Oxlint beta 發布！#
#Eslint #Oxlint
預加載是一種旨在提升網頁性能的技術，通過提前加載用戶可能需要的資源來加快頁面加載速度。#
然而，DebugBear 的研究表明，預加載有時會拖慢網頁加載速度。理論上，預加載請求的優先級被設置為最低，不會與當前頁面所需資源競爭帶寬，但實際測試發現，預加載請求往往會在頁面加載初期就發起，與主內容競爭帶寬，導致關鍵資源加載延遲。
實驗顯示，預加載的 JavaScript 文件通常會比主內容圖片更早完成加載，這與預加載的設計初衷相悖。此外，由於預加載文件與 HTML 文檔來自同一域名，而圖片可能需要建立新的伺服器連接，預加載在實際加載速度上具有一定優勢。
DebugBear 通過實驗發現，禁用預加載後，頁面的 75 百分位最大內容繪製（LCP）得分提升了 100 毫秒，但在 90 百分位和 95 百分位的測試結果中，預加載和非預加載的表現差異不大。調查使用預加載技術的網站時，DebugBear 發現很難找到在網絡空閒時才進行預加載的網站，許多網站的預加載請求會在頁面打開後不到一秒內就開始加載，這與預加載的 “低優先級” 設計不符。
為避免預加載拖慢網站，建議不要在初始頁面 HTML 或 HTTP 頭中添加預加載提示，而是通過 JavaScript 在頁面加載完成後動態插入預加載標籤。儘管預加載資源往往會在頁面加載初期就被加載，可能與主內容競爭帶寬，但由於現代網絡環境的複雜性，這種競爭對頁面速度的影響通常微乎其微。Firefox 在處理預加載時表現更好，會等待頁面加載完成後才開始預加載請求。
#性能
Resource Prefetching May Slow Down Your Website | DebugBear
亞馬遜計劃在 2025 年投資超過 1000 億美元，這一數字高於其他任何公司。其在 2024 財年未進行股票回購或派發股息，而是將資金全部用於再投資，以推動創新和未來的增長。#
亞馬遜 CEO Andy Jassy 認為 AI 是數十年來最大的機遇，預計幾乎所有現有應用程序都將通過內置 AI 重新發明，並且 AI 推理將成為像計算、存儲和數據庫一樣的核心構建塊。
在 2024 年第四季度，亞馬遜的收入同比增長 10%，達到 1880 億美元，超出預期 6 億美元。其中，AWS 收入同比增長 19%，連續第三個季度保持這一增速，但供應鏈和電力限制正在減緩潛在增長，管理層預計這些限制將在 2025 年下半年緩解。廣告業務收入同比增長 18%，達到 173 億美元，從谷歌搜索和 YouTube 處獲得市場份額。電商業務方面，儘管消費者購物更加謹慎，導致平均售價降低，但商品銷售數量有所增加，線上商店收入同比增長 8%，第三方賣家服務收入同比增長 9%。
亞馬遜 2025 年第一季度的收入預期為 1530 億至 1555 億美元，低於市場預期的 1580 億美元，主要受 21 億美元的外匯逆風和閏年影響帶來的 15 億美元衝擊。儘管如此，亞馬遜對 AI 的長期戰略依然備受關注，Andy Jassy 強調定制矽芯片（如 Trainium 2 及未來的迭代產品）是其競爭優勢，能夠降低成本並提高 AI 效率。
在 AI 技術棧方面，AWS 在雲基礎設施市場中佔據 30% 的市場份額，高於微軟 Azure 的 21% 和谷歌雲的 12%。AWS 的運營利潤率提升至 37%，其中 2 個百分點是由於伺服器使用壽命延長的會計調整。AWS 在 AI 技術棧的三個層級 —— 基礎設施層、模型層和應用層 —— 均有所佈局。
在基礎設施層，亞馬遜加大了對 AI 基礎設施的投入，推出了 Trainium 2 芯片，其價格性能比同類 GPU 實例高出 30% 至 40%。亞馬遜還與英偉達保持深度合作，同時通過內部矽芯片戰略降低 AI 成本。此外，亞馬遜與 Anthropic 合作打造了包含數十萬 Trainium 2 芯片的大型 AI 集群 Project Rainier，Trainium 3 也正在開發中，預計將於 2025 年底推出預覽版。
