封面图

我见过的最酷广告牌，只有一行命令，推广一个 AI 工具包。普通人看不懂也没关系，反正不是给他们用的。（via）

第二次 API 开放浪潮

如果你在互联网行业足够久，大概会记得，以前有过一次 API 开放的浪潮。

那是15年前的2011年，云服务刚兴起不久，各种平台纷纷开放自己的 API。

那时，Facebook 和 Twitter 都发布了自己的 API，开放了平台数据。GitHub 的 API 设计简直是艺术品，几乎可以获得任何想要的功能。

平台的想法是，开放的 API 有助于用户和第三方加入，来开发各种插件和扩展程序，从而推动平台的增长，提高用户留存率和满意度。

那时还有一个叫做 ProgrammableWeb 的网站（现已关闭），它的名字就代表了当时人们的信念：互联网可以通过 API 编程，把各种平台的数据连接在一起。

但是，事情的发展跟预想完全相反。

平台发现，API 很难盈利，因为无法插入广告，而且自家的数据会帮助其他公司的生意，造成用户流失。

于是，它们纷纷改变做法，限制和关闭 API，不再分享数据，将用户留在自家的"围墙花园"。

如今，Facebook 和 Twitter 的 API 已经形同虚设，第三方客户端遭到彻底禁用。GitHub 虽然还保持开放的 API，但也采取了管控，增加了身份验证和速率限制，要想构建全功能的第三方应用也很困难。

正当人们觉得这将是常态，转变出现了。

就在2025年的下半年，大模型达到了临界点，变得真正强大，可用于生产环境了。

人们很快意识到，如果大模型只会思考，不能执行代码，用处就不大。AI 的最大价值不是内容生成，而是内容生成 + 自动化，这样才能最大限度解放人力、创造价值。AI 自动化，自己执行代码的典型代表就是"龙虾"（OpenClaw）。

自动化意味着 AI 必须能够调用其他平台，进而意味着，其他平台必须先开放自己的 API。

突然之间，API 不再是累赘，而是接入 AI 的必须条件。没有 API，你的平台就进入不了 AI 工作流，各种 Agent 也就不能代表用户在你的平台上工作。

同样两个平台，一家有 API，另一家没有，后者就很可能被市场放弃，因为大模型无法接入它，也就无法对它自动化，AI 用户只能转向它的竞品。

平台意识到了，谁尽快开放 API，谁就抢占了先机。所以，强如腾讯也会在龙虾爆红后，以最快的速度开放了微信接口，让龙虾可以向微信发消息。

腾讯也害怕，在龙虾的世界里没有自己的一席之地。其他平台就更不用说了，抢着通过 MCP 和 Skill 开放自家的操作接口。

这表明，第二次 API 开放浪潮正在到来。这一次将比上一次开放得更彻底，更易用。

（1）这次开放的不仅是云服务，还有很多日常生活服务：外卖、电商、银行......甚至还有很多原本根本不会有 API 的服务，比如餐馆和球馆的预订。

（2）这次的 API 不需要手动编程，你只需使用自然语言，由大模型翻译后调用。

（3）这次的 API 是消费者通过 AI 调用，使用目的是代表用户行事。以前 API 是由应用程序调用，使用目的是获取数据。

机器人半马

上周末，北京亦庄举行了第二次人形机器人的半马比赛。

超过100个人形机器人参加比赛，看谁最快跑完21.0975公里。最终，冠军成绩是50分26秒，超过了人类最快的选手（半马的人类世界纪录是1小时02分52秒）。

根据网友拍摄的现场视频，机器人跑到一定距离就要进入补给站，由工作人员更换电池，并加入冰块（或者干冰）防止过热。

这就是说，机器人的内置电池支持不了一小时的运行时间。

宇树公开发售的 H2 人形机器人，续航时间是3小时。在长跑这种剧烈运动时，续航应该会大打折扣。而且，功率相同时，体重较轻的机器人在赛跑中有优势，也就意味着不能多携带电池。

这样看上去，人形机器人目前的实用性还是很有限。不插电时，一到两个小时就要充电，那样的话，很多事情就不适合做了。

GPT Images 2.0

本周，OpenAI 发布 GPT Image 2.0 模型，据说是目前最强的图像模型，性能超过了谷歌的 Nano Banana 2 Pro。

根据 OpenAI 的介绍，它的文字渲染有较大进步，很好地支持汉字，可以生成复杂的解释性图片。

大家可以去 ChatGPT.com 免费试用。

我做了一个比较，生成一张小狗在古镇屋檐下午睡的图片。这是 GPT Images 1 的结果。

这是 GPT Images 2.0 的结果。

我还看到一个有趣的项目 Flipbook。它是一个解释性图片浏览器，用户输入一个主题，它会自动生成详细解释的图片。

上图是输入"汽水"生成的解释图片，点击局部，还能生成进一步的解释。

网上已经有收集提示词的 Awesome 仓库（@DophinL 投稿），大家可以看看别人的优秀例子。

另有一个同类的提示词仓库（@ZeroLu 投稿）。

AI 是扩展神器

AI 有一个特点，不仅能够压缩信息，更善于扩展信息。它会推断出模糊不清的部分，更能生成缺失的部分，填补上看似合理的细节。

这意味着，AI 是扩展神器。有人设想了这样的场景：

• 公司 CEO 开会时口述了一个设想。
• AI 将其扩展成一份战略文件。
• AI 将战略文件转化为产品规格。
• AI 用氛围编程生成代码原型。
• AI 根据代码原型，撰写出发布文案和公关稿。

看到了吗，AI 可以把脑子里的一个想法，不断扩展出文档、代码、产品、发布会、就业......

