在命令行经常需要重复输入一些shell代码，例如用cd切换到某个目录、运行npm run local，或者git commit等。每次都完整地一个个字符地敲入这些命令还是很麻烦的，这种时候就要寻找可以解决重复输入，提高效率的办法了。

最原始的，当然是找一个文本文件，把平时经常敲入的命令存放在其中，每当需要运行这些命令的时候就打开文件选中内容复制一下，再到终端粘贴并运行，但这未免过于原始了。

使用ctrl-r翻出历史命令

使用ctrl-r是一种不那么原始的方法。在终端中按下ctrl-r后，shell会等待进一步地输入，并根据输入从以前输入过的命令中找出匹配的一条。找到了自己所需要的命令行，直接敲击回车即可，效果如下

PS：上面是使用了fzf之后的效果，所以在敲入回车后并不会立即执行所选中的命令。原生的ctrl-r命令不支持在不同的位置上匹配输入字符，所以还是推荐一试fzf的。

使用alias

alias相比于ctrl-r而言进化了一点，因为它毕竟不再需要往命令行中塞入那么多字符了——它让终端用户可以用较短的内容来代替较长的内容。例如，我就给登录我本地的MySQL的命令写了一个alias

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alias myroot='mysql -u root -p*******'

而且alias更像是宏展开，所以可以在后面添加其它内容，如下图

在myroot之后输入的test和user_info都跟着myroot展开后的结果一起喂给了shell去执行。使用alias之后，每次只需要输入较短的myroot即可。

使用函数

如果说alias是C语言里面的宏的话，那么shell所支持的函数就是C语言里面的函数了（这不是废话么）。alias始终不太适合所要输入的内容比较多的场景——定义也特别难写，并且alias没有输入参数可言，也不适合处理需要有为妙差异的重复内容的情况。shell函数很适合这种情况，例如，我在本地编辑完一个.sd文件后需要用sdedit将其转换为.png文件，方能上传到Confluence上贴到设计文档里，我希望.png文件跟.sd文件有相同的basename，那么用下面这个shell函数可以减轻一些重复输入的劳动力

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# 根据.sd文件生成同名的.png文件
function sdpng() {
    basename=${1}
    /usr/local/bin/sdedit -t png -o ${basename}.png ${basename}.sd
}

只需要我输入一次文件名即可，效果如下

使用Alfred的Snippets功能

Alfred带有一个叫做Snippets的特性

它跟上面所说的alias很相似，但它不是由shell自己处理悄悄展开的，它是显式地输入一长串的字符。比如说我定义了三个短语：gpd、gct，以及gpt，它们分别会展开为

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git push -u origin develop
git checkout test
git push -u origin test

效果如下

Alfred的Snippets也跟alias一样是不能接受参数的，不过支持一些占位符，可以展开为一些特定模式的动态内容。一个比较有用的是{cursor}这个占位符，可以让光标定位至此。例如我可以定义这样的一串展开结果

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SELECT * FROM `user_info` WHERE `userId` = {cursor}\G

这样我敲入对应的短语后就可以正确定位到WHERE语句，然后直接输入要查询的参数即可，效果如下

除了Alfred之外，还有其它的通过snippet提高输入效率的软件，比如aText，Dash，不过我没有实际地用过，就不多说了。

后记

没有代码才是最快地输入代码的方式

Alfred是一款所谓的“生产力工具”，可以理解为就是帮助Mac用户提高日常事务的处理效率的工具，在我还没有入手MBP的时候就已经（在知乎上）听闻了这款软件的大名了。实际使用了之后发现确实可以提升一些事情的处理效率，是一款值得身为程序员的读者朋友使用的应用。接下来我会举一些例子来说明一下，希望可以传达到我的感受。献上我的Alfred使用统计

