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MirrorCode：测评AI复刻软件的能力 让AI在完全看不到原始源码的情况下，从头复刻整个程序，最终生成的代码必须与原程序输出完全一致，而且其中包含一些隐藏的用例。 MirrorCode选取了25个目标程序，覆盖Unix工具、数据序列化与查询工具、生物信息学、解释器、静态分析、密码学、压缩算法等多个计算领域。 最终，Fable5以64%的完全解决率排名第一，GPT 5.6 Sol则只有20%的解决率。 详细介绍：

今天聊聊改变人类文明的神级机构排名 S+ 神话级 1.贝尔实验室：晶体管、信息论、Unix、C语言、激光、CCD……一家公司实验室拿了10次诺奖。没有它就没有信息时代，个人认为它是毫无争议的断档第一。 2.卡文迪许实验室：电子、中子、DNA双螺旋,统治了物理学半个世纪。 S 传奇级 3.洛斯阿拉莫斯：单一目标下的人类智力密度峰值。奥本海默、费米、冯·诺依曼同处一室。但遗产偏单一，主要是核与蒙特卡洛方法。 4.哥本哈根玻尔研究所：量子力学在这里被谈出来的。以极小的体量撬动了整个20世纪物理。 5.普林斯顿高研院：爱因斯坦、哥德尔、冯·诺依曼、外尔同时在职。但常被批评养老院化，产出人才比其实不算顶尖。 A+ 殿堂级 6. MIT 辐射实验室：原子弹结束了战争,雷达赢得了战争，并且后来还孵化了整个MIT战后科研体系。 7.施乐 PARC：图形界面、以太网、鼠标交互、激光打印机。发明了个人计算的全部，只是钱都让苹果和微软赚了。个人认为，它是伟大发明但商业失败的永恒案例。 8. CERN：标准模型的试验场,顺手发明了万维网。 A 大师级 9.马克斯普朗克研究所：体量巨大、诺奖众多,但它是一个系统，好多个所，单点浓度被稀释了。 10.冷泉港：分子生物学的麦加，个人认为但更像社区，会议中枢而非发明源头。 11.朗道研究所：纯智力水平可能是苏联之最，可惜体制限制了世界影响力。 B+ 风格独特但产出待验证 12.圣塔菲研究所：复杂性科学的旗帜,思想影响力大于硬成果。它更像一种氛围和方法论宣言。 13.RAND：博弈论和系统分析影响深远，但作为智库，功过难分。 14.Janelia：制度设计最自觉,但成立太晚,还没到盖棺定论的时候。 我发现一个有趣的规律。 S级机构几乎都有垄断利润或战争预算在背后，比如AT&T垄断、曼哈顿计划、战时雷达。 自由探索的黄金时代，底下垫的都是不计成本的钱。但圣塔菲那种靠捐赠的清贫模式，思想输出可以，硬科技就难了。 DeepMind、OpenAI、Anthropic 现在大概在 A 与 S 之间悬着。十年后回头看,可能是贝尔实验室second coming，也可能是PARC 2.0。期待十年后，我的回看。

Claude Code 之父解释了为什么坚持做命令行而不做图形界面：别跟 AI 模型较劲做加法 Boris Cherny 的核心逻辑：模型每半年就强一代，你今天花大力气做的 UI 功能，可能下一版模型自己就能做了。之前写的全白费 所以 Claude Code 选了一个最不容易过时的形态——CLI。纯文本，最少的界面，最大的灵活性 他给了几个很硬的理由： 1⃣ CLI 是 AI 的母语。GUI 是给人眼睛看的，AI 操作 GUI 要解析 DOM 做视觉识别，又贵又容易出错。CLI 就是纯文本流，大语言模型天生就擅长处理 2⃣ Unix 哲学的可组合性。管道符一串，什么工具都能接。把日志流传给 Claude 监控异常，这种玩法 IDE 界面里做不到 3⃣ Token 经济学。GUI 附带大量状态信息和前端代码，CLI 只有纯文本，提示词缓存命中率高，成本低得多 4⃣ 没有任何 UI 能保证六个月后还有意义 少即是多。这个设计哲学在 AI 时代反而是最安全的选择

