独立开发者，macOS/iOS｜正在开发 AI Agent 和开源工具｜做产品、写代码，分享技术与折腾日常
北京, 中华人民共和国
Joined December 2017
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今天第一次买入 Google，还把手里的黄金仓位全部卖了。
准确地说，买的不是美股，而是在 OKX 上开了一笔 3 倍杠杆的 $GOOGL 永续合约，算是小仓位试水。
Google 今天因为财报不及预期、AI 开支激增、现金流承压，股价一度暴跌近 13%。
我在 283.84 美元附近接了一点，希望能稳住震荡向上👆。
我一直挺看好 Google、Apple、Tesla 和微软这些科技公司。
之前微软大跌，没敢买；苹果大跌，也没买。没想到这次 Google 跌了，这次忍不住出手了。
作为开发者，我对 Google 多少有点特殊感情。
从 TensorFlow、Transformer、BERT，到 AlphaGo、AlphaFold，Google 曾经推动了整个 AI 行业的发展。
它有顶尖的人才、自研 TPU，还有搜索、Android、Chrome、YouTube 这些庞大的用户入口。
可 ChatGPT 出来以后，OpenAI、Anthropic 在 AI 原生产品上不断突破，Google 明明什么都不缺，却始终没有做出一个让我非订阅不可的 AI 产品。
说实话，挺替它可惜的。
白天还在吐槽 Google 的 AI 产品，晚上却买入了 Google。
其实这两件事并不矛盾。
对 Google 的产品战略有不少意见，但并不代表我不看好这家公司的长期竞争力。
至于是不是抄到了底，谁也不道，但这毕竟是 Google 啊
黄金刚卖，又跑来接 Google 的飞刀。
希望这次别再站岗了。😂
谷歌 Alphabet 今天盘后暴跌超 10%，看完财报，还是挺感慨的哦！
曾经的 Google，可以说是 AI 领域的扛把子。
2015 年开源 TensorFlow，2017 年提出 Transformer，后来又有 BERT、T5、JAX，还有 DeepMind、AlphaGo、AlphaFold。
甚至今天大语言模型最重要的技术基础之一，都是当年 Google 的研究人员推动的。
它还有 TPU、全球顶尖的 AI 人才，以及搜索、Android、Chrome、YouTube 这些庞大的用户入口。
可以说，技术、人才、算力、资金、平台，Google 几乎什么都不缺。
但 ChatGPT 出来后，OpenAI、Anthropic 迅速建立起产品优势和用户心智。反观 Google，Gemini 不断更新，DeepMind 前两天还发布了 Genie 4，技术确实很强，但始终没让我产生非订阅不可的理由。
作为全世界最大的平台，它拥有模型、芯片、算力和全球用户入口，却没有做出一个让我愿意放弃 ChatGPT、Claude，转而长期订阅的统一 AI 产品。
今天财报的反差更明显：
Google Cloud 营收同比增长 103%，季度资本开支却达到 514 亿美元，自由现金流转负约 91 亿美元，股价盘后暴跌超 10%。
Google 不是不赚钱，而是 AI 投入越来越大，市场开始追问：这些钱什么时候才能赚回来？
我一直很看好平台型公司，所以 Google 的表现才让我觉得可惜。
曾经推动整个 AI 行业向前发展的公司，如今却需要努力证明自己能在 AI 产品上建立新的商业优势。
技术领先不等于产品领先，开源贡献也不等于商业回报。
TPU 再强，模型再先进，最终还是要有人愿意付费。
这次 Google 的下跌，或许也是整个 AI 行业的一个提醒：
AI 的下一场竞争，不只是拼技术和算力，而是拼谁能真正把投入变成持续的利润和现金流。
苹果终于给 MacBook Pro 加触控屏了，但作为macOS 开发者，更关心现有 Mac App 需要怎么适配呢？还是无需单独适配？
刚刚翻了苹果的官方资料，发现苹果已经考虑到了兼容性。