Alfred的Clipboard

剪贴板真是一个再常用不过的功能了，我想所有的读者朋友应该都使用过复制&粘贴的功能——不管是在Windows上面的Ctrl-c Ctrl-v也好，还是在Mac上面的Command-c Command-v也罢。Alfred的Clipboard功能可以认为是一个强化版的剪贴板，它可以通过快捷键（在我的系统上设置为了Command-p）快速唤出

并且支持搜索（虽然很遗憾图片没办法搜索）

当需要在两个应用间复制粘贴多段内容的时候，Clipboard就派上用场了。只需要先把需要的每一段内容在一个应用中分别复制一次，打开另一个应用后唤出Clipboard，便可以把刚才复制的内容逐个粘贴进来。每当我在一些地方看到有趣的图片想要分享给微信或者QQ的朋友时，也是打开微信或者QQ后进入Alfred的Clipboard浏览——打开Clipboard后，敲入“Image”，便可以只查看记录在剪贴板中的图片了，并且还可以在发送前预览

Alfred的Snippets

Snippets算是我近期才挖掘到并开始重度使用的功能，用一句话概括，就是“长话短说”。在Snippets中可以新建一个较短的关键字来代替一串较长的输入，例如我就分别用了gcd、gct，以及gmd来代替切换到develop分支、切换到test分支，以及合并develop分支这三条常用的Git操作命令

之后既可以通过快捷键唤出Snippets面板的方式来输入短语，也可以直接在短语定义时勾选【Auto expandsion allowed】来做到输入短语后自动展开为完整的内容。下图演示的是输入gcd后自动展开为完整的命令

我现在已经积累了很多的短语了，不仅提高了输入的速度，也降低了重复输入这些内容的出错率，实在是居家旅行coding必备。

Alfred的Workflow

购买Alfred的Powerpack后就可以开启Workflow的功能了，实际上，在我真正开始用Alfred之前（还在用着Windows的时候），对Alfred的了解基本上局限于“它拥有一个很强大的叫做Workflow的功能”这样，可以说，让Alfred如此闻名遐迩的就是它的Workflow特性吧——不过后来我才知道原来Mac自带一个叫做Automator的类似的功能。

刚开始接触Workflow的时候，我也沉迷于在网上搜罗别人写好的来用，慢慢地才发现这些其他人经常（在知乎的答案里）列举到的Workflow，其实并不适合我。有一两个觉得眼前一亮的，在使用了一两次之后也就不怎么用了。现在，我自己写了一些Workflow，倒是显著地提升了我的开发过程。

比较合适作为例子的是我写的三个用于处理时间的Workflow。一个是用于将日期时间字符串转换为UNIX时间戳（毫秒单位）的Workflow，名为gt——取的是get time之意。使用起来的效果大致如下

这个Workflow最终会把结果复制到剪贴板中，便于在其它应用中使用。由于工作内容的缘故，我常常会需要获取某一个时候的UNIX时间戳（毫秒单位）。在有这个Workflow之前，我都是打开iTerm运行node，然后敲入

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new Date('2018-11-15 00:00:00').getTime();

这般的代码来得到结果的，不仅要在不同的应用间切换来切换去的，而且还需要重复地敲入new、Date，以及getTime等字眼，实在是一件很低效的事情。使用了gt之后，感觉幸福感也提高了很多。

另一个Workflow名为wt——取的是what time之意，它的作用跟gt相反，是将毫秒数转换为可读的日期时间字符串，效果如下

最后一个Workflow名为int——即I need time，它可以提供特定的一些时刻的时间戳，例如【今天零点】这样的特定的时刻。这三个Workflow的入口节点都是一个Script Filter，int的使用效果如下

Alfred的Workflow还可以做很多的事情。它是一个入口，很适合用于不需要肉眼查看含有大段文字的结果的交互场景，例如对字符串做编码转换、计算字符串的摘要、通过AppleScript调起微信联系人，以及控制音量等等，只要好好利用，就可以提升平时的使用效率。程序员朋友们，不妨一起来发挥自己的创造力吧。

