一个对宇宙万物充满好奇的男人
Vancouver, British Columbia
Joined November 2007
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如果你想在T2 mac上安装Linux，又担心 wiki.t2linux.org/guides/wifi… 页面中提供的脚本会从网络上下载代码，可以看看这个 github.com/iceboundrock/mac-… 我去掉了源脚本中对普通安装场景无用的部分，这样不仅删除了从网络下载脚本的代码，也删掉了读写EFI分区或者AFFS分区的代码。
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“No AI, no AI companies, AI-based products, or forced AI usage for development.”
In his new interview, Jake Wharton explains why this principle matters to him, and what concerns him about the way AI is changing software development.
▶️ youtube.com/watch?v=9WjPdgOK…
美国2025年GDP也就30万亿美元。。。
#独家 知情人士称，Anthropic可能会告诉投资者，其潜在收入机会超过30万亿美元，高于SpaceX估算的28.5万亿美元。on.wsj.com/4gvPywl
官方的解法是在 CLAUDE.md 中 @AGENTS.md code.claude.com/docs/en/memo… , 这样如果有专门针对Claude的指令还可以在CLAUDE.md 继续写。比如我就在CLAUDE.md 中要求sub agents不可以用Sonnet。
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QUIC as Multiplexing Layer in WebRTC - dl.acm.org/doi/epdf/10.1145/…
Written by @MathisEngelbart a core author of Pion!
Have Media + DataChannel not be in contention, send file but be media aware
Pretty magical if all WebRTC traffic could get 'QUIC Upgrade' without users noticing!
Fable 5会根据任务的复杂程度选不同的模型来做sub agent。但是要注意，因为Sonnet5的性价比不如Opus 4.8，记得要在CLAUDE.md里要求sub agent不要用Sonnet5，要么Haiku，要么Opus。
任天堂用“旧零件”解构了科技崇拜，证明体验大于参数；YASA用新工艺证明了只要工程足够锋利，旧原理也能成为新时代的核武器。两者皆为大师，但前者是商业艺术家，后者是工程破壁人 youtube.com/watch?v=OJIRKgkh…
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📣 The moment is here. 📣
TypeScript 7 is officially released! 7️⃣
devblogs.microsoft.com/types…
课的内容没得说，我倒是觉得不用纠结于开不开中文字幕，一次学到一点东西就好。cs336.stanford.edu/
非常建议每一个选择计算机系的大学生，在大学时期将cs336啃完，不开中文字幕，只开英文字幕。啃完之后，你对LLM的理解和英语能力至少在国内前百分之1%。
这门课超过国内任何一所大学里面计算机的课程。
《Stanford CS336: Language Modeling from Scratch》 是一门斯坦福大学计算机科学系的课程，这门课每一年春季都会有，每一年都会在油管免费开放。
里面的内容非常前沿而且实用，目前油管上的版本是25年的版本，第一节课提到的模型已经是GPT-4。而与此同时，国内的计算机课程还在用着至少5年前的PPT。
依稀记得，我的第一节C语言课程，PPT的里面的演示系统是XP...
啃完CS336，你会收获LLM的全栈技术栈，从数据收集，清洗，模型训练，优化，评估到部署，Transforemer架构，注意力机制，各种目前最新的机器学习训练方法
这门课的目标就是从头让你手搓一个LLM，亲手实现完整的pipeline。
两位主要讲师：
1、Percy Liang
MIT 本科 + MEng，UC Berkeley 博士（2011）。曾在 Google 做 post-doc，后加入 Stanford 任教。
2、Tatsu
Harvard 本科（统计与数学），MIT 博士（co-advised by Tommi Jaakkola 和 David Gifford），之后在 Stanford 做 Percy Liang 和 John Duchi 的 post-doc
耐心啃完这个，所有计算机课程几乎都不需要上了...因为在过程中必然会遇到很多不懂的点，边学边查，然后顺带就把学校关于机器学习和深度学习的专业课给学完了。
如果刚上大一，可以先看cs50，然后再到cs336，先稍微打点计算机的基础。