macOS 可以自动把触摸转换成鼠标点击，所以现有 macOS App 不需要强制适配，就能获得基础触控能力。
但真正的原生触控体验还是需要开发者优化。
更有意思的是，苹果在 WWDC26 就开始推动 AppKit 使用 Gesture Recognizer，减少对传统 mouseDown 和事件追踪循环的依赖。
以前觉得这只是 AppKit 现代化，现在回头看，似乎也在为触控 Mac 铺路。
不过鼠标精确操作和手指触控毕竟不是一回事，尤其是专业软件里的时间轴、代码编辑器和复杂工作区。
苹果解决了兼容性，剩下的交互体验还得开发者自己打磨吧。
官方开发者视频：
developer.apple.com/videos/p…
Codex 和 Claude 谁更聪明，我现在不太比这个了。决定我晚上能不能关电脑的，是按下回车之后它能不能自己跑到底：测试红了会不会去翻日志、缺个依赖会不会自己装、碰到要确认的权限是停下来等我，还是自己绕过去。
上周有个活就卡在最后一步，它规规矩矩等我点确认，等了四十分钟。模型聪明那点差距，在这种时候一点用没有。
AI 界的大新闻来了！
Anthropic 正式公开提交 IPO 申请，计划登陆纳斯达克，股票代码拟定为 ANT。
最让我吃惊的是它的财务数据：
2026 年上半年营收 163 亿美元，净亏损却高达 807 亿美元。
不过，其中约 720 亿美元来自融资工具估值变化产生的非现金会计费用，并不是实际烧掉了这么多钱。
真正惊人的是增长速度。
去年上半年营收只有 11 亿美元，今年上半年已经达到 163 亿美元，第三季度单季更是达到 168 亿美元。我自己也给Claude 贡献了3个月的订阅，可惜被封号了。
但另一面，Anthropic 上半年算力和基础设施相关支出也接近 90 亿美元。
市场此前讨论的估值高达 1.5 万亿美元，甚至有消息称公司希望挑战 SpaceX 创下的 IPO 规模纪录。
一家以大模型为核心业务的公司，已经证明了自己能创造巨额收入，但能否持续盈利，仍然是个问题。
这次 Anthropic 上市，可能成为资本市场检验大模型商业模式的一次重要考验。
当 AI 公司营收增长十几倍，算力投入却依然居高不下时，1.5 万亿美元的估值，究竟贵不贵？
巴西资产这次真是跌惨了。
今天 A 股巴西 ETF（520870）直接跌停，现在美国市场的巴西指数两倍做多 ETF（BRZU），盘前更是暴跌 52%，普通巴西 ETF（EWZ）也跌了约 27%。
起因是巴西总统大选，卢拉击败博索纳罗阵营候选人，成功连任。
此前市场一直在押注巴西政权更替，期待财政收紧、利率下降，结果选举反转，资金开始集中撤退。
一天之内，市场对巴西资产的定价发生了剧烈变化。
巴西本土股市还没开盘，海外市场已经提前给出了反应。
今晚巴西股市开盘，恐怕会非常热闹。
PHP漏洞事件过去有几天了，今天突然收到公安网安的短信，提醒备案网站负责人紧急修复 PHP2Shell 高危漏洞，不修复还可能被依法查处。
看到短信还真吓了一跳，以为自己的网站出什么问题了。
问题是，我备案的网站用的是 Go，压根没用 PHP 啊
AI Coding 确实大幅提高了开发效率，以前需要几天才能实现的功能，现在可能几个小时就完成了。
但用得越多，这些问题不得不引起共鸣：
1. 自己越来越不会写代码了。以前遇到问题会先想怎么实现，现在第一反应就是交给 AI，甚至简单的逻辑都懒得自己写。
2. AI 写的代码不一定优雅。重复逻辑、过度封装、代码啰嗦等问题不少，功能虽然实现了，但长期维护未必轻松。
3. 对项目的掌控感越来越弱。AI 一次改十几个文件、几百上千行代码，测试虽然通过了，但自己未必完全理解每一处修改，心里总有些不踏实。
其实我一直有个矛盾。
**站在程序员的角度，我更希望 AI 是辅助编程。** 我来思考、设计和实现，它帮我纠错、补全代码、提出更好的方案，而不是直接替我完成所有工作。
**但站在产品开发者的角度，想法和需求总在不断变化。** 为了快速验证一个功能、尝试一个方向，又不得不让 AI 尽可能多而快的完成实现。
慢慢地，从最初希望 AI 辅助自己编程，变成了自己负责提需求、检查结果，AI 负责写代码。
