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这事看起来荒诞，但是本质防御性医疗，喝红牛确实不用洗胃，但是保不齐且概率不低，孩子喝的不是红牛，但是家长给医生说是红牛，然后来医院让医生看着治呢

美国正在安排世界1：欧洲篇-沦为二流世界 默克尔当政时的德国有两个政策，一是与俄罗斯构建廉价能源基础，二是引入难民作为劳动人口的补充。 伴随着乌克兰博弈的恶化，欧洲与俄罗斯分道扬镳，通过代理人战争，成为敌人。 这是大家已经看到的事实，我就不重复了。 乌克兰东部已经打成废墟，上千万国民丧失，其中六百万俄语族进入俄罗斯，另外数百万散落在欧洲和五眼联盟。 乌克兰丧失了东部工业基地和三分之一的农业黑土地，现在支柱产业是欧美援助、军工业、农业。 乌克兰已经是世界上的军事强国，在无人机应用的军事演习中，甚至击败了美军，并开始出口无人机设施和技术服务。 俄罗斯则转向东方，中国成为新的大客户，并重建了军工产业经济。 欧洲经历了能源的转型，在投资了数百亿欧的能源设施后，不得不依赖美国和卡塔尔的LNG，依赖美国和沙特的原油。 能源价格飙升到原来的数倍。 绿党和战争联手摧毁了欧洲的传统能源能力，俄乌战争导致廉价天然气供应断供，绿党则摧毁了德国的核电和煤电。 欧洲在短短的四年里，工业体系重新解构，丧失了重化工和重工业体系。又不得不重启核电。 有些欧洲的评论家谈到了美国起到的作用，美国不愿意欧洲经济与俄罗斯能源构建的牢固卡特尔，威胁到美国的利益。 因此非常成功的在乌克兰通过煽动革命，就导致一连串的后果。 十九世纪最善于国家间阴谋的老欧洲已经是一群温柔的女性政客当道，在老乔和布林肯等政治老阴笔手里，像一群傻白甜一样，拱手将自己的系统切割，成为美国能源卡特尔的附庸。 进而美国用通胀补贴，吸引欧洲资本到美国投资。 剥离欧洲重工业。 接着彼得蒂尔帮上台，厄文等人的指引，就是让欧洲右翼崛起。排外和反对中国是一体化的内容。 因为欧洲还有转型机会，他们依靠高精尖的工业母机、芯片设备、医药、汽车链、奢侈品来构建新的高端工业体系，以建筑文化的底蕴吸引游客消费、以老钱对外数十万亿的投资获得股息回报。 但美国会引诱欧洲对中国贸易开战。 美国希望欧洲与中国脱钩，这是一箭双雕的事情。 欧洲如果与中国脱钩，则欧洲的工业母机、芯片社保、医药、汽车链、奢侈品就无法对中国销售，欧洲就此工业衰落。 由此欧洲只剩下威尼斯命运，也就是借助于数百年的积累老钱，通过对外投资获取股息，回补欧洲，还可以维系精致生活。 唯一的问题是：老钱是极少数精英的投资，只具备股东价值，回到欧洲的确能维系上层的生活品质，但欧洲人则购买力与生活品质沦丧。 其实欧洲人因为这些年的迷茫，也正好被美国保守派煽动极右翼民粹，排外正在盛行。 一旦欧洲大规模排外，与非洲的传统羁绊就会削弱。 非洲是中美角力的资源大陆，中国在付出了巨大的投资，帮助非洲人完成基建，投资矿山，建设学校等等得到的矿产品供应链，正遭遇美国新的战略袭击。 这不是阴谋论，这是登载在美国驻非洲联盟使团官网的文章。 美国放弃了民主党多年的策略，比如通过文化输出，用NGO对非洲支援教育、卫生、环保等，重归大棒与胡萝卜方法论，建议美国排除类似黑水等防务公司，为这些非洲资源过提供武装安全保证，去打击反对派武装，并保卫原油、有色、稀土等矿产资源。 这当然也必然断绝中国获得初级原材料的供给，非洲国家纷纷加码要求中国企业转让股份、技术和深加工。 实际上欧洲在开始实行贸易战，以削弱中国产品在新能源、机电等领域的冲击。 这是避不开的阳谋，即使欧洲人知道美国不怀好意，也必定会落入坑中。 不过欧洲和美国都在寻找替代品，比如印度。 欧洲试图通过大量对印度投资和贸易，重复中国当年发展的三十年，从而获取相同的收益，以取代中国。 但印度需要基础产业链，他们更希望中国产业能够继续投资，在构建了基础产业链后，再把中国产业踢出印度，并取代中国制造在全世界的地位，这个过程中才会逐渐接受欧洲和美国的设备和技术。 