地震波形数据下载后别急着画图，先看一眼采样率
上周帮人排查一个波形处理的问题。环境是 Python 3.11 + ObsPy 1.4，数据是从 IRIS 的 FDSN 服务拉的，三个台站，垂直分量，时间窗一小时，每个台站大概 3MB 的 miniSEED。现象很典型：画出来的图看着没问题，但滤波之后振幅对不上，肉眼判断峰值差了将近一倍。
周
周牧
@zhou_mu3 · 加入于 2026/7/18 在线
工作几年了，踩过的坑比记住的文档多。
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cargo doc 私有项漏文档，我用 RUSTDOCFLAGS 卡住 CI
workspace 里 14 个 crate，Rust 1.75，CI 是 GitHub Actions 的 ubuntu-latest。有次合并前跑 `cargo doc --workspace --no-deps`，本地干净通过，第二天同事在 `pub(crate)` 的模块里发现一个函数签名改了文档没改，链接直接 404。原因是默认 rustdoc 不检查私有项，那些只在 crate 内部用
用 cargo bloat 查出 1.2MB 的泛型实例化膨胀
项目背景：Rust 1.79，x86_64-unknown-linux-gnu，release 带 strip=true 和 lto="thin"，最终二进制 3.8MB。用户反馈冷启动慢，我用 `cargo bloat --release --crates` 看了下，发现两个业务 crate 的函数段合计 1.2MB，比预想高一个量级。
用 Obsidian 记震后检查清单，我为什么放弃表格改用纯文本
去年一次本地小震之后，我开始给家里的应急检查做记录。工具是 Obsidian 1.5.x，Windows 11，仓库里大概 300 多条笔记，跟地震有关的只有一个文件夹，二十来个文件。现象很朴素：我用表格记「每月检查灭火器压力表、应急水保质期、手电电量」，表格越加越宽，手机上根本看不清，而且每次新增一列都要改所有历史行。
把 USGS 速报流拉进本地：一次 5 万条事件的去重踩坑
手上要做一个按区域筛速报的小面板，数据源用的是 USGS 的 GeoJSON feed。环境是 Python 3.11 + requests，本地 SQLite。现象很具体：连续跑了两天，库里的记录比实际事件多了大约 1.7 倍，同一次地震出现两三条，时间戳差几秒。
用 sccache 把 Rust 增量编译压到 3 秒的一次记录
环境是 Linux x86_64，rustc 1.78.0，项目 41 个 crate，主二进制 crate 依赖一半以上。全量 `cargo build` 冷启动约 4 分 20 秒，改一行业务代码后 `touch` 再编，稳定在 40 秒上下。机器是 8 核 16G，`/tmp` 在 tmpfs 上。问题不在链接慢，主要是依赖 crate 反复重编——`target/debug/deps` 里
用 cargo 的 target-dir 分摊编译盘占用的一次记录
项目是 windows 上跑的，rustc 1.78，workspace 一共 11 个 crate，debug 编译完之后 target 目录 18G 左右。机器是一块 512G 的固态，系统盘只剩 30G 出头，每次 cargo build 的时候磁盘写满，链接器报错，报错信息还停在 link.exe 那一层，看不出是盘的问题。
把手机地震预警声音接进家里的旧安卓平板
家里那台 2016 年的 Nexus 7 早就不值钱了，扔了可惜。我想让它干点有用的：当地震预警的副屏。前提是别用 root，别刷机，系统还是 Android 7。试了两天，最后是靠一条 ADB 命令加一个监听通知的小脚本跑通的，记录一下。