每过一段时间总会燃起一种用Common Lisp（下文简称CL）来写Web应用的冲动，继而就会开始感慨在CL的生态圈中居然没有一款好用的Web框架。尽管放狗搜索“common lisp web framework”可以找到一些——例如Caveman2，以及在Cliki中记录的一些其它框架。然后使用过其中一部分的人就会知道，大部分用起来的体验都不咋地。

在业界摸爬打滚了一小段时光（从业几年姑且可以这么说吧）后，感觉制作一款专门用于编写JSON-in-JSON-out的Web应用的Web框架应该是一个不错的点子——反正大家都是发出application/json的请求期望application/json的响应，于是乎就撸起袖子自己干了。不过完全从零开始编写起是不现实的，于是乎选择了一个“平台”来作为基础。这个平台就是Clack啦

Clack会负责屏蔽下层的Web Server的差异，它只需要我提供一个函数给它作为来访的HTTP请求的“handler”即可，然后在这个handler中我就可以为所欲为啦。Clack在收到HTTP请求后，会把HTTP请求中的一些信息组织为一个列表类型的值传递给这个handler。在这个handler中，我只需要综合运用CAR、CDR之类的奇怪名字的函数就可以拿到自己需要的东西了——当然了，鉴于这个列表是个plist，用CL提供的DESTRUCTURING-BIND就可以很方便地提取啦。

在这个plist中，就有一个叫做:RAW-BODY的p，它的值是一个“流”——是的，就是那种文件流的流！但它又不是一个路边随处可见的妖艳贱货的流，而是一个来自FLEXI-STREAMS这个包（指CL中的package）的流。FLEXI-STREAMS是一个提供流操作的库，鉴于我没有看过Gray streams相关的内容，就不在这里瞎逼逼误导读者了。总而言之，我必须找到一个办法可以从一个FLEXI-STREAMS提供的输入流类型的值中读出一些东西来。

其实这个办法很简单，就是用CL原生提供的读取流的函数即可——比如READ-SEQUENCE这样的函数。不过我得验证一下不是，为此，我需要有办法可以构造出一个FLEXI-STREAMS流类型的值出来。FLEXI-STREAMS提供了一个叫做MAKE-FLEXI-STREAM的函数，显然这个就是我所需要调用的最后一个函数了。从它的描述来看，它需要一个CL中的原生流来作为第一个参数才行。为此，我试了一下下面的代码

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(let ((text "Hello, world!"))
  (with-input-from-string (s text)
    (let ((buffer (make-array (length text)))
          (fs (flexi-streams:make-flexi-stream s)))
      (read-sequence buffer fs))))

遗憾的是，运行上面的代码会报错

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The value
  #\H
is not of type
  (UNSIGNED-BYTE 8)
when setting an element of (ARRAY (UNSIGNED-BYTE 8))
   [Condition of type TYPE-ERROR]

Restarts:
 0: [RETRY] Retry SLIME interactive evaluation request.
 1: [*ABORT] Return to SLIME's top level.
 2: [ABORT] abort thread (#<THREAD "worker" RUNNING {1007766D53}>)