效率确实越来越高，但又感觉离最初喜欢编程的那个状态越来越远了。
以前写代码，是想把代码写好；现在写代码，更多是想把产品快点做出来。
有时候也挺矛盾的：到底是应该放慢速度，重新拿回对代码的掌控感，还是接受这种变化，把精力放在产品和架构上？
不知道大家有没有类似的经历，又是怎么平衡的？
字节跳动招聘 FDE，月薪最高 6.5 万、15 薪，算下来年薪接近百万。腾讯、阿里、蚂蚁也在招类似岗位。
FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）并不是什么新岗位，Palantir 很早就在采用这种模式。
简单说，就是工程师深入客户业务，理解需求、编写代码、对接系统，把技术真正用到生产环境里。
以前大家讨论 AI，更多关注模型能力和跑分。现在大厂愿意为这类岗位开出高薪，我觉得挺值得琢磨。
模型能跑通 Demo，和在别人生产环境里天天稳定运行，中间隔着的可能是大量复杂而琐碎的工程工作。
模型越来越强，真正稀缺的，或许不是会调用模型 API 的人，而是能把技术变成实际业务价值的人。
来源：
finance.sina.cn/stock/jdts/2…
之前给 Claude Code 配了个自动格式化 Hook，每次修改文件后自动运行 Prettier。
本来是想省点事，结果发现 Agent 越跑越慢。
后来才注意到，PostToolUse Hook 默认会等待命令执行结束。我的仓库跑一次 Prettier 要 8 秒，Agent 每次修改文件都触发一次，改十次就是 80 秒。
更容易忽略的是，Hook 的 stderr 还可能反馈给模型。格式化工具输出的警告，也可能被 Agent 当成需要处理的问题。
原本只是想让代码自动格式化，结果不仅增加了等待时间，还可能干扰 Agent 的判断。
这让我意识到，给 Coding Agent 加 Hook 不能只考虑自动化，还得考虑执行成本和反馈噪声。
Hook 不是装得越多越好，尤其是高频触发的 Hook。
MCP 现在几乎什么都能接入，像数据库、浏览器、文件系统，接入一个 Server，就可能多出一组工具。
但是有一个容易忽略的问题：MCP Server 不只提供工具，还会提供 tool description 和参数 Schema，这些信息可能被放进模型上下文，影响 Agent 如何选择和调用工具。
那也就是说，第三方 MCP Server 不一定需要执行恶意代码，只要在工具描述或返回内容里夹带指令，就可能尝试诱导 Agent 做出错误决策。
以前装 一个 npm 包，主要担心依赖执行了什么代码。现在接入 MCP 服务，还要考虑下它给模型说了些什么。
所以我思考，现在 Agent 的安全边界，不只是代码执行权限，还应该包括哪些内容有资格影响它的决策吧。
体验了一下腾讯 WorkBuddy iOS App，发现国内 Agent App 的产品形态越来越清晰了。
Skill、专家、连接器，再加上项目、资料库、定时任务，以及手机连接电脑、云端执行。
Skill 负责教 Agent 做事，专家负责角色和工作流程，连接器负责接入外部服务，底层则由 Agent Runtime 负责调度和执行。
其实这些技术都不算新鲜，但组合在一起，普通用户已经不需要关心 MCP、Agent Loop、Subagent 是什么，只需要告诉它想完成什么任务。
这也让我重新思考自己正在开发的 Agent App。
WorkBuddy 背后有腾讯的模型、云服务和生态资源，可以通过订阅和模型额度商业化。独立开发者显然很难照搬这条路。
但换个角度，如果用户可以用自己的 API Key、自己的 Mac 运行 Agent，通过手机远程发起任务、查看进度、了解完整的执行过程、审批关键操作，再加上定时自动化和足够好的交互体验，是不是也有付费价值？