人们总是说，将来的世界是物质产品极大丰富的世界，AI 看上去就是这一类工具：凡是它能生成的东西，都将变得极大丰富。

小轿车的车载厕所

赛力斯申请了一个小轿车的"车载厕所"专利。

座椅装在一个滑轨上，向后滑动就会露出下方的坐便器。

这个马桶配备了加热元件，用于蒸发尿液并烘干其他污物，但还是需要定期手动清空。同时，车内配备风扇和排气管，用于换气。

这个装置对于小轿车，使用场景有限，只适合高速公路大堵车的情况。但是，对于跑长途的大货车，倒是很实用。

文章

1、不要使用 Ollama（英文）

Ollama 是一个运行本地大模型的工具，本文提出它有诸多问题，建议改用 llama.cpp 和 LM Studio。

2、npmx 的功能（英文）

有人为 npmjs.com 做了一个新的前端 npmx.dev，解决了很多开发者要求已久的功能。

3、不要过长的链式调用（英文）

JavaScript 语言可以写出很长的链式调用（上图），有些程序员很喜欢用。本文提出链式调用有一些缺点，不宜过长。

4、异步编程技术的演变和实际成果（英文）

一篇概述，介绍异步编程的由来，如何发展出 async/await 这种普遍接受的解法，以及存在的问题，写得比较深入。

5、被动雷达的工作原理（英文）

雷达可以主动发射电波侦测飞行物，也可以不发射电波，只监听电波变化，这就叫被动雷达。

工具

1、Little Snitch for Linux

著名的网络通信监控软件 Little Snitch，终于推出了 Linux 版，可以用它看到每个应用跟什么网址通信。

2、quien

查询域名信息的终端工具，提供清晰易用的界面。

3、ggsql

可以生成图形的 SQL 查询工具，直接查询数据库，将结果表示成可视化图形，参见介绍文章。

4、Himi Recorder

开源的 Mac 录屏应用，可以绕过录屏检测机制，让被录制的应用无法感知正在被录屏。（@jrainlau 投稿）

5、Tab Harbor

开源的 Chrome 插件，把新打开的标签主页变成标签管理器。（@V-IOLE-T 投稿）

另有一个类似插件 Tab Out。（@Acorn2 投稿）

6、animal-island-ui

《动物森友会》风格的 React UI 组件库。（@guokaigdg 投稿）

7、CUPS Web

网页版打印机管理工具，通过浏览器远程控制打印机，支持多用户、打印记录追踪等功能。（@hanxi 投稿）

8、Blog Helper

开源的访客统计服务，提供 PV/UV 统计、热门文章、趋势图等，一个实例服务多个站点。（@thinkycx 投稿）

9、HiKid

帮助小朋友练习英语口语和听力的桌面应用，完全免费，目前仅支持 macOS。（@Hao4Wang 投稿）

10、Kite Desktop

桌面端的 K8S 多集群管理工具。（@eryajf 投稿）

11、Project River

Git 仓库提交历史的可视化河流图，支持多项目对比、贡献者信息等特性，在线体验。（@Lionad-Morotar 投稿）

AI 相关

1、OpenAI Privacy Filter

如何才能避免把敏感信息（比如姓名、地址、电话、密码）发给大模型？

OpenAI 给出了答案：Privacy Filter。这是一个本地运行的大模型，它先处理后再发给线上大模型。

比如，原文是"产品发布日期是2026年9月18日"，处理后就是"产品发布日期是[PRIVATE_DATE]"，参见介绍文章。

2、LinkAI Gateway

开源的 AI 网关，可以接入主流大模型，然后对外提供统一的 API（OpenAI 兼容）和管理后台。（@star7th 投稿）

3、Nezha（哪吒）

开源的 AI 编程任务管理器，快速切换多任务管理，集成了原生终端、会话管理、代码编辑、Git 等功能，大小不到 10MB。（@hanshuaikang 投稿）

4、WatermarkZero

Gemini 生成图片的可见水印去除工具，图片不需要上传到服务器，直接在本地浏览器处理。（@liuyan-wjy 投稿）

5、mini-cc

开源的 AI 编程 Agent，作用类似于 Claude Code，采用多语言架构，目前已完成 TypeScript 实现。（@RainyNight9 投稿）

资源

1、The Listening Museum

一个有意思的网站，收集键盘打字的声音。你可以先听一下某种键盘的打字声，再确定是否购买它。

2、软件工程定律

这个网站收集各种软件相关的定律，目前有56条。

比如，"帕金森定律"（Parkinson's Law）：工作量总是会增加，直至填满所有可用时间。推论就是，不管设置多长的开发时间，项目开发总是会做到最后一刻。

图片

1、5x5 像素的英文字体

最小的英文字体有多小？

1x1 像素（宽1像素，高1像素）就是一个点，当然不可能；2x2 像素也不可能；3x3 像素理论上可以，实际上无法阅读；4x4 像素难以绘制一些多笔画的字符，比如 E、M、W。

因此，英文字体最小就是 5x5 像素，就是下面的效果。

上面字体中，大多数小写字母比大写字母小一个像素，从而使两者可以在视觉上区分。

整个字体仅占用350字节的内存，所以很适合老式设备或低端设备，即使只有 16kB 内存的8位微控制器，也能完成字体渲染。

另外，它的每个字符只需要25个像素就能显示，而即使 384x288 显示屏也有11万像素。

除了 5x5 字体，还有 3x5 字体（宽3像素，高5像素）和 4x5 字体（宽4像素，高5像素），但是它们的辨识效果都不好（下图）。

2、里海石油城

里海是世界最大湖泊，面积相当于云南省。

上个世纪中期，里海发现了石油。当时的苏联就开始在湖面上建设石油平台，距离岸边有60英里，乘坐6个小时的渡轮才能到达。

最多的时候，共有约320个生产基地，包含2,000口井，通过100多英里的桥梁连接起来。

那时，5000多人生活在这些平台上，形成了一个难以置信的水上城市，所有住宅楼都是建在水上。

随着油田的枯竭和油价的波动，这座石油城的产量已经大幅下降，人们大多离开，整个平台年久失修，垮塌就是时间问题。

言论

1、

美国鞋类生产商 Allbirds 宣布转型为 AI 公司，股价一天暴涨了5倍。

这让人想起2017年，美国一家名为"长岛冰茶"的饮料企业，宣布转型为区块链公司，卖柠檬茶的同时，探索区块链的投资机会，股价也是暴涨。后来，它的区块链业务还没建立好，就破产了。

-- 雅虎

2、

Figma 拥有近 2000 名员工（当然并非所有员工都从事产品开发），而 Anthropic 新推出的 Claude Design 的开发团队，我甚至怀疑是否超过10个人。

-- 《Figma 的困境》，本文评论 Claude Design 对 Figma 造成重大打击，在 AI 的开发速度和开发成本面前，传统软件不堪一击。

3、

我对未来世界的憧憬是，她或许不那样充满未来感，反而更像田园牧歌。我们可以回归传统的生活形态，同时又不放弃新技术带来的便利，几乎无需再去看屏幕或触碰屏幕。

-- jsomers.net

4、

每一种文化都会造就反映其最深层焦虑的英雄。

硅谷最焦虑的，就是增长停滞，无法创造出大受市场欢迎的新产品，所以大肆宣传"英雄开发者"：他们能在午夜发布新功能，凭借着咖啡因带来的强大意志力，将白板上的涂鸦变成价值数十亿美元的独角兽企业。

-- 《古典维护者的挽歌》

往年回顾

冷启动的破解之道（#347）

饮水鸟玩具（#297）

扎克伯格的裁员信（#247）

如果这个世界有快乐机（#197）

（完）

文档信息

• 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
• 发表日期： 2026年4月24日

封面图

湖南益阳的和平签证主题博物馆，纪念二战时期何凤山博士救助犹太人。外立面的层层钢板象征签证文件，狭窄而棱角分明的入口给人一种压抑的感觉，进入后的空间逐渐走向释放和光明。（via）

脑腐状态

最近学到一个新词"脑腐"（brain rot）。

它就是字面意思。有些人看上去是正常的，但是大脑已经变异了，有些部分腐烂了。

根据介绍文章，"脑腐"的症状就是思考能力下降，难以长时间集中注意力，进行深入的推理和反思。

一遇到比较难、需要反复思考的问题，你就会烦躁，不仅是心理烦躁，还会生理烦躁，全身不安，不愿意多想，就希望赶快了结。

你有没有这个症状？如果有，就有"脑腐"的危险了。我感觉，我的大脑就有一点。遇到复杂的软件概念和算法，以前会仔细研究，直到搞懂为止，现在更可能看一眼就跳过去，不懂就不懂了，知道名字就可以了。

"脑腐"的主要原因是，网络平台上面那些夸张的"标题党"文章和短视频。它们的目标是吸引流量，在最短时间内引发阅读者/观看者的兴趣，感到满足。当你长期观看这些内容以后，大脑就被密集刺激，思维兴奋状态的维持时间越来越短，丧失了长时间深入思考的能力。

这就是为什么一个人看惯短视频以后，就离不开内容压缩了。一篇几千字的文章，他也会要求大模型生成总结；一部90分钟的电影，他也宁愿看几分钟的电影解说。

一旦"脑腐"了，难以长时间集中注意力进行思考，也就难以学习和处理高难度问题了。现在看上去，没有好的解决办法，因为现代人的时间越来越琐碎，内容碎片化是大趋势。

应对之策也许就是反过来，将学习和思考拆解成一系列短问题。比如，以后的学习不再是一厚本教材，而是几十个的系列短视频，每个用两三分钟解释一个知识点。只有这个时间长度，学生的思维才能保持专注。

权重有没有版权？

国产大模型一般是开源的，但是最近有所改变。

有的大模型闭源发布；有的只开源小参数版本，不开源大参数版本；有的不允许商用，除非得到许可。我就不点名了。

"黑客新闻"的一个读者，针对开源大模型修改许可证这件事，提出质疑：开源大模型可能无权设置许可证。

他的意思是，现在的开源大模型主要开源的是权重文件，以及配套的运行代码。所谓"权重文件"就是一个巨大的矩阵，表示各个 Token 在生成结果中出现的可能性。

权重是大模型的核心，而它来自于对海量语料的计算。这就是说，权重不过是计算结果，他认为，计算结果是没有版权的。

比如说，你写了一个程序，实现了一种更高效的根号2的算法。那么，这个程序是有版权的，但是计算结果根号2（1.414）是没有版权的。因为计算结果不过是机械过程的产物，不涉及人类创造力。

