鸭哥 (@grapeot)
@grapeot
AI builder。关注 agent 基础设施、AI-native 开发和模型能力边界。Superlinear Academy 联合创始人。
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OpenAI 和 Cursor 同时在 2026 年 4-5 月把重心从 Skill 转向 Plugin。
驱动这个动作的原因完全不同——OpenAI 在防守模型商品化，Cursor 在逃离供应商陷阱。这篇文章拆了三层：Skill 为什么赚不到钱、Plugin 补了哪三个缺口、两种策略为何走向不同方向。
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一个熟练掌握数据结构和算法的高手，和一个水平一般但认真写Docstring的人，谁用AI写代码更快更好？答案可能让你不舒服：后者赢面更大。因为AI辅助编程的核心产出不再是代码，而是注释。
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Meta 花 20 亿买 Manus，Musk 给 Cursor 开了 600 亿收购选项。中文互联网最常见的反应：套壳，冲动消费。
这个判断方向性地错了。
Manus 在所有人照搬人类组织架构做 multi-agent 的时候，判断 LLM 天生是 generalist，不该 hat wearing。Cursor 判断 AI 编程的产品瓶颈在模型速度，自训模型绕不过去，然后五个月把训练链路从纯 RL 迭代到 continued pretraining + RL，做出了质量接近 Sonnet 4.5 但快数倍的 Composer。
两家共同点：认知领先行业至少一个身位，而且这个领先可以用竞品对比和技术路线验证。
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AI 写的中文，读两行就能认出来。
"三条反馈都很关键，我都接住。"
"迁移到我们现在的问题，就得到一个更锋利的重构："
"你的直觉被数据验证了，比我预期的更干净："
语法没错，意思也通，就是别扭。换模型、换 prompt 都去不掉。
我最近注意到这股味儿的真实身份：翻译腔。上面每一句都能翻回英文——"I caught all of them"、"a sharper refactoring"、"verified cleaner than I expected"。字是中文，骨架是英文的。
鲁迅和王小波骂了一百年的老问题，现在被 AI 批量生产出来了。但套路有限，最常见的四种：
一是物理动作描述思考。"接住"来自 catch，"锋利"来自 sharp，"不崩"来自 doesn't break。英文里有棒球和物理生活的支撑，搬到中文里就悬空了。日常说"收到"、"记下"，不说"接住"。
二是形容词替读者先下判断。"逻辑很清晰：""问题很直接："——后面的事实自己能让读者感受到清晰，形容词是多余的。
三是抽象名词做主语、形容词收尾。"工程上的现实比这些数字难看"——读完不知道哪儿难看。
四是有中文译法的英文词直接混用。context、state、cache 都有稳定对译，留着英文只让读者反复切换。
本质是同一个问题：AI 写中文时先用英文句法想清楚，再逐字换成中文。怎么改？别修修补补，重写。用中文里本来会怎么说，重新说一遍。
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