这两周还挺开心/躺平，每天下班除了买菜备菜，就是读《追忆似水年华》+ 玩孤山独影。我还是挺接受普鲁斯特的叙事和文风的，节奏不错。目前第一本读完一半，读完就准备去读读《普鲁斯特的空间》，其实之前坐飞机的时候读了点《从荷马到古希腊抒情诗》还没读完。
孤山独影在写文章之前刚打完（或者说弃坑），嘛，在雪山最顶上水不够了，又懒得回档打，就这样吧，我确实也不是那种追求完美通关的人，vibe 到了就好。
好友 tracy 写的好文：科普征文 | 光之信使：黑洞照片背后的科学与技术，思考了下 LLM 时代，科普文章的价值是不是有所转移，大概是吧。在知识的整合与参考方面，AI 的效率和广度远超人类，优秀的科普文章应该填补的是“我不知道我不知道”的盲区，激发好奇，起一个“议程设置”的作用，也许如此。
另外就是，对于人文社科类的书而言，彻底放弃原来那套做笔记/摘抄的方法了。有了 NotebookLM 之后，也与时俱进一下，不再大部分时间花在记录原文上，而只记录大概的结构、有趣的细节以及一些元分析等内容。然后手机上可以下个 App 没事和 AI 聊聊这些，不断地去 Recall.
What Claude Code Actually Chooses 这还挺有意思的，当你让 Claude 选择它要使用的工具/技术栈的时候，Claude 会怎么选。不出意外地，
Claude Code frequently builds custom solutions rather than recommending third-party tools.另外就是 AI 确实有自己偏好的技术栈，合理，而且不同的模型偏好差别也不大，有趣。列下模型喜欢的：Vercel, PostgreSQL, Stripe, Tailwind CSS, shadcn/ui, pnpm, GitHub Actions, Sentry, Resend, Zustand, plus stack-specific picks like Drizzle (JS) or SQLModel (Python) for ORMs, NextAuth.js (Next.js) for auth, and Vitest (JS) or pytest (Python) for testing.说到 tool 还有这篇也不错，how do you design the tools of your agent? Lessons from Building Claude Code: Seeing like an Agent. 另外 GPT 5.4 也有 tool search 了。
每周都有新的用 AI 重写了 xxx 的故事：How we rebuilt Next.js with AI in one week，或者这篇 Ladybird adopts Rust, with help from AI，或者 AI 又解决了某个很难的问题，比如限定时间内纯 C 手写 gpt2 推理引擎：GPT-5.4 code-golfs GPT-2；连 Knuth 也用上了 claude-cycles.dvi，更别提 Sebastian Aaltonen 了，时代的风确实变了。
AI 帮找安全漏洞，Partnering with Mozilla to improve Firefox’s security，这个观察很有趣，
Claude is much better at finding these bugs than it is at exploiting them.AI 时代的 Engineering Culture —— Building An Elite AI Engineering Culture In 2026, AI 时代的面试—— How We Hire Engineers When AI Writes Our Code.
提升 Agent 某些方面的表现，如 Agentic Code Reasoning；每周也都有对这些工具的思考:
it seems like the logical endpoint is infinite and perfectly abstracted sandboxes with previewing, isolation, and very tight feedback loops.包括这篇 Agent Harness is the Real Product ，ref 还挺全的。也有对工具的“逆向”，Investigating how Codex context compaction works每周也都会看到一些推理加速的文章，FlashAttention4 的 paper；Prefill 太慢？我们快了 3 倍还提升了推理质量，总感觉和 llama.vim : plugin for Neovim 里提的有点像，利用 RoPE 的加性原理进行旋转/偏移。
每周也都有一些反思 AI 编程的帖子，747s and Coding Agents，讨论认知债务的：How Generative and Agentic AI Shift Concern from Technical Debt to Cognitive Debt，Nobody knows how the whole system works，When AI Writes the World’s Software, Who Verifies It?
也都有关于 long-running agents 的讨论，online finetuning 还是 memory based techniques，说到 Memory，看到这个项目有趣 memUBot，说到 finetune，Unsloth AI做了 Qwen3.5 的，小模型还是有用的，比如 OCR，比如 PhoneDriver: Android Phone Control With Qwen3-VL。当然最近吃千问的瓜也不错。
神奇的 paper，Real Money, Fake Models: Deceptive Model Claims in Shadow APIs，讨论不靠谱的第三方 api 如何影响了科研。
Logan Kilpatrick：我们需要更多的算力，The compute bottleneck is massively under appreciated. I would guess the gap between supply and demand is growing single digit % every day. 联系到这个 Inside the Trillion-Dollar AI Buildout，但半导体股价最近跌跌跌。
借助语义抽象层和 Agent 编排器在 UE 工程中实现工程生产可用的 Vibe Engineering，MCP 确实不行，这种思路也许可行。
RenderDocMCP，马上用上，另外也许可以直接把 renderdoc 接进游戏里算了，那个 app 总被系统杀。
好不容易读一篇 old fashion 的技术文章，C++ Performance Improvements in MSVC Build Tools v14.51
这个工具不错，ClipPing: Displays a visual notification in the active window when the clipboard is updated，我一直觉得是 Win 系统的 bug
统计学里有哪些振聋发聩颠覆三观的证明和定理，虽然是 AI，但说的几个都不错，另外也一直想读下《概率论沉思录》。
我也是用上 Windows Codex App 了，体验目前还不错，别人问 Codex 是不是 100% AI 写的，回：Not yet, and that’s why it works extremely well.
上次的 MinerU 魔改失败了，还是模型原因，PaddleOCR 的排版也不行，不过我后面发现其实我直接读英文更快，也只是玩玩能不呢识别繁体 + 正确排版。
总体来说能给新 Insights 的文章确实少了，唉，主要最近在休息模式没啥 Build 的兴致，也是工作变忙所致。