按照这种说法，权重根本没有版权，当然也就谈不上设置或修改许可证了。

我不是版权专家，不能确定这种说法对不对，但是听上去有道理。大家可以自己去问问大模型"计算结果有没有版权？"，看看大模型怎么回答。

科技动态

1、摄像头耳机

华盛顿大学的研究团队，开发出世界首个带有微型摄像头的无线耳机。

上图中，耳机底部的小凸起就是微型摄像头。

它的最大用途就是跟 AI 互动。你可以直接问："我手里的英文杂志的封面标题是什么意思"，耳机就会把摄像头图像，通过蓝牙发到手机，手机的大模型就会回答。

由于带宽限制，它只能拍摄低分辨率的黑白图像。长远来看，如果不需要显示模块，这种摄像头耳机要比 AI 眼镜更适合穿戴使用，因为很多人不喜欢长时间戴眼镜。

2、排行榜的 AI 歌手

最近，有人向苹果音乐商店 iTunes 上传了艾迪·道尔顿（Eddie Dalton）的歌曲。

这个歌手实际上并不存在，形象、声音、视频都是 AI 生成的，但是上传者没有披露。

结果，这些 AI 歌曲大受欢迎。iTunes 单曲榜前100名中，他居然占据了11席，有两首歌进入了前10名。

他的专辑在 iTunes 上也排名第三。

以前，有人说 AI 和机器人承担日常工作以后，人类可以从事艺术创作，比如唱歌、跳舞、画画、写作、拍视频......现在看上去，AI 也会跟人类争夺艺术工作。

3、经济舱座椅

长途飞行的经济舱座椅，非常不舒服，美联航想出了一种改进办法。

如果是一家三口，可以将座椅的坐垫卸下，从而一家躺在地上睡觉。

航空公司会提供枕头和毛毯，甚至还有床垫。

如果是单人旅客，你就需要同时购买三个相邻座位，好在这样还是比头等舱便宜。

我觉得，中国高铁可以考虑这种做法，某些没有卧铺的长途线路允许拆卸几排座位，让乘客躺在地上休息。

文章

1、Claude Code 的源码真相（英文）

前不久，Claude Code 源码泄漏，人们仔细研究以后，发现这些源码全部是 AI 生成的，质量不高。一个函数就长达3,167行，包含486个判断分支和12层嵌套，入口文件 main.tsx 大小为 785 KB。

作者得出结论，AI 编程流行后，代码泄露、供应链攻击、乱七八糟的生产代码，会成为新常态。

2、Chrome 浏览器原生支持技能（英文）

Chrome 官方宣布，支持在 Gemini 插件里面使用技能（skill），也就是一段预置的提示词，用来一键完成任务。这应该是浏览器以后的发展方向。

3、安卓会剥离照片的位置信息（英文）

本文指出一个容易忽视的点，那就是网页上传照片，安卓会自动剥离照片的位置信息。蓝牙或 QuickShare 分享照片也不行，除非你自己开发照片应用，或者用 USB 传输照片。

4、我的每月20美元技术栈（英文）

作者的网站每月产生1万美元收入，而运营成本仅为20美元，作者介绍他采用的技术栈。

5、你真的需要数据库吗？（英文）

本文提出，如果数据量不大，小型网站完全可以不用数据库，直接把数据保存在文件里面，无论是直接读文件、或者从内存查询，再或者二分法查询，速度都不慢。

6、自制软饮料（英文）

作者记录在家里自制可乐的过程，原来包含那么多化学品。

1、关于索引，你不知道的事（英文）

一篇数据库科普文章，通过实例介绍索引（index）的基本用法。

工具

1、DAVINCI RESOLVE 21

著名视频编辑软件"达芬奇"的新版本，加入了图像编辑，可以当作照片编辑软件了。

2、Phyphox

一个著名的老牌手机应用（支持 iPhone 和安卓），提供各种手机传感器的应用界面，由德国亚琛工业大学开发。

3、Material You NewTab

一个 Chrome 插件，用来定制新标签的主页。

4、ClipCascade

一个同步剪贴板的工具，可以将一台电脑的剪贴板自动同步到另一台电脑，不过需要安装它的服务端和客户端（支持 Windows、Linux、安卓）。

5、Gridea Pro

桌面静态博客写作客户端，不用设置服务器，零门槛建立自己的静态博客网站。（@Hao4Wang 投稿）

6、Recordly

开源的录屏与编辑工具，适用于制作演示、产品展示、教程、讲解视频等，可以录制整个屏幕或单个窗口，并直接进入编辑器。（@Hao4Wang 投稿）

7、水印

为图像和视频添加水印的网站，支持自定义模板。（@FurryR 投稿）

8、Input 0

免费开源的 macOS 语音输入工具，本地运行，支持大模型识别语音文本，并进行文本润色。（@Justin3go 投稿）

9、OpenToggl

开源的时间追踪工具，商业软件 Toggl 的替代品。（@CorrectRoadH 投稿）

AI 相关

1、OmniVoice Studio

视频配音的 AI 桌面应用，支持语音翻译和克隆，无需 API 密钥和云端服务，完全本地生成。（@Hao4Wang 投稿）

2、EVA

一个极简的 AI 编程智能体，仅需单个 Python 脚本，定位为低配版 Claude Code，可以参考它的实现。（@usepr 投稿）

3、claude-msync

一个命令行工具，导出 claude code 的记忆（memory），然后输入 Claude 客户端或其他 AI Agent。（@debugtheworldbot 投稿）

4、TokenTracker

生成本地的 Token 消耗统计报表，支持多种 Agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、Kiro、OpenCode、OpenClaw 和 Every Code）。（@mm7894215 投稿）

资源

1、中国卷烟博物馆

一个个人网站，收集各种国产品牌的卷烟。

2、2026世界新闻摄影大赛获奖作品

这个页面列出了世界新闻摄影奖今年一共70幅获奖作品，记录了去年的许多新闻事件。

上图是在四川绵阳的大熊猫公园王朗保护区，使用红外线感应相机拍摄到的野外大熊猫。

3、guide.world

这个网站收集世界各地的优秀游记散文，不过文章还不多。

图片

1、月球上的激光反射器

1971年，美国阿波罗14号飞船登陆月球后，宇航员将一个手提箱大小的白色设备，放在月球表面。

这是一个激光反射器，有点像镜子，可以将射来的激光反射回去。

它用来测量地球与月球的精确距离。地球向月球发射激光，被这面镜子反射回来，地球接收到反射的信号，通过时间差就能知道精确距离。

目前的测量精度已经达到了毫米级。科学家发现，月球正以每年3.8厘米的速度远离地球。

文摘

1、合同软件开发的糟糕现状

有些程序员是基于项目的合同工，不是正式的雇员。

这些程序员选择合同工，而不是稳定的全职工作，是因为想要灵活性和短期经济利益。灵活性指的是，工作时间可以自己安排，而且你可以同时签订多份合同。

可惜的是，现实情况是，公司雇佣了大量合同工，他们没有福利，解雇起来也容易得多，而且工资比全职员工低。

我知道这些，因为我干过好几次合同工。

除了薪酬和福利不如全职员工，你还根本没有带薪休假。如果生病了或者需要休息一天，就根本拿不到这一天的工资。

合同工还有一个问题，被告知的工作和最终实际分配的工作，往往存在重大差异。

我曾经面试了一个 Java 的后端职位，但实际情况是，我几乎没有编写或维护任何 Java 代码，而是被要求去写 React 代码，修复从另一个团队继承下来的有问题的 Jest 测试，以及极其缓慢的 Webpack 配置。

两个月后，我被解雇，理由是毫无根据的"绩效原因"。我知道这只是借口，我遇到了太多自己根本无法控制的问题。

我的另一次合同工经历，也是如此。我在团队里轮班待命，周六早上要值班却没有工资；我提交的工时表被断然拒绝，老板打电话问我为什么要加班。

后来我发现，我的雇主不愿意支付我加班费，再后来我被解除了合同，他们在电话里告诉我不胜任这项工作。

总之，现在的软件合同工有各种弊端，却得不到任何好处。如果有人能从合同工变成全职员工，那当然很好，但在我工作过的每家公司里，合同工都是二等公民。

言论

1、

哈佛大学2024-2025学年，成绩为 A 的作业比例约为60%，远远高于2005-2006学年的约25%，可见成绩膨胀有多严重。

-- 《华尔街日报》

2、

Claude Mythos 模型可以发现并利用系统漏洞，外部评测证实了这一点。但是，评测者也发现了一个残酷的事实：你花费的 Token 费用越多，它发现的漏洞就越多，系统也就越安全。

这意味着，你想要系统安全，就必须比攻击者花费更多的 Token。因此，安全行业变得像采矿的工作量证明，谁的投入多，谁就赢。

-- Simon Willison，著名开发者

3、

一年前，我经常收到代码质量低劣、甚至完全不知所云的 pull request，这让我怀疑提交者是不是用了 AI，所以代码才这么糟糕。

今年不同了，当我收到拼写错误、语法错误的低质量 pull request 时，我反而会怀疑贡献者是不是忘了使用 AI 来写代码，因为 AI 会显著提高代码质量的下限。

-- 《ClickHouse 的 AI 编程实践》

4、

当代战争进行时，政府通过表情包和玩偶动画进行宣传，这或许让人觉得匪夷所思，但这正是平台时代的体现。

将战争包装成娱乐性的视觉语言，会使得宣传更容易传播。社交媒体是一个开放的竞技场，最具吸引力的内容将获得最大的传播范围。

-- 《当病毒式传播成为信息》

5、

大模型意味着，Markdown 现在是一种可执行文件格式。你下载一个 Markdown 文件，你的大模型就多了一个新的第三方依赖项，它的任何修改都可能是注入攻击。

