onepisya

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『 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。』

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Anthropic
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[Ray Wang @wangray]

low-energy outfit

这个剪辑好有意思

[yan5xu @yan5xu]

好久没写长文了，最近半年一直在关注 Palantir 的 FDE 模式。前阵子 OpenAI 和 Anthropic 同一天各自成立了新的部署公司，FDE 在中文圈又翻红了一轮。但中文圈关于 FDE 的讨论很多都偏离了它本来的定义，或者干脆实际上说的就是 AI 咨询/实施。在这层误解上讨论来讨论去，结论自然五花八门。

所以把手头的资料做了一次系统梳理：Bob McGrew（Palantir FDE 从 0 到 1 亲历者，后任 OpenAI VP Research）在 YC 的访谈，a16z、Sequoia、Flybridge 等 VC 对 FDE 的分析和争论，Palantir 官方博客里 FDSE 的工作日常，以及 Gartner、Everest Group 等机构的判断，素材就整理了 6 万字，来给 FDE 一个清晰的定义。

再加上我在一线构建 AI 产品中积累的体感，尝试去回答：为什么在 AI 产品中，大家如此热衷 FDE。

全文 7000 字，可以摸鱼时候慢慢看～

[绚香音 Rizumu @RizumuA3]

最近公司 领导 ���我聊起面 向对象（OOP）和设计模式。并说想要在公司中推广设计模式。但是我表示了 反对。

我想聊聊我为什么不喜欢设计模式，以及我信奉的软件 “设计模式”。

说实在的，我其实没看过 GoF 那本设计模式的书。以后也大概不会去读。但是设计模式的大名还是有听过

我之前在 Vue 团队写 Vapor 模式时。发现 Vue 的响应式系统确实使用了 OOP，但主要是出于性能上的考虑。当优化达到一定层级之后，哪怕是引擎层面的微小实现差异也会影响性能。所以我们选择 OOP，是因为它带来的优化便利，并不是因为我们想要套用某种具体的设计模式。

* Vue 的源代码中 ReactiveEffect、Dep、ComputedRefImpl 这些类的存在，是因为 V8 的 hidden class / inline cache 对固定形状的对象优化更好。
（如果理解有误，欢迎指出）

我在入行的初期学过 OOP，大约是 8 年前的事了，已经很久了。但是过去这几年，我逐渐觉得设计模式并不太适合 Vue 3 + TypeScript 的开发。如果不是为了性能优化，我现在也很少使用面向对象。我会这样看，一部分原因是受到了像 Anthony Fu (antfu) 这些人的影响。

* GoF 是 1994 年的 C++/Java 世界的产物。如今语言进化了，很多模式从"需要刻意设计"退化成了"语言原生特性"。 这就是为什么 antfu、Evan、Anthony Fu 那一派人不太谈 GoF。不是反对它，而是它已经融进语言里了，再单独命名反而显得笨重。

“ 模式之所以叫模式，是因为语言没原生支持它，你得手动重复实现。”

去年我读了一本关于如何更好的编程的书，我很快就爱上了它。我试着推荐给我的推友们，结果发现推友中已经有不少人读过了。而且也很喜欢！

这本书是《软件设计的哲学》(A Philosophy of Software Design)

我特别喜欢书中对复杂度的阐释方式，现在仍会时常翻阅。

我的 CLAUDE.md 提示词里也用了这本书的概念：
- 深模块（Design Deep Modules）
- ��除错误（Define Errors Out of Existence）
- 向下沉淀复杂性（Pull Complexity Downwards）
- 不同层不同抽象（Different Layer, Different Abstraction）

这边篇幅有限，就不展开这几个概念了。如果感兴趣的话，我可以之后仔细写写我自己的理解。

让我疑惑的问题：

设计模式如今还被使用，似乎更多是一种沟通时的共同语言。但是我们是否真的按照它的模式来设计代码架构呢？

它作为大家交流的语言和思想的工具如今是否还是合适的选择。是否落后，又是否有着与时俱进的新选择呢？

* 写了好多，以上都是我自己的主观想法，可以随便聊 🤗

[Barret李靖 @Barret_China]

团队将 Claude Code 源码放进了 WebAssembly 运行环境，将 Node.js 和 Python 环境也打包了进去，现在可以愉快地在网页上直接使用 Claude Code 了😄

