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Key Highlights
瑞士制表业在1970年代石英危机后，从精密仪器制造商转型为奢侈品牌，品牌成为产品实质差异消失后的核心价值。 1 post
百达翡丽通过设计独特表壳（如黄金椭圆）扩大品牌展示面积，揭示了品牌与好设计之间的根本矛盾：品牌要求与众不同，而好设计追求正确答案。 1 post
1980年代机械表成为男性身份符号，雅皮士群体推动其复兴，品质从“卖点”转变为维护品牌信誉的“底线”。 1 post
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当 AI 写了几乎所有代码，软件工程会怎样？
当 AI 写了几乎所有代码，软件工程会怎样？ 作者：Gergely Orosz 不再是假设性问题，这是一场即将冲击科技行业的大趋势 今年冬假是开发者们从日常工作中抽身、捣鼓个人项目的好时机，其中也包括用 AI 智能体（AI Agent）把那些做了一半的点子补完。至少我是这么干的：有几个功能我想做好几个月了，但 2025 年一直没腾出手——一个是给大公司用的自助团体订阅功能，另一个是我给 The Pragmatic Engineer 定制的后台管理面板。 没想到，像 Opus 4.5 和 GPT 5.2 这样的大语言模型在我布置的中等规模任务上表现惊人：我最终往生产环境推了几百行代码，整个流程就
品牌时代
作者：Paul Graham 2026 年 3 月 译注：Paul Graham 借瑞士钟表业从黄金时代滑入品牌时代的历史，拆开一个尖锐问题：当产品的实质差异被技术抹平，品牌就会接管一切，而设计也开始向品牌妥协。" 石英危机：三重打击 二十世纪七十年代初，瑞士制表业遭受了重创。现在人们把那段历史叫做"石英危机"，但准确来说，那是三场独立的灾难在几乎同一时间爆发。 第一场是来自日本的竞争。整个六十年代，瑞士人一直把日本人看作身后的追赶者，而且对方进步的速度已经让他们感到不安。即便如此，1968 年日本人在日内瓦天文台钟表竞赛（Geneva Observatory trials，当时全球最权威的钟
多稿合并：从手动比稿到一键 Skill
AI 翻译或者辅助写作的时候，我通常不会只生成一个版本。 有时候是同一个模型跑多次，有时候是不同模型各跑一次，甚至是不同的提示词分别跑一次。几个版本拿到手里一比较，你会发现一个很纠结的事情：没有哪个版本是完美的，但每个版本都有自己的亮点。 A 版本整体结构最好，但有几段翻译太生硬；B 版本某几段特别出彩，但漏掉了一些关键信息；C 版本信息最全，但读起来像机器翻的。 怎么把它们的优点合到一起？ 手动合并：能用，但费事 我之前的做法很简单粗暴： 先通读所有版本，选一篇整体最好的当基础。然后对着其他版本逐段比较，看到哪段写得更好就复制过来替换，看到基础版本缺的信息就补进去。最后再通读一遍，润色一下
我用 AI 翻译的三个阶段：提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
我做 AI 翻译这件事，前前后后折腾了快两年。从最早手写提示词，到现在用 Agent 自动分块、并行翻译、审校润色，中间踩了不少坑，也攒了不少经验。最近把这些经验整理成了一个可复用的翻译 Skill，这篇文章聊聊这个 Skill 是怎么一步步迭代出来的。 翻译这个场景比看上去复杂。提示词本身很简单，“把这段话翻译成中文”谁都会写。但要做成一个通用的 Skill，你得考虑：输入千奇百怪，有人贴一句话，有人丢一篇万字长文，还有人给个 Markdown 文件；每个人常用的语言对不一样；有时候只想快速看个大意，有时候要求翻译质量必须高。 太长的内容模型处理不了或者效果变差，需要分块，分块了又不好保证前
陶哲轩最新演讲：AI 不是来抢数学家蛋糕的，是来把蛋糕做大的