-- 《第三方依赖的冷却时间》

往年回顾

未来就是永恒感的丧失（#346）

xz 后门的作者 Jia Tan 是谁？（#296）

永不丢失的网络身份（#246）

掌机的未来（#196）

（完）

文档信息

• 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
• 发表日期： 2026年4月17日

封面图

今年就将启用的腾讯总部园区，俗称"企鹅岛"，里面不仅包括办公楼，还有多幢公寓楼。（via）

axios 投毒与好莱坞式骗术

上周，著名软件库 axios 被投毒了。黑客拿到了发布令牌，直接发了一个新版本，里面加入了木马。

软件投毒不是新鲜事，新鲜的是发布令牌怎么泄漏的。背后的故事简直是好莱坞电影，根本防不胜防。

axios 属于使用最广泛的 JS 软件库之一，每周下载量接近1亿次，所以这次投毒的感染面很大。

而且，木马的恶性程度很高。根据官方的清除说明，如果不幸中毒，机器上所有的密钥、令牌和凭证都要作废。这个木马会扫描所有目录，收集密钥，然后发出去。

大家要知道，像 axios 这种超级流行的软件库，每个环节都有完整防护，每一行代码都被严格审查。这次攻击完全是一场精心策划的社会工程，把这些防护都攻破了。

攻击目标选定首席维护者 Jason Saayman。据本人透露，事件过程是这样的。

他们根据我的情况量身定制了这一流程，具体做法如下：

1. 他们冒充某公司的创始人联系我，不仅克隆了该公司创始人的外貌，还克隆了该公司本身。
2. 他们随后邀请我加入一个真实的 Slack 工作区。这个工作区使用了该公司的品牌标识，名称也十分可信。Slack 的工作区设计得非常精巧，他们设有专门的频道来分享 LinkedIn 上的帖子。我猜这些 LinkedIn 帖子最终会发布到该公司的真实账号上，整体效果非常逼真。他们甚至还创建了一些我推测是该公司团队成员以及其他一些开源软件维护者的虚假账号。
3. 他们安排了一次与我的会面，目的是进行沟通。会议是在微软 Teams 上进行的。参会人员似乎是一群人。
4. 会议指出我系统上的某些东西过时了。我以为是和 Teams 有关，就安装了缺失的组件，结果发现是远程木马（RAT）。
5. 一切都安排得井井有条，看起来很正规，而且做事方式也很专业。

可以看到，这个攻击是有剧本的，每一步都经过了策划，充分准备和排练，完全为你度身定制，就等你落入圈套。

行骗者非常耐心，投入了巨大的前期成本。首先，假冒某公司的创始人联系你，为了提升可信度，还做了假的公司网站；然后，邀请你加入他们的 Slack 工作区，里面有各种讨论、项目文档、宣传物料，看上去就像真的一样；最绝的是，他们还让你在 Teams 软件上参加公司的视频会议，一群骗子亲自露面，陪你一起开会。

会议开始后不久，主持人突然说："奇怪，你的系统怎么跟我们不一样，是不是微软的插件过时了，我发你一个最新版。"你就这样收到了传过来的安装包，看到别的与会者都在等你，你也就没有多想，直接双击执行了。哦喔，就这样中招了，发布令牌一秒钟就泄漏了。

作假到这种程度，让人叹服。

这让我联想到不久前看到的一条印度新闻，作假程度有过之而无不及，也是如同好莱坞电影。

去年圣诞节，一位印度新德里的77岁老太太，收到了"警察局"的 Whatsapp 视频电话。视频右下角居然还有手语翻译。

警察跟她说，银行发现她的账户有洗钱记录，必须对她进行调查，如果不配合，账户资金将被没收，通知她远程出席法院的调查听证会。

媒体后来披露了"警察局"的布景照片，大家看看多么逼真。

前三张照片是印度警察局，最后一张是巴基斯坦警察局，它们在一栋楼里，房间紧邻着。要知道这两个国家在现实中是对立的，但是不妨碍骗子两边都骗。

再回到案子本身，几天后，老太太参加了线上听证会，在一个法院里举行，由"法官"亲自主持。他查看了资金记录，听取了"警察"的证词，向老太太询问了一些问题。

最后，"法官"告诉老太太，当局需要核实她的所有资产是否合法。她必须每天都跟警察局连线，回答问题，直到查清为止。

下面就是这个案件最精彩的部分，一连16天，老太太每天开着摄像头连线，大家看看骗子演到了什么程度。

在这16天里，老太太渐渐喜欢上了在假警局轮班的警官们。她开始称他们为自己的孩子们。而他们也反过来称她为"母亲"。

晚上，她和最年轻的军官一起阅读印度教宗教经典，这位军官请她把她觉得特别感人的段落发给他。

"他们就像家人一样，"老太太回忆说。"他们说，'女士，我们想尽快把事情解决。我们日夜为您工作。'"

天哪，骗子从早到晚演了16天，跟老太太促膝长谈，一起读经典，请教人生问题，直到深夜。这要是拍成电影，该有多动人。

老太太没有丝毫疑心，心甘情愿卖掉了自己的投资，累计九次向假警察局的账户总共转出了160万美元。

第二天，她再跟"警察局的孩子们"连线，就连不上了。

从上面两个案例，大家可以看到，现在的互联网骗局可以演到什么程度，完全是精准投放的"剧本杀"，成功率极高。要是再加上 AI 的加持，几乎不可能分辨真假、。

网站开发有一条规则：客户端的每一个请求都不可信任，必须假定是恶意请求。以后，现实生活恐怕也是这样：每一个陌生人都不可信任，必须假定是恶意骗局。

算力依然不足

最近发生了三件事，说明算力当前依然很紧张。

第一件事，OpenAI 关闭了视频生成服务 Sora，主要原因是算力不够，公司要把计算资源用于核心业务。

第二件事，Anthropic 公司正式禁止将包月套餐用于第三方服务（比如 OpenClaw、OpenCode 等等）。

原因是包月套餐如果足额使用，消耗的算力将远远超过套餐费用。公司的算力很宝贵，必须优先保证自家产品（比如 Claude Code），不能让外部产品增加机房负担。

第三件事，有文章称，GitHub 今年前三个月的代码提交量是去年同期的14倍！

原因显然是 AI 编程暴增，去年年初可没有 Claude Code。GitHub 的资源根本不足以应付这种增量，所以不断发生故障。

上图显示，GitHub 过去三个月的正常运行时间只有89.47%，合格数字应该是99.99%。

以上三件事说明，主要的几家 AI 服务公司，算力资源都很紧张，硬件依然不足。

这意味着，硬件价格暴涨还没到头，还会继续涨，而 GitHub 很可能会收紧免费服务，全面转向收费。

前端是不是重复劳动？

我看到一个开发者说，前端本质上是相同的工作：向用户展示一些数据，并让用户处理这些数据。

他觉得，没必要重复解决同样的问题。

他就做了一个"自适应浏览器"。它通过 AI 自动生成前端 UI，后端只需要提供数据，以及网页用途的描述。

不知道这是不是前端的结局？

Adobe 修改 hosts 文件

Adobe 公司的主要产品是"创意云"套件（Creative Cloud），包含了许多著名软件，比如 Photoshop、Illustrator、Premiere。

一个网友安装后，震惊地发现，安装程序修改了他的 hosts 文件。

上图可以看到，Adobe 在 hosts 里面加了一个本地的 DNS 记录。

一个应用程序为什么要修改系统文件呢？

据知情人士透露，这是为了测试用户是否安装了 Creative Cloud。用户访问官网时，网页会向上图的域名发出一个请求，因为该域名的 DNS 记录只有本地才有，服务器收到了请求，就意味着用户安装了 Creative Cloud。

