Gabe

AI时代，重新出发。
Vibe Coding、Home-lab、Open-source。
开源项目：

[Gabe @fishjar]

开源精神的基石是透明、审查与信任，而黑产正在利用这种信任侵蚀开源生态的土壤。保持对“免配置破解工具”的审慎警惕、坚持代码开源可验证原则，才能在信息充斥暗礁的网络世界中筑牢数字资产的安全防线。 https://t.co/iUq03ELpwt

[Gabe @fishjar]

@calvincrypto7 这个剧本可以做短剧了

[Gabe @fishjar]

一家软件公司强制推行“全员 100% 用 AI 写代码”整整一年后，整个技术团队终于迎来了认知负债（Cognitive Debt）的破产清算。

刚开始的几个月体验简直梦幻：代码生成工具把敲键盘的开销抹平了，每个人每天都能提交几千行代码，PR 的吞吐量直接翻了四倍，管理层在周报里大肆庆祝研发提效。

但软件系统的复杂性从来不取决于打字速度，而取决于人脑对业务领域模型（Domain Model）的掌控深度。

一年下来，代码库里膨胀了数十万行看似完全符合语法规范、设计模式堆叠齐全，但根本没人知道为什么这么写的代码。一旦生产环境遇到分布式事务超时、缓存与数据库双写不一致的深水区隐患，所有工程师都面面相觑。因为没有任何一个人经历过代码一行行敲出来的逻辑推演，团队内部发生了彻底的架构知识断代。

修一个偶发的边缘 Bug，需要调动三四个大模型去反向理解之前的大模型写出来的调用链。代码生成的红利只享受了半年，剩下半年的时间，全团队都在为当初跳过的思考过程偿还巨额的利息。

[Gabe @fishjar]

@mylesBaiM 最后可能堆成AI屎山

[Gabe @fishjar]

@duduh72 前期省时间，后期还要补回来

[Gabe @fishjar]

高通骁龙 X1 的能效比确实把 x86 的旧笔记本甩开了一个身位，但想在上面舒舒服服跑纯净的 Linux，目前依然是在替上游擦设备树（Device Tree）补丁的排雷阶段。硬件很美，驱动进主线内核很慢。

[Gabe @fishjar]

@noni__z Are those images projected?

[Gabe @fishjar]

@yetone 卧槽，一天的？吓到了。。还是建议订阅会员，否则是无底洞啊

[Gabe @fishjar]

@no_ichi_ 制作工程は非常に複雑そうですね! このクーラーがどこで使われているか知っている人はいますか?

[Gabe @fishjar]

杜罗夫宣布 Telegram 的任何一条聊天消息都可以直接变成一个微型应用：体积不到 4KB，秒级加载，原生渲染，内置支付。

这套设计彻底抛弃了传统“在聊天界面里弹出一个全尺寸 WebView 浏览器”的沉重做法。过去在微信或 Discord 里打开一个小程序，手机需要先初始化 Chromium 或 WebKit 渲染进程、加载几兆字节的前端脚手架，在移动端有明显的白屏卡顿。

Telegram 把应用的交互协议压缩成了高度紧凑的二进制指令集，直接利用客户端原生的 C++ / Qt 绘制引擎在气泡内原位渲染按钮、滑块和图表。一个带完整支付和状态机的小工具，其有效载荷甚至比一张高清表情包还要小。

当应用的体积被压榨到 4KB 以内，应用商店的概念就被彻底消解了。代码不再需要安装，它只是信息流里的一个消息气泡。

[Pavel Durov @durov]

Any Telegram message can now become an app.

⚡ Downloads instantly (less than 4 KB)
🎨 Interactive and natively rendered
💸 Payments and viral mechanics built in

🛠️ Build your own. More info and docs for devs: https://t.co/v6hbiQErCB

[Gabe @fishjar]

关于今天的 iOS 27.2.1 紧急安全更新，全网不少科技快讯把它翻译成了“导致内存损坏的严重漏洞”，这完全把漏洞的核心机理搞错了。

苹果修补的 CVE-2026-113970 根本不是常见的堆栈溢出或内存踩踏，而是 CoreBluetooth 守护进程在处理低功耗蓝牙（BLE）外设配对时的协议状态机缺陷。攻击者不需要打爆内存储存区，只要在无线电广播范围内向目标设备连续发送畸形的配对确认帧（SMP Pairing Response），就能绕过 iOS 的弹窗确认机制，将非法设备强行挂载到受信任外设列表里。

