2025-10-17 08:10:56
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泡泡玛特在浙江嵊山岛的废弃渔村，举办了一个该品牌的公共艺术展，主角公仔的性格定位是"在荒野中寻找自我"。（via）
10月10日，罗永浩的新节目《罗永浩的十字路口》，邀请了嘉宾"影视飓风"创始人 Tim（潘天鸿）。
他们进行了一场对谈，Tim 从头部 UP 主的角度，分享自己对视频行业怎么看，有意思的内容非常多。
他们谈了三个小时，谈得非常深入尽兴，整理成文字稿有六、七万字。想看全文的同学，自己网上找，也可以下载字幕文件或者 AI 转录。
下面是我的摘录，尽量囊括那些我觉得有意思的点。下面主要是 Tim 的叙述，也包括一些罗永浩的话，出于篇幅和阅读流畅性的考虑，就不一一注明了。
1、
短视频的传播能力比长视频强很多。
人的本性就是追求更高的信息密度，更容易接受短视频。但是只追求传播能力，最终就是博眼球，表达就会极端化。
这两年我们最明显的一个变化就是，做视频封面也只能跟着极端起来，不然别人根本不会点进来。那我直接输给营销号了，我都不用看里面内容，我就输给他了。那怎么办？
标题党这件事儿变得史无前例的重要。
2、
这两年视频的响度比十年前响了超级多。所有人都在偷偷把音量往上拉一点，音乐再往上拉一点。所以导致所有视频平台大家都在比谁叫得更响，这个响度比10年前要响了很多很多。
所有的平台都在疯狂的竞争电平（音量），因为你第一秒就要让他感受刺激。
3、
现在手机有 HDR，就是屏幕变亮的这个功能，本来是为了看视频体验更好，但现在所有的广告都开始用，HDR 会特别亮。
有一瞬间你会感觉你刷到朋友圈里面某个东西会特别亮，或者看到一个平台上面特别亮。这是因为厂商开始用 HDR 广告抢你的注意力。
我的手机亮度本来是合理的，偶尔刷到一个 HDR 片子的时候，闪光让眼睛就特别疼。但是这件事可能会导致大家都使劲 HDR，该上不该上都上，最后就全是刺激眼睛的东西。
4、
还有一个例子，摇一摇跳转广告，这我觉得超级逆天。张衡都不用发明地动仪了，我在桌上放8台手机，哪边打开广告了，哪边地震。
这就是网络的表达极端化的结果。因为博眼球的一方最终会胜利，所以各方都想尽一切办法赶上。
5、
在五年以前，我认为互联网在乎精英式表达，就是特别漂亮的置景，以及你讲话要侃侃而谈，给人一种精英高高在上的感觉。
但是这两年，我明显感觉做内容你必须要接地气的平视化表达。就比如说，拍 vlog 我就是直接拿着相机拍我自己，大家已经开始拒绝精英式高密度表达，接受平视的表达。
6、
互联网起来之后，越来越产生了大量的碎片化内容。以前是有碎片化，也有大部头的内容，但现在读者越来越满足于那种即时的兴奋。
现在超短的视频火到大家可以一晚上刷6个小时，我也有一点不安的感觉。年轻一代如果只看这些，会不会真的变笨？
7、
全社会包括精英阶层，都已经沦陷于那些不停地追求短时间的刺激和爽感的短视频了。
不只是中国，全世界都是这样。以前咱们老说那些霸道总裁的爽文爽剧，好像就是在中国没受过文化的阶层特别喜欢。后来发现杀到全球都管用，中国做这些内容的杀到全球都管用。美国人太喜欢了。
8、
我们的核心收入是给汽车厂商、游戏厂商、手机厂商拍样片，这个钱我们都很乐意赚，这个是最赚钱最稳定的。
9、
汽车手机数码这种自媒体，你会发现超级难站着挣钱。因为你是观点的输出者，观众是来看你评测、看你来讲这个东西好不好的。但其实厂商只想你讲好的。
当然你一开始可以保持中立，优缺点都讲，直到有一天厂商拿一笔大的预算来找你。
我们跟厂商有合作。我们评测本身确实不收钱，但是现在有的时候是厂商雇我们去拍样片，跟我们拍样片时，他会问你能不能出个评测，这个时候会稍微有点难办，这是我们最近遇到的一个难题。评测必须好的坏的都说，但是你只要说一句坏的，厂商就不愿意给钱了。
但是因为我们体量已经相对比较大了，影响力大，我们可以讲坏的。但就是你会有点意识到，他其实并不是真的想找你拍那个样片，他就想要你这个评测，他想要你这个曝光。这就拧巴了，其实我们已经算是比较好的，我们尽可能羊毛不出在羊身上。
10、
如果你的内容做得足够精彩和有足够多看的人，你完全拒绝这类合作也是可以的。但现在绝大多数自媒体做不到。