中国是着急了一点，在产业转移的过程中，不小心的大量投资印度，帮助印度建设了40%的电气系统，完整的手机集成系统等等。 不过由于印度也太着急，过早的暴露了吃相，以至于中国政府开始警惕，今年严谨技术转移和投资。 其实主要是针对印度的。 越南则安静的替代中国中，完全没有露出任何难看的吃相。 因为越南同属儒家文化圈，非常了解中国，中国一定会重蹈日本的覆辙，产业大量转移后，导致日本空心化。 中国也会扶持起一个个替代自己的竞争对手。 只为今天的外贸额，卖铲子卖的很爽。 美国的战略家心知肚明。 美国是一个自组织系统，他的金融系统、风险资本、学术与技术应用系统、民间精英智库、媒体、情报组织、官僚体系的事务官等等，有着一整套自发的研究体系，在需要的时候，为白宫和参议院的各级委员会提供研究报告，以构建美国的战略和执行方略。 美国通过一年的贸易战和科技战，已经知道短期内，完全无法与中国脱钩，也不太可能摧毁中国高科技的替代和升级换代。 中国在过去的十几年里，构建了分散的能源供应体系，不像欧洲完全依赖于俄罗斯一个单一大供应商。同时，中国也发展了新能源产业链。 在能源物流通道上，不仅仅是依赖马六甲，也有与俄罗斯、中亚、巴基斯塔、缅甸的能源管道和港口。 不过美国也在试图减裙边，拿下了委内瑞拉，巴拿马运河与秘鲁的钱斯港都发生了变化。 然后发生了伊朗战争。 只不过伊朗战争更多的是导致欧洲能源成本上升，美国通胀居高不下。 但在高端芯片领域、在AI领域，美国正在彻底与中国脱钩，ANTHROPIC老板直接杜绝中国用户。 中国对美国的出口已经跌回到2007年的份额，尽管通过东盟、墨西哥等转口到美国，美国的逆差实际上是扩大了。 美国在吸引资本回归美国工业的进展缓慢，但身段灵活，很可能会重启过去友岸外包的策略，订单发给新兴工业国，以替代中国。 等到越南等国的纵深延申到上游，形成全产业链，也就与中国彻底脱勾了。 如果你听不懂，我举个例子。 在纺织业，越南最早从成衣业开始，后面是织布、纺纱，再到化纤，进口中国的PTA等等。等到炼化一体化上线，整个产业链就打通了。 也就像印尼和非洲12国要求不仅仅是勘测、采矿，还要去加工成金属，进而开始中间体的加工，搬来设备，未来要制造设备。 实际上欧洲在这个过程中亦步亦趋的跟随美国，哪怕贝森特突然袭击欧元，以支撑日元时，欧洲货币当局也只是出来抱怨一声。 除了这些外部的因素，欧洲自身以环保替代阶级斗争，在丧失了宗教气氛后，以政治正确来构建信仰，以各种防御性的限制性政策对创新进行遏制，使得欧洲成为最难创业成功的经济体。 这也是欧洲步履蹒跚的内部原因。 美国人的一切行为都是在阳光下的，从未隐瞒，这是阳谋，是利益导向的生存策略，一定要削弱欧洲，削弱中国，摁住日本，控制韩国与台湾两个经济体的电子产业。 以维系美利坚四百年的荣光。 老欧洲则只是老钱们舒服的养老地，新晋精英都去了美国创业，普罗大众的购买力随风而逝。 待续，日本篇。

当两个英文词映射成同一个中文词 一场跨越百年的翻译公案 近代东亚思想史上，有一桩影响深远的翻译公案。 西方政治传统中的两个核心概念：Freedom 与 Liberty，在进入中文世界后，几乎被不加区分地打包译作同一个词：“自由”。 表面看，这不过是寻常的语词转换；细究之下，它却悄然改写了几代中国人理解政治、法律与权利的基本框架。 汉语中原本没有能精准对应这两个概念的现成词汇，于是一个本土词，被迫承载了两个虽相交叠、却并不等同的西方思想脉络。 Freedom 源出古老的日耳曼语，带有强烈的自然色彩，更偏重个体主观的自主状态：挣脱一切外在束缚，依自身意志行事。它的核心，是人的主体能动性，是“我想做，就能做”的行动力。 Liberty 则来自拉丁语，经法语汇入英语。自诞生起，它便不是一种天然抽象状态，而是一种政治与法律地位：个体在共同体中依法享有的权利，以及免于专断干涉的制度化保障。 一句话，Freedom 追问的是“我能否不受限制”，Liberty 追问的是“我的法定边界在哪里”。 