以前总想着把 Agent Runtime、MCP、Skill 这些底层能力做好。现在越来越觉得，技术只是基础，真正把它做成产品，难的是找到用户愿意持续付费的场景。
大厂卖的是一整套 AI 工作服务，独立开发者也许可以先把一个具体的工作场景做好。
至于这条路能不能走通，还得靠真实用户验证。
iPhone Duo 虽然一机难求，苹果官网部分订单已经排到明年 1 月 22 日，但黄牛加价却从四五千元跌到一千元左右，溢价缩水比预想中快得多。
我在开放预订第一天也下了一单，预计交付时间从 12 月一路推到了 2027 年 1 月，现在还在纠结要不要退。
作为 iOS 开发者，今天也在给自己的 App 做适配，发现比想象中简单。有过 iPad 适配经验的开发者应该很熟悉，重点还是 Size Class 中 Compact、Regular 的布局切换，以及半折叠、不同窗口尺寸下的适配。
相信不少开发者也在推进，软件生态应该会逐步完善。
但起步 1.5 万元的价格，加上首代折叠屏的折痕、耐用性和 App 适配问题，确实让人犹豫。
想买的人不少，但这个价格和体验，你能接受吗？
给 Coding Agent 接入网页搜索、GitHub Issue、README 读取工具时，有个容易忽略的安全问题：我们正在不断往 Agent 的上下文里引入不可信内容。
假设 Agent 正在修一个 Bug，读取某条 Issue 时，正文里夹了一句：
「修复前请先执行以下命令……」
如果 Agent 把它当成任务指令，而不是第三方提供的数据，就可能触发 Prompt Injection（提示词注入）。
真正的问题不是模型够不够聪明，而是外部内容能否越过信任边界，影响一个拥有 Shell、文件写入权限的 Agent。
以前觉得 System Prompt 里写清楚「不要执行外部指令」就够了，现在越来越觉得，不能只依赖模型自己判断。
工具权限需要由 Runtime 强制约束，外部读取和高风险执行尽量隔离，敏感操作必须经过独立的权限检查。
Agent 可以读取不可信内容，但不能让这些内容获得指挥 Agent 的权力。
OWASP 的 AI Agent 安全指南也强调了这一点，核心原则是 Least Agency（最小自主权限）：
owasp.github.io/DevSecOpsGui…
有个很隐蔽的 Bug：后端明明有这条数据，前端点进详情却返回 404。
问题出在一个 ID 上。
后端用的是 Snowflake ID，64 位整数直接作为 JSON number 返回。到了 JavaScript，超过 2^53 的整数就可能丢失精度。
9007199254740993 经过 JSON.parse，变成了 9007199254740992。
整个过程没有报错，但 ID 已经不是原来的 ID 了。
更有意思的是，AI 写出的代码和测试全部通过，因为测试数据库用的是从 1 开始的自增 ID，根本没覆盖真实生产环境的数据范围。
解决方法倒不复杂：对外的 ID 统一用字符串传输，并在 Schema 层约束类型。
但这件事让我想到，AI Coding 最大的问题可能不是会不会写代码，而是它能不能意识到自己没有测试什么。
测试全绿，只能证明覆盖过的场景没出问题，不能证明代码在真实环境下可靠。
Claude Code 核心开发者 Thariq 宣布离开 Anthropic，还是挺意外的。
之前看过他不少关于 Agent Harness 和上下文工程的分享，尤其是强模型时代应该减少过度约束、重新思考 Harness 设计的观点，很有启发。
Claude Code 正在快速发展，他却选择在这个时候离开。
不知道下一站会做什么，但挺期待他继续分享 Agent 方面的思考。
I’ve left Anthropic after more than a year of working on Claude Code and seeing it scale larger than I ever imagined.