基于 Claude Code 源码做了四层工作，包括：1）浏览器宿主，让网页中具备 Claude Code 的终端界面、会话状态和交互体验；2）WebContainer/WASI 运行时，实现在浏览器里提供类本地的隔离执行环境，真正跑起 Node.js、Shell 和 Python；3）Node 兼容层，为文件系统、进程、模块加载等补齐浏览器侧适配；4）HostBridge，在网页宿主与运行时之间桥接搜索、抓取、代理、文件同步等外部能力。整体工作量还是蛮大的。

[Tom Huang @tuturetom]

正式开源 html-anything 🚀 1:1 让你感受全网爆火 Claude code 作者提的 HTML 效果！

你的 Agent 现在可以将任何数据转为世界级设计水准的 HTML 🔥

历时 3 天，1万五千行代码！支持 75 套 Skills��9 种导出格式，支持所有的 code agent，包括 claude code、codex、openclaw、hermes 等💥地址见评论区

[Rishabh @Rixhabh__]

🚨 Anthropic's own Team just released a free 24-minute prompting workshop.

Taught by the team that built Claude.

40 techniques. No fluff. No paywall.

You've been using Claude at 20% this whole time.

This fixes that.

Bookmark it.

[Ronin @DeRonin_]

Andrej Karpathy: "90% of your AI coding bill is paying for context you didn't need to send"

Here are 10 things senior AI engineers stopped wasting tokens on:

1. Auto-context loading 50 files for a 30-line fix: $1.20/turn for tokens you'll never read. 80% input waste, every session

2. Running Opus on lint, format, and rename tasks: $0.60 for what Haiku nails at $0.02. 30x overpay on the cleanup tier

3. Tool call loops that re-send the full repo on every retry: 5x context cost per agentic flow. fixing these alone cuts 30-50% of bills

4. Sonnet as the default model: Kimi 2.6 matches its quality on most coding tasks at 1/6 the cost. defaulting to Sonnet in 2026 is leaving 60-70% on the table

5. Streaming responses on stable-prefix workflows: kills your prompt cache. you pay 10x for tokens that should have cost cents

6. "Just in case" file includes: 80,000-token prompts that should be 3,000. context bloat is the silent budget killer

7. Per-session knowledge rebuilding: 10 min writing a SKILL.md once vs paying agents to re-figure out your environment every run. $4 vs $0.30 per execution

8. Single-model setups: premium tier on every task is the most expensive mistake in AI coding right now

9. Asking 10 small questions one at a time: 10 separate input prefix charges vs one batched call. 70-90% savings on routine workflows

10. Buying Claude Pro + ChatGPT Plus + Cursor Pro: you seriously use one. the other two are habit, not utility

what actually compounds instead:

- context discipline (grep before fetching, always)
- prompt caching on every stable prefix
- multi-model routing (Kimi 2.6 default, Opus for the 10%)
- graduated skills via SKILL.md files
- profiling tool calls before optimizing prompts
- the routing mindset (right model for right task)

in 12 months, the gap between developers shipping on $200/month and $4,000/month budgets won't be skill

it'll be how well they route

study this.

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

有人刚刚成功提取出了 GPT-Image-2 的底层隐藏水印！

你每天生成的 AI 图片，底层早就被打上了数字钢印。

左边是 GPT Image 2 的隐形水印，右边是 Gemini 的 SynthID��它们在图片生成的瞬间直接注入像素，肉眼完全不可见，且免疫任何截图、裁剪和高损压缩。

AI 越逼真，鉴伪越凶狠，而绝大多数用户对此一无所知。

[Jaya Gupta @JayaGup10]

https://t.co/5vDrndcmFn

[Garry Tan @garrytan]

https://t.co/XTqXqWuQn5

[Vincent @Vincent_AINotes]

发现个 Claude Code 的神级 Skill，画图颜值真的吊打 Mermaid 和 https://t.co/ZPDFPSUIlj！

fireworks-tech-graph，只要你一句话，它直接给你吐出生产级别的 SVG+PNG 技术图。

最绝的是它有 7 种神仙画风：深色终端风、工程蓝图风、毛玻���风，甚至还能模仿 OpenAI 和 Claude 的官方配色风格。

支持 14 种 UML 图，像 RAG 架构、多智能体协作这种复杂图，一句"帮我画个 RAG 架构图，深色风格"直接搞定。

安装贼简单，一行命令 `npx skills add yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph` 就能装到 Claude Code 里，输出 SVG 方便二次编辑，高清 PNG 直接贴文档。

平时写技术文档、做汇报 PPT 的，这个必须试一下。

项目地址放评论区了👇

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

https://t.co/lHQkxeTcRm