在模型層，Bedrock 是亞馬遜的 LLM 即服務平台，為客戶提供來自第三方供應商和亞馬遜自身的多種基礎模型。SageMaker AI 是該領域另一項成功的服務。亞馬遜還推出了自己的模型家族 Nova，其延遲更低，成本比 Bedrock 中的其他模型低 75%，已吸引了 Palantir、德勤和 SAP 等知名客戶。Bedrock 還推出了成本節約功能，以降低 AI 採用的成本。
在應用層，亞馬遜正在構建 AI 驅動的應用程序，以提高業務生產力和用戶參與度。例如，Amazon Q 是一款類似 GitHub Copilot 的生成式 AI 助手，用於軟件開發；Rufus 是一款 AI 驅動的購物助手，用於增強產品發現和客戶參與度；Alexa 也在進行基於基礎模型的重新開發，以實現更複雜的 AI 驅動交互。
此外，廣告業務成為亞馬遜的關鍵增長領域。贊助產品廣告表現良好，且隨著 Prime Video 廣告等新流媒體服務的推出，廣告業務收入持續增長。Prime Video 在 2024 年第一季度轉向廣告支持模式，除非用戶每月支付 2.99 美元以選擇無廣告模式。根據 Nielsen 的數據，Prime Video 在 2024 年 12 月佔據了美國電視觀看時間的 4.0%，接近 Netflix 美國市場份額的一半。Prime Video 的用戶參與度雖低於 Netflix，但其龐大的用戶基礎仍使其在流媒體領域佔據重要地位。亞馬遜的多用途會員制度有效降低了用戶流失率，為其廣告業務提供了精準的用戶數據，使其能夠提供高回報的 CTV 廣告。
在電商領域，亞馬遜面臨來自 Shein 和 Temu 的競爭。美國關稅政策中的 de minimis 免稅條款允許價值低於 800 美元的進口商品免關稅，這對 Shein 和 Temu 等中國電商巨頭有利。2023 年，美國通過該條款進口了價值 550 億美元的商品，其中大部分來自中國。儘管特朗普政府曾短暫取消該免稅條款，但隨後又恢復，給電商零售商帶來了混亂。Shein 和 Temu 正在努力多元化發展，但影響仍不確定。亞馬遜則在 2024 年秋季推出了 Amazon Haul，以應對 Shein 和 Temu 的挑戰，該服務提供價格在 20 美元以下的商品，但配送時間較長。如果 de minimis 免稅條款取消，亞馬遜的物流優勢將有助於其在履行和可靠性方面超越競爭對手。
#投資
☁️ Amazon: Outspending Everyone
CrowdStrike 在 2024 年 7 月遭遇 IT 故障後，近期股價達到歷史新高，估值一度突破 1100 億美元。其 2025 財年第四季度業績表現強勁，收入同比增長 25%，達到 10.59 億美元，超出預期 2000 萬美元。#
其中訂閱業務收入同比增長 27%，達到 10.08 億美元；專業服務收入同比增長 2%，達到 5000 萬美元。不過，公司最新季度業績發布後股價出現下跌，原因是其對下一財年第一季度和全年的業績指引未達市場預期。
CrowdStrike 的年度經常性收入（ARR）同比增長 23%，達到 42.4 億美元，主要得益於客戶強勁的採用率。儘管因 IT 故障後向客戶提供的積分和折扣，導致其美元基礎淨留存率（DBNR）為 112%，低於 2025 財年預期的約 120%，但公司毛留存率仍保持在 97%，表明客戶並未因 IT 事件而大量流失。此外，新客戶平均從近五個模塊開始使用，2025 財年第四季度有 21% 的客戶使用了八個或更多模塊，顯示出客戶對平台的持續投入。
儘管受到 IT 故障影響，CrowdStrike 仍保持了在網絡安全領域的領導地位。2024 年 7 月，Gartner 將其評為端點保護平台的領導者，超越微軟等競爭對手。此外，其 Falcon Next-Gen SIEM、Falcon for IT、Falcon 數據保護和 Falcon 暴露管理獲得了 FedRAMP 認證，進一步拓展了其聯邦市場覆蓋範圍。截至 2024 年 9 月，96% 的客戶推薦 CrowdStrike 用於托管檢測與響應服務，且在 2025 年第一季度被 Forrester 評為托管檢測與響應服務的領導者。
