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[1/n] 作为这场训练“投毒”事件最直接的受害者，2024年那几个月漫长的训练排查、对峙与质疑，对我而言是一段炼狱般的经历，也是一场对意志和技术的锤炼。
感谢好友们最艰难的时候支持陪伴。也感谢当时所有并肩作战的同事们。
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今天在瑞士文根（Wengen）住酒店被餐厅服务员种族歧视了。
早上开开心心在酒店餐厅吃早餐，进去的时候我看服务员脸色就拉着，也不说话，就感觉很不适。然后，当时餐厅有两张空桌子，一张双人小桌，一张4人餐桌，前者面壁，后者看到窗景。
我们2个人就打算坐4人桌，服务员拒绝了，说必须4人才能坐4人桌，让我们坐2人桌。正好面前完全被墙壁挡住，面壁思过一样。想想算了，既然餐厅有规定那就遵守对吧。然后坐下过了一会，一对老白人夫妇被直接安排就坐了那4人桌（后面确认也是临时来的，不存在预定）。
我当时就憋不住了，直接在餐厅就质问那个服务员为什么区别对待？不是说必须满4人才能坐4人桌么？为啥白人来了就给他坐？他说餐厅满了，只能安排他们坐4人桌。我说那为啥旁边几个4人桌都是只坐2人？为啥2人桌就安排我们必须坐，他也说不出来，就破防了，一直在旁边吵，我说你闭嘴吧，我没跟你说话。
当时店里中国人还不少，旁边有个老哥说他们来的时候，也是不让他们坐那个景色好的4人桌。
反正，后面就投诉前台经理，也没啥用，都是抱团的。关键那个坐了位置的老白男，还两次来喷我，上来就说我腰跟服务员道歉，还追到前台说要捍卫服务员。我说你知道发生了什么吗？你就让我道歉？他说我不管你发生了啥，你就要跟他道歉。我真是操他妈了。我说你啥也不知道，你乱点评啥。
酒店经理本来都觉得理亏，一看老白男帮他撑腰了，立马就表现出不屑，就说那你就写邮件投诉吧。
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今天几条值得关注的判断：
Simon Willison 听到的最有趣的 Fable 技巧：让模型自己判断子任务该用什么模型。他说一句"For all coding tasks use your judgement to decide an appropriate lower power model and run that in a subagent"，就省了大量 token。2.1K 赞证明这不是小众技巧——是 Fable 的管理能力的正确用法。（@simonw）
elvissun 连续玩了两天 Fable 后的判断：Fable 是一个阶梯函数式的跃升。最好的编码范式可能会移向三层架构——第一层 Fable 搭建 /goal harness，第二层 /goal 跑 loss function（优化器用 GPT 5.5），第三层 spec-driven development 变成起点。就像 /goal 和 /loop 是在 Opus 4.5 和 GPT 5.2 之后才引入的，Fable 级别的新能力需要重新架构才能充分利用。他的 loss function 方法甚至超出了编码——用 eval set + /goal 训练了一个判断新闻价值的新 skill，结果好到他自己写不出来。（@elvissun）
Ethan Mollick 指出了 Fable 当前最大的 UX 问题：5 小时以上的自治任务虽然能做，但界面完全不适合观察和实时干预，你只能等着输出。642 赞说明这是普遍痛点。（@emollick）
Geoffrey Litt 在 AIE 的演讲中提出了一个概念叫"理解以参与"：当 coding agent 产出越来越庞大的变更时，你要避免背上认知债务——你对代码的理解和对实际工作方式之间的漂移。你需要足够深入的理解，才能继续成为创作过程中的积极参与者。Simon Willison 把这个概念传开了。（@simonw, @geoffreylitt）
#Fable5 #Agent
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如何设计一个看不见的设计？
2023年，我们为“棉仓”完成了一次品牌升级。棉仓是活跃于苏锡常地区的棉制品品牌，也是中国较早一批借助互联网开展销售的电商品牌之一。在项目开始之前，我们一直在思考一个问题：如果品牌真正诞生于苏锡常，那么属于苏锡常的设计语言究竟是什么？