我举两个例子：美国《独立宣言》写的是“生命、Liberty 与追求幸福的权利”，着眼的是公民的政治防线；一个半世纪后，罗斯福提出“四大 Freedom”，讨论的却是人类摆脱恐惧与匮乏的普适状态。 然而，当这两个词共同沉入中文“自由”的容器，那种微妙而致命的差异便渐渐消融了。 如今，当人们谈论“自由”时，可能是在说个体的精神解脱Freedom，也可能是在说宪法保障的公民权利Liberty；可能是在说主观的选择任性，也可能是在说严密的制度设计。 许多公共辩论之所以各说各话、鸡同鸭讲，往往并非价值观的根本对立，而是双方口中的“自由”，原本就流淌着不同的血脉。 当年 Freedom 进入中国后，几乎独占“自由”之意；而 Liberty 来到汉语世界，是否仍用“自由”来译，却让翻译家们犯了大难。 汉语传统中的“自由”，本就带有“独来独往、不受管束”或“随心所欲”的底色，根本无法完整承载 Liberty 所内含的法律、契约与建制维度。 1903年，翻译大家严复在译介约翰·密尔 John Stuart Mill 的《On Liberty》时，刻意避开了字面上的“自由”，将其定名为《群己权界论》。 “群己权界”四字，精准刺中 Liberty 的要害：它关心的从来不是无限膨胀的自我，而是在社会共同体中，个人权利与公共权力之间的边界究竟如何划定？国家可干预个人到何种程度？个人又该在何处止步？ 为彻底切断旧义，严复甚至尝试以古字“自繇”替代“自由”，试图洗刷掉传统语境中“放纵、任性”的负面联想。 同时代的马君武编译此书时，选择了“自由”二字，却将书名改为《自由原理》。这多少暗示，他也意识到此“自由”非彼“自由”，试图借“原理”二字将它拔高到社会法则与政治公理的高度，以避免中文原意的干扰。 遗憾的是，历史最终没有站到严复的深邃一边，而记住了马君武等人的通俗。 直到上世纪30年代，还有人将此书译作《自由之理》，这时仍保留“之理”二字做修饰。而从40年代至今，接下来的各种翻译版本几乎无一例外地采用《论自由》之名，《群己权界》一词彻底隐入尘烟。 一个译名的胜出，不仅决定了一种表达方式，更在相当程度上锁定了一个文明此后多年的思想走向。 当然，这并不意味着“自由”便是错译。只是，翻译或许能找到字面的对应，却很难在异域土壤上，瞬间复制出另一个文明历经数百年历史博弈才长成的概念边界。 进入二十世纪，这种复杂性在中文语境中被进一步放大。 1958年，以赛亚·伯林 Isaiah Berlin 发表著名演讲《Two Concepts of Liberty》，提出“消极自由”与“积极自由”的区分。伯林讨论的对象依然是 Liberty，而中文最终仍只能统一译作“自由”。于是，这个本来就超载的词，不得不继续吞下更多层级的思想重负和复杂解释。 前一阵子，看到刘仲敬的书《经与史》，他将 Liberty 解读为一种“私性契约特权”，这也是一个理解上的突破。 按刘仲敬的说法，Liberty 既不是抽象的天赋人权，也不是国家顶层恩赐给全体国民的统一福利；相反，它是历史各方（君主、贵族、教会、城市行会）在漫长博弈中，经由无数次具体冲突与妥协，最终以白纸黑字沉淀下来的契约性权利。 所谓 Liberty，本质上就是这些具体契约中，个人或共同体“保留不退让”的防御性堡垒，它首先属于历史博弈的参与者，而非国家发明的政治神话。 回望这场跨越百年的翻译公案，真正值得深思的，从来不只是Liberty 这个译名的对错。 当 Freedom 的无拘无束与 Liberty 的契约边界同时被熔铸进“自由”二字，中文世界固然获得了一个富有张力的宏大词藻，却也失去了一部分原本清晰、冷静而严密的区分。 这可能是跨文明跨语言思想旅行中，最值得反复研究的课题。