CrowdStrike 正在努力打造 “安全雲”，並計劃在 2026 年第一季度恢復 GAAP 盈利，預計到 2027 財年其調整後的營業利潤率將擴大至 23%。公司管理層對 2026 財年下半年的淨新增 ARR 重新加速增長持樂觀態度，並重申了到 2031 財年實現 100 億美元 ARR 的目標。儘管當前估值較高，但其長期增長潛力和市場地位仍吸引著投資者的關注。
#投資
FiberHome 烽火 5G CPE Air 拆機評測。#
好細緻的測評，但不要買廣電卡了，真的卡的一批。
#評測
開發者對 Claude Code（一款由 Anthropic 開發的人工智能編程工具）的使用體驗和看法，引發了關於 AI 在軟件開發中作用的深入探討。#
許多開發者表示，Claude Code 在處理一些簡單但繁瑣的任務上表現出色，例如生成樣板代碼、進行小範圍的代碼重構或編寫命令腳本等。這些任務通常需要花費一定時間，但對 AI 來說卻能快速完成。例如，有開發者提到，使用 Claude Code 完成一個簡單的功能擴展僅花費了 3 分鐘，而手動編寫可能需要更長時間。然而，對於複雜任務，Claude Code 的表現並不理想。一些開發者指出，AI 生成的代碼往往過於複雜，且在修改時容易出現更多問題，需要大量的人工干預來修正。
儘管 AI 在某些方面表現出色，但開發者普遍認為它無法完全替代人類程序員。AI 在處理簡單任務時效率很高，但在面對複雜邏輯、架構設計或需要深入理解業務需求的場景時，其能力明顯不足。許多開發者指出，AI 缺乏對代碼背後邏輯的深入理解，往往只能按照表面的指令執行任務，而無法像人類程序員那樣從整體架構和業務需求出發進行優化。此外，AI 在生成代碼時可能會引入錯誤或不合理的實現方式，這需要開發者花費額外的時間進行調試和修正。
一些開發者嘗試將 AI 整合到開發流程中，發現它可以作為一種輔助工具，幫助快速生成初始代碼或提供思路。然而，也有開發者擔心過度依賴 AI 會導致自身編程技能退化。例如，有開發者提到，使用 AI 編寫的代碼雖然能快速完成任務，但自己對其理解有限，這使得後續的維護和優化變得困難。此外，AI 的輸出往往需要經過嚴格的審查和測試，以確保其符合實際需求。
在討論中，成本問題也成為關注焦點。一些開發者指出，使用像 Claude Code 這樣的 AI 工具需要支付較高的費用，尤其是在處理複雜任務時，成本可能會迅速上升。例如，有開發者提到，使用 Claude Code 完成一個簡單的功能擴展花費了 0.73 美元，而使用其他工具（如 Aider）則只需 0.07 美元。這表明，雖然 AI 工具在某些情況下可以提高效率，但其成本也需要仔細權衡。
儘管目前 AI 在軟件開發中的應用還存在諸多局限，但開發者普遍認為它具有巨大的潛力。隨著技術的發展，AI 有望在未來承擔更多複雜的任務，並進一步提高開發效率。然而，也有開發者擔心，AI 的快速發展可能會導致一些開發崗位的消失，尤其是那些以編寫簡單代碼為主的崗位。不過，大多數開發者認為，AI 更可能成為開發者的助手，而不是替代者。
#AI #Claude #討論
I've been using Claude Code for a couple of days | Hacker News
微軟官方博客宣布了 TypeScript 性能提升的重大進展，目標是將 TypeScript 的性能提升 10 倍。#
TypeScript 團隊正在開發原生版本的 TypeScript 編譯器和工具，這一改進將顯著加快編輯器啟動速度，減少大部分構建時間，並大幅降低內存使用。
在性能提升方面，原生實現已經能夠加載許多流行的 TypeScript 項目，包括 TypeScript 編譯器本身。例如，對 VS Code 代碼庫進行測試時，當前版本的 tsc 需要 77.8 秒，而原生版本僅需 7.5 秒，速度提升了 10.4 倍；Playwright 代碼庫從 11.1 秒縮短到 1.1 秒，速度提升了 10.1 倍；TypeORM 代碼庫從 17.5 秒縮短到 1.3 秒，速度提升了 13.5 倍。這一性能提升不僅適用於大型項目，也能讓小型項目受益。
在編輯器性能方面，原生語言服務將使編輯器加載大型項目的速度大幅提升。以 VS Code 為例，當前加載整個項目需要 9.6 秒，而原生語言服務僅需 1.2 秒，項目加載時間縮短了 8 倍。此外，內存使用量也減少了約一半，且未來還有進一步優化的空間。