最终的答案，并没有落在传统意义上的江南符号上。我们没有使用水乡、园林、桥梁，也没有借助任何地域化的装饰元素。相反，我们试图寻找一种更接近当地气质的表达方式。
首先，它必须是现代的。
在标识中，“棉”被设计成三个白色圆形。按照通常的商业逻辑，品牌标识应该尽可能醒目，而白色放置在浅色背景中，几乎等于主动削弱了自身的存在感。但恰恰是这种克制，构成了设计最重要的特征。
因为棉本身就不是一个强势的事物。它轻、柔软、安静，甚至有些容易被忽略。如果要表现棉最本质的特征，那么它不应该被设计得坚硬而响亮，而应该像棉一样轻盈。于是，“看不见”反而成为了一种表达。它不强调存在，而是让人感受到存在。这种对本质的尊重，在我看来是一种现代设计的思维方式。
其次，它必须是温柔的。
苏锡常地区长期受到江南文化影响。这里的气质并不张扬，也不激烈。相比力量感，人们更容易感受到一种含蓄、克制与细腻。就像初春的青草、潮湿的空气，或者河岸边缓慢生长的植物一样。
因此，品牌整体的视觉系统始终保持着平静的状态。无论是留白、色彩还是图形关系，都避免过度表达。消费者在接触品牌的过程中，能够感受到一种轻柔而稳定的秩序感。这种优雅并非来自装饰，而来自分寸。它有江南的味道，但它的表达方式是当代的。
而真正让我在意的，其实是第三个部分：独立精神。
有趣的是，这种特质并不会直接出现在视觉语言里。你看不到一个图形在告诉你什么是独立，也不会看到一句口号反复强调它。但我相信，人们能够感受到它。
因为从商业角度来看，在浅色背景中使用白色标识几乎是一种反直觉的选择。它不追求效率，不追求最大化的视觉冲击，也不迎合行业惯性。它只是坚持一种判断：棉应该是什么样子。
很多时候，设计最大的价值并不在于创造了什么，而在于是否有勇气拒绝那些看似正确的答案。对于棉仓来说，我们选择相信棉本来的样子。它很轻，很安静，甚至轻到你不容易注意到它。
而当一个品牌愿意如此呈现自己时，它所表达的，已经不仅仅是棉，而是一种独立思考后的态度。
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还是来正本清源一下 Engineering Harness 到底应该怎么做吧，过去几个月大家甚嚣尘上不需要工程师了，2 小时随手 Vibe 一下复刻一个应用的新闻很多。
但是软件开发的核心挑战从来不是写 Code，而是管理复杂性。在 Vibe Code 下，因为代码吞吐量的进一步上升，我们的确有了更好的工具，但是同样复杂性也进一步上升了。
如果有了更好的工具，你还是只是复刻一个所有人都做了的产品，又有什么价值和意义呢？比如 Typless 很好，所以大家都来复刻一个语音输入法（我们其实在自己的产品里也内嵌了），但是这个时候一个语音输入法本身已经在市场上没有商品价值了，更像是一个一次性吸引流量的工具了。
所以我们不得不去在更短的时间内，做一个规模更大，更复杂的产品。而这个带来了更大的挑战，其实更需要工程师了，但是对于工程师的要求也变得更高了。
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MarkDown 已经成为我的生活中最重要的文件格式了。
Typora 虽然是非常好的 MD 编辑器，但是有个很大的痛点：
每次 Agent 改完文件，都要手动关掉再打开才能看到变化。
这个操作一天要重复几十次，很烦。
今天决定自己解决这个问题，开发了一个新的编辑器 ColaMD：
Agent 在后台改你的 .md 文件，你眼前的内容实时刷新。
就像是在看 Agent 现场写作，体验彻底改变。
相比其他编辑器的 区别？
- Obsidian 功能强大但太重了，我只是想看一个 .md 文件，不需要打开一整个知识库。
- Typora 是我用过体验最好的编辑器，但它不支持文件被外部修改后实时刷新
- 其他付费软件，Markdown 是一个基础格式，免费的编辑器也应该更加普及。
所以 ColaMD 的定位就是：
一个轻量的、免费的、为 Agent 时代设计的 Markdown 编辑器。
没有文件管理，没有知识库，没有插件系统，没有 AI 功能。
对了，icon 设计了 20 版，最后选了一个极简的版本，希望你能喜欢。
MIT 开源，免费，macOS / Windows / Linux 都能用。