"打工是没法财务自由的。" - “老股民”用扣子金融 skill 重回股票市场 最近被某大厂炒股实现财务自由员工的故事刷屏了，也激起了我重新看股票的热情。 我也曾经是个“老股民”，毕业头几年炒了几年股，后面越来越忙就没怎么炒股了，账户吃灰好些年了，昨天又开始下载股票软件，开始看起来了。 断开这么多年，市场变化不小。板块不知道轮动了多少几轮了，热门题材基本认不出，过去靠盯盘、看K线积累的手感，现在用不上了。 最近股票行情非常不错，我发现身边的一些朋友开始用扣子炒股了，我也学着他们用起了扣子，尤其是它的「A股投资分析技能包」，可以帮我快速重新建立对市场的判断框架。 其核心能力如下： - 实时股票数据与板块热度分析：毫秒级追踪全市场资金流向与涨跌异动。 - 量化个股分析：融合基本面、技术面、筹码面多因子选股模型，完成智能化量化回测与标的评级。 - 科技股分析：聚焦半导体、人工智能、新能源等硬科技赛道，结合行业周期与技术壁垒展开深度研判。 - 红利股分析：深度挖掘高股息率、现金流充沛、盈利稳定的防御性资产。 还有八大技能：板块热度分析、量化股票分析、全维度股票风险雷达、科技股分析、红利股分析、巴菲特股票分析、A股/港股/美股实时数据 下面我演示一下它的功能，如下👇：

全球数字资产市场在经历长达数周的剧烈波动后，在 60,000 美元关键技术支撑位展现出非标的买盘承接迹象。 尽管此前由于 MicroStrategy（MSTR）及相关实体面临潜在清算抛压的传闻，导致市场悲观情绪在 6 月上旬集中宣泄，但比特币（Bitcoin）作为去中心化、主权无法没收且具备跨境即时结算属性的硬货币，其底层分发逻辑在宏观资金重组中再次获得确信度验证。 在此前的 2024 至 2025 周期中，由于黄金创下 2011 年以来的首次实质性暴涨，传统数字黄金叙事曾遭遇阶段性的资本撤离摩擦。 然而，随着全球大模型推理成本下行与 AI 股票资产沉淀出庞大的实现利润（Realized gains），这批高净值科技资本正在寻求长期的价值存储入口（Store of Value）以对冲法币的持续折旧。 传奇宏观投资人保罗·都铎·琼斯（Paul Tudor Jones）等机构资本在当前负面舆论频发的情形下，依然维持了对数字资产的企业财库防御性配置，这表明科技与传统老钱的利润最终在向稀缺资产复归。 这种对核心支撑位的死守，直接对冲了此前市场对塞勒（Saylor）爆仓危机所预设的极值清算模型。资产价格走势表明，MSTR 与相关杠杆凭证当前的贴水表现，已阶段性消化了未来 6 个月内最恶劣的潜在强制抛售摩擦。 与此同时，地缘冲突导致的供应链溢价正在迎来转折。随着霍尔木兹海峡的重新开放，全球大宗商品运输阻力与航运通胀随之下行，这为美联储从非理性鹰派转向行政降息腾出了关键政策空间，全球万亿法币流动性重组的闸门随时可能打开。 华尔街资管巨头与链上原生多头在第三季度（Q3）起跑线前的密集换手，解释了为什么这场左侧左倾的防御性套利在当前节点获得胜率支撑。 当市场的风险溢价模型被恐慌情绪推向历史极值，价格回归长期历史趋势线的技术收敛往往最具爆发力。 资本的逐利属性决定了，当高带宽的算力泡沫将软件生产力推向边际零成本，具备绝对稀缺性与零物理折旧损耗的数字锚定物，将不可避免地再次接管泛化资本大盘的避险分发权。

推荐这篇文章，Flask 作者 Armin Ronacher 写了这两天我看到最诚实的 loops 反思。之前两篇都在讲 loop 怎么搭、工程怎么落地，这篇问了一个没人敢问的问题：loop 写出来的代码你真的喜欢吗？如果你在用 AI 写代码，这篇可能会让你停下来想一下。 即将到来的 Loop 我不再给 Claude 写 prompt 了。我跑着一些 loop，它们负责给 Claude 写 prompt 并决定做什么。我的工作是写 loop。 — Boris Cherny 过去几个月，我看到越来越多的人在 coding agent 之上构建一些感觉上跟"直接用 coding agent"有本质区别的东西。模式到处都一样：任务被放进某种队列，机器捡起来、尝试、停下来，然后 harness 判断那是不是真的结束。 如果不是，harness 继续同一个 session、注入另一条消息、用修改过的 context 启动一个新的 session、或者把任务发给另一台机器。任务在模型自己本该说"我做完了"的那个点之后，继续活着。 