關於版本規劃，TypeScript 5.8 已發布，5.9 即將推出。基於 JavaScript 的代碼庫將繼續發展到 6.x 系列，TypeScript 6.0 將引入一些棄用和破壞性變更，以與原生代碼庫對齊。當原生代碼庫與當前 TypeScript 達到足夠的一致性後，將作為 TypeScript 7.0 發布。團隊將在開發過程中定期發布穩定性和功能里程碑。
微軟還計劃在原生版本中引入新的編譯器 API 和語言服務器協議（LSP），以更好地與其他語言對齊。團隊已在 GitHub 上提供了相關代碼，並發布了常見問題解答（FAQ）。此外，微軟將於 3 月 13 日在 TypeScript 社區 Discord 舉辦問答活動，開發者可以參與討論。
這一性能提升將為 TypeScript 和 JavaScript 開發帶來巨大變革，不僅能夠實現即時、全面的錯誤列表，還能支持更高級的重構和深度代碼分析，為未來的 AI 工具提供更強大的支持。
#TypeScript #性能
A 10x Faster TypeScript - TypeScript
fastplotlib 是一個基於 WGPU 和 pygfx 渲染引擎的下一代快速繪圖庫，專注於 GPU 加速的科學可視化。#
它支持多種框架，包括 JupyterLab、PyQt、PySide 和 glfw，並可在 Linux、Windows 和 macOS 等主流平台上運行。fastplotlib 提供了互動式可視化功能，能夠快速處理大規模數據，適用於機器學習模型開發、實時數據採集系統以及科學儀器的可視化。
#Tools #可視化 #GPU
OpenAI 宣布推出一系列新工具，幫助開發者和企業構建實用且可靠的智能代理（agents）。#
這些工具包括 Responses API、內置工具（如網絡搜索、文件搜索和計算機使用）、Agents SDK，以及集成的可觀測性工具，用於追蹤和檢查智能代理工作流的執行情況。這些新工具簡化了智能代理的核心邏輯、編排和交互，使開發者能夠更輕鬆地開始構建智能代理。
Responses API 是 OpenAI 為構建智能代理而推出的新 API 原語，它結合了 Chat Completions API 的簡潔性和 Assistants API 的工具使用能力。該 API 支持多種內置工具，如網絡搜索、文件搜索和計算機使用，並提供了統一的基於項目的界面設計、更簡單的多態性、直觀的流式事件以及 SDK 輔助工具，例如 response.output_text，方便開發者輕鬆獲取模型的文本輸出。Responses API 旨在為開發者提供更靈活的基礎，以便在無需複雜集成多個 API 或外部供應商的情況下，將 OpenAI 模型和內置工具整合到應用程序中。該 API 現已向所有開發者開放，不單獨收費，其代幣和工具的費用按照 OpenAI 定價頁面的標準費率計費。
對於現有的 API，Chat Completions API 仍然是 OpenAI 最受歡迎的 API 之一，OpenAI 將繼續為其提供新模型和功能支持。不過，Responses API 是 Chat Completions 的超集，具備相同的性能表現，因此對於新的集成項目，推薦優先使用 Responses API。而 Assistants API 在開發者反饋的基礎上進行了改進，其功能將逐步與 Responses API 實現完全對齊，包括支持類似 Assistant 和 Thread 的對象以及代碼解釋器工具。完成這些改進後，OpenAI 計劃在 2026 年中期正式宣布停用 Assistants API，並提供清晰的遷移指南，幫助開發者將現有應用遷移到 Responses API。