GitHub 地址：github.com/marswaveai/ColaMD
好记的域名：ColaMD.com
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Nvidia 不是 AI 的领导者，它是一个供应商。就像 Home Depot 之于家装行业一样，它的业绩高度依赖下游生态的繁荣程度。而下游生态要健康繁荣，最终还是要靠终端消费者的真实需求来支撑，不能靠加杠杆的贷款，更不能主要依赖来自上游的投资。
从这个角度看，Nvidia 最新财报里那句“毛利率超过 70%”其实很耐人寻味。这个数字的大小，更多反映的是当前需求的急迫程度，而未必能证明整个 AI 生态已经足够繁荣、可持续。如此大规模的基础设施建设会持续多久？Nvidia 的营收还能冲到什么高度？没有人说得准，而市场最喜欢的东西恰恰是“确定性”。
这并不是说，现在被讨论得很多的“循环贷”模式就一定是泡沫。在早期阶段，上下游通力合作，甚至用一点“左脚踩右脚”的方式，把整个生态先搭起来，本身并没有什么不对。问题在于，风险市场会天然地质疑一切不确定性，所以 AI 生态必须尽快从这种高度依赖上下游融资与合作的模式，走向由真实终端需求驱动的下一阶段。否则，短期内被市场抛售，也完全说得过去。
回想互联网泡沫，最终成为长期赢家的，也不是当年最风光的 Cisco。AI 时代真正的领导者，一定是那些能用 AI 服务最广大消费者的公司，比如 Google。除非 Nvidia 自己转型做面向终端的大规模 AI 服务，否则它和整个 AI 生态之间存在一个天然的、很难调和的矛盾：成本。
我相信，AI 未来会是一个比互联网大出几个数量级的存在。而在这样量级的生态里，主导者必然会在上下游的每一个环节上不断压缩成本。如果你了解过 Google 是如何和宽带提供商博弈、压榨带宽成本的，就会明白：只负责“造铲子”，远远不足以保证基业长青。
再回到普通消费者的视角：你觉得用户是更在意自己用的 AI 背后跑的是不是 Nvidia 的芯片，还是更在意 iOS 上的 Siri 能不能听得懂人话、真正帮上忙？回答了这个问题，你大概也就能勾勒出，未来 AI 生态真正的主导者，会是一类怎样的公司。
最后，如果你只想要一个简单结论，那就是：投资 Nvidia 的时候，你要清楚自己到底在投资什么，要明白决定股价的，从来不只是业绩本身，还有市场上各方参与者的博弈与预期。
哦，当然，这个世界上总有一群人，只看得懂最简单的因果关系。他们可吵了。
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无论是“要让AI成为编程架构师”，“写提示词只要掌握meta prompt，完全可以和LLM交互几轮来确定”，还是“汽车工业时代到来的前夕，你还去卷马车的驾驭技术”，我不太喜欢这类观点，于是每次忍不住要说两句。
就是因为这些观点都是在把复杂的问题简单化，尝试用一个简单的比喻或者以抽象的名字去解读复杂的问题，从而让很多不懂的人因此被误导。
比如写提示词，如果只需要 Meta Prompt，只要和 AI 聊几句，那为什么没有见人分享出好用的 Meta Prompt？
就像配图这幅 Draw a hourse 的漫画图，有人说画马还不简单，只要 5 步，于是我就懒得学了，但是当我真动手去画，还是画不好马。
我更期待的不是每天空谈 Meta Prompt，而是期待真正用 Meta Prompt 产生出了有价值的 Prompt。
我虽然不认同李继刚老师提示词风格，但是他分享的大多数提示词我都还是会试试，学习借鉴一二，也确实让我有收获。
我们可以说 LLM 有“认知”，“认知”很高，但我不觉得一个人用了高认知的 AI，自己认知就也会变高，就像前面我说的 AI 不会让架构师变得更容易，人脑的结构决定了认知的升级和专业技能的掌握，都需要经历长时间的实践和反思。
再比如说“汽车工业时代到来的前夕，你还去卷马车的驾驭技术”，先不说升级到 AI 技术和马车升级到汽车本身就有很多差异，就说这个观点本身：
- “前夕”要多久是很难预料的，在汽车发明之后的几十年后才替代，都知道 AI 会越来越强，AGI 有一天会到来，但是 AGI 多久才到来没有人知道，这个“前夕”也许几年，也许几十年