涨知识了！硅谷最硬核的逆袭史：乔布斯绝望的十年与70亿美金大反转！ 很多人只记得乔布斯在发布会上掏出iPhone的无限风光，但在Replit CEO Amjad Masad看来，硅谷最传奇的故事，是乔布斯被苹果开除后，流放荒野的那十年。 他当年花500万美元买下皮克斯，随后又砸进去5000万，连续亏损了整整十年。最惨的时候，他甚至要自掏腰包开支票来给员工发工资，所有人都以为他马上要破产了。但最终，他硬生生扛了过来，并以70亿美元的天价将皮克斯卖给了迪士尼。 在那段漫长的低谷期，他手里的皮克斯和NeXT两家公司几乎没有任何销量，完全处于濒死状态。 外界一直以为苹果后来买下NeXT，只是为了顺水推舟把乔布斯请回去。事实恰恰相反，当时的苹果在转向Intel芯片时陷入了严重的操作系统危机。正是NeXT基于Unix和Objective-C打造的系统救了苹果一命，这个系统就是后来macOS的基础，让苹果彻底保住了核心竞争力。 能够扛过漫长的绝望周期并坚持到底，才是创业者最顶级的护城河。

xAI has been shipping Grok Build updates non-stop If you have not been keeping track, here is what xAI has rolled out up to v0.2.11: New commands & core features → Integrated 𝕏 search and much faster web search → Added /export, /login, /usage, and /config-agents → Added an interactive read-file viewer with PowerPoint text extraction → Added Always-approve mode to streamline permissions → Auto-installed shell completions for bash, zsh, and fish Expanded platform support → Added Windows ARM64 and macOS x86_64 support → Improved terminal support across Warp, VTE-based terminals, JetBrains, and legacy Windows Console → Fixed copy/paste issues across Linux Wayland, WSL, and Windows Agent & context improvements → Subagents now share the terminal backend, scheduler, and monitor across sessions → Added proactive system reminders and laziness detectors to keep the model on task → Improved context compaction and memory usage for chat history → Auto-backgrounds long-running bash-mode commands triggered via ! UX, media & UI upgrades → Boosted terminal video playback to 30fps → Added multi-image paste, drag-and-drop, and temporary macOS screenshots → Added instant loading indicators when switching models → Improved clickable markdown links and rendered links inside table cells → Smoother plan-mode controls and absolute line numbers in the edit panel Stability & fixes → Increased default retry budget to ~5 minutes → Increased Unix ulimits to prevent crashes → Hardened background tools to handle timeouts and self-kills → Fixed rendering bugs across UTF-8 output, large monitors, Windows contrast, and more xAI is moving insanely fast Grok Build is going from early CLI to a serious agentic coding environment very quickly

small ship / passion project, more details soon 1. call responses via cli with all cloud tools 2. unix style structured outputs via cli 2. image gen/edit, transcription, tts 3. make projects and provision api keys more docs soon

Introducing Mirage, a unified virtual filesystem for AI agents! 6 weeks. 1.1M+ lines of code. We rewrote bash from the ground up so cat, grep, head, and pipes work across heterogeneous services. S3, Google Drive, Slack, Gmail, GitHub, Linear, Notion, Postgres, MongoDB, SSH, and more, all mounted side-by-side as one filesystem. Bash that AI agents already know works on every format! cat, grep, head, and wc parse .parquet, .csv, .json, .h5, even .wav! One pipe can stitch S3, Drive, GitHub, Slack, and Linear together, same Unix semantics throughout. Workspaces are versioned too. Snapshot, clone, and roll back the whole thing with one API call. A two-layer cache turns repeated reads into local lookups, so agent loops stay fast and cheap. Drop a Workspace into FastAPI, Express, or a browser app. Wire it into OpenAI Agents SDK, Vercel AI SDK, LangChain, Mastra, or Pi. Run it alongside Claude Code and Codex. Site: GitHub: #AIAgents# #OpenSource# #AgenticAI# #Strukto# #Filesystem# #VFS#