怎么抵得住这个诱惑吗？你做得足够精彩，足够多的人看了，对面的价码也在不断加。他说我给你一千万，你接不接嘛？
11、
中国的 SaaS 太难做了，SaaS 就是订阅制，这个东西特别难做。
我们这个时代，就是用户不愿意为内容付费，你必须得想办法。
12、
内容行业的最大问题是没有规模效应，你为别人出一期内容，收一笔钱，就算赚得多，它是没有规模效应的。每一期都要给厂商想个新的创意，这是个巨累无比的事情。
怎么样实现规模效应呢？我们最终的答案是衣服。我现在身上穿的衣服就是我们的自有品牌。
我们的T恤今年能卖到几十万到上百万件，已经超过大部分服装厂商了。今年单款可能到20万件，但是我们品类很多，所以这是我们今年跑出来的一条路。
我发现电商可以靠规模效应，因为电商最重要是获客，这个我们有优势。
13、
美国的野兽先生做巧克力，我去了他那边看了以后，意识到真的可以奏效。他们巧克力能卖到人民币百亿一年。
现在去线下任何一个国外的超市，你只要走进去，你会看到他的巧克力摆在最前面。我吃过，挺好吃的。
重点是在于他的获客成本会比别家低很多很多，而且溢价也多一点。
14、
我们发现做硬件特别难。我们做过硬件，得出的结论就是，只要有电源的东西都得很小心。
只要有电源，你会发现品控、东西复杂度就迅速上去了，然后利润也保证不了。
15、
我们确实没有融资。很多人给我们开过很高的价码，有特别大的平台给我们特别高的价码，就是一亿往上很多的这种。
我觉得，内容公司的扩张，钱没有太大帮助。你拿了钱，就是相当于把你同事一起卖了，然后换了钱。
你可以用钱收购一堆团队，但是内容不是越多人就越好。最终你只是一个提款机，给投资人打款，帮他接商务推广而已。
16、
我把长视频和短视频当作 X 轴，把专业观众和大众观众当作 Y 轴，这样就有四个象限。我的目标是每个象限都有一个对应的账号，把这四个象限全部都吃透。
17、
我们现在的利润状况挺好的，现金流还是非常正的，整体运营都还是挺稳定的，也不用融资。
我其实想探索自媒体的上限，就是我有点想探索这个点。假如我做服装我能做到多大？假如我做商业型的内容或者广告，我们最高能报到多少？
全世界最成功的视频作者就是野兽先生，他们一年的收入是百亿人民币级别。
18、
赚钱就赚钱，播放量就播放量，这两个必须分开。你要做爆款内容，就别想做商单，你要做商单，就不要经常去想做爆款内容。这两个结合的确实有，但是很少能够做到，容易两头不讨好，内耗折磨自己。
19、
我觉得，自媒体最大的修炼的点是大众情绪感知。你必须能感知大众的情绪，才可以获得增长，这很难。
我们的选题，必须是有高受众的内容。
20、
短视频的5秒留存最重要，只要一个人看不到5秒，这个作品就废了。
长视频最重要的是三个指标。（1）CTR（基础点入率）就是看到你封面的人，有多少会进来；（2）AVD（平均用户观看时长）就是观众平均能停留多久；（3）平均播放百分比，就是观众平均看到百分之几走了。这几个指标能够维持住的话，内容就是好的。
21、
我一直有个理念，就是短视频已经证明比长视频的受众更大，然后有什么东西能比短视频更好呢？我认为就是把短视频拼成长视频的短视频合集。
比如说，车祸视频有很多人喜欢看，但是车祸集锦视频看的人更多，因为它不需要有滑动的这个操作。
人是越来越懒的。短视频需要划动，但整理好的短视频合集就不需要划。每个话题都是你感兴趣的，那当然是更优质的一个存在，所以这个内容形态是更领先的。
短视频拼成一个长视频，你预测到观众会对下一个短视频感兴趣，所以你把它拼起来，变成一个长视频。以前长视频是花很长时间讲一件事，现在长视频是不断转场给你讲八件事。
22、
AI 这玩意儿，你会渐渐发现一个很恐怖的事情，就是你的努力，以前的努力，十年的努力，其实在 AI 面前配不上，你变得没有价值，你的努力变得没有价值。
AI 打破了一个最核心的点，就是努力有回报，现在没有回报了。它是全知全能的，你的学习能力都比不过它的模型进化的速度。
我觉得大家现在还坚持说，我手做的比 AI 做的好，那和以前老妈说洗衣机洗的没有手洗的干净，不是一样的吗？那不是笨蛋吗？
23、
AI 大面积的落地，最多就是两年里面的事情。
我们的工作流里，AI 会先替代的岗位是调研和制图，制图就是做视频封面，已经不怎么需要人了。自动化拍摄目前还有点距离，但也不是很远，AI 生成电商图那些也很成熟了。