- 旧技能并非“不可迁移”，一个马车司机的技能不是“甩甩马鞭”，还需要懂线路规划；了解客户的喜好；知道控制风险应对复杂路况、极端天气和突发状况，这些技能都能迁移到汽车时代。
程序员也好架构师也好，他们的大部分技能在 AI 时代一样是可以迁移的，并非现在学这些知识就是无用的，所以那些本身就是优秀程序员、架构师的群体，花时间去学习使用 AI 很快也效果很好的。
- 转型是一个过程，而不是瞬间发生的，马车司机不是一夜之间就得去开汽车。X 上似乎人人都在 AI 编程，但现实中绝大部分企业还在运行的老旧的软件系统，这些系统的升级还需要很长的一个过程，即使 AI 加速也不会那么快。
另外，以上所有只针对“观点”，就观点的讨论，也只代表我自己的看法。
感谢宝玉老师的陈述。推上程序员居多，架构师也有不少。如果说我有偏见，首先不是针对个人，搬运也有价值，况且宝玉老师不仅仅是简单的为流量无脑搬运。最近确实在提携新人方面着力不少。而且是无偿的，这也是宝玉老师能成为大v的关键。
其次是我的辩解或者是范式研究视角的发现或者提醒，就是程序员和架构师群体更多是从形式语言编程视角来看待或者使用LLM，比如更多的关注codex或者claude code等等实用功能。而LLM code的能力恰恰是Jason Wei说的verifier’s law，是LLM最先突破的。但LLM更是一个自然语言编程系统，ICL的交互空间就是编程接口，prompt是最原始的形态，同时LLM最核心的是认知，以及认知的认知能力最近提升更明显，尤其是claude 4.5。
就像之前蹭宝玉老师流量一直说的meta prompt可能很大部分抢了宝玉老师的流量，因为很多适合自己的提示词完全可以和LLM交互几轮来确定。这次说架构师也是类似，就是LLM的能力和潜力巨大，如果你的认知把LLM当成一个码农，那它就是个码农，架构师同理。这是一个投射与反投射的循环过程。
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Replies like "can this be solved through better tooling? better models? better pre-human PR automation?"
No. Jesus Christ, No. The solution is school. An education. Learning something. School. Its school.
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Look, say what you will about it, but right click editing a PHP file in an FTP client with upload-on-save is still the tightest and fastest feedback loop I've ever had in my life. We actually don't know how to do this anymore as an industry.
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推荐阅读：《逃离“Vibe幻觉”：为什么90%的AI用户，最终会沦为认知“寄生者”？》
> AI带来的“心流”快感，正是一种名为“Vibe”的幻觉陷阱。它让90%的用户在不知不觉中，沦为认知上的“寄生者”，其个人成长在触及AI能力天花板时便戛然而止。这背后，是一种深刻的“认知反投射”原理在悄然运作。本文将首次为你揭示这一陷阱的本质，并绘制一张逃离平庸、通往“认知共生”的唯一地图，助你成为驾驭AI、实现能力指数级增长的未来新物种。
最近通过两篇文章，本质上是提醒大家改变对LLM的认知，用好LLM的元认知力，构建好本体做好投射，就可以取得LLM认知共生指数级放大的能力。既适用于个人，也适用于企业。
至于放大指数，最后大家拼的是验证能力。😄
也是大家说的用好AI的人、和认知寄生拉大差距，甚至淘汰不用AI的人的关键所在。
逃离“Vibe幻觉”：为什么90%的AI用户，最终会沦为认知“寄生者”？
mp.weixin.qq.com/s/8cr7CksDE…
企业BI·by·AI：无“本体”，不落地｜MVO实践篇
mp.weixin.qq.com/s/cpyzuWmax…