今天正式发布了我的第 8 个 vibe 产品， nkmc 是一个面向 AI agents 设计的统一网关和 cli 工具，操作 5 条类 Unix 命令，Agent 就能访问互联网上的所有 API。如果说 WebMCP 定义了 agent 如何模仿人类使用网页，那么 nkmc 尝试向 agent 描述互联网到底是什么。 $ nkmc ls / # 列出所有 API $ nkmc ls /api.github.com/ # 浏览 GitHub 的 API $ nkmc grep "deploy" # 跨服务搜索 $ nkmc cat /api.github.com/skill.md # 阅读 API 规格 $ nkmc write /discord.com/channels/xxx/messages '{"content":"Hello!"}' # 写入数据 $ nkmc rm /api.github.com/xxx/comments/42 # 删除数据 agents 不用注册账号，不用加载 MCP，不用理解各种 OAuth 流程。一个 JWT 搞定所有 API 请求，减少 90% 的 API 请求 token 上下文。 今天上线的 beta 版本，支持 40 种服务的 API，约一万个 API 端点，覆盖开发工具、云与部署、AI 与机器学习、通信、数据库、区块链等多个领域。 nkmc 还支持自动帮助 agent 管理 API 服务密钥，支持本地储存，shipkey 的第三方安全 vault 储存和 nkmc key store 云储存三种不同的自动管理方式。 除此之外，nkmc 还解决一个问题：你的 API 已经有人类用户了，但 Agent 用不了，因为它无法自己跨过 OAuth、bypass user session。 nkmc cli 让你 3 分钟把 API 接入 Agent 生态： 1. npx @ nkmc/cli init — 自动检测框架 2. nkmc claim — DNS 验证域名 3. nkmc generate --register — 生成 并注册 4. 引用 nkmc SDK 为 agents 鉴权 之后全球的 AI Agent 都能通过 nkmc 网关发现和调用你的 API，帮助你将为人类用户设计的产品快速转换成为 agents 设计的服务，在未来，nkmc 网关还将接入为 API 定价，x402 API 支付等自动化支付系统，直接将 agent 调用 API 转变为开发者的收入。 nkmc 语源日语的 nakamichi（中道），是我对下一代互联网的思维畅想，如果在未来，大量 AI agents 代理我们访问互联网，处理繁杂的日常事务，信息甚至金融操作，我们是否还需要界面，需要复杂的 UI 与 App？我不清楚，但毫无疑问这是一个非常有趣的未来。

Sun microsystem 2000年的时候股价如日中天，市值一度到两千亿美元，后来在廉价 PC 和开源 Linux 系统的进攻下节节败退， 2009年不到六十亿美元贱卖给 Oracle. 原来在 menlo park 的总部也卖给了 meta. 事后看，Sun 可以有两个路线获得有机增长，而且这两个路线对于它所拥有的资源而言，是个比较自然，并不太难的演变。 一个是提前做 red hat 的事，给企业使用 unix 提供技术支持， red hat 后来 340 亿美元被 ibm 收购。还有一个路线是做 cloud computing, 在 2000年的时候，不管是技术还是企业销售渠道，sun 都有强大资源，可以做得比那时还是个书店的 amazon 好很多。 但这两个新路线，需要和当时卖高端 solaris 服务器的商业模式，完全不同的思路和组织架构，会对股价短期产生巨大冲击。一般 ceo 没有足够魄力和威信，可以那么早就对自己提前革命。等到最后意识到的时候，已经来不及了。

一个段子，Linux是一个暑假项目。 我一直觉得这种状态就是一种很强烈的心流。你突然之间，有非常强烈直觉，然后时间开始在你眼前折叠了一样。 事实核查： “Linux 是一个暑假开发的”这个说法源自一个非常流行的段子，但也有真实背景： Linux 的确是在 1991 年暑假期间，由芬兰大学生 Linus Torvalds 开始开发的。当时他是赫尔辛基大学的一名学生，刚刚购买了一台装有 Intel 80386 处理器的电脑。他原本只是想模仿 UNIX 系统，写一个自己用的小型操作系统来学习，最早的目标是一个“类 Minix 的终端仿真器”。 他在 1991 年 8 月 25 日，在 comp.os.minix 新闻组发了一封著名的帖子，写道： “I’m doing a (free) operating system (just a hobby, won’t be big and professional like gnu) for 386(486) AT clones…” 翻译：“我正在写一个（免费的）操作系统（只是个兴趣爱好，不会像 GNU 那样庞大和专业）。” 所以，“Linux 是一个暑假项目”确实是事实——最初就是一个大学生的兴趣练手项目，后来变成了世界级的开源操作系统内核。这一点常被引用来鼓励学生或个人开发者，说明一个小项目也可能改变世界。