陶哲轩办公室有 6 块黑板，他说绝不放弃。但他刚带 50 个人用 AI 和代码解决了 2200 万道数学题。 这位 Fields 奖得主在 2026 年 2 月的 SAIR 基金会“AI for Science: Kickoff 2026”活动上，用 17 分钟讲了一件事：数学这个几百年没变过工作方式的领域，正在被新技术撬动。 而撬动它的关键，不是 AI 本身，而是一个大多数人没听说过的东西。 原始视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=mS9Lr43cIB4 要点速览： 数学可能是最保守的学科：200 年前的教材今天还能用，数学家是最后还在用粉笔黑板的学
设计流程已死：Anthropic 设计负责人 Jenny Wen 谈 AI 时代的设计变革
Jenny Wen 是 Anthropic 的 Claude 设计负责人，目前主导 Claude Co-work 的设计工作。加入 Anthropic 之前，她是 Figma 的设计总监，主导了 FigJam 和 Slides 两个产品从概念到发布的全过程。更早之前在 Dropbox、Square 和 Shopify 做设计。 这期 Lenny's Podcast 聊了五件大事：传统设计流程为什么走到了尽头、在 AI 实验室做设计是什么感受、AI 会不会取代人类的品味和判断力、Co-work 是怎么做出来的、以及现在招什么样的设计师。 来源：Lenny's Podcast，2026 年 3 月
Greg Brockman（OpenAI 联合创始人）把“那场宫斗”讲完整了：董事会、请愿书、马斯克与控制权
Greg Brockman 做客 Rick Rubin 的 Tetragrammaton 播客，录了一期超过三小时的长谈。Brockman 是 OpenAI 联合创始人兼总裁，但他不是那种典型的科技公司高管。他至今还在写代码，亲自设计数据中心架构，Fortune 杂志称他为 OpenAI 的"builder-in-chief"（首席建造者）。 这期播客之所以特别，是因为 Rick Rubin 不是科技记者。他是传奇音乐制作人，提问视角完全不同。他不追技术细节，而是追动机、追情感、追意义。结果是 Brockman 展现了科技高管极少展示的一面：面对背叛时的决策逻辑、和马斯克谈判的完整内幕、以及一
被封杀当晚，OpenAI 拿到了相同条款——Amodei 首次专访揭开 Anthropic 与五角大楼冲突内幕
2026 年 2 月 27 日，对 Anthropic 来说是漫长的一天。 这天下午，特朗普在 Truth Social（他旗下的社交平台）上发帖，称 Anthropic 是“左翼疯子”运营的公司，命令所有联邦机构“立即停止”使用 Anthropic 的技术。几乎同时，国防部长 Pete Hegseth 在 X 上宣布将 Anthropic 定性为“国家安全供应链风险”——这个标签此前只用过两次，一次给了与俄罗斯政府有关联的卡巴斯基实验室，一次给了外国芯片供应商。从未用于一家美国公司。 当晚，Anthropic CEO Dario Amodei 接受了 CBS News 的独家专访。这是事件发
Anthropic CEO Dario Amodei：海啸已在地平线上，但没人在看
Dario Amodei，Anthropic 的 CEO、Claude 背后的人，本科物理、博士生物物理，原本想做教授去治病。从 OpenAI 出走创业四年多，公司估值已达 3800 亿美元，年化收入 140 亿美元。 2026 年 2 月，他第二次来到印度班加罗尔，坐在 Zerodha 联合创始人 Nikhil Kamath 对面，聊了一个多小时。Nikhil 不是技术背景出身，他的问题带着投资人的怀疑和创业者的焦虑，多次直接挑战 Dario 的安全叙事。话题从 scaling laws 的化学反应比喻到 AI 意识的“辞职按钮”，从“有钱人说资本主义不好”的尖锐追问到“年轻人该学什么”的实
从写代码到管 Agent：斯坦福首门 AI 软件开发课的讲师说，大多数工程师还没准备好