內置工具方面，網絡搜索工具使開發者能夠通過網絡獲取快速、最新且相關的答案，並提供清晰的引用來源。在 Responses API 中，網絡搜索工具支持 gpt-4o 和 gpt-4o-mini 模型，並可與其他工具或函數調用結合使用。例如，Hebbia 利用網絡搜索工具幫助資產管理公司、私募股權和信貸公司以及律師事務所快速從大量公共和私有數據集中提取可操作的見解。文件搜索工具則允許開發者從大量文檔中檢索相關信息，支持多種文件類型、查詢優化、元數據過濾和自定義排序，能夠快速準確地提供搜索結果。Navan 在其 AI 驅動的旅行代理中使用文件搜索工具，能夠快速為用戶提供來自知識庫文章的精確答案。計算機使用工具基於 OpenAI 的計算機使用代理（CUA）模型，能夠捕捉模型生成的鼠標和鍵盤操作，從而將這些操作直接轉換為可執行命令，以實現計算機任務的自動化。例如，Unify 利用該工具使代理能夠訪問以前無法通過 API 獲取的信息，而 Luminai 則利用該工具為缺乏 API 可用性和標準化數據的大型企業遺留系統自動化複雜的操作工作流程。
Agents SDK 是一個開源工具包，用於簡化多智能代理工作流的編排。與去年發布的 Swarm SDK 相比，Agents SDK 進行了多項改進，包括易於配置的 LLM、智能代理之間的控制轉移、可配置的安全檢查以及可視化智能代理執行追蹤以調試和優化性能等功能。Coinbase 利用 Agents SDK 快速原型化並部署了 AgentKit 工具包，使 AI 代理能夠與加密錢包和各種鏈上活動無縫互動。Box 則利用該 SDK 快速創建了能夠利用網絡搜索和 Agents SDK 的智能代理，使企業能夠在遵守內部權限和安全策略的情況下，搜索、查詢並從 Box 內部和公共互聯網來源提取見解。
#OpenAI #AI
Open UI 是一個由 W3C 社區組織成立的項目，旨在使 Web 開發者能夠對內置的 Web UI 組件和控件進行樣式定制與擴展，例如 下拉菜單、複選框、單選按鈕以及日期 / 顏色選擇器等。#
為了實現這一目標，Open UI 將對內置控件的組成部分、狀態、行為進行全面規範，同時明確必要的無障礙性要求，並提供測試套件以確保兼容性。此外，Open UI 還將為可擴展的 Web UI 控件實現多瀏覽器兼容的 polyfill。
目前，組件框架和設計系統通常會重新發明常見的 Web UI 控件，以便讓設計師能夠完全掌控其外觀和行為。Open UI 希望通過自身的規範和測試套件，減少重新發明內置 UI 控件的必要性，但對於選擇這樣做的設計系統，Open UI 的規範和測試套件也將為其帶來益處。從長期來看，Open UI 期望能夠建立一個開發高質量 UI 控件的標準流程，使其適合被添加到 Web 平台中。
#前端
ExcellentExport.js：一個用於將 HTML 表格數據導出為 Excel 或 CSV 格式的 JavaScript 庫。#
它支持在瀏覽器端直接完成數據導出，無需伺服器端支持，具有良好的兼容性，支持 Firefox、Chrome 和 Internet Explorer 11+ 等主流瀏覽器。
#Tools
Heat.js：一個熱力圖可視化庫。#
#Tools
在 240 個瀏覽器標籤頁中運行乒乓球遊戲，挺會玩的，可以直接看視頻。#
https://eieio.games/images/running-pong-in-240-browser-tabs/gameplay.mp4
#JavaScript #創意
Running Pong in 240 Browser Tabs · eieio.games
Interop 2025 正式發布，這是 WebKit 團隊與 Bocoup、Igalia、Google、Microsoft 和 Mozilla 等瀏覽器廠商合作的第四年，旨在提升瀏覽器間的兼容性，為開發者和用戶提供更可靠、更友好的 Web 體驗。#
2024 年的 Interop 項目取得了顯著成果，Safari 18.2 通過了 98% 的測試，Safari 技術預覽版通過率更是高達 99%，整體互操作性達到了 97%，創下歷史新高。這意味著諸如可訪問性、自定義屬性、font-size-adjust、IndexedDB、URL、滾動條樣式、文本方向等長期功能在各瀏覽器中表現一致，而 CSS 嵌套、聲明式陰影 DOM、popover、相對顏色語法和 text-wrap: balance 等新功能也從一開始就具備了良好的互操作性。