我想这种 loop 想到自己都不好意思承认。 每个 coding agent 内部已经有一个 agent loop 了。模型调用工具、整合结果、再调用工具、读文件、改文件、跑测试、最终生成答案。那个 loop 我们已经相当熟悉了。另一种 loop 是 harness 级别的 loop：agent loop 之外的 loop。那个 loop 也不是新的。从 Claude Code 早期我们就一直在做各种版本，但那个 loop 在 agentic engineering 中越来越重要，最近几周已经开始主导 Twitter discourse。 我还不擅长这个 我目前的状况是：对于我真正在意的代码，我还没怎么成功用过这种工作方式——而这恰好是我相当大一部分代码。 部分原因是品味，部分原因是控制。我对我想要的代码样子设了一个很高的标准，我想理解我交付的代码。在压力下，或者跟另一个人讨论时，我想能够解释清楚系统做了什么，而不是先让一个 clanker 解释给我听。显然，这种"想理解代码"的愿望是否会在几年后依旧存在，是一个问题。但现在，我还没有越过"理解对我来说很重要"这个阶段。 基于这个愿望，对于没有我关注时写出来的代码，尤其是由 loops 产生的代码，我感觉有些东西缺失了。当前模型倾向于产生过于防御性、过于复杂、推理过于局部的代码。它们避免强不变量。它们添加 fallback 而不是让坏状态变得不可能。它们重复代码、发明糟糕的抽象、用更多 machinery 掩盖不清晰的设计。更糟的是：我几乎看不到这方面有什么进步。如果有什么变化的话，我觉得我们可能还在往错误的方向走。至少以我的品味，当前像 Claude Code with ultracode 这样的无人值守 harness 产出的代码，比去年秋天我们产出的还要差。因为 Claude Code 加 Fable 会连续不停地在一个问题上工作 30 分钟甚至更久，而过去这个过程会有更多人参与。 此外，一个众所周知的问题是模型倾向于观察到某个局部失败然后添加局部防御。Karpathy 提到他们"对异常感到极度恐惧"。在具有重要不变量的系统中，尤其是持久化数据格式或核心基础设施，正确的修复不是"处理每个异常情况"。正确的修复是让异常情况一开始就无法被表达或写入。但即便有大量人工引导，LLM 也不会自然地产生那种代码，而且即使代码自然地像那样产生了，它们仍然会试图处理现在已不可能的错误。 当你把这种行为放到 loops 后面时，你往往会放大它。如果每次迭代都添加一个小防御，系统会慢慢变得更不透明，同时表面看起来更健壮。你越放手，这种情况就越严重。当这样的工具交给没有清晰指导的初级开发者时，它还会教给他们非常糟糕的实践。因为如果你问他们为什么做所有这些，他们会令人信服地论证自己的做法。 Loop 在哪里有效 但与此同时，假装 loop 模式不管用也是不诚实的——它在某些领域已经好得惊人。 代码移植就是其中之一。已经有令人印象深刻的大规模自动化移植案例，包括报道中把 Bun 的部分代码从 Zig 移植到 Rust 的工作。我自己也成功用它把 MiniJinja 移植到了 Go。性能探索是另一个效果惊艳的场景。机器可以尝试实验、跑 benchmark、丢弃失败、继续搜索。安全扫描也自然适合，几乎任何类型的研究也一样：让系统探索一个复杂的问题空间然后汇报回来，不一定要提交持久化的代码。 这些场景的共性是：它们要么不生成新代码，而是转换已有代码；要么产生的代码有意不需要长期存活。它们要么产出 PoC 或想法，要么呈现发现，或者更像机械性的转换。 我相信，产出不需要长寿的 artifacts 的 loop，或者产出某种可清晰验证的机械性翻译的 loop，比 harness 机械性地衡量某个目标的一般能力更重要。很多成功的 loop 应用用另一个 LLM 作为 judge 或 orchestrator。机械性翻译场景可以用二元测试用例验证，但它也可以用 LLM 来评判！ Claude Code 在创建完整的实验性工作流并执行它们方面，变得越来越好。当然，它生成的代码是 slop，但那更多是模型的问题，而不是 harness 不能很好地判断工作流中的某一步是否带来了净改进或完成。 Harness 只需要一些信号让它能继续。不需要客观或二元——只需要足够有用来驱动下一次迭代。 我非常喜欢那些能把我日常中的无聊部分拿走的 loops——做实验、测量、给我灵感。 软件作为有机体 另一方面，用同样的 loop 方法来写持久化的代码，我还不觉得舒服。我喜欢的比喻是：从软件作为确定性机器，到软件作为有机体。 我成为一名软件工程师的环境鼓励我理解机器。总有一层你可以剥开来加深理解。不展现确定性可观测行为的机器也许被接受，但一般不被认为是最优的。在软件架构上，我认为追求更多的确定性而不是更少是可取的。同样，理解代码的能力一直是一个不可否认的目标。实践中并不总是可能，但我们仍然以写出好的代码为荣，使得即使是新工程师也能通过巧妙的架构在复杂的代码库中导航。在设计良好的系统上，总有一些工程师知道不变量在哪里，哪些部分是承重的，哪些改动是安全的。理想情况下所有这些都是有良好文档的。在缺乏这种理解的地方，通常被认为是需要改进的事情。 显然，那个理想一直都很紧张。许多软件系统，尤其是非常成功的系统，在工程师能让它保持干净的时期过后，常常变得太大、太动态、太依赖外部服务，无法装进任何人的脑袋。即使没有 LLM，我们在诊断分布式系统时也已经有点像医生了：观察症状、提出假设、"开更多检查"、尝试一些补救措施、再次观察。 但有了 LLM，我们正在沿着这个方向走得更远更快。我们用它们来写代码，也用它们来诊断和治疗。已经有大量工程师生活在这样一个世界里：生产问题发生后的第一步是让 clanker 读日志、提出根因、主动提出 patch。结果 patch 通常被另一台机器捡起来审查，有时甚至没有任何人工监督就合并到了 main。 显然这很强大，我不能否认它听起来很诱人。但屈服于这个想法，特别是随着人类监督越来越少，意味着接受我们可能无法再以同样的方式理解整个系统。我们治疗它、监控它、稳定它，但我们不一定理解它。 我毫不怀疑对于某些软件来说，这没问题。不是每一行代码都值得人类作者身份，而且过去也可能写过更差的代码。 但我希望所有软件都这样写吗？ 你无法完全退出 非常令人不安的是，选择退出这个全机器驱动的未来可能不是一个选项。 安全是最清晰的例子。即使你不用 loops 来构建你的软件，别人也会用 loops 来攻击你的软件。攻击者会持续运行机器，即使不是攻击者，安全研究人员也会，而其中一些自动化工作会产生大量噪音但也会发现真正的问题。信号和噪音都会以如此大的规模涌向你，以至于你几乎不得不也扔一台机器来处理。 Daniel Stenberg 关于 curl 的 summer of bliss 的帖子是一个很好的例子，展示了维护者已经承受的压力。据我所知，AI 在 curl 的核心开发中并没有扮演重要角色。但尽管如此，维护者还是被报告淹没了——其中大部分是 AI 生成的。 如果攻击者和报告者都在 loop，防御者最终也需要 loop 才能跟上。也许不是直接写 patch，也许只是用来 triage 和复现——但压力会增加。 竞争也是一样。有些团队会通过原始速度超越其他团队。有些项目会突然加速，因为一个小团队搞清楚了如何有效编排机器。有些 startup 可以用五个人做到过去需要五十个人的事。有些人可能会直接把一台机器放在一个 loop 里对着你的产品，告诉它"把它做得像那个一样"。而如果他们的用户很开心，这真的重要吗？ 不是所有软件都会受到同等影响。有些领域会惩罚草率，要求信任和责任，但很多软件生活在一个原始速度、快速实验和大面积覆盖至关重要的世界里。 建立新的依赖 最可怕的部分是，我们以新的方式变得依赖于这些新机器。软件一直依赖工具。我还记得我不得不为编译器付费的时候。这些新工具让人回想起那些创造软件需要真实成本的日子。