AI 剪辑也可以，剪了十年的非常优秀剪辑师，AI 绝对能在两年内替代掉。
我觉得，内部推动学习使用 AI，强调是没用的，主要靠员工的个人意识，不懂的人就是不懂，懂的人就已经疯狂在用了。我们公司5%的人已经懂了，还有95%的人没有意识到这个恐怖性。
24、
我主要使用 ChatGPT，用于文稿的校验和真实性核查，AI 的真实性核查比人好多了。生成类 AI 我不怎么用。
我在疯狂学 AI，一直在看，哪怕没有亲自上手，我也是全行业的 AI 都在了解。
25、
我们这行的从业人员在 AI 时代最核心的竞争力，还是真实性的记录，就是讲故事的能力，AI 长时间连续性还是差一点。
创意是绝对不安全的，这是我的观点。不在于你的创意好不好，而在于有这么多人现在加入了这个战场，你怎么确定你的创意是安全的？
我觉得最安全的是人生经历，AI 对你的信息收集是不完整的，这个时候你就具有独立性。
1、中欧北极集装箱航线的首艘货船，成功到达英国港口。
该船满载了4000个标准集装箱，9月23日离开宁波港，穿过北极圈，10月13日到达英国，历时20天。
这相比中欧班列的25天、苏伊士运河航线的40天、好望角航线的50天，有明显的时间优势。
这条航线的缺点是北极圈沿途缺乏补给和支持，如果遇到海冰，还需要破冰船开路。
2、上周诞生了第一位把加密货币写入小说的诺贝尔文学奖得主。
今年的诺贝尔文件奖授予了匈牙利小说家拉斯洛·克拉斯纳霍凯（László Krasznahorkai）。他在得奖前几周，发表了一篇短篇小说。
小说中，两个士兵在战壕中遭到了导弹袭击，他们受伤后躺在地上等死，开始了对于金钱的沉思。
一个士兵说："长期以来，货币都是虚拟的，如今最好的证明就是加密货币。"接着，他发表了对于加密货币的见解，认为加密货币将"越来越融入全球社会"，并称区块链是"近代历史上最伟大的发明之一"。
3、美国汽车制造商 Jeep 本周推送了一个软件更新包，导致自家汽车"变砖"。
许多车主看到更新弹框后，不假思索点击了 Yes。更新完，看上去一切正常。
离谱的是，开出一公里左右，汽车就会无法动弹。很多用户就这样突然停在高速公路上，十分危险，不得不叫拖车。
用户感到匪夷所思，Jeep 公司难道不做测试，直接就全量推送吗？这件事反映了美国传统汽车业的糟糕现状，也说明汽车软件很麻烦，开发和更新都必须十分谨慎。
1、破解加拿大航空的飞机上网（中文）
作者连接飞机 Wifi 后，出现一个登录页。作者发现，网关这时不限制 DNS 请求，可以发出到外网，通过这一点进行破解。（@ramsayleung 投稿）
2、面试官引诱我安装恶意软件（英文）
一个非常恶劣的案例，大家引以为戒。作者面试一家区块链公司，面试官给他一个代码库，让他运行后找出问题，结果里面藏着恶意代码，会窃取运行者的数字钱包。
3、Bun 1.3 新功能介绍（英文）
Bun 号称是最好用的 JavaScript 运行时，本周发了1.3版，本文介绍新功能，确实比 node.js 好用。
4、NGINX ACME 模块申请 HTTPS 证书（中文）
一篇操作教程，写得比较清楚，怎么让 nginx 服务器自己去申请 HTTPS 证书。（@hzbd 投稿）
5、如何根据 HTTP 标头防止 CSRF 攻击（英文）
最新版本的 Go 标准库，内置了防止 CSRF 攻击的功能。它完全根据 HTTP 请求的 Sec-Fetch-Site 标头来判断，本文解释原理。
6、我在一台10年前的笔记本安装 Proxmox（英文）
本文推荐过时的老电脑安装 Proxmox 系统。它是流行的虚拟化平台，可以方便地运行各种各样的虚拟机和容器。
1、GPU Hot
一个本地程序，Web 界面的 Nvidia GPU 实时面板。
2、DebDroid
在安卓手机上安装 Debian 系统，提供一个沙盒 Linux 环境。
3、Tab Hive
多个窗格同时打开网页，省去切换标签页的麻烦，点击可以全屏查看单个网站。有网页版，也有桌面版。（@MaskerPRC 投稿）
一个 Jar 包，将 HTML 代码渲染为 PDF 文件，基于 Chromium 的渲染引擎 Blink，是 wkhtmltopdf 的替代品。（@hstyi 投稿）