一旦外设越权信任建立，后台的 iMessage 远程唤醒服务和配件数据通道就会把通信数据明文路由过去。这是纯粹的鉴权逻辑断层，不是内存污染。

补丁重构了配对状态迁移时的加密 nonce 双向校验，物理设备更新后重启生效。

[Gabe @fishjar]

黄仁勋在最新的专访里把 Agent 对 GPU 算力的消耗逻辑彻底讲透了：

过去我们用 ChatGPT，交互模型是“单次问答”。你输入一个问题，模型吐出 200 个 Token 的回答，GPU 只工作了不到半秒钟。

而现在的 AI Agent 完全是另一种物种。你给它一个复杂的工程任务（比如重构一个模块并跑通测试），它在后台必须展开数十次工具调用、读取代码上下文、生成补丁、执行报错、再把堆栈抛给模型自我反思。为了给你最终交付一个正确的补丁，内部可能已经循环跑了 200 万个 Token。

从人与模型对话，变成模型与代码环境高频循环。计算需求从来没有放缓，它只是把杠杆从人手转移到了自治进程里。

[Gabe @fishjar]

任天堂官方今天宣布，将逐步停用 Nintendo 账户中通过 Google 和 Apple 进行的“简单联动登录”功能，要求用户必须使用独立的任天堂原生账号密码体系。

很多消费互联网平台为了降低注册门槛，极度依赖 Google / Apple 的 OAuth 快捷登录。但对于拥有庞大数字版权资产的游戏平台来说，把用户的登录鉴权全部委托给外部第三方身份提供商（IdP），存在巨大的单点系统风险。一旦用户的 Google 账号因风控遭锁，或者跨平台数据共享协议发生法务变更，平台自身的用户访问链路就会被动切断。

收拢认证通道、推行独立 TOTP 两步验证，是数字资产平台收回主权最理智的工程决策。

[Gabe @fishjar]

Polymarket 上每天赚 810 美元的做市机器人，代码并不神秘，本质就是在 5 分钟预测池里双边挂单吃价差和流动性补贴。

这种策略最残酷的现实永远在单边行情里：平时每天赚点微薄的 Spread，一旦比特币出现 3 分钟千刀大插针，限价单会瞬间全被知情交易者吃掉（Toxic Flow）。

一次逆向选择的单边穿仓，能把两个月攒下的利润在八秒钟内全部吐光。

[Gabe @fishjar]

@PhysInHistory I believe it is undoubtedly Einstein's mass-energy equation: E = mc²

[Gabe @fishjar]

@NASASolarSystem @NASAJPL @NASA @NASAhistory For scale: 1 light-day ≈ 173 AU, and Voyager 1 is around 165 AU and closing at ~3.6 AU/yr, so this lands around 2027.

Round-trip radio time will be ~48 hours — the craft is running on roughly 220 watts, about three light bulbs, and shedding ~4 W a year.

[Gabe @fishjar]

@threejs 准确说，是 WebGL、WASM、WebGPU 和 JIT 把浏览器从文档容器推成了运行时；但瓶颈也随之前移——首屏资源、主线程调度、内存上限和跨端兼容，一个都没消失。

[Gabe @fishjar]

让 AI 编程代理在终端里跑系统命令，最致命的永远不是它不知道怎么做，而是它用错了 Unix 参数的匹配边界。

有开发者让 Agent 清理一个后台挂起的 cat 遗留进程，Agent 随手敲了一行 pkill -f "cat" -n，结果一秒钟之内，整台 Mac 上打开的浏览器、编辑器、通讯软件全部被强行掐死。

很多人以为问题出在 -n 参数上，其实根子在 -f。

在 POSIX 规范里，普通的 pkill 只比对进程名字（comm 字段），最多截取前 15 个字符。但一旦加上 -f 标志，它会把检索范围扩大到整条命令行的全文本，包括可执行文件的完整绝对路径。

在 macOS 系统里，所有桌面应用的启动路径都是 /Applications/Foo.app/Contents/MacOS/Foo。单词 Applications 正好内嵌了 c-a-t 三个字母的连续子串。

当系统里原本挂起的单任务 cat 已经退出时，pkill -f "cat" 展开匹配的候选池就变成了整个系统里所有从 /Applications 启动的活跃进程。

在安全基线里，精确杀进程永远只能走 pkill -x cat。

[Gabe @fishjar]

三十年前日本都筑电气申请过一个极其脑洞大开的国际专利：在无钉雪地胎的胎面上，手工植入 120 束高密度金属尼龙混编刷毛。

当时工程师的设想非常直觉：镜面冰之所以打滑，是因为胎面受压融化出了一层几微米厚的润滑水膜。只要用刷毛刺穿水膜直接抠住冰晶粗糙面，就能彻底消灭有钉轮胎对沥青路面的粉尘污染。