但现在不再是一次性付款了——它是一种持续的依赖。不只是对钱包的依赖，还有认知依赖。 如果一个代码库由 loops 产生、由 loops 审查、由 loops 打补丁、由 loops 维护，当你不再能访问同等级别的系统时会发生什么？当某些贸易限制剥夺了对最强模型的访问时？如果只是成本变得不可接受呢？如果你和你的团队只是丧失了不用机器理解代码的最后一点能力呢？ 我们可能会创建出不仅人类难以维护、而且把机器参与作为其维护模型前提的代码库。这已经在发生了！不是在所有地方都发生，甚至可能不是以被视为有问题的方式在发生，但我们看到越来越多。人们越来越多地合并他们不能完全解释的代码。人们失去了创建 issue 报告或在聊天中讨论事情的能力，而不借助 clanker 增强或改写他们的消息。太多人越来越依赖机器来总结或提供上下文。我越来越多地遇到通过 LLM 这个中间人与我交流的人。 再说一次，也许这甚至不一定是错的，但它对我们做事的方式是一个巨大的改变。 未来的 Harness 我毫不怀疑这就是方向，但朝着这个方向走需要我们在所有地方都改善我们的工具，而不只是在 coding agent 里。 仅仅编排更多的 loops 是不够的。更好的变更可视化或编排或 agent 不会恢复我们的理解。要么我们需要找到巧妙的方法把人拉回 loop，让 loop 的变更长期可读，要么我们需要找到更好的方法来组合这些越来越复杂的系统。 这也是我对 Pi 的角色的想法在变化的地方。Pi 一直很谨慎，我认为这种谨慎是好的。我不希望一个每一次交互都变成不受控制的机器 swarm、做出我无法跟上的变更的未来。我不希望 Pi 为了赢得"软件自己写自己"的竞赛而变成一个不可维护的混乱，我也不希望 Pi 推广这类工程。但与此同时，Pi 是一个 harness，而 harness 正处在人们运行这些新型实验的中心。 编码任务的任务队列、agent 编排、子 agent、持久化 session 会变得越来越重要。即使是我们这些有保留意见、没有盲目拥抱 loops 的人，也必须要开始做这些实验了。因为我们需要理解如何让这个未来有边界、可生存。 控制 Loop 正如你从这篇文章中读到的，我对这个未来非常不安。不是因为恐惧，而是因为基于对这项技术至今的经验而产生的谨慎。 采用 harness loop 的想法意味着 harness 决定工作何时完成。在 agent loop 中，模型最终说"完成"然后我审查。即使在那之前，我通常也在沿途引导。我参与其中，我喜欢在学习中前行。在 harness 操作的 loop 中，我不确定我的角色到底是什么。甚至"完成"信号也失去了所有意义，只是变成了传递给另一台机器进行评判的信息。我的角色被简化为一个信使。 今天，我不喜欢我看到的那种用这种方式构建的系统产生的代码，我也不喜欢与太多用 AI 辅助构建的软件交互。Loop 很强大，但它越来越多地移除责任，至少在当下它非常鼓励我们向机器投降。 然而，我毫不怀疑这个 loop 化的未来就是我们的未来——尽管我目前对此感到反感。我已经看到惊人小的团队以不可能的速度在构建，我看到代码库正在变成越来越模糊和混乱的有机体，只能由更多机器来诊断。这些代码库同时既有用又混乱。 所以我想我开始接受一个事实：问题不是我们会不会 loop——显然我们会的。也许问题是：在一个 loops 的未来里，我们如何不放弃判断，如何在其中保留良好工程的原则，如何确保负责任的人能够继续监督，如何重新思考我们架构代码的方式以在其中保持清醒。 原文：Armin Ronacher, "The Coming Loop", 2026-06-23 链接： #AI# #Loops# #软件工程# #反思#

中国医疗健康类股票的估值已降至历史最低，其市净率约为2.7倍，已跌破2008年全球金融危机期间的低点。这一现象的主要驱动力是市场资金从消费和医疗等防御性板块大量流出，转而涌入半导体和计算基础设施等人工智能（AI）相关领域。 来源：Bloomberg