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封面圖
即將在今年完工的深圳自然博物館，它的形狀模擬了一條彎曲的河流。（ via [6] ）
軟件開發的第三種方式
有一本很著名的軟件開發著作，叫做《大教堂與集市》，大家瞭解嗎？
它提出軟件開發有兩種方式。
一種方式是大教堂（Cathedral），即軟件經過精心規劃，由一支專業的團隊封閉式開發管理，全過程有嚴格的流程和管控，代碼通常是閉源的。
另一種方式是集市（bazaar），即軟件開發是開放的，沒有圍牆，任何人都可以加入，決策過程是透明的、由社區驅動，代碼開源。
這種比喻將軟件行業一分爲二，非常精闢，自從初次提出，已經過去了近30年，一直得到大家的認可。
但是最近，有人提出，這兩種方式已經不足以概括現狀，軟件開發現在出現了第三種方式： 神祕屋 [7] 。
“神祕屋”是一幢真實存在的大宅，就位於美國加州，19世紀末由一個老太太建造。
這個老太太非常非常有錢，沒有其他愛好，就喜歡建築學。她拿自己家當作實驗品，一個房間接一個房間地建造，都由她說了算，親自設計，親自監工。
整幢樓沒有整體規劃，怎麼想就怎麼造，房間 A 是維多利亞式，房間 B 是羅馬式，房間 C 是哥特式，都由老太太決定。有時候，房間造到一半，老太太不滿意了，就拆掉重建。
所以，整個建築像迷宮一樣，每個房間的風格都不一樣。根據當年的記錄，重建次數最多的房間一共拆毀重建了16次。爲了省事，一些房間的窗戶和門重建時也沒拆掉，而是直接砌進了牆裏。
整幢樓在不同時期加蓋了多層，最高達到五層，大約有160個房間、2000扇門、10000扇窗戶、47個樓梯、47個壁爐、13個浴室和6個廚房。
1922年，老太太去世後，它對外開放，人們將其稱爲“神祕屋”。
如今，很多程序員就是這個老太太。
他用 AI 開發軟件，自己提出需求，想要什麼就讓 AI 開發什麼，既沒有需求審查，也沒有代碼測試，充分滿足自己的個性。
最終開發出來的軟件，就是高度個性化，規模龐大，不斷擴張，代碼層層累加，幾乎沒有精簡和優化，充滿了修復 bug 的補丁。而且，它通常缺乏文檔，對外人來說晦澀難懂，就像“神祕屋”一樣。
但是，這種開發過程充滿了樂趣，會讓開發者自我陶醉，樂在其中。
隨着 AI 模型越來越強，“神祕屋”式軟件正在不斷湧現，搞不好以後會成爲主流，取代大教堂和集市。大部分軟件，尤其是個人和小團隊開發的軟件，可能都是以這種方式開發出來的。
大模型流行度排行榜
現在的大模型排行榜，都是衡量大模型的能力。有人想出了一種方法，可以衡量大模型的人氣。
具體來說，就是每天抓取“ 黑客新聞 [8] ”熱度最高的200個主題，篩選出編程和 AI 相關的主題，再根據每個主題下面的留言，看看討論最多、評價最好的模型是什麼。
黑客新聞是著名的程序員社區，每天有大量程序員和工程師訪問並留言。因此，它具有代表性，提及次數最多、好評率最高的模型，就是最流行的模型。
這個項目的網站是 HN SOTA [9] ，每天都會更新排行榜。
本週前三名的模型依次是 Claude Opus 4.7、GPT 5.5、Claude Sonnet。
國產模型 Kimi K2.6、DeepSeek V4、Qwen 3.6、GLM 5.1 都進入了前十名。
科技動態
1、 陪伴式機器狗 [10]
掃地機器人的發明者是美國 iRobot 公司創始人科林·安格爾（Colin Angle），他退休後繼續研究機器人。
最近，他的公司推出了一個主要用來陪伴的機器狗。
它的最大特點就是，看起來不像機器，更像毛絨玩具，可以跟隨行走，也可以跟你互動。
以現在的技術，已經能做出可以亂真的機器狗。也許人們以後更願意養機器狗，而不是真的狗，因爲機器狗能陪伴你，但不會咬人和吠叫，也不需要遛狗。
2、 前大燈投影儀 [11]
華爲推出了一種新技術，把投影儀放進轎車的前大燈。
停車後，就可以打開車燈，在前面的牆壁或幕布上投影播放視頻。
這項發明很實用，適合開車野營，或者車庫看視頻。
需要注意的是，因爲投影儀的亮度太高，行駛時不能打開，避免干擾對向駕駛員，只能停車後打開。
3、 AI 預檢 [12]
AI 能不能代替醫生看病？這是有爭議的。
雖然 AI 的水平可能高於一部分醫生，但是爲了對病人負責，目前一般都不允許使用 AI 開處方，只有醫生才能開處方。
哈佛大學做了一個試驗，另外爲 AI 找到了一個很有效的醫院崗位：門診預檢。
很多病人不知道自己是什麼病，應該看什麼科，需要在門診入口處進行預檢，確定科室。
實驗發現，AI 根據病人的症狀，進行初步診斷和分配科室的準確率高於真人醫生。AI 對於67%的病例做出了基本準確的診斷，優於醫生的50%-55%。
