望朔刊 V.21—芳尘去

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这是望朔刊的第21期，记录技术、感想、日常……每周六发布~

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封面

封面来自画师：Appurin-《辉夜姬》

我的视界

猫与猫-拍摄于2026.10.29

时值年末，项目也临近结项，很多工作开始了收尾工作，而新的项目也即将展开。新项目要对接一个前端项目，本来想着我好歹经营着一个博客，之前也学习过现代前端框架的相关内容，接手这份工作应该会顺畅一些，结果真正在面对工作内容时，项目庞大的架构还是让我一下子无从下手。无奈只能带着大大小小的问号一边读文档一边问AI边学边干。以我的刻板印象和最近的摸索来看，前端一直都是一个庞然大物，支系盘根错节，要完全弄清楚真的不是一件容易的事情，不知道那些全栈大佬都是怎么把项目统筹得得心应手的。

文章

1、为什么西方人老是担心AI觉醒会毁灭人类，中国人却不在乎？

原文链接：为什么西方人老是担心AI觉醒会毁灭人类，中国人却不在乎？

文章并没有从政治经济人文社会的角度来阐述东西方对AI发展的不同态度，而是比较尖锐的指明了“普通人”面对AI技术发展时所展现的一种心态。而对于学者的研究与输出也引出了更高的门槛。作为批判文学，文章无疑是精炼的，但是对于点题，似乎有点跑远了。

项目&资源

1、DeepTutor

DeepTutor 是一个智能体原生的学习工作区，将辅导、解题、测验生成、研究、可视化和掌握度练习整合在一个可扩展的系统中：DeepTutor：终身个性化辅导

2、VoiceStudio

VoiceStudio是ElevenLabs的开源本地替代方案，是可以支持语音克隆、语音设计、视频配音、听写、转录以及646种语言的有声书制作的AI 语音工作室：debpalash/VoiceStudio

3、Rikyū

一款AI Logo生成工具，可以通过基本的圆、三角、线条、几何图形来设计Logo：Rikyū

4、词光 · Word Atlas

词光是一款以插画和语境为核心的雅思背词应用。看画面理解词义，听发音建立联系，再用主动回忆和间隔复习巩固记忆。无需账号，学习进度保存在自己的设备上：词光 · Word Atlas

5、Random-eyes

Random-eyes是一款眼部配置器，一个从虹膜小窝到睫毛的完整眼部模型，可以直接呈现在浏览器中（眼球恐惧慎入）：Random-eyes

6、文件夹换装

一款应用在Mac上的文件夹换装主题：文件夹换装

7、衣装集 COSTUME-DB-01

giaaibusi制作的一款服装图片查看器，可在春季、夏季、秋季、冬季、内衣、派对、泳装、性感等分类中查看：衣装集 COSTUME-DB-01

8、姿态集 POSE-DB-01

giaaibusi制作的同系列的姿态查看器，可以查看无脸灰色机械人线绘（3：4比例）。可从正面、上方、下方、横向及斜向角度观察。ポーズ集 POSE-DB-01

9、澜姿

一款在线模特Pose生图工具可以从公开的姿势线稿里选一个或多个姿势，还可选择更换衣装集里的衣服，之后通过选择的模特出图：澜姿](https://gen-ai-pose-image.vercel.app/)、仓库地址

10、Kuriume

一个集动漫与漫画于一体的 App，方便不同平台的内容集中展示，记录则仅存在本地。软件的出发点很棒，但是目前体验下来感觉还是有待优化，从软件的制作初衷来看，其工作量应该不小：Kuriume

11、Asteriadne

一款网站导航工具，这类网站一般感觉都比较简约亦或复古，但是这一次打开的二次元美娇娘背景还是给了我一惊，不过布局依旧是传统的卡片布局， 把“每个网站都实际打开过、配中文介绍和截图的网站导航”作为站点介绍，感觉还是蛮用心的：Asteriadne

12、三个问题

一款针对“三门问题”的网页测试工具，以小游戏的方式呈现出来，感受简单逻辑下的概率分布:三个问题

优秀博客

Terry的博客

一款我的世界风格的三维博客站点，将内容以三维的形式呈现，而二维俯瞰图仅作为地图所保留，大部分体验比较丝滑，但是感觉三维视图呈现信息密度会比较高，和博客以文字为主体的风格会有一些违和：Terry的博客 、仓库地址

文摘&言论

I

凌波不过横塘路，但目送、芳尘去。锦瑟华年谁与度?月桥花院，琐窗朱户，只有春知处。飞云冉冉蘅皋暮，彩笔新题断肠句。试问闲情:都几许?一川烟草，满城风絮，梅子黄时雨。——贺铸《青玉案·凌波不过横塘路》