5、在线拼贴制作器
在浏览器里完成各种图片拼贴。（@LiveMediaTools 投稿）
6、小米笔记备份助手
一键备份小米笔记（包含图片、录音等文件），并可以将其变为个人博客网站。（@idootop 投稿）
一个轻量级的跨平台远程桌面软件。（@kunkundi 投稿）
8、灵卡面板
Windows 桌面应用，隐藏到侧边的面板，可以自定义卡片布局。（@baby7 投稿）
IntelliJ IDEA 插件，基于 Git 日志提供可视化分析，并可以使用 AI 生成提交信息。（@coolbeevip 投稿）
一个神奇的实验软件，在 Linux 终端里面运行任何 GUI 程序，也就是字符界面运行图形界面。（@kero990 投稿）
1、nanochat
著名 AI 科学家安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）本周推出的 AI 教学模型，演示 ChatGPT 的原理。你只需花费100美元租用 GPU 训练，就能自己训练出一个类似于 GPT-2 生成能力的可用模型。
2、DeepChat
基于 Vue 的桌面 AI 客户端，支持各类主流 AI 模型。（@zerob13 投稿）
一个开源的安卓应用，使用 AI 总结视频（YouTube、BiliBili）、文章、图像和文档。（@kid1412621 投稿）
1、NCE Flow
《新概念英语》点读，可以选择任一句开始播放，也可以自动朗读。（@luzhenhua 投稿）
开源的 Web 应用，通过打字学习英语单词，加深记忆，有发音和例句，内置多个常用词库，可以线上试用。（@zyronon 投稿）
1、山区火车站
日本有一个山区火车站，既没有入口，也没有出口，没有任何道路（包括山路）可以到达这个车站。
它的唯一作用，就是让乘客下车呼吸一下新鲜空气，观赏山区的美景。
离开这个地方的唯一方法，就是等待下一班火车。
1、
2000年前后的互联网泡沫，留下了持久的基础设施，寿命长达数十年，可以重复使用，成为后来的宽带、云计算和现代网络的支柱。
今天的 AI 泡沫完全不同，大部分投资都流向了专有的垂直集成系统 ，而不是开放的通用基础设施。那些极其昂贵的 GPU，使用寿命只有1-3年， 很快就会过时，并在高强度使用下磨损。
这些芯片也不是通用计算引擎，它们是专为训练和运行 AI 模型而设计的 ，并针对少数几家大客户的特定架构和软件堆栈进行了定制。它们共同构成了一个封闭的生态系统，难以重新利用。
2、
毫不夸张地说，当我在 StackOverflow 上查看一年前关于 Next.js 的答案时，它通常已经过时了。而当我在 StackOverflow 上查看六年前关于 Django 的答案时，它几乎总是还能用。
3、
AI 是人类历史上第一个拥有无限耐心的事物。无论何时何地，你始终可以跟它交谈，它会立刻回应，绝不会评判你或对你苛刻，倾听多久都不会感到沮丧。耐心从此变得廉价。
-- 《耐心是大模型的杀手锏》
4、
MOOC（慕课）炒作的顶峰是2013年～2015年，然后持续下降。各大平台多年前就停止使用"MOOC"这个词来描述课程了。随着 MOOC 网站纷纷破产，这个词一直在逐渐消亡。
内容行业的内幕（#322）
Unity 的安装费，游戏业的缩影（#272）
四十年编程感想（#222）
我们会死于气候灾难吗？（#172）
（完）
2025-10-10 08:08:05
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去年11月，90岁高龄的英国灵长类动物学家珍·古道尔（Jane Goodall）在北京的一次活动上，为了让后排观众能看到，站到椅子上发表了四十分钟的演讲。她在今年10月1日去世。（via）
我读到一篇文章，讨论软件团队怎么管理，写得很好。
文章举了 IT 公司常见的六种管理，看得我心有戚戚焉，分享给大家。
作者说，下面这些做法都属于低级管理，是经理人级别（manager），最好提升到领导者级别（leader）的高级管理。
（1）发生事故时，严厉追责，惩罚员工