因此 AI 可以這樣用於醫院：在門診入口，病人由 AI 預檢，生成初步診斷，再由醫生詳細問診和檢查，最後給出處方。
4、 自動駕駛的注入攻擊 [13]
AI 模型有注入攻擊，黑客會注入有毒的提示詞。令人意想不到的是，自動駕駛也有注入攻擊。
加州大學的研究人員做了一個實驗。
研究人員在道路中央，依次舉起三塊牌子，上面用大字寫着“前進”，看看自動駕駛的車輛會不會注意這塊牌子。
在三次實驗中，前兩塊牌子沒有起作用，車輛看到路中間有人，就自動停下了。但是，最後一塊牌子生效了，自動駕駛車輛根據上面的指令，朝着舉牌子的人繼續前進。
這表明，自動駕駛系統也有注入攻擊的風險，系統必須區分哪些道路標識是有效的，哪些是惡意注入。
文章
1、 我爲蘋果手錶開發地圖 [14] （英文）
作者記錄了自己開發手錶地圖的過程，設計一個適配手錶的 UI 很不易。
2、 GPT Image 2 與 Nano Banana 2 的比較 [15] （英文）
兩款目前最強的圖像模型的比較，誰更好一點。
3、 Chrome 會靜默安裝一個 4GB 的 AI 模型 [16] （英文）
有人發現，Chrome 瀏覽器會在用戶不知覺的情況下，下載一個 4GB 的 AI 模型文件 weights.bin。刪掉了，它還會重新下載。
4、 MacBook Neo 深度解析 [17] （英文）
蘋果2026年發佈的 MacBook Neo 是一款低端筆記本電腦，只有 8GB 內存，本文分析爲什麼它是一款出色的產品。
5、 視口驅動的 CSS 動畫 [18] （英文）
CSS 動畫一般都是基於時間，最新的 Animation Timeline API 可以改成基於視口，即根據元素在視口中移動的百分比來觸發動畫。
6、 天空爲何是藍色的 [19] （英文）
本文通俗解釋了，跟天空顏色相關的一系列問題：爲何天空是藍色，日落時卻是紅色，爲何雲是白色的，爲何火星天空是紅色的，火星日落是藍色的。
工具
1、 auge [20]
基於 macOS 系統內置視覺框架 Apple Vision 的命令行工具，可以在命令行完成圖像的視覺分析。
2、 BleachBit [21]
著名的跨平臺桌面應用，用來清理各種瀏覽器的垃圾文件。
3、 Cicada [22]
一個網頁白板，不需要服務器，只是單個 13KB 的 HTML 文件，沒有任何依賴，繪製的圖形保存在 URL 裏面。（ @Bennet7291 [23] 投稿）
4、 ASS Subsetter [24]
ASS 字幕字體嵌入的網頁工具，可以減少字幕文件的體積。（ @mtsubs [25] 投稿）
5、 Infinitum [26]
開源的 RSS 服務器，需要自己架設，支持正文補取、AI 分析、事件歸組等功能，自帶前端閱讀器。（ @shawnxie94 [27] 投稿）
6、 tunnix [28]
加密的 SOCKS5/HTTP 隧道，需要安裝服務器端和本地命令行客戶端。（ @aeroxy [29] 投稿）
7、 curve-arrow [30]
弧形箭頭的 SVG 格式生成器。（ @YYsuni [31] 投稿）
8、 LynxDB [32]
單個二進制文件的日誌分析引擎，可以設定各種條件，從多種服務器日誌提取信息。（ @OrlovEvgeny [33] 投稿）
9、 Chrome DevTools CLI [34]
一個 Rust 命令行工具，通過 DevTools 協議連接到系列裏的 Chrome 瀏覽器，進行網頁操作，默認自動連接，可供 AI Agent 調用。（ @aeroxy [35] 投稿）
10、 LaunchNext [36]
macOS 的新版移除了 Launchpad，新的界面很難用，這是它的開源替代品。（ @meichiny [37] 投稿）
AI 相關
1、 SpineDigest [38]
一個命令行工具，將較長的電子書通過 AI 變成較短的電子書。（ @BlackHole1 [39] 投稿）
2、 Privacy Filter Online [40]
在線的文本隱私檢測和脫敏工具，基於 OpenAI 的本地模型 Privacy Filter。（ @airyland [41] 投稿）
3、 OpenClip [42]
開源的 Web 服務，通過 AI 自動從 Bilibili/YouTube 下載視頻，提取其中精彩時刻。（ @linzzzzzz [43] 投稿）
4、 Readme.skill [44]
一個 Skill 文件，統計你在 Claude Code 或 Codex 裏面的活動，參考 統計報告 [45] 。（ @study8677 [46] 投稿）
5、 gpt-image2-ppt-skills [47]