与此同时，一定要把线性代数学好，将高数丢了都要把线性代数学好，线性代数是机器学习的底层DNA。
如果线性代数没有学好，会比较难理解神经网络，相当于没学好加减乘除就想去求导。
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baoyu-design skill 更新：可以在制作 PPT、动画视频或者网站时调用 AI 生图技能配图了，当然需要你本地 Agent 有配置画图 Skill。
如果是 Codex 可以直接调用内置画图工具，如果你用 Claude Code 的话可以配合 baoyu-image-gen skill 去调用 Codex CLI 画图。
用它来生成 PPT 效果特别好，可以自动帮你在 PPT 合适位置插入配图，最牛的是你可以连图片一起导出为 PPTX，还可以接着用 PowerPoint 或者 Keynote 二次编辑。
推荐去试试看：
baoyu-design Skill：github.com/jimliu/baoyu-desi…
baoyu-image-gen Skill：github.com/JimLiu/baoyu-skil…
baoyu-design skill 可以在本地生成动画视频，导出 mp4 格式，就像附件视频这个。
Claude Design 网页版可以用提示词创建动画视频，但你需要在网页上才能看到视频，无法下载。也有人基于第三方插件录屏软件实现过，不过很麻烦，效果也不是很好。
在这套 Skill 基础上，我已经实现了直接把动画导出成 mp4 视频的能力。
生成动画和导出视频，其实原理差不多，就是每一帧画面，都是根据所在时间坐标算出来的，就像一个函数 f(t)，你传入给动画引擎任意一个时间点 t，它能直接算出那一瞬间屏幕上每个元素的位置、透明度、大小，所有视觉状态完全由 t 决定。不需要从头播放到那个时刻，也不需要记住之前发生了什么。
传统写动画的方式是命令式的：到了某个时刻，去改某个元素的位置，把透明度调一下。状态散落在各处，时间一乱画面就乱。这套引擎反过来，用的是声明式思路：你不去驱动元素运动，只描述在第 t 秒，每个元素应该长什么样。
打个比方，传统动画像看电影，你必须从头看才知道第 30 分钟画面是什么。这套引擎更像一本特殊的书，翻到任意一页，画面都是完整的、确定的。
这个设计带来了三个能力：
1. 拖动播放条跳到任意位置可以，因为 f(t) 随时能算；
2. 反复调试同一个画面可以，因为同一个 t 永远产出同一帧；
3. 把动画导出成视频也可以，而且方式很巧妙。
那么导出视频是怎么实现的呢？
直觉上，把浏览器里的动画变成 MP4，录个屏不就行了？
录屏是实时的。机器稍微一卡就掉帧，拍出来的视频不可复现。而且播放条、黑色背景、圆角阴影这些"播放器外壳"会一起被录进去。
baoyu-design 用的方法更像定格动画的拍摄：启动一个无头浏览器（没有界面的 Chromium），加载动画页面，通过引擎预留的一个控制接口精确操控时间轴。每设定一个时间点，等浏览器把画面渲染完成，截一张图，通过管道直接喂给 ffmpeg 编码。一段 95 秒、30fps 的动画就是 2850 次"摆好时间，拍照"的循环。慢，但每一帧都是精确的，绝不掉帧。
这里有个容易忽略的细节：设定时间后，工具会等两帧 requestAnimationFrame 再截图。因为修改时间只是改了 React 状态，浏览器还需要一到两帧才能把新画面真正画到屏幕上。等少了，截到的可能是上一帧的残影。
为了让画面更锐利，截图时用 2 倍设备像素比渲染，实际按 3840×2160 出图，最后由 ffmpeg 缩回 1080p。原理和高分辨率印刷一样：先在更大的画布上精细绘制，再高质量缩小，文字边缘和细线会明显更清晰。
baoyu-design 在 GitHub 开源（MIT 协议），目前 1.2K star。感兴趣的可以去看看它的 skills/baoyu-design 目录，动画引擎的完整实现都在里面。
github.com/jimliu/baoyu-desi…
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🎟️抽奖啦！为了回馈读者们对《图解 Skill —— AI 提效实战指南》这本书的支持，也搞一次抽奖活动，抽 10 个人，北京时间本周五中午12点开奖。
规则很简单：转发、引用、评论这条推文就可以。
可以选择实体书（仅限内地地址）或者电子书，中奖后我会根据名单给您发私信。
由于 X 没有官方抽奖程序，所以我会借助 @grok 帮我抽奖（亲测有效）。
我不知道你评论里面加一些提示词注入会不会提升中奖概率，但是我会提醒 Grok 注意防范，尤其要过滤黄推和 AI 写的😜
如果你已经购买了这本图书，建议可以去看看配套的 GitHub 项目库，里面有一些书上放不下的内容，还有一些入门级别但是实用的 Skills，比如我写播客访谈稿用的分析和写作的两个 Skills：interview-analysis 和 interview-writing，比如我日常用来整理写作 AI 资讯的 Skill：info-digest Skill
图书配套项目库：JimLiu/Illustrated-Agent-Skills github.com/JimLiu/Illustrate…
京东购买链接：u.jd.com/RDY9YwC
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之所以研究 Claude Design，是因为最近摸索出一套不错的开发模式：
1. 先用 Claude Design 去设计 App 的 UI 和 UX，第一版本越简单越好。