这么著名的软件，居然想出这种类似"开后门"的解法，而且对象是付钱给他的人，真让人无语。

文章

1、MDN 新前端的底层结构（英文）

MDN 是互联网最大的文档网站，本文介绍这个网站的前端架构，没想到这么复杂。

2、杀死那个写代码的人（中文）

作者是某大厂前端程序员，回顾自己这一年，从手写代码转变到 AI 编程。AI 改变了一切，消解了"35岁退休"。（@wind-liang 投稿）

3、我如何用安卓手机搭建短信网关（英文）

作者介绍如何在一部二手的安卓手机上，安装一个短信网关，通过网络收发短信（使用你自己的套餐）。

4、使用 QEMU 进行大端字节序测试（英文）

一篇 C 语言的初级教程，在本机上通过 qemu 虚拟机，运行一个不到十行的程序，就能查看某个架构是大端还是小端字节序。

6、Python 的 importtime 功能（英文）

Python 使用 import 命令输入模块，这有性能开销。本文介绍内置的 importtime 功能，可以显示每个模块加载所消耗的时间。

6、2000年库尔斯克号核潜艇灾难（英文）

2000年8月，俄罗斯核潜艇"库尔斯克"号在演习中爆炸沉没，118名船员全部遇难。这场事故发生得十分缓慢，现场一片混乱，救援工作进展不断延迟，本文用大量照片还原了整个过程。

工具

1、Google AI Edge Gallery

本周，谷歌官方推出了一款苹果手机 App，为手机提供离线使用的 Gemma 4 模型。不需要上网，手机也能使用大模型了。

2、apfel

Mac 电脑内置了一个本地大模型，可以离线使用。但是，默认只有苹果自家的 Siri 能调用，安装了这个工具以后，就可以自己在命令行调用它了。

3、Docking

为 Linux 桌面添加类似苹果桌面的程序坞。

4、Tantivy

Rust 语言写的全文搜索引擎库，可以替代 Apache Lucene，参见介绍文章。

5、Open Screen

跨平台的桌面应用，用来录屏后制作介绍视频，提供各种配套编辑功能。

6、epub-tts

这个开源工具将 epub 文件转成音频文件，也就是电子书转成有声书。

7、NVTOP

一个 Linux 系统的命令行程序，用来监控 GPU 显卡的状态，等同于显卡专用的 top 命令。

8、dmcheck

检查某个主题词的域名占用情况。（@PlayerYK 投稿）

9、Reze Studio

开源的动画曲线编辑网站。（@AmyangXYZ 投稿）

10、gitlogue

这个工具可以将 Git 仓库的提交历史，在终端里面以动画形式重现，甚至可以显示为屏保。

资源

1、佛津

全球佛教古籍数字化聚合平台。（@xr843 投稿）

2、Flight Viz

实时 3D 显示全球的航班。（@haojiang99 投稿）

3、GPU 时间线

这个网站用图片展示了 GPU 显卡的发展历程，从1996年的 Voodoo 卡到2025年的 RTX 5090 显卡。

图片

1、绿化荒山的简单方法

中美洲的哥斯达黎加出产橙汁，产生了大量的橘子皮，以前都是垃圾填埋。

一个环保组织说服工厂，把12000吨橘子皮倾倒在荒山上，用来积肥。

山头覆盖了橘子皮，除此以外，没有做任何处理。

过了6个月，橘子皮彻底腐烂，成为了黑色的泥土，慢慢开始长东西了。

16年以后，当科学家重新来到现场时，那里已经是茂密的树林了。

这真是绿化荒山的最简单方法，只要堆满了橘子皮，任其腐烂就可以了。

2、2025年全球物理摄影大赛

美国、法国、日本等16个粒子物理实验室，联合举办了一个摄影比赛，邀请摄影师拍摄物理实验室，用来向大众宣传物理学。

上图是意大利国家核物理研究所 (INFN) 的低温探测器实验室，它可以将物质冷却到仅仅略高于绝对零度。

上图拍摄地是法国的重离子国家加速器研究中心，拍摄的装置是直线加速器的供电系统。

更多照片看这里。

文摘

1、为什么沙子有粘性？

我们去海边玩，沙子会粘在皮肤、鞋子、衣服和头发上。

沙子的主要成分是二氧化硅，跟岩石一样。岩石没有粘性，为什么沙子会有粘性呢？

原来，沙子本身没有粘性，但具有亲水性，它会吸水。人体也是亲水的，在烈日下汗流浃背。当沙子接触到湿润的东西时，水分子之间就会产生粘性。

皮肤上往往还有油脂或者防晒霜，它们也会让沙子粘在皮肤上。

另外，皮肤还有一些微小褶皱，也会卡住沙子。

总之，想要去除沙子，就是等到皮肤变干，或者用水冲洗。

言论

1、

如果你认为编写代码的速度是你的问题，那你面临的问题更大。

-- Andrew Murphy，澳大利亚程序员

2、

有一种兴奋，叫做2017年才刚接触加密货币的人才有的兴奋。

-- Andrew Murphy，澳大利亚程序员

3、

一项民意调查发现，美国年轻人对于婚姻、子女、信仰的重视程度，远不及他们的父母，对于传统的价值观----爱国主义、宗教、社区和家庭也很冷淡。

年轻人把市场和金钱当作道德准则。在他们眼里，市场决定了事物的价值、事件的意义、谁是正确的、谁是赢家、谁举足轻重。

-- 《预测市场的最糟糕后果》

4、

对我来说，未来城市实际上是像阿姆斯特丹那样的地方，到处都是舒适的街道和自行车道，而不是像迪拜那样的地方，有16车道的高速公路，以及一群被压迫的劳工阶级在俗气的豪华购物中心里工作。

-- Hacker News 读者

5、

高校都要求博士生发表论文，至于你写什么、怎么写的、内容与研究方向有没有关系，系里其实都不在意。系里需要论文，因为论文能证明经费的合理性，而经费又能证明系的存在价值。学生只不过是达成这个目标的生产资料。

-- 《机器没问题，有问题的是我们自己》

往年回顾

HDMI 2.2 影音可能到头了 (#345)

巧妙的灯泡钟（#295）

摩天大楼是反人类的（#245）

你做过不在乎结果的项目吗？（#195）

（完）

文档信息

• 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
• 发表日期： 2026年4月10日

封面图

上海某餐厅的墙壁装饰。（via monana3838@Threads）

AI 的贫富分化

我越来越觉得，AI 跟其他技术不一样，不仅带来技术变革，还会带来社会变革。

简单说，AI 会带来贫富分化。

其他技术实际上会消灭贫富分化，实现"消费者平等"，即穷人和富人消费的东西是一样的。

比如，大家喝一样的可口可乐，用一样的苹果手机，开一样的特斯拉。甚至互联网也是如此，世界首富马斯克和你用一样的网站、一样的手机 App。

但是，AI 模型不是这样。在大模型面前，穷人和富人是不平等的。

在未来，普通人肯定用不起顶级的大模型。其实，现在就是如此了，最贵的 AI 编程套餐是 Claude Code 的 Max 套餐，月费200美元，很多人已经用不起了。

OpenAI 曾经设想过月费2万美元的套餐，提供最顶级、无限量的大模型服务。

要是真的推出，只有富豪才用得起。

这反映了一个简单的事实：费用越贵，模型效果越好。因为模型的效果与算力相关，更多的算力、更大的上下文、更多的参数，都需要钱。

这跟工业品完全相反。工业品有规模效应，产量越高，单位成本越低。一旦大规模生产，价格就会越来越便宜。

但是，大模型不存在规模效应，模型的大规模生产需要更多的服务器，这并不会让单位成本降低，反而可能因为扩建机房，改造电路和水路，而变得更贵。

未来社会大概是这样的：富人和穷人用不同的模型。最顶级模型的服务----规划、咨询、生成内容、自动化......----需要支付高昂的使用费，而普通人就使用免费模型，效果当然也很普通。

不过，我也看到马斯克最近说，未来还有另一种可能。

他的意思是，算力本质上是能源转化的一种形式。人类最终会实现廉价能源的大量供应（空间太阳能？），所以算力将变得足够便宜，所有人都将用最好的模型。

可能吗？我不知道，感觉还是前一种情况更现实。

模型能力的一种衡量方法

怎么衡量大模型的能力？

现在的方法是使用一个测试集，去计算大模型的分数。它的缺点是，只能用于横向比较，很难衡量进步速度。

最近，一篇论文提出了一种新的衡量方法。

科学家首先计算，人类完成某一项任务需要多少时间。比如，计算 4 + 5 + 7，人类需要2秒，而计算 37 * 52 * 19，可能需要1分钟。

然后，测试大模型能否以50%的成功率完成这项任务。

研究发现，GPT-2 以50%成功率能够完成的任务，时间范围是两秒；Claude 3.7 Sonnet 是50分钟；O3 接近两小时；Opus 4.6 约为12小时。

也就是说，人类需要12小时才能完成的任务，Opus 4.6 的成功概率是50%。

结果就是上图，可以发现，大模型的进化速度在对数坐标下是一根直线。

每7个月，大模型能够以50%成功率完成的任务，时间范围扩大一倍。按照这个趋势，大模型将在2027年至2031年间，以50%的成功率完成人类专家需要一个月才能完成的任务。

