#AI
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- Claude 的价格阶梯整体上移 —— Haiku 还会有 5.5 吗
从价格阶梯看，Fable 取代了曾经 Opus 的位置，Opus 取代了 Sonnet，Sonnet 取代了 Haiku；最小的那一档反而没人提了。
- 两年前的快捷指令 —— 让 Codex 帮我接上逻辑
2024 年写的 AirPods Max 快捷指令我都快忘了逻辑，借 Shortcuts Playground 的 skills，Codex 很快就接上了。
- 明文 Plaintext 开发日志 —— 一次 oneshot 的 H5 文字游戏
我用 Ultracode 一次生成了 H5 文字游戏《明文·Plaintext》，代价是又一次用完了 20x 订阅的额度。
- GPT-6.1 Sol 为什么这么慢 —— 以时间换空间
GPT-6.1 Sol 号称以 Sol 的价格提供接近 Astra 的智能，代价是慢；Sonnet 5.5 的速度是它的 8 倍。我担心这招会被其他家学去。
- Gemini 卷对了赛道 —— 情绪价值和 AI for the rest of us
Gemini 编程能力只算差强人意，却在情绪价值上找到位置，正好和主张 AI for the rest of us 的苹果一拍即合。
- 给 Live Photo 做 4K 放大 —— 一个剪 vlog 用的 skill
我让 Claude 写了一个把 Live Photo 动态部分放大的 skill，用来剪 vlog；AI 能写工具，剪辑本身还不如剪映。
- Opus 5.5 用 medium 就够了 —— 「普惠」型模型
Opus 5.5 用 medium effort 就有以往 Fable 5 的水平；除了聪明，额度耐用和长任务不跑偏同样重要。
- AIGC 网站也可以有策展视角 —— 差点被我屏蔽
一个 AI 生成内容的城市指南，起初被我当成内容农场；细看才发现它有策展人的视角。不用 AI 不会有人夸你，用了也要有人把关。
- 被 AI 盖章的才是事实 —— GEO 比 SEO 更可怕
搜索结果大家至少看完第一页，生成式引擎的回答却很少有人按 retry；搞定 AI 就能搞定无数人的认知。
- Subagent 是超线程 —— Excel 吃的是主模型的单核
比较 AI 快慢要看任务能不能并发：subagent 像 CPU 的超线程，Excel 这类串行任务吃的是主模型本身的能力。
- 限时 +50% 变永久 +25% —— AI 订阅的数字游戏
Claude Code 额度从限时 +50% 回落到永久 +25%，和 DeepSeek 调到原价 25% 一样是数字游戏；原先的 quota 是情分还是本分？
- 给 AI 爬虫投毒 —— 网站的反击与误伤
TCRF 对 AI 爬虫旗帜鲜明，逻辑和澳洲拒绝 Google News 一样；但毒药不长眼，自部署模型和中转站最难追责。
- 让 AI 说人话 —— 先限缩它的词汇
让 AI 说人话的办法：要求它说 Simple English，或者把 r/explainlikeimfive 的版规做成 skill，用外部约束管住措辞。
- 人脑要是能 /compact 就好了 —— AI 的毛病像人
用脑过度对应上下文过载，子代理对应摇人，continue 就是在吗；AI 的这些毛病，会不会本来就是从人类身上学来的？
- Apple Music 该做社交了 —— Ping 之后再做一次梦
iTunes Ping 失败之后，苹果会不会再做音乐社交？AI 时代能打败 AI 的只有人与人的连结，这正是 iPhone 的本业。
- Agent 不用按指纹 —— Touch ID 该重新设计了
Claude 自己从系统钥匙串找出密码、完成整套操作，连 Touch ID 都没按。agent 成常态后，生物认证得重新设计。
- 让 AI 读 Excel —— 先把表格变成 Markdown
AI System 6 导入 Excel 和 Numbers 的做法：先转成 Markdown；算数交给工具，就像高考可以带计算器。
- 一周刷爆三家额度 —— AI System 6 的 token 账
为做 AI System 6，一周刷爆 Claude Max 与 ChatGPT Pro，DeepSeek 用掉 100 亿 token，还赶上峰谷定价。
- HyperCard 与 AI coding —— 像在哪里，不像在哪里
HyperCard 降低了写程序的门槛，AI 则替人完成实现；软件书在衰落，很多内容更像一个要长期维护的项目。
- 把城市规划交给 Agent —— 一场 promotion 性质的活动