Backtrace:
  0: ((SB-VM::OPTIMIZED-DATA-VECTOR-SET (UNSIGNED-BYTE 8)) #<unavailable argument> #<unavailable argument> #<unavailable argument>)
  1: (SB-IMPL:ANSI-STREAM-READ-SEQUENCE #(0 0 0 0 0 0 ...) #<SB-IMPL::STRING-INPUT-STREAM {1007975973}> 0 13)
  2: (READ-SEQUENCE #(0 0 0 0 0 0 ...) #<SB-IMPL::STRING-INPUT-STREAM {1007975973}> :START 0 :END 13)
  3: ((FLET FLEXI-STREAMS::FILL-BUFFER :IN FLEXI-STREAMS::READ-SEQUENCE*) 13)
  4: ((:METHOD FLEXI-STREAMS::READ-SEQUENCE* (FLEXI-STREAMS::FLEXI-LATIN-1-FORMAT T T T T)) #<FLEXI-STREAMS::FLEXI-LATIN-1-FORMAT (:ISO-8859-1 :EOL-STYLE :LF) {1007975B43}> #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STRE..
  5: ((:METHOD STREAM-READ-SEQUENCE (TRIVIAL-GRAY-STREAMS:FUNDAMENTAL-INPUT-STREAM T)) #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM {1007975C73}> #(0 0 0 0 0 0 ...) 0 NIL) [fast-method]
  6: (READ-SEQUENCE #(0 0 0 0 0 0 ...) #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM {1007975C73}> :START 0 :END NIL)
  7: ((LAMBDA ()))
  8: (SB-INT:SIMPLE-EVAL-IN-LEXENV (LET ((TEXT "Hello, world!")) (WITH-INPUT-FROM-STRING (S TEXT) (LET # #))) #<NULL-LEXENV>)
  9: (EVAL (LET ((TEXT "Hello, world!")) (WITH-INPUT-FROM-STRING (S TEXT) (LET # #))))
 10: ((LAMBDA NIL :IN SWANK:INTERACTIVE-EVAL))
 --more--

既然在调用READ-SEQUENCE的时候出状况了，不妨试试下面的代码

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(let ((text "Hello, world!"))
  (with-input-from-string (s text)
    (let ((fs (flexi-streams:make-flexi-stream s)))
      (read-char fs))))

再次令人遗憾的，它会抛出另一个状况（CL中的condition啦）

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#<SB-IMPL::STRING-INPUT-STREAM {10020A7243}> is not a binary input stream.
   [Condition of type SIMPLE-TYPE-ERROR]

Restarts:
 0: [RETRY] Retry SLIME interactive evaluation request.
 1: [*ABORT] Return to SLIME's top level.
 2: [ABORT] abort thread (#<THREAD "worker" RUNNING {1001F6E813}>)

Backtrace:
  0: (SB-KERNEL:ILL-BIN #<SB-IMPL::STRING-INPUT-STREAM {10020A7243}>)
  1: (READ-BYTE #<SB-IMPL::STRING-INPUT-STREAM {10020A7243}> NIL NIL)
  2: ((:METHOD FLEXI-STREAMS::READ-BYTE* (FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM)) #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM {10020A74C3}>) [fast-method]
  3: ((:METHOD FLEXI-STREAMS::OCTETS-TO-CHAR-CODE (FLEXI-STREAMS::FLEXI-LATIN-1-FORMAT T)) #<FLEXI-STREAMS::FLEXI-LATIN-1-FORMAT (:ISO-8859-1 :EOL-STYLE :LF) {10020A7393}> #<unavailable argument>) [fast-me..
  4: ((:METHOD STREAM-READ-CHAR (FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM)) #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM {10020A74C3}>) [fast-method]
  5: (READ-CHAR #<FLEXI-STREAMS:FLEXI-INPUT-STREAM {10020A74C3}> T NIL #<unused argument>)
  6: ((LAMBDA ()))
  7: (SB-INT:SIMPLE-EVAL-IN-LEXENV (LET ((TEXT "Hello, world!")) (WITH-INPUT-FROM-STRING (S TEXT) (LET # #))) #<NULL-LEXENV>)
  8: (EVAL (LET ((TEXT "Hello, world!")) (WITH-INPUT-FROM-STRING (S TEXT) (LET # #))))
  9: ((LAMBDA NIL :IN SWANK:INTERACTIVE-EVAL))
 --more--

看来从一开始提供给MAKE-FLEXI-STREAM函数的参数就应当是一个“二进制”的流才对。为此，我需要借助FLEXI-STREAMS自身的力量——调用它的STRING-TO-OCTETS函数。使用这个函数，可以将一个字符串转换为某种编码下的字节数组，例如下面的代码