II

马斯克带头发出警告。上周末多位业内从业者，纷纷发了看空行业小作文，认为AI算力正在从疯狂扩产阶段，转向淘汰赛，无限扩张期已经结束。

而原因是，现在搞AI算力的公司，大多是先借一大笔钱买贵的GPU，再建数据中心，直接杠杆拉满，最终靠把算力出租给别人来盈利。

这套商业模式，在去年和今年，非常容易融到钱，而且市场投资者也极度认可。

但最近，金融市场出现了一个真实的情况，让很多从业者们纷纷发出警告，原因是放贷的债主们，不给借钱了。

这些公司除了靠在未来，出租算力获利的情况下，几乎没有其他稳定赚钱的业务，一旦AI需求没那么旺盛，钱就很容易回不来，债主怕血本无归，所以直接关门。

同时，现实世界中数据中心建起来，也不是特别顺利，很容易因电力不够、土地和许可手续、冷却和网络配套等，一拖再拖。

不少项目钱已经花出去了，但到2027年可能还是建成一半，或是建好了却闲置着，根本赚不回利息和成本，这就是马斯克说的搁浅算力。

所以马斯克直接表示，预计将很快看到大量搁浅算力，出现在那些建了一半的数据中心里，原因是人们过于乐观，对于数据中心的落地能力。

——来源于网络

III

Anthropic的工程师说:我们内部已经不怎么写prompt了，写的是循环。

她在台上花了半小时，展示了Claude团队如何创建能够自我提示的循环。

如果这堂课卖700刀，今年Agent课的榜单大概就是它。但它是免费的。

真正拉开代际差距的，不是谁的Prompt写得好，而是Agent系统架构彻底换了:

1.记忆从一份CLAUDE.md，进化成Agent自己读写的memory/目录

2.记忆待在对话里会烂掉:注意力被劈开，规律被埋住，旧笔记还在自信地用错

3.白天各Agent把进展写进团队记忆

4.夜里再跑一轮dreaming:核对、整理、补全。第二天开工的那个，自动比昨天聪明一点

数据结果也很直观:一次通过的错误少了97%，验收快了30%。人回去看产品，不再一直盯着提示词。

提示词是一次性的，而循环能够持续执行。

差的不是你会不会问。

是你的Agent睡一觉之后，还记不记得昨天学到的东西。

——来源于网络

IV

“笑死了，AI造的屎，快把GitHub拉满了。”

GitHub刚宣布要紧急扩容400万个CPU核心和160 PB存储。

9月单月Commit飙到了74亿次，整整是去年的5倍。

今年GitHub动不动就挂，90天可用性一度掉到84%，之前还以为是微软运维拉胯现在破案了:全是这帮无脑Agent害的。

人写代码好歹在本地测通了才推，现在的Agent是改个空格推一次，报错了换个变量推一次，疯狂跑Actions流水线试错。一晚上正经功能没憋出来几个，git log刷出几十页。

最恶心的是，真人要提个正经PR，流水线排队还要排在几万个死循环重试的Agent屁股后面。

天天吹AI提高生产力，代码质量没见提升多少，先把平台给拖垮了，倒逼微软买400万核服务器去擦屁股。

——来源于网络

V

现在关于AI的东西我算是发现了，虽然很少有人讨论，但实际上这些东西全部都已经融入到日常的使用当中了。

你比如说我在用这个copilot写代码的时候，它就会经常去使用一些skill，我都没知道它这些skill从哪来的，但是它确实在用。

——来源于网络

VI

中国社区逆向拆解了Claude的封号机制。以下是他们的发现： Claude使用积分制。注册时账号获得初始分数，之后根据行为加分或扣分。低于阈值直接封号。回分很难，影响分数的因素:

注册

干净IP是最重要的因素。不一定要家宽，但必须干净 Gmail已经不是最优选，有权重更高的邮箱服务 注册时直接弹KYC的号可以扔了 用手机App注册会加分

支付

刚注册就订阅会扣分 直接上Max会大幅扣分。最好等两天先订Pro 支付时弹KYC说明账号在考察期，但不一定会封 国外实体银行卡加分。GooglePlay也行。虚拟卡扣分

使用

不要一次把限额用完。宁可两个号轮换也不要一个号撸到底 Desktop客户端有少量加分。尽量少用网页端 手机端也有少量加分 开启记忆功能加分。记忆文件越多分越高

IP和设备

稳定性是关键。不要跳IP，尽量一直用同一个 代理必须全局模式并开启TUN 多设备登录大幅扣分。理想状态是一台电脑一个客户端 频繁换IP、频繁登录、高并发都会大幅扣分

账号年龄

老号有巨大的容错空间。2023年的号明显更高 分数随时间增长，但很慢

其他

Windows和macOS没区别。Linux会扣分 时区和语言基本不影响。不会因为北京时间就封号 跟Claude说自己是中国人没问题，记忆不会触发封号 大量使用Fable会扣分 升级Max大概率进入观察期，除非是高权重老号

观察期和封号

接近阈值时账号可能进入观察期。典型特征是掉登录 观察期继续扣分就会封号 高分号可以扛过多次观察期

——来源于网络