Mihail Eric 在斯坦福开了一门课，CS146S“The Modern Software Developer”，2025 年秋季首次开设，全美第一门把 AI 贯穿整个软件开发流程的大学课程。开放选课几小时，超过 100 名学生抢着报名。 Mihail 同时在旧金山一家早期创业公司担任 AI 负责人，之前在 Amazon Alexa 带过技术团队，也创办过 YC 支持的 AI 编码公司，斯坦福 NLP 组出身，导师是 Christopher Manning。 在 EO 频道“The Thinking Mode”系列的访谈中，他用 14 分钟谈了几个问题：初级开发者正在遭遇什么、顶尖工程师
驾驭工程：在「智能体优先」的世界里借力 Codex
过去五个月，我们团队开展了一项实验：构建并发布一款软件产品的内部 Beta 版，其中 0 行代码由人工编写。 这款产品既有内部日活用户，也有外部 Alpha 测试者。它照常发布、部署，会崩溃，也能修复。 唯一不同的是，每一行代码——从应用逻辑、测试、CI 配置，到文档、可观测性监控和内部工具——皆由 Codex 编写。据估算，我们完成这一切的时间，仅为纯手工编码的十分之一。 人类掌舵，智能体执行。 我们刻意选择这一限制，旨在倒逼自己构建必要的体系，将工程速度提升数个量级。要在几周内交付最终达百万行代码的系统，我们需要搞清楚：当软件工程团队的主要工作不再是写代码，而是设计环境、明确意图、建立反馈
Coding Agent 有个甜蜜点，多数人直接跳过了
有两个 Vibe Coding 项目让我印象很深。 一个是 Simon Willison（Django 框架的联合创始人），他一边陪家人装饰圣诞树、看电影，一边用 Codex CLI + GPT-5.2，把 Emil Stenström 的 JustHTML（一个纯 Python 的 HTML 解析库）迁移成了纯 JS、零依赖的版本，跑过了 9200 多个 html5lib-tests 用例，产出大约 9000 行代码、43 次提交。整个过程他自己只发了 8 条左右的提示词。 《I ported JustHTML from Python to JavaScript with Codex CLI
92.6% 开发者每月使用 AI 编码助手，但每周节省时间只有 4 小时
Laura Tacho 是 DX 公司 CTO，Core 4 开发者生产力框架的联合作者，手里握着 12 万开发者、450 多家公司的真实数据。2 月 11 日在旧金山 Pragmatic Summit 上，她做了一场 30 分钟的主题演讲，用最新行业基准数据回答一个问题：AI 到底有没有让组织变好？ 【注：Pragmatic Summit 是 The Pragmatic Engineer 创始人 Gergely Orosz 于 2026 年 2 月举办的首届线下峰会，约 500 名工程领导者参加。DX 是一家帮助企业度量和改善工程效率的开发者体验平台公司。】 原始视频链接：https:/
同样的模型，为什么 Cursor 跑不过 Claude Code？
有网友问为什么 Claude Code 比 Cursor 好？ 我想从三个角度聊下这个问题：上下文、场景、数据飞轮。 上下文：IDE 是优势，也是包袱 我估计很多人会有我相同的感受：完成同样的任务，同样的 Claude 模型，在 Cursor 里和在 Claude Code 里跑，效果可以差很多，既然模型是一样的，那问题多半出在上下文上面。 Cursor 最大的卖点是它把 AI 塞进了 IDE。你习惯了 VSCode，切过来几乎零成本，Tab 自动完成也确实做得好。 但 IDE 带来的问题是：它要帮你维护太多跟当前任务无关的上下文。你打开了哪些 Tab、选中了哪些代码、侧边栏展示了什么，这些信
OpenAI Codex 产品负责人：代码不再由人类编写，但我们会有更多构建者（Builder）
Alexander Embiricos 是 OpenAI Codex 的产品负责人。在加入 OpenAI 之前，他在 Dropbox 做过产品经理，后来创办了协作工具 Multi（前身为 Remotion），做了五年结对编程方向的创业，2024 年被 OpenAI 收购。他亲历了 AI 编程工具从“辅助补全”到“全权委托”的转变。Codex 自 2025 年 8 月以来增长了 20 倍，刚在 2026 年 2 月的一周内密集发布了 macOS 独立应用、GPT-5.3 模型、超级碗广告，并向免费用户开放。 这期访谈覆盖了几个核心话题：AI 编码的现状与工程师的未来、人类为什么是 AGI 的真正
OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式
OpenAI 应用 CTO 和 Codex 工程负责人，在 The Pragmatic Summit 上聊了 OpenAI 内部工程师的真实工作状态。Codex 不再只是写代码的工具，已经进化成了“队友”。工程师合上笔记本去开会，回来发现活已经干完了。设计师写的代码比六个月前的工程师还多。一个 PM 靠 Codex 把自己变成了 50 倍效率的项目经理。 两位受访者： Vijaye Raji（以下简称 VJ），OpenAI 应用 CTO（CTO of Applications），负责 ChatGPT 和 Codex 的产品工程，此前创办了产品实验平台 Statsig，2025 年 9 月被 O
Cursor 设计负责人：只会画按钮的设计师，有麻烦了
Ryo Lu 是 Cursor 的设计负责人（Head of Design）。在加入 Cursor 之前，他是 Notion 的创始设计师之一，更早还在 Stripe 和 Asana 做过产品设计。在 Andrej Karpathy 造出“vibe coding”（凭感觉编程）这个词之前，Ryo 就在用 AI 辅助设计和编码了。 主持人 Soleio 是 Facebook 最早期的设计师之一，创造了 Like 按钮，后来担任 Dropbox 的设计负责人，现在是天使投资人，投资了 Figma、Vercel、Perplexity 等公司。两人背景高度相似，对谈中能感到一种“惺惺相惜”的默契。 这
提示词救不了平庸的 AI 写作
很多人以为 AI 写得好不好，关键看提示词。我用 AI 辅助写作也有一段时间了，体会是提示词能起的作用其实很有限，它只能决定格式、语气这些表面的东西。 真正决定内容质量的，是另外三件事。 如果把 AI 写作比作做一道菜，这三件事分别是：食材、厨艺和口味。 素材就是食材：你给什么料，AI 才能做什么菜 很多人用 AI 写东西的方式是：丢一个主题过去，让 AI 自由发挥。结果拿回来一篇正确但空洞的文章，全是放之四海而皆准的废话。 你什么都没给它，它也变不出东西来。 打个比方，你让秘书帮你写一篇演讲稿，只说了“帮我写个关于公司发展战略的讲话”，别的什么都没交代。写出来的东西，大概率是一堆漂亮的空话
Notion CEO：不能被 Agent 用的产品没有未来
Ivan Zhao 是 Notion 联合创始人兼 CEO。Notion 年收入超过 6 亿美元，估值约 110 亿美元，正从协作工具转型为 AI Agent 平台。他 2025 年底发表的文章《钢铁、蒸汽机与无限大脑》提出了“无限心智的管理者”概念，后来被微软 CEO Satya Nadella 在达沃斯论坛上引用。 这期 Access Podcast 里，Ivan 聊了不少内容：他怎么用 Agent 接管了邮件、为什么雇了一个 16 岁的高中生做程序员、Notion 正在推进的定价模式转型，以及他对 SaaS 行业未来的判断。 原始视频链接：https://www.youtube.com/
用 Claude Code 的 Hook + Skill，实现每次提交后自从 commit 提交变更
我用 Git 管理所有写作内容，文章、素材、提纲、草稿，全在仓库里。问题是我经常忘记提交。写完一篇文章，润色完，发布了，然后就去忙别的了。过几天一看 git status，十几个文件的变更堆在那里，完全不记得哪次改了什么。Git 本来是用来追踪每一步修改的，结果变成了一个大杂烩的快照工具。 现在我用 Claude Code 跑写作流程，从素材分析到成稿发布基本都交给它。既然每次任务它都在改文件，能不能让它改完就自己提交？ 两个机制配合就解决了。 Hook：任务结束时的拦截器 Claude Code 支持 Hook 机制，在特定事件（会话开始、工具调用前后、任务结束等）发生时自动执行脚本。思路和