“真实城市规划交给 Agent”的活动我本来想参加，细看之后，我理解它更像推广活动；真有科班出身的人参与，意见反而可能因为不够出挑而落选。
- 不能谄媚之后 —— 模型还能靠什么讨好用户
不能像 4o 时代那样谄媚用户，模型好像就没有别的落脚点了；先犯点小错“逗”一下用户，难道也是训练的一部分？
- 额度用完之后去哪 —— 从蹭 Wi-Fi 到蹭 token
GPT 和 Claude 的额度都用完之后，我会跑到 Kagi；我曾经抵触搜索引擎加 AI，直到自己也做了一个。
- Codex 爱测试，DeepSeek 省 token —— 两个 agent 的习性
Codex 太爱写测试、默认截图验证，工作文件夹攒了 10.27GB 垃圾；DeepSeek 不支持多模态，反而意外省 token。
- 面向 AI 的写作软件 —— 不是 Word，是 Photoshop
如果 LLM 是有损压缩，文字就能像图像一样处理；所以 AI 时代的写作软件，形态应该更接近 Photoshop 而不是 Word。
- 5 小时防沉迷又要回来了 —— 额度焦虑的日常
昨天 reset 的额度昨天用完，今天 reset 的今天用完；Codex 要恢复 5 小时限制，我叫它防沉迷。
- AI 订阅的价格阶梯 —— 5x 为什么不是 5 倍价
Claude 的 5x 是 1x 的 6.25 倍价，ChatGPT 的 Pro 20x 只要 Plus 的 10 倍价；价格阶梯在把人推向 200 美元档。
- 万物皆可 CLI —— 快进到 Finder 变成 Terminal
agent 时代一切都往命令行走，我反讽说 macOS 28 干脆把 Finder 革命成 Terminal；我做的 AI System 6 偏偏是桌面。
- 我的 Surge 规则交给 Codex 了 —— 一种虚无感
长年累积的 Surge 规则现在靠 Codex 维护，连我忘了怎么维护的服务器，也是它帮我完成迁移。
- 速度、能力、价格 —— 模型的不可能三角
Google 理论上最能做出 Seedance 这样的视频模型，却好像选了另一条路；不可能三角的另一端，是在 Windows 98 上跑的 260K 参数模型。
- 一半阅读量来自 AI —— slop 读多了会怎样
今年我的阅读量很大，可一半是在读 AI 的输出；看多了 slop，人的表达能力会下降，NotebookLM 也没读懂书。
- AI System 6 的路线图 —— 先 web，再 native，最后上 iPad
AI System 6 要不要部署到服务器、要不要做 native 版？我当初的路线是先做 web 版，再做 native 版，最后上 iPad。
- 不把鸡蛋放在一个篮子里 —— AI 对话的备份问题
Code 的会话存在本地还好，Chat 和 Work 没有备份；导出数据也导不全，所以我现在 GPT 和 Claude 轮流用。
- 林檎的温和 AI 路线 —— Core ML 改名 Core AI 之后
重读 2020 年林檎讲机器学习的旧文，开始理解它的温和路线；Core ML 改名 Core AI，也许笑到最后的是它。
- 让 agent 改系统设置 —— 方便，但是黑箱
2024 年我希望用 LLM 驱动的 Siri 取代设置 app；现在 agent 真的能改任何设置了，问题变成用户不知道它改了什么。
- 回不去古法编程 —— ChatGPT 规划，Codex 动手
大家习惯了 AI 带来的产出量，回到古法编程就赶不上约定时间；我目前的分工是让 ChatGPT 做规划、Codex 改代码。
- AI 不是泡沫 —— 工作量翻倍，报酬不变
AI 是看不到尽头的生产方式转变，工作量成倍上升而报酬不动，会用 AI 提效的人和不会的人之间，马太效应越来越大。
- Siri AI 入华卡在哪 —— 不如用 Qwen 蒸馏
国行 Siri AI 迟迟未上线，较合理的解释是换模型需重新审核；既然 AFM 3 能用 Gemini 蒸馏，国内也可以找 Qwen。
- 苹果对 AI 的大转弯 —— 库克的历史定位押在 Siri
彭博社披露苹果对生成式 AI 态度大转弯，而库克的历史定位，很大程度上取决于今年 Siri AI 能否被市场接受。
- 给 Agent 提权，人最慢 —— 比 Vista UAC 还烦
用 Codex 时大家都把权限给够，因为每一步提权都让人确认，会比 Windows Vista 的 UAC 还烦。
- WWDC26 前瞻：AI 管道化 —— 押注 Foundation Models
WWDC26 标语是 All systems glow，但我判断今年 AI 走管道化路线，主要指望开发者用 Foundation Models。