如果这篇论文正确，就意味着年底发布的模型，将比年初强一倍。

科技动态

1、用户协议的彩蛋

软件服务的用户协议，又长又难懂，很少有用户阅读，但是里面有很多重要内容。

一家美国通信运营商，为了表示自己很重视用户权益，鼓励大家阅读《用户协议》，并偷偷在里面加入了一个彩蛋。

上图高亮的句子写道："如果你读到这句话，请发邮件到我们的信箱，赢取免费的瑞士旅游。"

上线二周后，才有人发邮件，询问这事是否真实。由于只有一个人来信，所以她就免费去瑞士了。

从这件事可以看出，即使有彩蛋，也没人阅读《用户协议》。我现在的做法是让大模型帮忙，询问"这份协议有哪些对用户不利的地方"，很快就得到了答案。

2、触摸屏指甲油

广泛使用的电容式触摸屏，有一个问题，就是戴手套使用会失灵。

原因是它要求触摸物（比如手指）必须导电，这样屏幕才会产生电场扰动，从而确定触摸的位置。

解决方法也很简单，就是在手套指尖涂一层指甲油，指甲油里面的金属碎屑可以导电。

美国的一名化学系本科生，在学习化妆品化学时，发明了一种改进型的透明指甲油，专门用于戴手套使用触摸屏。

这种指甲油是透明的，涂在手套上看不见，也可以涂在裸甲上，当作抛光剂。

3、Copilot 广告

Copilot 是 GitHub 推出的 AI 助手，上周有用户发现，它会自动插入广告。

上图是 Copilot 自动提交的一个 Pull Request，它在提交说明的结尾（红框处）加入了一个广告，介绍应用程序 Raycast。

在 GitHub 搜索一下，就会发现已经有超过11,400个 PR 都包含了相同的广告词。

经过用户抗议，GitHub 暂止停止了这个功能。但这是一个危险的信号，表示 GitHub 想利用用户增加收入。

文章

1、小米 MiMo v2 Pro 评测（英文）

小米发布了 MiMo V2 系列大模型，本文是国外媒体的评测，给出了很高的评价。

2、我用 AI 生成了一个 JavaScript 引擎（英文）

作者用六周时间，生成了一个100%通过 test262 测试集的 JavaScript 引擎，涵盖所有98,426个场景。本文是对这件事的介绍。

3、解剖 .claude/ 目录（英文）

Claude Code 会生成 .claude/ 子目录，所有 AI 处理的底层数据都放在里面，本文研究这个目录到底有什么。

4、一致性哈希介绍（英文）

一致性哈希（Consistent hashing）是一种缓存定位算法，在增加或减少缓存服务器的情况下，可以不改变缓存所在的原始位置。

5、 笔记本如何用作单板计算机的 HDMI 显示器（英文）

作者使用一张 HDMI 转 USB 采集卡，将笔记本电脑用作树莓派的显示器。

工具

1、EmDash

AI 生成的 WordPress 复刻，基于 TypeScript 语言，支持插件，据说功能基本一样，参见介绍文章。

2、SubsTracker

基于 Cloudflare Workers 的订阅管理系统，可以发送各种订阅的到期通知，通过 Telegram、Webhook 等通知渠道。（@wangwangit 投稿）

3、OpeniLink Hub

开源的微信机器人消息管理平台，自带应用市场，通过点击安装应用，给微信 Bot 加功能。（@xixihhhh 投稿）

另有一个类似项目 wxWebHook，通过 WebHook 向微信用户发消息。（@aristorechina 投稿）

4、Lixian.Online

获取 VSCode 插件、Chrome 扩展和 Docker 镜像的离线安装包的工具，代码开源。（@LiaoGuoYin 投稿）

5、Rename.Tools

浏览器端的批量文件重命名工具，支持各种规则设定，代码开源。（@chenz24 投稿）

6、FontInAss

开源的字幕字体子集化工具，将所需的字体字形嵌入字幕文件。（@Yuri-NagaSaki 投稿）

7、pretext.video

基于 Pretext（文字排版计算库）的一个小应用，将摄像头捕捉的人体轮廓通过文字排版实时展示。（@fifteen42 投稿）

8、OxideTerm

基于 Rust 语言的跨平台 SSH 终端，功能较多，使用 Tauri 桌面框架。（@AnalyseDeCircuit 投稿）

9、wtree

git worktree 的图形化管理界面。（@FatDoge 投稿）

AI 相关

1、Open Agent SDK

基于 Claude Code 源码实现的 claude-agent-sdk 的开源替代品，用于 AI Agent 的开发，完全兼容原始接口，不依赖本地 cli 进程。（@idoubi 投稿）

2、Antigravity Gateway

统一管理本地所有 AI 智能体的 Web 控制台，支持多工作区隔离、飞书远程协同、Skills 生态等。（@Mr-ZhangBo 投稿）

3、ArcReel

开源的 AI 视频生成工作台，输入一本小说，自动完成剧本、人物设计、分镜、短视频生成。（@Pollo3470 投稿）

4、TermCanvas

开源桌面应用，所有终端铺在无限画布上，方便管理 AI 编程工具。（@blueberrycongee 投稿）

另有一个类似项目 OpenCove。（@DeadWaveWave 投稿）

资源

1、Claude Code 动手教程

Claude Code 的互动式教程，通过11个小练习，掌握这个 AI 编程工具。

2、Claude Code Unpacked

根据 Claude Code 泄漏的源码，一步步图解演示，输入提示词后软件内部如何处理。

3、机器学习入门教程

工程师的机器学习教程，解释基本概念。

图片

1、欧洲年度树木

欧洲有一个"欧洲年度树木"的评选，初听觉得很奇怪，但仔细一想，就会发现这个活动有很多好处：提高城市知名度，促进生态保护，推动旅游业......

国内下面就是今年的"欧洲年度树木"。

立陶宛鲁凯村的橡树，树龄400年。

以下是其他入围决赛的树木。

斯洛伐克的野生苹果树

波兰的榆树

拉脱维亚的菩提树

葡萄牙的柏树

文摘

1、越使用 AI，我越不担忧

我花在 AI 编程的时间越多，对自己的职业生涯的担忧就越少，即使 AI 的编程能力越来越强。

因为，我发现 AI 编程只是流程的一部分，我的工作不仅仅是编写代码。

我的真正工作是，找出可以用代码解决的问题，然后解决它们，并验证解决方案是否有效。

AI 最终或许能够完全承担中间的编码部分，并帮助解决第一部分和最后一部分，但无论如何，仍然需要有人去发现问题、定义问题并确认问题已经得到解决。

这就是我的工作的80%内容。

2、摩尔定律的不可持续性

摩尔定律指的是，大约每两年，芯片上的晶体管数量就会翻一番。

但是，它还有一个伴生效应，很少人提到。那就是，大约每五年，芯片工厂的建造成本就会翻一番，而能承担这种成本的芯片公司数量则会减半。

二十五年前，大约有40家公司，可以建造芯片工厂，每个工厂的建造成本约为20亿至40亿美元。如今，只剩下两家或三家芯片公司（数量取决于你对英特尔的乐观程度），可以建造最先进的芯片工厂，建造成本飙升到几百亿美元。

如果按照这种趋势再过10年，芯片工厂的建设成本继续翻倍飙升，也许只有一家公司或根本没有公司，能够负担这样的成本。

目前，芯片的制造工艺已经逼近1纳米，再往下发展，技术壁垒和资金壁垒将同时接近极限。

我预计，摩尔定律很快就会失效，未来增长主要在于算力，而不是单块芯片的计算能力。

未来的芯片将会像二手车，行驶速度都差不多，只是新旧差异。我甚至觉得，2035年生产的芯片和2065年生产的芯片之间，将几乎没有什么实质性区别。

言论

1、

源代码的 map 文件不小心发布到 npm，这种错误听起来似乎不可能，但当你意识到很大一部分代码库很可能是由你正在发布的 AI 编写的，一切就容易理解了。

-- 网友评论 Claude Code 源码泄漏事件

2、

人工智能的蓬勃发展，使得某些办公室工作的需求可能并不大，而将创造大量电工、焊工和水管工的工作岗位。

以前，我们告诉所有年轻人去上大学，从事银行业、媒体或法律行业，现在需要平衡一下，有些人或许更适合做体力劳动者，在水暖工和电工这些领域，职业生涯同样可以很成功。

-- 拉里·芬克，美国金融巨头贝莱德集团的老板

3、

写作的目的不在于写完，而在于增进你自己的理解，进而增进周围人的理解。

让 AI 为你写作，就像花钱请人为你健身一样。

-- 《别让 AI 替你写作》

4、

程序员的工作不是编程，而是通过抽象，来管理软件的复杂性。如果你做到了这一点，那么编程就很容易了。

-- 《你的工作不是编程》

往年回顾

制造业正在"零工化"（#344）

崖门海战的感想（#294）

大数据已死（#244）

悲观者正确，乐观者成功（#194）

（完）

文档信息

• 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
• 发表日期： 2026年4月 3日

封面图

山东日照某住宅小区的彩色风雨连廊，入口处树林还设了咖啡馆。（via）

没有语料，大模型就是智障

如果现在做一个问卷调查，问大家"你觉得大模型是否具有智能？"