Interop 2025 的重點是推動 Web 標準的廣泛採用，確保開發者能夠構建前沿的網站。Safari 已經實現了 Interop 2025 中的許多標準，例如在 Safari 18.0 和 18.2 中引入的視圖過渡（View Transitions）以及在 Safari 17.4 中推出的 @scope 規則。今年的項目將圍繞 19 個重點領域開展自動化測試，包括錨點定位（Anchor Positioning）、backdrop-filter、核心 Web 指標（Core Web Vitals）、 元素、佈局（Flexbox 和 Grid）、模塊（JSON 和導入屬性）、導航 API（Navigation API）、指針和鼠標事件、移除 Mutation 事件、@scope、scrollend 事件、存儲訪問 API（Storage Access API）、文本裝飾（Text Decoration）、URLPattern、視圖過渡（View Transitions）、WebAssembly、Web 兼容性（Web Compat）、WebRTC 和書寫模式（Writing Modes）。
此外，Interop 2025 還包括五個調查項目，旨在評估當前測試基礎設施的狀態並解決阻礙進展的問題。例如，無障礙功能（Accessibility）調查將創建更多測試，WebVTT 調查將改善視頻字幕的同步性，隱私調查將開發隱私相關功能的自動化測試，提升隱私保護的互操作性。
通過持續的瀏覽器社區合作和全球開發者的貢獻，Interop 2025 將確保 Web 保持強大、用戶友好的平台特性，為未來的發展奠定基礎。
#瀏覽器 #Safari
JavaScript 中弱引用（Weak References）的使用及其帶來的抽象能力#
J Longster 探討了 JavaScript 中弱引用（Weak References）的使用及其帶來的抽象能力，尤其是通過 WeakMap 和 WeakRef 兩個 API 實現的弱引用功能。
#JavaScript
利用弱引用顛覆控制 - Subverting control with weak references
**PDFSlick 是一個可用於在 React、SolidJS、Svelte 和 JavaScript 應用中查看 PDF 文檔並與之互動。** 它基於 Mozilla 的 PDF.js 構建，並利用 Zustand 為加載的文檔提供響應式存儲。#
#Tools
人工智能（AI）如何永久性地改變創新的方式。#
David Henkin 探討了人工智能（AI）如何永久性地改變創新的方式。AI 不僅是創新工具箱中的另一個工具，而是徹底改寫了創新的規則，從構思、開發到部署新想法的過程都發生了根本性變化。
在創新、AI 和數據方面，數據對於推動有意義的創新至關重要，但許多人和組織難以有效利用海量數據。AI 能夠幫助人們識別數據中的模式和趨勢，從而驅動更智能的創新。例如，一些港口通過投資 AI 技術，從應對港口中斷到創建自主船舶服務的數字版本進行測試，利用機器學習和數據收集推動創新，提升未來效率。
在投資策略轉變上，AI 的崛起促使許多公司和國家將創新重心轉向人工智能。海灣產油國如阿聯酋、沙特阿拉伯和卡塔爾等為 AI 相關技術研發投入大量資金，阿聯酋更是早在 2017 年就率先推出國家 AI 基礎戰略，並成為全球首個設立人工智能部的國家。從技術角度看，AI 被視為創新的最重要驅動力，未來大部分創新和發展都將與 AI 密切相關。
在快速測試想法方面，AI 能夠幫助人們快速對想法進行原型設計。亞利桑那州立大學人工智能雲創新中心報告稱，自成立以來，其 80% 的項目都使用了 AI 驅動的快速原型設計，項目完成周期從 6 到 8 個月縮短至 4 到 6 週。此外，通過 AI 算法進行的預測建模也在重塑創新努力，利用數據預測特定決策可能帶來的未來趨勢和結果，從而更有效地測試多種可能的解決方案，推動更好的創新成果。
在創意生成方面，生成式設計在項目構思和草擬階段發揮重要作用，為後續的創意和創新提供基礎。例如，豐田日本利用生成式 AI 重新設計座椅框架，在滿足尺寸和重量參數的同時，提升了安全性和舒適性；遊戲製造商卡普空利用 AI 生成遊戲內物體的視覺概念和提案，加快遊戲開發速度；哈佛商業評論的一項分析指出，生成式 AI 能夠挑戰專業知識偏見，激發設計師突破對產品形式和功能的傳統認知，從而創造出人類通過傳統方法可能無法想象的解決方案。