一個使用 GPT Images 2 模型（需要 API Key）生成 PPT 的 Skill，提供10套幻燈片模板。（ @JuneYaooo [48] 投稿）
資源
1、 大模型運行原理 [49] （英文）
大模型原理的長篇講解，帶有可互動的圖形解釋，針對初學者，基於 Andrej Karpathy 的技術深度分析文章。
2、 現代 C++ 編程 [50] （Modern C++ Programming）
開源英文教程，通過詳細的 PPT，幫助學過 C 語言的程序員掌握 C++。
圖片
1、 阿爾忒彌斯二號照片集 [51]
今年4月，美國發射阿爾忒彌斯二號飛船，運送4名宇航員繞月飛行。這個網站收集了本次飛行的300多張照片。
上圖是4月1日人們歡送宇航員進入發射臺。
上圖就是阿爾忒彌斯二號，中間是火箭主體（包含底部四個發動機），兩側是兩個推進器，每個高54米，頂部就是宇航員乘坐的獵戶座飛船。
上圖是發射兩分鐘後，兩枚助推火箭開始分離，它們下面的那個光點就是獵戶座飛船。
2、 66號公路郵票 [52]
66號公路是美國最著名的一條公路，穿過16個州的重要路段，沿途有許多餐館、加油站和汽車旅館，還有開闊的景色和視野。
它開通於1926年，從早期大蕭條的避難所，到二戰期間的物資補給線，再到20世紀中期人們汽車旅行的路線，見證了無數歲月的變遷，成爲美國的時光膠囊。
今年是它開通100週年紀念，美國郵政局發行了一套8張的郵票，非常有特色。
文摘
1、 保護你的棚屋 [53]
公司的項目是摩天大樓，你的個人興趣項目是小棚屋。
那些只會建造摩天大樓的工程師，最終將精疲力竭。遇到的問題變得重複，開發過程變得令人窒息，創造力的火花開始熄滅。你開發的原因，不再是因爲你想建造，而是因爲商業要求。
你要保護好你的個人項目，那裏是你的好奇心所在，是你進行實驗的地方，也是你定義自己爲創造者而非僅僅是僱員的地方。
公司會教會你怎麼寫經得起時間考驗的代碼，但只有你的個人項目，才能確保你始終保持對代碼的熱情。
2、 工作時把門打開 [54]
我上班路上，有一家木工坊，老闆總是把門敞開着。
我每天騎車經過那扇門，往裏窺視，看到他擺放的各種工具，以及他爲承接的訂單而堆放的木板，這真令人愉悅。這一切默默地傳遞一個信息：這裏正常運作。
在互聯網上，每個人就好像這家木工坊。如果你不說話，就是工廠關着門，沒人知道你的存在，你就消失了。只有看到你說話，人們才知道你在正常活動，是開着門的工廠。
由此推論：在互聯網上，最容易被注意到的是那些不停說話的人。
言論
1、
門羅幣的挖礦與比特幣完全不同，它的設計思路是，儘量讓所有人都能參與挖礦，防止那些擁有礦機的人佔優勢。
它的挖礦程序會模擬一個通用 CPU，使得礦機的專用 CPU 失效，也就是說它的挖礦只適合家用電腦的普通 CPU。
-- 《門羅幣的工作量證明機制》 [55]
2、
以後沒有初級工程師了，機器能做他們現在做的事，而且更便宜。但是，初級工程師的價值不在於他們能做的事，而在於他們未來會成爲什麼樣的人。也許幾年後，我們會納悶，那些高級工程師都去哪兒了？
-- stvn.sh [56]
3、
AI 加速了編碼，創業公司現在面臨的主要挑戰是產品管理。
如果原型開發只需要一天，而推廣和用戶反饋需要一週，團隊就只能依賴直覺來更快地做出決策。
-- 吳恩達 [57] ，著名 AI 計算機科學家
4、
你的職業規劃就是三步：（1）讓自己擅長某事，（2）設法從中賺錢，（3）儘可能久地做下去。
-- 《我如何進入遊戲行業》 [58]
往年回顧
李飛飛，從移民到 AI 明星 [59] （ #348 ）
輪到硬件工程師喫香了 [60] （ #298 ）
不要誇大 ChatGPT [61] （ #248 ）
（完）
References
[1]
開源:
https://github.com/ruanyf/weekly
[2]
投稿:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues
[3]
《誰在招人》:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9815
[4]
郵件聯繫:
mailto:[email protected]
[5]
[email protected]:
mailto:[email protected]
[6]
via:
https://baike.baidu.com/item/%E6%B7%B1%E5%9C%B3%E8%87%AA%E7%84%B6%E5%8D%9A%E7%89%A9%E9%A6%86/22596523
[7]
神祕屋:
https://www.dbreunig.com/2026/03/26/winchester-mystery-house.html
[8]
黑客新聞:
https://news.ycombinator.com/
[9]
HN SOTA:
https://hnup.date/hn-sota
[10]
陪伴式機器狗:
https://www.wsj.com/tech/ai/familiar-machines-and-magic-robot-c8711e45
[11]
前大燈投影儀:
https://insideevs.com/news/794295/chinese-ev-headlight-movie-projectors/
[12]
AI 預檢:
https://www.theguardian.com/technology/2026/apr/30/ai-outperforms-doctors-in-harvard-trial-of-emergency-triage-diagnoses
[13]
自動駕駛的注入攻擊:
https://www.theregister.com/2026/01/30/road_sign_hijack_ai/
[14]
我爲蘋果手錶開發地圖:
https://david-smith.org/blog/2026/04/29/maps-on-watchos/
[15]
GPT Image 2 與 Nano Banana 2 的比較:
https://decrypt.co/366408/openai-gpt-image-2-vs-google-nano-banana-2-review
[16]
Chrome 會靜默安裝一個 4GB 的 AI 模型:
https://www.thatprivacyguy.com/blog/chrome-silent-nano-install/
[17]
MacBook Neo 深度解析:
https://www.jdhodges.com/blog/macbook-neo-benchmarks-analysis/
[18]
視口驅動的 CSS 動畫:
https://www.joshwcomeau.com/animation/scroll-driven-animations/
[19]
天空爲何是藍色的:
https://explainers.blog/posts/why-is-the-sky-blue/
[20]
auge:
https://auge.franzai.com
[21]
BleachBit:
https://github.com/bleachbit/bleachbit
[22]
Cicada:
https://asong56.github.io/Cicada
[23]
@Bennet7291:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9737
[24]
ASS Subsetter:
https://subs.js.org/ass-subset/
[25]
@mtsubs:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9739
[26]
Infinitum:
https://github.com/shawnxie94/infinitum
[27]
@shawnxie94:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9773
[28]
tunnix:
https://github.com/aeroxy/tunnix
[29]
@aeroxy:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9779
[30]
curve-arrow:
https://github.com/YYsuni/curve-arrow
[31]
@YYsuni:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9801
[32]
LynxDB:
https://github.com/lynxbase/lynxdb
[33]
@OrlovEvgeny:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9821
[34]
Chrome DevTools CLI:
https://github.com/aeroxy/chrome-devtools-cli
[35]
@aeroxy:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9833