我相信，大多数人会是肯定的回答。

哪怕现在只是 AI 的初级阶段，大模型已经能够替代很多的人类智力劳动，确实非常神奇。

但是，我们不要忘记真实情况，大模型不是魔法，更不是具有自主智能的"硅基智能体"，而是基于统计规律的语言模型，它的一切行为都基于数学计算。

最好的证据就是，如果让它解决没有训练过的题目，也就是不存在统计规律的话，它根本解不出来。

这就是我今天想分享的一个实验。

两位国外的研究者找了五个主流的大模型：GPT-5.2、O4-mini、Gemini 3 Pro、Qwen3-235B、Kimi K2。

他们让大模型使用五种小众的编程语言----Brainfuck、Befunge-98、Whitespace、Unlambda 和 Shakespeare----来编程解决各种问题。

这些小众语言的共同特征是，网上很少有它们的资料，因此不能用来训练大模型。大家猜猜看，结果怎么样？

实验结果用一句话总结，就是大模型的表现一塌糊涂。

这五个大模型的平均答题正确率仅为3.8%，即100道题可以答对3.8道。相比之下，它们处理 Python 问题的正确率可以达到90%。

更尴尬的是，仅有的那几道答对的题目，都是入门级。更难的级别（初级、中级、高级），所有五个大模型的正确率都为0。

这个实验充分说明了，大模型的表现（智能程度）首先由训练材料决定：训练的语料越多，表现越好，比如 Python 的语料遍地都是，大模型因此极其擅长解决 Python 问题；训练的语料越少，大模型表现就越差，简直跟智障一样，没什么用处。

那么，一个让人好奇的问题就来了：如果某种冷门语言没有语料，但有一本很详尽的《使用手册》，我们让大模型学习这本手册，它是否就能学会这种冷门语言编程呢？

MAI-Image-2

本周，微软公司发布了自家的图像生成模型 MAI-Image-2。

这个模型生成的图像质量非常高，有评论认为，目前仅次于谷歌的 nano-banana-2。

微软开放了网站 MAI Playground（下图），现在可以免费生成图片。

我试用后，图像质感确实很好，非常逼真。比如，一只狗在海里骑自行车。

但是，它的使用限制很多：（1）有争议的、可能冒犯的图片，都会拒绝生成；（2）每天的免费额度是15张，每次生成的间隔时间是30秒；（3）它只能生成长宽比 1:1 的图片，其他分辨率都不支持；（4）不提供图像编辑和加工，只能用来"文生图"。

如果你需要通过文本生成高质量图片，可以试试它。

科技动态

1、可玩的封面

红牛公司推出了一本纸质的游戏杂志《GamePop》。

它的封面有一个可以玩的"俄罗斯方块"，是世界首本封面可以玩游戏的书。

奥秘就是封面里面，嵌入了一块非常薄的柔性电路板。

这块板配备了180个 RGB LED 灯、7个电容式触摸按钮、一颗32位 ARM 芯片。

它还包含一块可充电电池，可以通过 Type C 充电。

可惜的是，这个封面是限量版，不公开出售。它得到了俄罗斯方块公司的官方授权，全球仅发行150套，每套均有独立编号。

2、收费的真人客服

企业都不喜欢提供真人的电话客服，因为成本很高，更希望改成机器应答的电话客服。

惠普公司想出了一个点子，将用户往机器客服赶。

用户打惠普的客服电话，会听到一段语音提示，要你访问官网自己去寻找答案。如果你坚持要真人客服，就要在线等待15分钟。

如果中途挂了电话，再打就需要重新等待15分钟。系统还会分别在第5、第10和第13分钟提醒你，可以访问网站或发邮件联系。

虽然这种做法很可恶，但未来可能成为常态：免费就只有 AI 客服或机器人客服，额外付费才有真人客服。

3、飞盘的玩法

怎样扔飞盘，才能又快又远？

一个美国的物理学家，找了几十个学生进行实验，使用不同手势和角度扔出飞盘。他测量了飞行速度和扭矩，把结果写成了论文。

他发现，将拇指放置在距飞盘外缘约3厘米的位置，可以获得平均转速和初始速度的最佳结果。

他还发现，转速与初始速度存在线性相关，转速越高，初始速度也越高。

所以，下次玩飞盘的时候，你要放对拇指的位置，然后用足力气，反手甩出，就可以取得最佳结果。

文章

1、MkDocs 的缓慢崩溃（英文）

MkDocs 是著名的文档网站生成工具，但是主要贡献者之间有激烈矛盾，互相对抗，导致这个项目四分五裂。本文就梳理这件事。

2、大模型预测咖啡散热（英文）

作者让各种大模型给出咖啡散热时间的公式，然后测量了实际的散热时间，得到了一个排行榜。

3、下一个 App 很可能是无头应用（英文）

如果我们未来都通过 AI 助手使用手机，那么各种 App 就不需要显示模块了（无头），只需向 AI 助手提供数据接口。

4、网页前端数据压缩的一种方法（英文）

本文介绍如何在前端，通过 canvas（画布）将数据压缩成一张图片。

5、Ruby 是构建 AI 应用的最佳语言（英文）

作者使用 Python、JavaScript、Ruby 三种语言写一个 AI Agent，比较后认为 Ruby 写 AI 应用最方便。

6、古罗马的混凝土建筑（英文）

古罗马人发现了混凝土，学会了用它浇筑建筑物。结果就是，古罗马建筑有古代最大的室内面积，并且非常坚固，保留到了今天。

工具

1、proxychains-rs

proxychains4 的 Rust 实现，指定某个进程走代理链。（@tianrking 投稿）

2、Flare Stack Blog

一个基于 Cloudflare Worker 的博客系统，集成 D1、R2、KV、Workflow 等服务。（@du2333 投稿）

3、Tunelo

一行命令将本地服务暴露到公网，只需要单个 4MB 二进制文件，使用 QUIC 协议。（@jiweiyuan 投稿）

4、ReadAny

桌面端 + 安卓端的电子书阅读工具，自带 AI 功能、语音朗读和多端同步。（@codedogQBY 投稿）

5、RaTeX

纯 Rust 实现的 KaTeX 兼容的数学渲染引擎，原生解析、排版 LaTeX 数学公式，支持各种环境。（@erweixin 投稿）

6、Work Review

开源的 Win/Mac 桌面应用，在后台持续记录当天使用过的应用、访问过的网站等，便于整理成个人的工作轨迹。（@wm94i 投稿）

7、Valdi

SnapChat 发布的 UI 框架，可以用类似 React 的语法编写组件，然后编译成 iOS、Android 和 macOS 的原生应用。

8、Npflared

架设私有 NPM 镜像的工具，适合企业用来提供内部的 JS 软件包。

9、Chokidar

一个 Node.js 模块，用来监听文件系统的各种事件（新增、删除、编辑等），比原生的 fs.watch / fs.watchFile 功能强。

AI 相关

1、微信的龙虾接口

微信官方本周发布了龙虾接口，AI 机器人可以向微信发消息了。

很多项目利用这个接口做二次开发，便于各种 Bot 和 Agent 网关的接入。

• wechat-rs-sdk（@tianrking 投稿）
• WeChatBot（@jiweiyuan 投稿）
• WeClaw（@idoubi 投稿）
• WeChat-Channel（@nanbingxyz 投稿）

2、AI CLI Complete Notify

跨平台桌面应用，AI 命令行任务（Claude code/Codex/Gemini）完成后，发出任务完成提醒，支持各种渠道（飞书/钉钉/企微 Webhook、Telegram、邮件、桌面/声音提示）。（@ZekerTop 投稿）

3、Claude Config Manager

macOS 的 Claude 资源（Skills、MCP、Agent）桌面管理工具，提供一个图形化的中央控制台。（@Daydayoneup 投稿）

4、TrustClaw

龙虾 OpenClaw 的修改版，尽量消除代码的风险点。

资源

1、Project N.O.M.A.D.