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(flexi-streams:string-to-octets "Hello") ;#(72 101 108 108 111)

得到一串“octet”后，还需要将其转换为“流”才行。再次借助FLEXI-STREAMS的力量，调用它的MAKE-IN-MEMORY-INPUT-STREAM函数，然后将这个函数调用的返回值作为MAKE-FLEXI-STREAM的第一个参数即可，最终的代码如下

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(let* ((text "Hello, world!")           ; 原始文本
       (octets (flexi-streams:string-to-octets text)) ; 使用flexi-streams转换为字节数组，因为下一个函数只接受这种类型的参数
       (memory-input (flexi-streams:make-in-memory-input-stream octets)) ; 同样先转换为内存中的流，因为下一个函数只接受这种类型的参数
       (flexi-stream (flexi-streams:make-flexi-stream memory-input)) ; 终于可以得到一个真正的flexi-stream了
       (buffer (make-array (flexi-streams:octet-length text)))) ; 这里其实用字节的长度还是用字符的长度（flexi-streams:char-length）都没差
  (read-sequence buffer flexi-stream)   ; 可以像处理CL中的流那样处理flexi-stream
  (print (coerce buffer 'string)))      ; 把字节数组拼成字符串再输出比较好看

全文完

最近在寻找绘制时序图的过程中遇到了sdedit，感觉非常适合自己使用，故写这么篇文章向自己也向有同样需求的其它开发人员介绍一些这款软件

sdedit在macOS上安装还是非常容易的，只需要使用homebrew就可以轻松安装，命令如下

brew install sdedit

之后sdedit就会被安装到/usr/local/bin 这个目录下，在命令中输入sdedit就可以启动了。

输入sdedit后会启动一个Java Swing写的GUI程序，具体的外观和布局就不介绍了，这里主要讲解一下sdedit所支持的语法

sdedit中绘图的常用语法

PS：我对UML中的一些术语并不了解，下面的介绍是可能有错误的，具体请以sdedit的官方文档（http://sdedit.sourceforge.net/enter_text/）为准。同时，既然有官方文档了，我就不在此翻译一遍了，只记录一些常用的用法

如果需要输入整个时序图的标题（姑且叫做标题），那么可以使用下面的语法

#![一键获取手机号并登录的交互流程]

即以UNIX中的shebang开头，后面通过一对方括号包住标题内容即可

如果需要绘制一个参与时序图的节点，那么使用下面的语法（摘抄自官方文档）

<name>:<Type>[<flags>] "<label>"

其中，就是节点的唯一名字，之后当描述节点间的交互时需要这个字段，请给每一个节点都取一个独一无二的名字（就像取变量名那样）；部分顾名思义就是类型，虽然我在使用的时候这个字段的值也是随心所欲地写的，但这个字段对sdedit而言似乎有特殊含义——例如，如果这个字段填入的是Actor，那么绘制出来的就会是一个人形的节点，在用来表示用户的时候特别有用；（flags我还没有用过就不介绍了）；label可以理解为节点的文案，如果不填，那么节点在最终绘制的图中展示的时候用的就是作为名字

定义好节点之后，就需要把各个节点在不同的时间用不同的消息联系起来了。描述节点间联系用的语法是（摘自官网）

<caller>[<s>]:<answer>=<callee>[m].<message>

其中的caller和callee都是写的节点的（所以name需要时独一无二的），这样就会绘制出两条线——一条实线从caller指向callee，以及一条虚线从callee指向caller，以及在callee的生命周期下绘制出一个纵向的矩形，表示callee的处理过程；是从caller发往callee的消息，例如参数的描述；如果需要同时描述从callee返回的结果，那么就需要填写在上述语法的的的位置——个人觉得这个语法是有点奇怪的