原型胎刚做出来时在实验室干冰上表现惊艳，但一上真实冬季道路，物理定律立刻给所有人上了一课。

高分子橡胶具有极其强烈的温度依赖性。当环境温度降到零下 10 度以下时，轮胎橡胶发生玻璃化转变，硬度呈指数级飙升。

在常温下能够均匀承重的刷毛，在硬化橡胶里失去了弹性退让空间。车辆自重压上去时，成百上千根刷毛直接被刚性压向同一侧弯折。

原本用来抓地的刷子，瞬间在胎面与冰层之间铺成了一层极其光滑的金属滑轨，刹车距离反而比普通全季胎还要长出 30%。

最终统领雪地胎市场的，不是任何机械外挂，而是微米级吸水发泡橡胶。

[ゴム野輪太郎｜タイヤホイール鑑定士 @taiyakaitoricom]

タイヤに毛を生やして止める。幻のスタッドレスタイヤ

今から30年くらい前、もしかしたら世界を変えるかも知れなかった究極のスタッドレスがありました

それは、1995年に都築電気が考案、開発、国際特許を取得した【ブラシ付きスタッドレス】です

トレッド面にブラシを合計120個も埋め込むという画期的なタイヤでした

当時の特許資料から次の効果を狙ってます

・ブラシが水膜を効率よく吸い取る！
・ブラシの毛先で氷面を引っかく！
・ブラシ+溝の復元と遠心力で強力に排水する！

しかも、特許に載っているミラーバーンの時速20kmの制動試験では

・従来のスタッドレス：23.45m
・ブラシ付きタイヤ：8.06m

という、見た目は明らかな珍発明なのに、とんでもない数字を出してます

たしか、販売期間は1996～1998年くらいだったと記憶してますが、都築電気の営業マンの熱量がとにかく凄くて「これはノーベル賞モノです！」「世界を変えます！」と強烈にプッシュされた事を今でも強烈に覚えています

しかし、当時私が在籍した店では結局1本も売れず、いつのまにかこのタイヤは市場から消えてました

商品開発ってほんとうに難しいですね…

[Gabe @fishjar]

英飞凌在奥地利菲拉赫晶圆厂跑通了全球第一批 300 毫米（12 英寸）功率碳化硅（SiC）晶圆，直接利用现有的成熟硅半导体制造线进行流片。

对于 800V 高压电动车主驱逆变器和 AI 数据中心直流电源来说，这笔工业对账单的意义远超普通扩产。

过去十几年，碳化硅器件一直卡在 150 毫米和 200 毫米的盘子里打转。碳化硅莫氏硬度高达 9.5，仅次于金刚石，长晶速度极其缓慢，一个晶锭切不出几片基底。

从 200 毫米放大到 300 毫米，圆面积直接翻倍，单片晶圆可产出的合格功率芯片数量直接提升到 2.3 倍。边缘未利用区域的晶圆浪费比率断崖式下降。

更关键的一步在德累斯顿的 Cold Split 激光冷裂工艺。

传统金刚线切割碳化硅晶锭，锯缝损耗（Kerf Loss）高达三分之一，等于切三片就白白磨成粉扔掉一片。冷裂技术是用超快激光在晶格内部聚焦激发出微观剥离层，再通过热应力直接撕开，材料损耗被压缩到几乎为零。

晶圆面积放大加上无损冷裂，高压碳化硅芯片的单颗封测成本才算真正逼近硅基极限。

https://t.co/g64CMCdhGQ

[Gabe @fishjar]

@NguynBAnph meta的模型算是追上来了

[Gabe @fishjar]

Meta AI 推出了旗下体积最小、能效最高的全新模型 Muse Ember，原生带着 100 万 token 的超大上下文窗口。

在整个 Muse 模型家族里，它的定位极其纯粹：不做高高在上的顶层规划者，只做智能体流水线里最底层的牛马执行者。

在复杂的 Agent 架构里，真正消耗 token 的从来不是最初制定战略的那几句推理，而是在后续执行循环中，反反复复调工具、读几十万行项目代码、跑单元测试、抓网页日志的机械劳动。

如果全程让昂贵的旗舰模型顶在第一线，跑通一个自动化任务就能把团队当天的 API 预算烧光。

Meta 提出的 Planner-Executor 分工模式是：由 Muse Wonder 等大模型负责顶层拆解并制定步骤，随后把具体的代码行比对和工具调用全量甩给 Muse Ember。

每百万输入 token 仅需 0.10 美元，输出也只要 0.50 美元。