[36]
LaunchNext:
https://github.com/RoversX/LaunchNext
[37]
@meichiny:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9862
[38]
SpineDigest:
https://github.com/oomol-lab/spinedigest
[39]
@BlackHole1:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9813
[40]
Privacy Filter Online:
https://privacyfilter.app/zh-hans/
[41]
@airyland:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9753
[42]
OpenClip:
https://github.com/linzzzzzz/openclip
[43]
@linzzzzzz:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9780
[44]
Readme.skill:
https://github.com/study8677/Readme.skill
[45]
統計報告:
https://github.com/study8677/Readme.skill/blob/main/examples/example_profile.md
[46]
@study8677:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9741
[47]
gpt-image2-ppt-skills:
https://github.com/JuneYaooo/gpt-image2-ppt-skills
[48]
@JuneYaooo:
https://github.com/ruanyf/weekly/issues/9747
[49]
大模型運行原理:
https://ynarwal.github.io/how-llms-work/
[50]
現代 C++ 編程:
https://github.com/federico-busato/Modern-CPP-Programming
[51]
阿爾忒彌斯二號照片集:
https://artemistimeline.com
[52]
66號公路郵票:
https://apnews.com/article/route-66-potage-stamps-centennial-road-trip-84815c35b1f1536176d5040615c5e5c2
[53]
保護你的棚屋:
https://dylanbutler.dev/blog/protect-your-shed/
[54]
工作時把門打開:
https://notes.andymatuschak.org/Work_with_the_garage_door_up
[55]
《門羅幣的工作量證明機制》:
https://blog.alcazarsec.com/tech/posts/how-moneros-proof-of-work-works
[56]
stvn.sh:
https://www.stvn.sh/writing/programming-still-sucks-fqffhyp
[57]
吳恩達:
https://www.businessinsider.com/andrew-ng-product-management-bottleneck-coding-ai-startups-2025-8
[58]
《我如何進入遊戲行業》:
https://garry.net/posts/how-do-i-get-into-the-game-industry
[59]
李飛飛，從移民到 AI 明星:
https://www.ruanyifeng.com/blog/2025/05/weekly-issue-348.html
[60]
輪到硬件工程師喫香了:
https://www.ruanyifeng.com/blog/2024/04/weekly-issue-298.html
[61]
不要誇大 ChatGPT:
https://www.ruanyifeng.com/blog/2023/03/weekly-issue-248.html
[62]
美國製造是否可能:
https://www.ruanyifeng.com/blog/2022/03/weekly-issue-198.html