從長期視角來看，AI 對創新的最深遠影響在於改變了人們對可能性的認知。當能夠快速且低成本地探索廣闊解決方案空間、以無與倫比的精確度模擬和測試想法以及與能夠放大人類創造力的 AI 系統合作時，創新潛力進入一個新時代。能夠在這一新時代中蓬勃發展的人和組織，不是那些簡單採用 AI 工具的人，而是那些重新構想整個創新方法的人，未來屬於那些能夠有效結合人類創造力和判斷力以及 AI 的計算能力和模式識別能力的人。創新格局已被永久改變，問題不在於是否擁抱 AI 驅動的創新，而在於如何快速且有效地適應這一新現實。
#AI #創新
How AI Has Forever Altered Innovation
第四版生成式人工智能（Gen AI）消費類應用排名報告。報告基於 Similarweb 的數據，列出了排名前 50 的 AI 優先 Web 產品（按每月獨立訪客數量）以及排名前 50 的 AI 優先移動應用（按每月活躍用戶數量）。#
ChatGPT 的增長態勢：
ChatGPT 在 2022 年 11 月以研究預覽版推出後，成為有史以來增長最快的消費類應用，僅用兩個月就達到 1 億用戶。然而，其全球月訪問量在 2023 年 3 月至 2024 年 4 月間幾乎停滯。此後，隨著 OpenAI 不斷引入更先進的模型和功能，ChatGPT 的使用量再次攀升。從 2023 年 11 月的 1 億周活躍用戶增長到 2024 年 8 月的 2 億，再到 2025 年 2 月中旬達到 4 億周活躍用戶。其增長的關鍵節點與產品里程碑相吻合，例如 2024 年 4 月 - 5 月推出的 GPT-4o 多模態功能、7 月 - 8 月的高級語音模式以及 9 月 - 10 月的 o1 模型系列。
DeepSeek 的崛起：
DeepSeek 於 2025 年 1 月 20 日推出公眾聊天機器人，僅用 10 天時間就跻身全球所有 AI 產品月度排名的第 2 位。其開發方是中國對沖基金 High-Flyer，1 月的流量有 21% 來自中國（ChatGPT 在中國被禁）。DeepSeek 的增長速度超過大多數通用助手 LLM，僅用 20 天就達到 1000 萬用戶，超越 ChatGPT 的 40 天里程碑。在移動端，DeepSeek 於 1 月 25 日推出，並在 5 天內躍升至月度活躍用戶排名第 14 位，2 月更是攀升至第 2 位，占據了 ChatGPT 移動用戶群的 15%。
AI 視頻領域的突破：
過去 18 個月，AI 視頻一直處於可用性邊緣，但過去六個月取得了重大進展。Hailuo（排名第 12）、Kling AI（排名第 17）和 Sora（排名第 23）三家新公司首次進入網絡排名。AI 視頻模型提供商開始分化，它們在輸出風格和用戶界面方面各具特色，為創作者提供了更多專業化選擇。例如，Sora 是一款多功能視頻生成器，Hailuo 在強提示遵循方面表現出色，而 Kling 提供了諸如鏡頭運動控制和口型同步等額外功能。
開發工具的興起：
過去六個月，兩類開發工具迅速崛起。一類是面向開發者的代理 IDE（如 Cursor，排名第 41），它們作為開發者的輔助工具，具備檢查錯誤、自動補全和代碼生成等功能。另一類是面向技術與非技術用戶（被稱為 “vibecoders”）的文本到 Web 應用平台，用戶只需輸入文本提示即可生成可用的網站或 Web 應用。該領域的領導者增長迅速，例如 Bolt（排名第 48）在推出後的前兩個月內達到 2000 萬美元的年化收入和 200 萬註冊用戶，而 Lovable 則在三個月內實現 1700 萬美元的年化收入。
移動應用的使用與收入差異：
報告指出，移動應用的受歡迎程度並不一定與收入成正比。許多應用雖然用戶數量較少，但通過移動訂閱實現了更高的轉化率和單用戶收入。在排名前 50 的移動應用中，僅有 40% 同時在月活躍用戶數量和收入方面上榜。一些產品類別在兩個列表中均有體現，但上榜的公司不同。例如，視頻編輯類應用在使用量方面排名前三的是 VivaCut（排名第 15）、Filmora（排名第 19）和 Beat.ly（排名第 36），而在收入方面排名前三的則是 Splice、Captions 和 Videoleap。
