Box

在理解Tiiny AI之前，需要厘清一个新的产品概念——到底什么是Agent Box（智能体盒子）？

在过去一年里，为了在本地运行开源大模型，人们们尝试过各种方案：有人用淘汰的旧电脑，有人抢购顶配的Mac mini。

这笔硬投入相当高昂。倘若用户想在本地端运行超过120B的大模型，购买PC电脑要凑近80GB的显存，整机成本超过5万元；即便选择苹果的Mac Studio（选配96GB统一内存版），也要花费超过2万元。

“你是否愿意买台电脑，只用来跑大模型？现在很多几万元的AI电脑，一旦启动本地大模型的时候，内存与算力就被过度占用，你甚至连一个网页都打不开。更别提打游戏或者看视频。”Eco说到。

除了设备本身开销之外，随着Token价格水涨船高，高昂的持续使用成本，也让“本地化部署”成为行业刚需。

因此，在Tiiny AI的产品构想里，其产品必须是台专门的AI设备，能够支持本地大模型和智能体7×24小时后台运行。其设计逻辑并非替代用户的个人电脑，而是作为外接独立设备，供手机、PC、平板或机器人等终端设备接入调用。系统默认将用户数据、凭证和工作流保存在本地，敏感操作无需上传云端，除非明确要求调用更强的云端模型。

在软件生态方面，设备将内置Agent Store，目前已适配OpenAI OSS、Qwen、GLM 等50余款开源大模型，以及 OpenClaw、n8n 等超百款智能体开发工具。

为构建丰富的端侧生态，Tiiny AI计划于今年7月推出模型格式转换工具，除了Tiiny官方支持的SOTA开源模型外，用户也可自行从Hugging Face等开源社区下载、转换并导入其他开源模型和用户自己的微调模型，并能上传分享给其他Tiiny用户。

“我经常给用户打个比方，云端的大模型就像瓶装矿泉水，好喝也要喝，但普通用户有大量高频、重复、贴近个人习惯、又不需要顶级智力的AI需求，就像用矿泉水洗手洗澡就太奢侈了。Tiiny的存在就像属于用户的‘AI水龙头’，你可以随意使用、token边际成本为0。”Eco告诉硬氪。

在Eco看来，云端大模型专注处理高智力、高精度、关键性任务，本地大模型则聚焦日常高频、个性化、带用户长期记忆的持续交互场景——这种“端云协同”模式，正是Tiiny AI，也是Agent Box最核心的价值所在。

在期待、掌声与纷至沓来的投资人邀约中，Tiiny AI难免要面对质疑。它必须回答的第一个问题，就是以并不昂贵的售价，如何实现前沿的产品理念，以及120B的参数模型？

02 是玩具还是工具

在海外reddit论坛上，对Tiiny AI Pocket Lab的评价两极分化。有人说这只会是玩具，甚至有人通过宣传照逆向工程了Tiiny AI的产品，认为其所宣称的功能很难真正实现。

他们质疑的点在于，Tiiny AI并未公布其所用的SoC（系统芯片）品牌，也没有使用高端的GPU，却能在本地运行120B的大模型。

这令人觉得不可思议。

“我们是一家AI Infra公司，核心是通过系统性底层优化，把有限硬件的每一分算力与资源，全部聚焦于LLM推理与Agent运行，这与其他做硬件的思路有本质不同。”Eco表示。

Tiiny AI Pocket Lab里使用的芯片是一颗SoC外加一颗dNPU，并通过Tiiny AI最核心的技术PowerInfer来实现媲美Nvidia、AMD等高端GPU芯片的本地模型推理能力。

PowerInfer是用于端侧的异构算力推理加速技术，Tiiny AI团队通过大量的数据测算和语料训练发现，大模型推理过程中，参数激活模式分为两类：“热激活参数”（每次与模型交互都会调用的核心参数，约占20%）和“冷激活参数”（仅在用户问到医学、法律等特定领域问题时激活，约占80%）。这种冷热激活的特性，恰好适合在端侧异构算力架构下优化分配。团队开源过PowerInfer的示例：用单个NVIDIA RTX 4090 GPU，运行参数量175B的大模型，速度能达到传统方案的11倍。

这些都属于AI Infra层面的技术积累。从芯片层到Agent调度层，再到模型训练层，都需要深厚的knowhow支撑。

在具体的落地场景中，Tiinny AI团队从Kickstarter的留言区中发现，其用户主要是使用如OpenClaw一类开源应用的普通用户、对数据隐私有刚需的专业人士和AI极客。即使在断网的离线环境下，该设备依然可以运行多步推理、Agent工作流、内容生成以及针对敏感数据的安全计算。“傻瓜式”的开箱即用、0token费的24/7 Agent和完全的自主控制权是这些人选择Tiiny的核心理由。

并且，该设备在系统内引入了长期记忆功能。用户的交互偏好、历史文件与对话记录，均能通过加密形式直接存储在本地硬件中。

“隐私是Agent Box的加分项，但核心在于本地模型的部署，它能够结合你的长期记忆主动做事情，这件事最重要。”Eco告诉硬氪。

Tiiny AI的产品预计在2026年8月交付。需要注意，Tiiny是AI Agent出身的团队，其最终产品呈现仍然是硬件。他们有合作供应商，但也需要应对量产中的突发情况。

硬件生产有太多需要趟过的河流，考验团队的并非融资，而是真正兑现诱人的承诺：在一个300克的盒子上，实现本地算力自由、不受Token价格束缚、完全私密。