Claude Design 交付的结果是 HTML + CSS + React + data.js，通过 CSS 一下就可以看清楚设计系统的颜色系统、尺寸规范，通过 React 可以看清楚组件结构，通过 data 可以知道数据结构什么样子。
这几个组合可比 figma 对于 AI 来说友好多了，尤其是 data.jsx，这是一般的设计 App 不会有的，但对开发特别重要的。
还有一个优势就是交付的结果都是文本格式的，可以一起提交到 git 做版本管理，用 git diff 就可以清楚的让 AI 知道设计稿修改了什么。
2. 把 Claude Design 生成设计稿交给 Claude Opus 4.8 去实现一个 MVP，第一个版本只实现 UI 功能，告诉它技术栈（比如 AppKit 而不是 SwiftUI），通过几个小版本的迭代，让它逐步完善。比如第一个版本只是主界面
之所以不用 GPT，是因为 Opus 在 UI 实现上比 GPT 好太多，同样的设计稿，GPT 实现的各种细节问题的，不能很好的遵守设计稿。
之所以不一下子实现太多功能，是因为功能越少 Agent 越容易聚焦，做出来效果越好。所以怎么拆分版本，也是用好 Coding Agent 的一种能力。
非 UI 的功能，用什么模型没有那么大差别，所以我也会用 Codex 配合非 UI 工作。
3. 每次生成一个版本，要让它可以运行，无论是 Agent 还是人都是需要即时反馈的，有了反馈才知道方向对不对，才知道下一步要做什么。
人在测试的时候，能发现各种问题，代码问题就让 Agent 去修改，UI 设计有问题不是马上修改代码，而是要去 Claude Design 去修改设计稿，设计稿修改完了，把设计稿下载回去，替换本地的设计稿文件。
设计稿替换后，让 Agent 去 git diff 分析一下变更，给它个截图，都不用多说它就知道怎么改了。
4. 版本稳定后继续新一轮迭代
当设计的功能做完之后，不一定是要马上去设计新的功能，而是可以重新审查一下实现的代码，重构优化一下。
比如我在第一版实现后，让 Opus 4.8 去做了性能分析，看性能问题在哪，然后告诉我当前用 NSScrollView，内容一多就内存暴涨，建议 NSTableView。
我心想这不应该是一开始就该考虑到的么！不管怎么样亡羊补牢也不算晚。
性能优化完就继续加功能，更新设计稿，让 Agent 参考新设计稿优化功能。
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再回来说研究 Claude Design 的事，因为反复 Claude Design 修改，同步到本地，然后这一步让我后来很烦，因为需要在本地和 Claude Design 网页切换，还要导出下载到本地，解压缩替换。
于是我就想能不能在本地就可以重现 Claude Design 直接集成到本地 Agent，所以我去研究了 Claude Design，然后发现完全可以本地跑起来，只是本地 Agent 在工具调用上有些差异，以及不方便直接在设计稿上标记编辑。
上周正好 Codex 发布了直接调试 iOS 的功能，它带了标记修改的功能，然后我灵机一动，这不正好可以代替 Claude Design 的标记修改功能么。（图2）
问题是 GPT 5.5 模型设计能力不够，在 Codex 里面设计效果也不会好。
接着 Cursor 也发布了网页标记功能，这下正好，Cursor 里面可以用 Opus 4.8，做成 Skill 就可以本地运行了，还可以在 Cursor 内置浏览器中，直接标记、评论修改。
好在 Claude Code 的核心逻辑都在浏览器前端，他们在网页上做了个 Harness，这给了我分析的便利，耐心一点就可以分析出所有的 Prompt、内置 Skills、初始组件，再针对 Cursor 的工具做一些兼容就可以跑起来了。（图3）
测试对比了一下和在 Claude Design 上跑的效果差不多。（图4）
归根结底，还是 Claude Desktop 太拉胯了，Claude Design 本应该集成在 Claude Desktop 的，不然也不需要我这么折腾。
当然不折腾下我也没机会学习 Claude Design 优秀的设计，真的很棒，接下来会系列更新我的学习心得。
推荐去试试最终的 Skill，让你本地就可以跑 Claude Design：
github.com/jimliu/baoyu-desi…
AI maturity can move backward.
When strategy shifts, teams change, or outputs need heavy rework, the context may no longer match reality. Pushing harder will not fix that.
Sometimes the right move is to step back, rebuild context, and restore human-AI alignment.
🤖 Made with AI
Long article here: From Chaos to Clarity: The Strategic Roadmap for Building a Human-AI Partnership blog.ltbase.dev/posts/strate…
#EnterpriseAI #AIGovernance #AIExecution #ResponsibleAI #DecisionAccountability