假如项目出现问题，客户怒不可遏，团队充满矛盾，这时低级管理的经理人立即开始追责，召开紧急会议，要"查明真相"，还会发送一封口吻严厉、措辞简洁的电子邮件，阐明"员工责任和公司期望"。
真正的领导者则会召集团队，跟大家说："现在很困难，但不是互相责怪的时候，而要同舟共济，我们一起想办法解决这个问题。"
（2）囤积信息
很多经理把信息当成机密情报，把关键细节藏得严严实实，以为这样就能赋予他们权力或控制权。给人的感觉是他们在管理一个秘密俱乐部，而你不在成员名单上。
真正的领导者恰恰相反，他们直接告诉大家，什么事我知道，什么事我不知道，什么事我在乎。因为他知道，信任建立在透明之上，而不是保密之上。
（3）政策武器化
低级管理的管理者会逐字逐句地引用手册，将政策作为挡箭牌，避免艰难的决策或令人不快的对话。
真正的领导者将政策视为保护人的护栏，而不是束缚人的手铐，一旦有必要，可以为人改变规则。如果团队成员遇到困难，他会当面询问："我怎样才能帮到你，即使这意味着要打破规定？"
（4）快速解雇员工
低级管理的管理者喜欢"慢慢招人，快速解雇"。他可能会对你说："你没有达到预期。今天是你最后一天了。"他的目的是杀鸡儆猴。
真正的领导者不会在员工离职时摧毁他们的信心，而是帮助他们搭建通往未来生活的桥梁。他会说："我注意到你工作很艰难，我们来谈谈哪些方面出了问题。如果这里不合适你，我们看看怎么帮助你在其他地方上岗。"
（5）回避艰难对话
一位经理注意到两位团队成员的关系紧张，但却什么也没说，心里希望事情能尽快过去。遇到困难的谈话，他会粉饰、回避或躲在电子邮件后面，以避免尴尬。
真正的领导者会积极应对，和双方一起坐下来，说："你们发生了什么，我们谈谈吧。"他明白，回避只会让事情变得更糟。艰难的谈话虽然会让人不舒服，但无论如何还是需要去做。
（6）奖励服从者
低级管理的管理者喜欢唯唯诺诺的人----那些点头称是、毫无异议地服从命令的人。他们表扬那些在会议上总是附和的人。
真正的领导者会积极寻找那些敢于挑战自己的人。他们想要那种能说"我觉得我们犯了一个错误"并详细说明理由的人，因为这样才能进步。
（7）总结
管理团队的关键是领导力，这跟你的头衔和位置无关，只跟你每天的心态和选择有关系。
你将员工视为人而非消耗品，与他们建立信任而非命令他们服从，创造一个让别人能够发挥最佳工作效率的环境，那么你就是领导者。
真正的领导者将每一次与他人的互动，都看作一次引领团队的机会。问题不在于你是否有权威，而在于你是否有勇气，站出来引领团队向正确的方向前进。
1、垂直太阳能板
平时看到的太阳能板，一般是斜对着太阳。
有些专家提出，可以推广垂直放置的太阳能板。
垂直放置后，太阳能板的正反两面，都可以安装光伏玻璃，从而做到两面采光。
由于不能垂直采光，它的发电功率不如斜放的太阳能板，但是有三个显著的好处：（1）发电时间更长，尤其是冬天；（2）安装简单，不用调整角度正对太阳；（3）不必经常清扫，上面不会堆积杂物和积雪。
2、上月，韩国的国家信息资源院（NIRS）发生火灾，政府的数据中心被烧毁。
这个数据中心托管着韩国政府的云盘。从2018年开始，韩国要求公务员将所有工作文件，保存在云上，而不是个人电脑上，每人有 30GB 的存储空间。
这里保存着韩国所有约75万名公务员个人上传的工作文件。如果硬盘的数据无法恢复，这些文件将永久丢失。
这件事震惊了韩国，政府的云盘居然没有异地备份，这可是云盘起码的要求。
它再次证明，政府维护的计算机系统不仅成本高昂，而且问题多多，还不如外包给互联网大厂或者外部采购。
3、ChatGPT 推出"收银台"功能（ChatGPT Checkout）。
它直接在 AI 聊天界面里面，接入了商户和 Stripe 结算平台。
用户不必离开聊天对话框，就能够浏览商品，并下单付款。
这表明，AI 网站已经不止是流量门户了，开始进军电商了。将来日常生活的大部分事情，很可能都能在聊天界面里完成。
4、一个美国程序员想搞清楚，意大利面需要煮多久，吃起来口感最好？
他先用游标卡尺，精确测量意大利面的厚度，凹陷处为1.32毫米，凸出处为1.74毫米。
然后，将这些面条放入水中煮，从9分钟开始，每15秒取出一片，直到14分30秒为止，并做好样本编号。
他和家人逐一品尝这些面条，为口感打分。最终得到结论：水煮时间在10分钟-12分钟之间的面条，口味最好。