生成图片

上面的这些文本描述都需要输入到sdedit的文本框中（唯一UI上的右下角），之后点击保存就可以得到一个XXX.sdx的文件了。由于在我的电脑上，sdedit的GUI上的导出功能用起来非常有问题，所以我摸索出来的是在命令行导出图片文件的做法（并且可以导出的格式似乎更丰富）。总体的用法是

sdedit -t <类型> -o <输出文件名> <原始的.sdx文件>

输出文件名随性地取即可，其中类型对常用的都有支持（svg、png、jpg，和bmp），我一般常用的是png，然后就可以得到一张PNG图片了（便可以美美地用到设计文档里了）

配图什么的等我哪天特别闲了再补充上来吧

生平第一次有一台自己的MacBook，使用了一段时间之后也有了自己的一番感想，特此写下来留个纪念。感想主要分为硬件以及软件两个方面，本文不会有太多的条理性

硬件

上周四晚上第一次从收件的超市老板手里接过MacBook Pro的时候，第一感觉是意想不到的沉重。回到家拆开包装，拿起机体和电源适配器的时候，也是觉得非常的重。虽然经过几天的使用后发现并没有当初那般沉重的感觉了，但总体还是超过了我的预期。

接着是发现这台电脑居然没有开机键。老实说，其实这个是我在昨天才意识到的；同时，这台电脑只有四个Type-C的接口，不得不下单买了个外接的适配器。

触控板的面积很大，但正如传闻中所说的，触控板非常地好用，不像我之前用的电脑触控板是塑料材质的，当手出汗的时候非常地难用。

比较可惜的是，control键只在键盘的左侧有，对于使用Emacs来编码的人（指我自己）来说，是比较不方便的。虽然现在已经分别将左右的option设置成了（Windows上的）control，以及将command设置成了（Windows上的）Alt，但无名指在按键的时候还是难免误触。同时，没有独立的home/end/up/down，刚开始还真有点不习惯

touchbar毕竟是一块没有力反馈的触摸屏，所以每当需要按ESC的时候都忍不住要肉眼确认一下或者按两下。但用touchbar来控制音量则非常方便

散热有点糟糕。第一天晚上折腾的时候，安装完Visual Studio Code然后VSC自己卡死了，随后机器开始发热，尤其是touchbar上方靠近屏幕铰链的位置很烫——可千万不要轻易烧坏了呀

电池很给力，不需要每天下班都带着重重的电源适配器回家

软件

开机后的第一感觉就是界面新颖，虽然并不是第一次亲眼看见macOS了，但作为自己的机器来使用，认真一看确实觉得比Windows要美观，比起之前在虚拟机中使用的Mint也要更优雅统一。触控板非常地好用，尤其是三指上划用于在窗口间切换的功能非常地棒，两指点击表示右键单击的效果也非常地好，既轻盈又方便。字体很好看，就连在Emacs中展示的中文也变得可爱起来

摆脱了虚拟机，也就不用再把内存用在一起重复的功能上了（比如把内存分给虚拟机的操作系统），搭配上SSD现在开启软件都非常地快。不过大概是因为虚拟机用惯了，有时候总忍不住切换到调度中心，然后找一个看起来比较像虚拟机的应用来点一下，2333

以前在Mint里面用的搜狗输入法总觉得有什么欠缺，现在可以用上全功能的版本了感觉很爽快，连在Emacs中输入中文也变得畅快起来。更令人惊喜的是，不知道如何折腾，现在我居然可以在多个软件里用上Emacs的键绑定了，目前发现的包括但不限于Firefox的输入框、微信、QQ，以及有道云笔记。

Mac上的一些软件很有趣，比如Alfred、Timing等等，同时也是我第一次使用zsh+oh-my-zsh，的确是很强大的工具。这两天我也开始编写自己的Workflow了，打算接着学习一下Apple Script更好地帮助自己使用这个系统。

好了，就酱