一个 Linux 应用，集成了各种人类知识（维基百科、全球地图、在线课程、本地 AI 助手）等等，用于在断网时查阅。（@15x3 投稿）

2、用于数据分析的 AI Coding Agent（英文）

著名开发者 Simon Willison 的培训班讲课资料，通过 AI 工具进行数据分析，有详细步骤。

3、TypeScript 简洁之书

一本开源的 TypeScript 教程，有中文版。

图片

1、苹果壁纸彩蛋

苹果公司最近发布了新笔记本 MacBook Neo，跟以前一样，配一张特别的壁纸。

壁纸里面嵌入了产品名，以前的壁纸也有这个彩蛋。

iMac

MacBook Pro

iPad Air

MacBook Air

iPad Mini

iPad Pro

1、儿童死亡率

现代人很难想象的是，人类历史的大部分时间里，儿童死亡率（在成年前死亡）一直接近50%。

上图中，红线就是婴儿死亡率，一直稳定在50%左右。直到19世纪后期，才开始快速下降。

2020年，全球平均婴儿死亡率是4.3%，最低的国家已经达到了0.3%。

文摘

1、别变成机器

我最近看到一句话："只有奴隶才通过生产力来量化自身的存在价值。"

是啊，生产力越高，奴隶越有价值。

这让我想到，如今的社交媒体上充斥着大量的奋斗文化，许多人展示自己是多么努力在提高个人生产力。

在我看来，这就是将自己跟机器做比较。大家认定，如果能像机器一样，接收指令并高效地完成某个目标，自己就越有价值，就能取得人生成功。

社交媒体上，这种"奋斗文化"有很多表现形式：（1）你还不够努力。（2）你得早上五点起床。（3）你得第一个到，最后一个走。

这种文化的背后，就是要求人变成机器。

机器确实很高效，但有一个问题：它是刚性的，以既定的模式和线性速度运转，无法自动适应环境变化，也无法学习游戏规则。

你不是机器，你是人。你的特点应该是灵活应变，快速适应。你不要追求极致的努力，而是要找到最有价值的解决方案。你要专注于真正重要的因素：速度、效率或质量，不要迷恋枯燥乏味的工作。

言论

1、

我们创造了一个文明，其中最重要的元素都深深地依赖于科学技术，但是我们还让科学技术变得如此难懂。这会带来灾难，我们可能暂时侥幸逃脱，但迟早，这种无知和权力的易燃混合物会爆炸。

-- 卡尔·萨根

2、

巴黎以前总是堵车，市长想出一个办法，大幅减少停车位，后来果然少有人开车了。

-- CNN

3、

一项研究发现，远程教学下，外形出众学生的作业成绩，要比面对面教学时更低。

-- 《经济学快报》

4、

这些年对我影响最大的事情，就是我变成了一个"白天型"的人。

我以前经常熬夜，有时会到天亮。最近五年，我强迫自己养成早起的习惯。现在，我的生活都在白天，亲眼看到黎明和黄昏，让我感到心安，生命与自然循环和谐一致。

-- 《成为一个白天生活的人》

5、

AI 很擅长将清晰的想法转化为可运行的代码。真正耗时的是弄清楚我到底想开发什么。

-- lustin.fr

往年回顾

如何阻止 AI 爬虫（#343）

一周是一年的2%（#293）

与孔子 AI 聊天（#243）

前端与后端，谁更难？（#193）

（完）

文档信息

• 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
• 发表日期： 2026年3月27日

本周末，有一条最热闹的 AI 新闻，震动了太平洋两岸，连马斯克都关注了。

上图是官网截图，现在点进去还写着"自有模型"。

自从2024年10月，Composer 1 发布以来，外界就一直怀疑，它是套壳的中国模型，因为行为很类似，但苦于找不到证据。

现在 Composer 2 来了，很多人就开始研究，它的背后到底是什么模型，真的是 Cursor 自家的吗？

Cursor 为了防止破解，做了很多限制，但是百密一疏。国外推友 @fynnso 发现，有一个地方在上一个版本是禁止的，但是这个版本却可以执行。

首先，你自己架设一台服务器，充当 AI 模型的调用接口，有没有模型无所谓，只要能收到客户端请求就行。

然后，你在本地的 Cursor 里面，设置使用的模型为 Composer 2，模型网址就是你刚架设的服务器。这样一来，Cursor 就会向你的服务器发出请求，从而可以看到它到底在请求什么模型。

真相就暴露了，它请求的模型 ID 居然是 kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast（下图）。

2、

这位国外推友就把上面的截图，发布到网上。这下炸锅了，明眼人都看出来，这是铁证，Composer 2 实际上是套壳的 Kimi K2.5。

可笑的是，事情一爆发，Cursor 第一时间就把漏洞堵上，现在已经没法复现这个请求（下图）。

但是为时已晚，网上传遍了，就连马斯克也发推："它就是 Kimi K2.5"。

这下好了，变成了公开的秘密，再也无法掩盖了。

3、

大家的关注点，很快就转移到 Cursor 是否侵权。因为 Kimi K2.5 虽然是开源模型，但是采用的是修改的 MIT 许可证（下图）。

许可证这样说：你可以任意使用这个模型，唯一的条件是如果你的商业产品月活用户超过1亿，或者月收入超过2000万美元，你必须在用户界面的醒目位置披露，你使用了 Kimi K2.5。

Cursor 最新披露的年化收入是20亿美元，相当于月收入1.67亿美元，显然满足上面的条件。但是，它隐藏了使用 K2.5 的事实。

就在大家认定 Cursor 侵权的时候，他们的一个负责人终于坐不住了，出来说话了。

他承认确实使用 Kimi K2.5，但是没有侵权，他们的许可证来自合作伙伴 Fireworks AI。

稍后，Kimi 官方也发推了。

Kimi 官方确认，Cursor 是从 Fireworks AI 得到了授权。后者是一家硅谷的华人 AI 公司，从事 AI 模型的微调和强化学习，它从 Kimi 得到授权对模型进行再训练，然后又转授权给了 Cursor。

4、

事情到这里就基本清楚了，Cursor 并没有违反 Kimi 的授权条款，因此不存在侵权。

既然如此，为什么它拼命掩盖这个事实，大大方方承认，提供 Kimi K2.5 的修改版模型，很难吗？

我猜测，原因跟 Cursor 不断膨胀的估值有关。

彭博社本月报道，Cursor 正在进行下一轮融资，估值达到500亿美元。

大家知道吗，它以前的估值是多少？

2023年10月，Cursor 成立时的估值是5000万美元；2024年8月的 A 轮融资，估值上升到4亿美元；12月的 B 轮融资，估值快速上升到26美元；2025年11月的最新一轮融资，估值已经到了293亿美元。

可以看到，每过几个月，估值就会翻倍。这种火箭式的上升速度，需要有业绩支持。但它本身只是一个 VS Code 的修改版，使用的都是开源技术。

为了支撑越来越高的估值，它有动机把自己从 AI 工具，包装成具有模型研发能力的大模型公司。

我认为，这才是它不愿意披露使用了 Kimi K2.5 的主要原因。

5、

纵观整个事件，Cursor 无疑是输家，Kimi 则是这次的赢家，免费得到一大波高价值的曝光。

Cursor 发布 Composer 2 时，披露了性能和成本比较。

Composer 2 的性能低于 GPT-5.4，但高于 Opus 4.6。

但是，它的生成速度比 GPT-5.4 和 Opus 4.6 都快，成本也是最低的。

既然 Composer 2 就是微调的 Kimi K2.5，那么直接使用 Kimi，也能得到同样的效果。

6、

以前，国外总是有人指责，中国公司窃取外国技术。但是，这个事件证明了，中国公司也有技术输出。那些国外的明星公司，背地也在偷偷摸摸使用中国技术。

联想到上周，Kimi 的创始人杨植麟收到黄仁勋的邀请，在 Nvidia GTC 大会演讲，是唯一的中国大模型公司代表。

他在台上宣讲，Kimi 团队刚刚发表的论文《注意力残差》（Attention Residuals）。

这种新技术据说可以显著提升大模型的推理能力。

我的想法是，大家要对国产大模型有信心，日常工作完全可以放心使用。国产大模型与国外旗舰模型的差距，正在不断缩小，而且价格实惠。

据杨植麟说，下一个要发布的 K3 模型性能提升巨大，即便没有强10倍，也比 K2.5 强得多，我们可以期待一下。

（完）

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• 发表日期： 2026年3月21日