为了避免主观臆断，他还对煮熟的面条进行碘酒染色，然后用显微镜观察。
如果染色后变成紫红色的部分越多，就说明直链淀粉转化成支链淀粉越多，越易于人体的消化吸收。
1、Cloudflare 推出电子邮件发送服务（英文）
Cloudflare 宣布，支持使用 worker 功能发送电子邮件了，以前只支持接收。这意味着，可以自己编程实现个人邮箱了。
2、为什么 Python 开发者喜欢类型系统（英文）
Meta 公司有一个 Python 类型检查器 Pyrefly。本文是开发团队介绍为 Python 加上类型有何好处。
3、为什么 TypeScript 代码库充斥 var 语句（英文）
一般来说，JavaScript 代码不应使用 var 语句，而要用 let 和 const。但是，TypeScript 官方编译器大量使用 var 语句，这是为什么？
4、浏览器遇到撤销的 HTTPS 证书会怎样？（英文）
本文介绍浏览器怎么检查 HTTPS 证书是否被撤销。
5、当你有 1M 上下文窗口时，谁还需要 git？（英文）
作者意外发现，大模型会记忆代码，从而相当于有了代码备份。
6、我用 Raspberry Pi Zero 搭建了一个 VPN 网关（英文）
本文是一篇教程，作者用 Raspberry Pi Zero 架设了一个内网的 VPN 网关，让外网可以访问内网服务。
7、URL 设计（英文）
一篇很多年前的文章，介绍怎么设计 URL。作者的理念是，URL 不是写给机器的，而是写给人看的。
一个开源的 Web 应用，对图片和 PDF 文件进行 OCR（文字识别）。
2、pdoc
一个 Python 工具，根据代码注释生成 API 的网页文档。
一个基于 Web 的图片编辑器，可以当作 PhotoShop 的简单替代品。
4、Cat TV
这个网站可以在画布上，添加动态生物和静态物体，然后播放给猫咪看。（@lyf22351-debug 投稿）
一键生成 App Store 和 Google Play 应用商店标准截图的 Web 应用。（@wengqianshan 投稿）
基于网络书签应用 linkding 的中文加强版。（@WooHooDai 投稿）
专为 Electron 应用打造的高性能异步存储库。（@YougLin-dev 投稿）
开源的 VS Code 插件，通过 P2P 连接，实现多人实时协作开发。（@kermanx 投稿）
一个开源的 Web 应用，用于即时处理苹果回传的消费数据，帮助开发者防范欺诈退款。（@seth-shi 投稿）
10、Translator
开源的安卓应用，使用 Firefox 翻译模型提供本地翻译，支持图片翻译。
GitHub 发布 Copilot 的命令行版本。
很多 AI 模型有 VS Code 编辑器插件，这个工具可以让 VS Code 把这些模型暴露出来，提供 API 调用。
AI 统一调用工具 Ollama 开放了网络搜索 API，你可以自己编程，通过它进行 web 搜索。
免费 AI 对话网站，无需登录，直接使用，目前提供主要的一些免费模型。（@yvonuk 投稿）
5、AxonHub
开源的 AI 网关应用，为不同的 AI 模型提供统一的 API 兼容层，配备 Web 控制面板。（@looplj 投稿）
开源的浏览器插件，为浏览器接入 AI，可以替代 ChatGPT 插件，支持本地模型。（@xukecheng 投稿）
这个网站可以输入女性的择偶条件，然后根据中国男性的统计数据，给出100万男性中有多少人符合条件。（@hongtaoh 投稿）
2、历史气温数据查询
查询全球各地历史气象数据的在线工具。（@pipi32167 投稿）
苹果设备（iPhone/iPad/mac）历年的系统自带壁纸。（@fenggit 投稿）
这个网站可以一键查询邮箱服务器配置。输入邮箱地址，就能获取 SMTP 、IMAP 、POP3 、EAS 等参数。（@Leaking 投稿）
5、全球儿歌乐园
这个网站收录全球各国儿歌，可以在线播放。（@yimiqidage 投稿）
1、音乐教堂
秦皇岛海滨广场的中央有一座迷你音乐厅，叫做"音乐教堂"。
这个音乐厅很小，只有一个下沉式舞台，上面是两层座位，最多只能容纳48个听众。