#報告
The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 4th Edition | Andreessen Horowitz
主動性比智力更強大且更稀缺#
Andrej Karpathy 認為，由於文化對智力的過度推崇、娛樂媒體的影響以及對智商的痴迷，人們長期以來對這一觀點存在誤解。實際上，主動性比智力更強大且更稀缺。
主動性作為一種人格特質，指的是一個人主動發起行動、做出決策以及掌控自身行為和環境的能力。它強調的是主動出擊而非被動反應，具有高主動性的人不會任由生活擺布，而是積極塑造生活。例如，他們設定目標並充滿信心地追求，即使面對困難也會說 “我會想辦法解決”，並且真的去做到。而主動性較低的人則更像是自己人生的乘客，等待外部力量（如運氣、他人或環境）來決定下一步。
主動性與自信、決心以及對自己道路的掌控感有關，它不同於自信或雄心壯志，是一種更內斂的特質，是相信自己能夠行動，並且願意付諸實踐。心理學家通常將其與 “控制源” 概念聯繫起來：高主動性的人傾向於內控，認為自己能夠掌控命運；而低主動性的人則傾向於外控，覺得生活是發生在自己身上的事情。
#觀點 #思考
Andrej Karpathy on Twitter / X
Composio MCP Server 提供了一個集成多種工具和平台的解決方案，幫助用戶快速連接到 100 多個托管的 MCP 伺服器，並通過內置身份驗證實現無縫擴展。#
該平台強調 “所有工具集成在一個地方”，方便用戶一站式管理和使用多種工具。
#Tools
國際化設計指南#
#i18n
Posting 一個現代化的終端內 API 客戶端，類似於 Postman 和 Insomnia，但專為終端環境設計。#
#Tools
Mark Dent 探討了裁員這一企業管理手段的無效性及其對企業和員工的負面影響。#
Mark Dent 指出，裁員雖然被廣泛使用，但實際上會破壞公司文化，降低員工士氣，損害公司聲譽，甚至可能對公司的長期財務表現產生負面影響。
Mark 回顧了裁員的歷史背景，提到在 20 世紀中葉，美國企業普遍採用一種平衡利潤與員工福利的資本主義模式，大規模裁員較為罕見。然而，從 20 世紀 80 年代開始，隨著經濟衰退，企業開始轉向以股東價值為導向的管理模式，裁員成為一種常見的成本削減手段。Mark 提到 “Neutron Jack” 和 “Chainsaw Al” 這兩位以大規模裁員著稱的企業家，他們通過裁員實現短期利潤增長，這種模式被許多企業效仿。
Mark 詳細分析了裁員的負面影響。首先，對公司財務表現而言，研究表明裁員公司平均在長期內並未比穩定就業的公司表現更好，甚至可能更糟。裁員可能導致短期和長期的問題，包括股票價格持平或下降、三年內盈利能力下降，以及破產風險增加兩倍。其次，裁員對公司文化具有破壞性，會削弱員工對公司的信任，導致剩餘員工士氣低落、工作倦怠加速，甚至可能導致更多員工自願離職。此外，裁員還可能損害公司在潛在員工中的聲譽，降低招聘吸引力。對員工而言，裁員對被裁員工的心理和經濟狀況造成嚴重打擊，研究顯示裁員後被裁員工的自殺率有所上升。
儘管如此，Mark 也提到裁員的替代方案。例如，公司可以通過減少工作時間或實施無薪休假來降低成本，這種方式比直接裁員更能避免裁員帶來的負面後果。此外，公司還可以選擇延遲投資和削減非必要支出，如西南航空在 2001 年 9/11 事件後選擇削減新飛機購買和總部裝修預算，而不是裁員。
Mark 也指出裁員的例外情況。如果裁員是為了配合公司更廣泛的戰略調整，而不是單純的削減成本，其效果可能更好。在技術行業，一些公司在疫情期間過度招聘或面臨潛在危機時選擇裁員，這種情況下，裁員可能被視為一種預防性措施。然而，總體而言，Mark 認為裁員在某些情況下可能被視為一種必要的管理手段，但其長期的負面影響通常大於短期的財務收益。企業應謹慎使用裁員，並考慮其他替代方案，以更好地平衡成本和員工福利。
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