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我发现。已经将近一个月没用 Claude 了，我睡眠质量直线上升，Claude code 用的我提心吊胆，又是改时区，改系统语言，改 家宽 IP，改各种傻逼设定。没吊毛用的网络知识学了一大堆，我都快变嘉豪了，真就像做贼一样的，生怕一大早睡醒邮箱跳出来封号邮件，现在 Codex 驱散了橙色恐怖。虽然给洋人磕头不合适，但我真的高低要给 Tibo 老师 @thsottiaux 磕一个！！！谢谢你！

结构化提示词对文生图的作用 来自字节Seed团队的论文。文字生成图片，单纯增加自然语言描述的长度只能增加冗余字数，不能提升生成质量；但是构建结构化提示词，用json格式来扩展位置、深度、姿态、材质和背景等信息，可以显著提升生图质量。 所以对于用户，让AI写好结构化提示词，再生成图片效果更好；对于后续的模型，大概率也会直接把结构化提示词的功能融合进生图模型里。 论文：

公司的 SQL 仔和数据分析师要被这个开源神器干失业了！老板直接用自然语言提问，AI 就能自动打通底层数据库生成数据报表，关键是还不会胡乱捏造指标。 这玩意真有人做出来了——GitHub 爆火开源项目 WrenAI，目前已经斩获 16.8k Star，采用 Apache 2.0 协议开源。它是一个专门给 AI Agent 打造的 Generative BI（生成式商业智能）引擎。简单来说，它在你的数据库和 AI 之间塞了一层“业务语义理解”，不管是 PostgreSQL、ClickHouse、Snowflake 还是 BigQuery，连上就能直接让人话变成准到离谱的 SQL 和可视化图表。 🔥 核心卖点： • 通吃 20+ 种主流数据库：大小数据库一键打通，不挑食 • 独家业务上下文层：AI 不再瞎猜表结构，查询零幻觉 • 自动出可视化图表：说句人话直接生成漂亮仪表盘 • 无缝对接 AI Agent：跟 Claude Code、Cursor 秒无缝集成 • 完全开源可私有化：敏感数据不外流，本地部署超省心 🔗 传送门：

我理解，这轮中国加强境外信托征税，极度利好香港，估计房价还要涨。其次利好新加坡和迪拜。 未来中国富人单纯把钱和信托放到境外已经不够，真正有税务意义的是把“人”和税务居民身份一起迁出去。 而香港恰好是中国高净值人群最容易完成这种迁移的地方：距离近、语言文化相通、商业往来方便，又有成熟的银行、券商、家族办公室和信托体系。 同时香港本身没有资本利得税、股息税负较低，并与内地有避免双重征税安排。 中国越强调对居民个人全球收入和境外信托穿透征税，香港作为“离中国最近的低税国际财富中心”的价值反而越高。

我对 UI 的第一性原理理解是 UI = view + reactivity 这里 view 就是 JSX，它把视图结构变成了语言中的一等公民表达式。而 reactivity 和 view 是完全解耦的，所以你保留 react 的 JSX 结构，但写业务逻辑的方式换成 vue solid 之类的框架建模，是完全没有关系的。

数据库领域有一篇经典的博文叫 MapReduce: A major step backwards，核心观点在于索引、查询优化和数据库管理是有用的，今天丢掉未来还是要捡回来，事实也是如此。 编译器也类似。直接生成二进制，token 成本首先就成问题，其次写代码不只是为了得到二进制，更是多年来对业务建模的一套模式语言。

底层看稀缺，顶层看客户！看到 @chamath 分享的这张 AI Stack，感觉这个架构划分和 Rewire Index 5 Layer 相当类似，分享一下我对每一层的理解： 1. 能源与基础设施层（最底层） 与 Rewired Index 的逻辑一致。电力会迎来爆发式增长，尤其是无需接入电网的独立供电商（IPP）；而土地受政策影响太大，弹性有限。在大众的舆论压力之下，太空基建应该会是未来几年的新机会，无需土地，无限电力⚡️ 2. 芯片层 做独立芯片，初创公司基本没有机会：性能要求极高、工艺极其复杂，最关键的是供应链已被完全锁死——这是头部玩家的战场。 真正的机会在融合与生态。从 Google TPU 的发展路径，到 Cerebras 等高速推理芯片的崛起，可以看出芯片会与云厂商、模型公司深度绑定。围绕芯片构建数据中心的整体供应与创新，机会很多；单做独立芯片，机会渺茫。 3. 云服务层 云可以分为 Hyperscaler 和 NeoCloud两类。模型商品化之后，几乎所有的负载都要靠云来承载，这会是非常赚钱的生意。但构建极其复杂，堪称 AI 时代的重资产业务——或者说，智能时代的房地产。 4. 模型层 模型公司面临的核心问题是正在被商品化： - 如果 Scaling Law 已到极限，模型百分之百会被商品化； - 即使 Scaling Law 还有很大空间，大家对「最好智能」的需求也在被分解——大量日常应用不需要最顶级的智能，中等水平模型和开源模型会逐渐接管这些需求，反而加速了商品化； - 最尖端的头部模型公司，更像是「先进制程」的芯片：能从中获取很高的价值，但并非所有任务都需要它。 5. 应用层：Harness vs Application 这张图最有趣的地方，是把应用层拆成了 Harness 和 Application 两层。 我的判断是：按目前模型的进化速度，Application 还没有任何机会，但 Harness 的机会已经大量出现，尤其在企业端。企业内化的知识只能通过 Context 和约束来落地，所以 Harness 就是新的企业应用层；它们会替代旧的 SaaS，或倒逼旧 SaaS 升级。 如果把 AI 扩展到大语言模型之外的更广义范畴，应用层更可能以垂直集成的形态出现，例如：自动驾驶 / RoboTaxi / 任何可端到端自动化工业流程和武器系统；生物研究 / Wet Labs；把执行能力直接部署进企业内部的模式（类似 Palantir 的服务方式）

从五号电池版Magic Mouse升级到内置锂电池版Magic Mouse，实际上是降级。 2015年苹果发布了新款Magic Mouse，抛弃了五号电池，改用内置锂电池，美其名曰环保升级，告别一次性电池。 听起来很美好对吧？然后他们把充电口放在了鼠标底面，这意味着当你的鼠标没电时，你不能边充边用。 你必须把它翻过来，肚皮朝天，插上充电线，像个傻子一样干等。少则十几分钟，多则半小时。 这段时间你什么都干不了，只能盯着屏幕发呆。 以前用五号电池的时候呢？两节南孚，两块钱，三十秒换好，满血复活。 出门忘带电池？楼下便利店随手买，现在呢？忘带充电线你就原地去世，带了线也得原地罚站。 苹果的理由是美观，说充电口放在侧面破坏设计语言。 我掏钱是为了好看还是为了好用？你为了那一点设计洁癖，让几百万用户每隔一两周就集体面壁思过。 这种傲慢到极点的设计，属于乔布斯走后苹果最经典的我知道你需要什么，你闭嘴的产物。 这玩意儿被果粉洗地快十年了，我今天就要说它是史上最反人类的"升级"。 你手上有没有那种用起来越改越别扭的产品？说出来让我知道不是一个人。 @RallyOnChain