这个建筑物的最大特点是，它的屋顶是升降的。
夏天晴朗的时候，屋顶就会升起，使得音乐厅有海边露天的感觉。
天气不好的时候，屋顶就会降下。
2、啄木鸟啄洞
这是2025年国际鸟类摄影比赛的获奖作品，啄木鸟在橡树上啄洞。可以看到，几十个洞里都放着它找来的橡子。
邮件列表（mailing list）作为一种古老的讨论工具，永远不会消失，原因有这样几个：
（1）它不需要特殊的软件，用户只要一个邮件客户端，就可以加入。
（2）它很方便，你可以在一个地方加入20个邮件列表。
（3）它没有安全风险，不会被入侵，也不会泄漏你的隐私。
（4）它是异步的，不要求实时互动。你 可以在有网的时候，下载邮件并阅读，不会错过任何东西，然后在离线时撰写回复。
（5）它不耗费资源（CPU、内存、磁盘、带宽等），很容易备份和迁移。
1、
AI 不会导致大规模失业，因为人类的欲望和需求是无限的，我们总能找到新的事情让人们去做。
AI 的问题是，它会导致大规模愚蠢。人们会用它来替代思考，并在此过程中失去自己的智能，结果就是愚蠢的人们依赖着智能的机器。
-- 一位美国软件公司 CEO
2、
大多数 AI 应用的创始人认为，他们正在构建 AI 产品。但是实际上，他们是在构建上下文选择系统。
3、
2010年的估计是，破解一个768位 RSA 密钥，所需的能量可以将两个奥林匹克标准游泳池的水，从 20°C 加热至沸腾。
4、
看到 TikTok 在美国流行后，Facebook 才意识到，将自己定位为社交网络实际上限制了发展。
互联网唯一的稀缺资源是用户的注意力，限制用户只能看到社交网络的内容，无异于束缚自己，陌生人的内容能更能抓住用户的目光。TikTok 的成功不仅仅是因为它的操作形式，还因为它根本不是一个社交网络。
5、
土豆被认为是健康食品，橄榄油也被认为是健康的，但是使用橄榄油炸出的土豆片，就被认为是垃圾食品。这是怎么回事？
-- Reddit 用户
傅盛回忆录（#321）
非线性的世界，线性的你（#271）
全世界最繁荣的行业（#221）
云服务流量有多贵？（#171）
（完）
2025-10-01 19:05:15
1、
假期前最后一天（9月30日），热闹非凡。
上午，Anthropic 公司发布了 Claude Sonnet 4.5 模型。
下午，智谱公司发布了 GLM 4.6 模型。
我觉得，对于程序员，这个动态很重要。
因为这两个模型都属于目前最先进的 AI 编程模型。你想让 AI 生成代码，首选就是它们。
这就是说，一天之内，AI 编程模型又达到了新高度。
2、
Anthropic 发布公告的第一句话，就毫不谦虚地用了三个"世界之最"。
"Claude Sonnet 4.5 是世界上最好的编码模型。它是构建复杂代理的最强大模型。它是使用计算机的最佳模型。它在推理和数学方面表现出显著的进步。"
智谱的发布公告也是当仁不让。
"我们再次突破大模型的能力边界。
GLM-4.6是我们最强的代码 Coding 模型（较 GLM-4.5 提升27%）。在真实编程、长上下文处理、推理能力、信息搜索、写作能力与智能体应用等多个方面实现全面提升。"
为了让人信服，智谱的发布公告还给出了详细的测试结果。
上图一共是8个测试基准的结果图。每个图的蓝柱是 GLM-4.6，绿柱是 GLM-4.5。对照组是前两天刚发布的 DeepSeek V3.2 Exp、Claude sonnet 4、Claude sonnet 4.5。
可以看到，蓝柱基本上都是排名前列，甚至第一。智谱还声称，GLM-4.6 非常节省 Token（也就是省钱），"比 GLM-4.5 节省30%以上，为同类模型最低"。
所以，它的结论就是："GLM-4.6 在部分榜单表现对齐 Claude Sonnet 4/Claude Sonnet 4.5，稳居国产模型首位。"
这就有意思了，一个自称"世界上最好的编码模型"，另一个自称"稳居国产模型首位"。
下面，我来测试，GLM-4.6 相比 Claude sonnet 4.5 到底怎么样。
3、
需要说明的是，这两个模型的比较，不完全是为了测试，也有实际的意义。
Anthropic 公司虽然产品很强，但是它限制中国人使用，国内用户正常途径无法开通它的服务。另一方面，它是付费模型，价格也不便宜，百万 token 的输入输出价格是3美元/15美元。