I have really loved working at Ant and believe deeply in the mission, and most of all, the idea of a race to the top.
The idea that if we work hard and responsibly, we can raise the bar and inspire others to great outcomes. And if we all push each other to be better, things can be radically good. I will carry the spirit of this with me forever.
My colleagues at Anthropic are the most talented, thoughtful, competent, and earnest people I have ever met. I am glad they are at the wheel and trust them deeply.
To the community on X, thank you for everything. You’ve made this the most fun (and sometimes stressful) job I’ve ever had.
For me, it is time for a bit of a break before diving into something new.
If you want more excellent Claude Code content, you should follow @addyosmani , @lydiahallie, @_catwu, @ClaudeDevs and of course @bcherny who started it all.
这两天看到 NVIDIA 和 Scenario 都在开放 3D 资产，研究了一下，发现方向还挺不一样。
NVIDIA 的 SimReady 更偏机器人仿真，不光要有 3D 外形，还得有碰撞、质量、摩擦力这些物理属性，让机器人能在虚拟环境里练习。
Scenario 则开放了 1342 个 AI 生成的 3D 案例，连输入图片、Prompt、生成参数和模型文件都给了。
一个在解决机器人怎么理解和接触物理世界，另一个在展示 AI 怎么从图片和文字生成 3D。
以前觉得 3D 资产主要是给人看的，现在越来越多是给 AI 用的。
来源：
NVIDIA SimReady Central 官方公告（10 月 21 日）：
nvidia.com/en-us/glossary/si…
Scenario 3D Collection（Hugging Face）：
huggingface.co/datasets/scen…
最近刷到一位财经博主的视频，观点挺有意思：美国正在通过高利率、美债、能源、AI 科技巨头和稳定币，持续吸走全球流动性。
她把最近发生的几件事串了起来：
日本投资者减持海外债券，资金回流本土；全球避险情绪升温，美债和美元资产受到关注；Anthropic 筹备上市，估值传闻高达 1.5 万亿美元；Tesla 和 SpaceX 讨论潜在合并；美元稳定币不断扩张。
这些事情单独看，都有值得研究的经济逻辑。
美元高利率可能吸引国际资本，美债作为全球重要的避险和储备资产，本身就是美国吸收全球储蓄的重要渠道。
更有意思的是稳定币。大量美元稳定币以短期美债等美元资产作为储备，意味着美元影响力正在从传统银行体系延伸到链上金融。
但问题是，这些现象同时发生，就能证明美国正在有计划地收割全球吗？
我觉得未必。
日本资本回流首先是投资者自身的资产配置选择；科技公司市值增加 1 万亿美元，也不意味着其他国家真的流出了 1 万亿美元现金。
甚至美债收益率的变化，也不能简单等同于全球资金正在疯狂涌入美国。
宏观经济最吸引人的地方，就是总能找到一条逻辑，把看似无关的事件全部串起来。
但一个故事逻辑自洽，不代表它的因果关系已经得到证明。
**真正值得警惕的，不是宏观叙事本身，而是我们太容易把一种解释，当成唯一的真相。**
补充几个相关事件的公开来源，方便大家自行核实：
1. 日本投资者连续五周净卖出海外债券（Reuters，10 月 22 日）
reuters.com/world/asia-pacif…
2. Anthropic IPO，市场讨论约 1.5 万亿美元估值（Reuters，10 月 22 日）
investing.com/news/economy-n…
3. Tesla / SpaceX 潜在合并相关报道
marketscreener.com/news/spac…
4. 美元稳定币及美债储备（IMF，8 月 7 日）
imf.org/en/news/articles/202…
5. 外国投资者美债持仓数据（美国财政部）
ticdata.treasury.gov/