Jeff Dean 深度访谈：一页纸备忘录促成 Gemini 的诞生，Google AI 的反击与 10,000 Token 的未来
从 MapReduce、BigTable 到 TPU、Google Brain，再到 Gemini，Jeff Dean 参与或主导了 Google 几乎所有核心 AI 基础设施的构建。他是 Google 的第 30 号员工，现任首席科学家、Gemini 项目负责人。 在 Latent Space 播客最近一期节目中，主持人 Alessio 和 Swyx 与 Jeff Dean 进行了一个多小时的深度对话。话题跨度极大：从蒸馏技术的真实起源，到“能否让 AI 关注整个互联网”的长上下文愿景；从用皮焦耳理解为什么 GPU 需要批处理，到那份改变了 Google AI 格局的一页纸备忘录。 原始播客
59% 用户投票选了更便宜的那个：Sonnet 4.6 全面解读
Claude Sonnet 4.6 发布了。 在 Claude Code 的早期测试中，用户 70% 的情况下更喜欢 Sonnet 4.6 而不是 Sonnet 4.5。更夸张的是，59% 的情况下用户甚至更喜欢它而不是去年 11 月发布的旗舰模型 Opus 4.5。一个便宜的模型，被用户投票打败了贵的模型。 Sonnet 4.6 在编码、计算机操作（Computer Use）、长上下文推理、智能体规划、知识工作、设计六个维度同时升级，还带了一个 100 万 token 的上下文窗口（beta）。价格不变，$3/$15 每百万 token。 【声明】本文根据 Anthropic 官方资料整理，
高中辍学生靠 ChatGPT 自学成才成了 OpenAI 的研究科学家
Gabriel Petersson 是 OpenAI Sora 团队的研究科学家，负责视频生成模型的研发。在这个通常要求博士学位的岗位上，他没有高中文凭，没有大学学历，靠 ChatGPT 自学了数学和机器学习。 他出生在瑞典中部一个叫 Vaggeryd 的小镇，17 岁辍学加入创业公司，19 岁当过瑞典最大云厨房的临时 CTO，此后在 Dataland、Midjourney 做工程师，2024 年 12 月加入 OpenAI。他拿的是 O-1 杰出人才签证，申请材料之一是 Stack Overflow 上的技术回答帖。 在 Extraordinary 播客中，他和主持人 Sigil Wen
快不等于好：Anthropic 和 OpenAI 的快速模式藏着什么
Anthropic 和 OpenAI 最近先后发布了各自的“快速模式”，都是给 AI 编程助手加速。但仔细看，两家走的是完全不同的技术路线，背后的产品哲学也很不一样。 两种快速模式，到底有什么区别 Anthropic 的 Fast Mode 在 2 月 8 日上线，面向 Claude Code 和 API 用户。开启后，Opus 4.6 的输出速度从约 65 token/秒提升到约 170 token/秒，快了 2.5 倍。代价是价格翻 6 倍：输入从 5 美元/百万 token 涨到 30 美元，输出从 25 美元涨到 150 美元。 特别提醒一下用 Claude Code 的朋友，Fast
别再用提示词去 AI 味了，方向就是错的
小红书搜“去 AI 味”，上万条笔记。B 站相关视频播放量加起来过千万。微博上也有人问我同样的问题： “宝玉老师，求教怎么去除 AI 写作的 AI 味啊？” 这个问题我被问过太多次。每次我都想认真回答，但不知从何说起，因为大部分人期待的答案是一条提示词，而我想说的是：所有去 AI 味提示词都是错的。 【1】去 AI 味提示词：一场集体幻觉 你一定见过这类内容：“一条提示词彻底去除 AI 味”，“让 ChatGPT 写出人味的万能公式”。 它们教你在提示词里加上“请用口语化风格”、“请避免套话”、“请像真人一样写”。你试了，好像有点用。但过两天再看，还是那个味儿。 为什么？三个原因。 第一，所有