形成鲜明对照的是，GLM-4.6 是完完全全的国产模型，来自北京智谱公司。它采取彻底的开源路线（MIT 许可证），模型代码完全公开，可以任意使用。
你要想自己在家里安装，也是可以的。但是，它的硬件要求太高，家用设备达不到，所以，一般都使用它的云服务。
目前，智谱的官网（BigModel 和 Z.ai），通过 Web 界面使用 GLM-4.6 是免费的。
它的 API 调用需要付费，入门套餐（coding plan）好像是一个月20元人民币。
另外，它有完备的中文支持（文档+客服），这也是 Anthropic 没有的。
总之，我的测试目的，也是想看看，它是不是真如官方宣称的那样强大，能不能替代 Claude Sonnet 模型。
4、
我的测试方法很简单。Anthropic 公司事先邀请了著名程序员西蒙·威利森（Simon Willison），试用 Claude Sonnet 4.5 模型。
西蒙·威利森已经在他的网站上，公布了试用结果。
我就拿他的几个测试，用在 GLM-4.6 上面，然后比较一下运行结果就可以了。
大家可以跟着一起做，打开官网，把题目粘贴进去（最好贴英文），这样会有更深切的感受。
AI 终端工具（比如 Claude Code、Cline、OpenCode、Crush 等）也可以用，参考官方文档进行设置（需要先开通 API）。
5、
第一个测试。
拉取代码仓库 https://github.com/simonw/llm ，然后通过下面的命令运行测试用例。
pip install -e '.[test]'
pytest
这个测试需要联网获取代码，然后在后台运行。
智谱官网的 Web 界面跟 Claude 一样，提供 Python 和 Node.js 的服务器沙箱环境，可以生成后直接执行代码。
我省略它中间的推理步骤了，最后结果如下图（官网查看完整对话）。
278个测试用例通过，耗时 18.31s
整个运行过程（拉取、安装依赖、执行命令）跟 Claude Sonnet 是一样的。奇怪的是，Claude Sonnet 运行了466个测试用例，多出来100多个，不知道为什么。
6、
第二个测试是较复杂的编程任务，原始提示是英文，我翻译成中文。
1、 代码仓库 https://github.com/simonw/llm 是一个 AI 对话应用，它将用户的提示和 AI 的响应存储在 SQLite 数据库中。
2、它目前使用线性集合，保存单个对话和响应。你尝试在响应表中添加一个 parentresponseid 列，并通过该列将对话的响应建模为树状结构。
3、编写新的 pytest 测试用例，验证你的设计。
4、编写一个 tree_notes.md 文件，首先将你的设计写入该文件，然后在运行过程中将该文件用作笔记。
大家可以查看完整的对话记录。
GLM-4.6 运行了几分钟，不停地吐出生成的代码。最终，它修改了脚本，增加了 API 和命令行调用接口，并编写和运行通过了测试用例。
它还生成了一个 tree_notes.md 文件，里面是本次修改的详细说明。
大家可以比较它的运行结果与 Claude Sonnet 的运行结果。
从结果上看，它们的差异不大，都做到了提示的要求，并且代码都是可运行的。差异主要是实现细节，这个就需要详细阅读代码了。
7、
第三个测试是西蒙·威利森独家的，就是让 AI 生成一个鹈鹕骑自行车的 SVG 图片（Generate an SVG of a pelican riding a bicycle）。
这是现实中不存在、且没有参考物的景象，考察模型的想象和生成能力。
下面是 GLM-4.6 打开深度思考后生成的图片。
下面是 Claude sonnet 4.5 打开深度思考后生成的图片。
两者的结果相当接近，只是 Claude 生成的鸟喙更明显，更能看出是一只鹈鹕。
8、
测试就到这里，我觉得总结来说，GLM-4.6 是一个非常强的国产模型，编码能力确实很优秀，可以当作目前公认的最强模型 Claude Sonnet 的替代品。
它的功能全面，除了编码，其他任务也能完成，而且响应速度快，价格低，性价比非常突出。
（完）
